立體工廠簡單圖片

1. 細說盤點：12種托盤自動化立體庫

細說盤點：12種托盤自動化立體庫

托盤自動化立體庫是現代倉儲物流領域中的重要組成部分，它們通過高度自動化的設備和系統，實現了貨物的高效、密集存儲和快速存取。以下是12種常見的托盤自動化立體庫及其特點：

1. 傳統托盤立體庫

   特點：利用多層貨架設計，通過叉車或堆垛機等設備實現貨物在垂直方向上的高密度存儲。托盤作為貨物的承載單元，使得貨物的裝卸、運輸和存儲更加便捷和高效。

   應用：廣泛應用於工廠、物流中心、超市等倉儲場所，顯著提高倉儲空間的利用率和工作效率。

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此外，還有以下幾種托盤自動化立體庫，雖然未在上述詳細列舉中提及，但同樣值得關注和了解：

1. 多層穿梭車立體庫

   特點：利用多層穿梭車在貨架間快速移動，實現貨物的存取，提高存儲密度和作業效率。

   應用：適用於需要快速存取貨物的場景。

2. 自動化重力式貨架系統

   特點：利用貨物的自重實現貨物的流動和存取，無需動力設備，降低能耗和成本。

   應用：適用於對存取速度要求不高，但需要降低能耗和成本的場景。

3. 智能密集式立體庫

   特點：通過智能控制系統和密集存儲技術，實現貨物的最大化存儲和快速存取。

   應用：適用於存儲空間有限，但需要存儲大量貨物的場景。

這些托盤自動化立體庫各具特色，可以根據不同的應用場景和需求進行選擇和組合，以實現最佳的存儲效果和作業效率。

2. 溫州3d可視化建模,數字孿生虛擬工廠3D交互模型,智慧城市園區三維模擬模型

數字孿生技術在浙江杭州、寧波、溫州等地的智慧工廠應用如雨後春筍般涌現。數字孿生技術，通過在實體設備或系統上創建數字鏡像，顯著提升了製造業企業的效率與成本效益，並藉助5G技術，實現了城市基礎設施運行狀態與資源調配的實時數據採集與模擬，助力城市管理者高效管理。

溫州構建數字孿生工廠智能化管理系統，通過虛擬三維可視化空間實時監控設備運行狀態與工廠生產模擬，預防設備故障與生產異常，實現數字孿生技術在維護與數據可視化管理方面的融合應用。

企業利用溫州數字孿生工廠提供的實地照片、CAD圖紙、航拍等資料，定製化構建1:1的3D建模渲染，實現寫實或科技風格的園區或工廠立體展示。集成實時數據，藉助3D建模可視化系統，融合多種數據格式，實現與企業數據無縫對接，顯著提升決策效率。

數字孿生智慧工廠3D模型開發與生產線模擬系統構建復雜，不僅要求掌握模擬軟體操作，還需深入了解工廠工藝、生產流程等。布局3D可視化建模時，需確保模型的幾何精度、精細度、數據量、紋理貼圖效果等符合預定要求。

通過軟硬體配合，巨蟹數字科技將企業中分散的控制設備、系統進行連接，集中採集數據傳輸至生產調度系統數據中心，實現數據集中監控與管理。生產調度系統數據中心為三維可視化平台提供基礎工廠數據，平台融合車間三維高精度模型、工藝流程、生產運營等數據，進行深層次挖掘，實現管理人員實時查看車間生產流程，實現車間生產的遠程化管理，進一步提升數字工廠建設的智能化與運營管理效率。

3. 最接近「工業4.0」的樣板工廠長啥樣我們探訪西門子發現這些秘密

繼一年前西門子工業軟體全球研發中心在成都高新區落成之後，5月21日，西門子智能製造成都創新中心也在同一地點正式啟動。

該創新中心將融合智能製造的創新與研發，匯聚離散與流程製造軟硬體技術的創新，成為集創新中心與數字化工廠於同一城市的示範基地。

說起西門子的數字化工廠，就不得不提到2011年，西門子(中國)就在成都高新區啟動建設工業自動化產品成都生產及研發基地。該基地是西門子在中國最大的數字化工廠，是繼德國和美國之後西門子在全球的第三家工業自動化產品研發中心，也是西門子踐行德國「工業4.0」的數字化工廠的典型代表。

少見叉車，車間樓下藏著「傳輸帶」

到訪西門子成都工廠，這里全程不許拍照，所有門都需要刷卡進出，管理非常嚴格。

研發基地相關負責人李永利首先引領大家參觀的是一樓小平層，有點兒像地下車庫，看不到一個人，只有傳輸帶，產品在集成軌道上不知疲倦地流動。

樓上是生產車間，幾乎所有的物料都是通過這些一樓傳輸帶來運輸，需要往車間送的就通過直梯運輸。

所以，在整個西門子成都工廠，都很少看到叉車，車間也很少看到堆積如山的物料和半成品，所有等待或者加工好的物料都迅速轉移到樓下的傳輸帶。

在生產車間的一側牆上，展示了西門子工廠的各種產品，包括工控產品、PLC、人機界面等等，其中一個不太起眼的小盒子，它主要用於收集工業場景中各種終端和設備的數據，然後上傳到西門子MindSphere雲平台中。

數據先行，每個物料都背負「身份證」

裝配生產線上，如果操作員需要物料，只要點一下工作台上的電腦顯示屏，幾分鍾後所需物料就會准確地自動出現在指定地點。

這樣的場景，在過去兩年多時間里，每天都在西門子成都數字化工廠出現。那麼，這些信息是如何輸送的呢？

在每一個物料的背面，都貼有一張一維碼，整個工廠有超過10萬張一維碼，這就像是一個計程車號，裡面裝了多少乘客，什麼時候上下車，等等，都有記錄。

這就像是一個「身份證」，從生產日期到進入生產的各個環節，都有大量的信息存儲在其中；也好比個人履歷，終身可以追溯，也只有有了這些數據，才能對後續的預判、優化做出更多改進。

由研發環節產生的數據在工廠各個系統間實時傳遞，數據的同步更新也避免了傳統製造企業經常出現的由於溝通不暢產生的差錯，使效率極大提升。

一個先進的工廠竟然還在使用一維碼？李永利解釋，其實一維碼就夠用了，而且成本更低，有些東西看著很先進，但一維碼其實最有效。

最先進工廠不是直接買最先進設備

在李永利看來，想升產品質量，就必須提升自動化程度，因為自動化是不會出錯的。

提高自動化、實現最先進的生產方式，就意味著直接購買最先進的設備？「其實不然，因為明年的設備，一定會要比今年更先進，那你是不是馬上要換新的設備？正確的思路應該是對原有設備不斷進行優化。」

在成都工廠，有不少抓取機器人來自庫卡，但李永利說，並不是說買了最先進的機器人就能很好地完成工作。就好比大家的電腦，現在電腦的生產技術並沒有顯著區別，用電腦來做哪些操控，這才是最關鍵的。

再比如，很多工廠已經存在了，那是不是要推倒重建才可以實現最新生產方式？當然不是，而是要進行數學模型的重構，哪些地方可以提升，哪些地方可以淘汰，用流程來製作。

在這個過程中，就已經把工廠搬到電腦模型中來運轉，通俗來說，買了一台機器人，就要有一個機器人的數學模型，和機器一起協作的工作，他的一舉一動也要用數字模型來描述。

發生問題——人解決問題——將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中——對相似問題自動解決或避免……這成為德國解決問題的一條主線。

項目上馬前先在網上模擬「跑」一遍

接下來，李永利向大家介紹了「數字化雙胞胎」。

在數據存儲領域，有一個技術名詞「鏡像」，所謂的「數字化雙胞胎」與鏡像的概念很像，它對實際的產品製造、生產流程，甚至整個工廠管理進行了「鏡像」，再現了一個完全虛擬環境中的測試、生產過程。

李永利說，第一代產品開發前要先做模擬測試，進行驗證，「很多問題不是測出來才發現，而是要先測試幾乎所有問題，才上馬項目」。

「一個螺絲釘要多久，電腦會可以測試出來。」李永利說。

再比如，機器手臂把物料從箱子里拿出來，再放到台上測試加工，又放回箱子里，看似簡單的動作，都需要很大的優化。

在優化中就發現，機器臂抓取物料插入某個卡槽前，物料帶有一度的擺幅，需要停頓一下，帶物料靜止，才能實現精準插入，但就是這個不易察覺的停頓，對分秒必爭的生產線來說，容易造成後續的產線「堵車」，因此就需要進行優化。

在他看來，現在很多人在談信息、流程自動化，這是全球製造業與供應鏈的特點，其實很多時候是把手動繁瑣工作不斷替代，發展到幾年後就可以形成一些小工具，這還只是數字化初級階段，如果升級到平台，這些工具就可以形成協同合作，實現平台間的合作。

產品出質量問題可源頭追溯

李永利說，製造業最難的就是提升質量，很多說自己的產品質量能達到99.999%，但其實這是指產品出廠時的質量，而不是產品生產中的質量，理論上產品出廠時質量都應該是百分百，哪怕賣出一億件產品有一個壞的，都是不可接受的。

李永利引用了一個詞，叫「出錯率」（dpm），即100萬個零部件里出現的所有差錯，就在今年4月，西門子成都工廠的dpm為百萬分之二，好在所有的數據都可以倒查，比如生產線上貼某個元器件時發生了12次失誤，其它環節的失誤也分別有12次、10次等，這些失誤在哪條線上、哪個產品、哪個時間發生的，系統都可以自動呈現。

「既然已經查找出了問題，接下來就應該是優化了，那麼下一次是不是可以把dpm降低到1.9、1.8？」李永利說，出錯率就是這么一點點降低的。

生產出來的產品，平均每兩天就要分別往西門子位於德國、蘇州的工廠，而這些產品生產出來後，停留在成都工廠的時間，最長將不超過12個小時。

在出貨之前，這些產品都存放在立體倉庫。這個立體倉庫也是我們參觀的最後一站，高達幾十米的貨櫃，一個分為7個巷道，每個巷道是1.7萬件產品，整個超過10萬件產品，全是烏漆嘛黑一遍，彷彿大片中的場景。

【作者】 郜小平

【來源】 南方報業傳媒集團南方+客戶端