立体工厂简单图片

1. 细说盘点：12种托盘自动化立体库

细说盘点：12种托盘自动化立体库

托盘自动化立体库是现代仓储物流领域中的重要组成部分，它们通过高度自动化的设备和系统，实现了货物的高效、密集存储和快速存取。以下是12种常见的托盘自动化立体库及其特点：

1. 传统托盘立体库

   特点：利用多层货架设计，通过叉车或堆垛机等设备实现货物在垂直方向上的高密度存储。托盘作为货物的承载单元，使得货物的装卸、运输和存储更加便捷和高效。

   应用：广泛应用于工厂、物流中心、超市等仓储场所，显着提高仓储空间的利用率和工作效率。

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此外，还有以下几种托盘自动化立体库，虽然未在上述详细列举中提及，但同样值得关注和了解：

1. 多层穿梭车立体库

   特点：利用多层穿梭车在货架间快速移动，实现货物的存取，提高存储密度和作业效率。

   应用：适用于需要快速存取货物的场景。

2. 自动化重力式货架系统

   特点：利用货物的自重实现货物的流动和存取，无需动力设备，降低能耗和成本。

   应用：适用于对存取速度要求不高，但需要降低能耗和成本的场景。

3. 智能密集式立体库

   特点：通过智能控制系统和密集存储技术，实现货物的最大化存储和快速存取。

   应用：适用于存储空间有限，但需要存储大量货物的场景。

这些托盘自动化立体库各具特色，可以根据不同的应用场景和需求进行选择和组合，以实现最佳的存储效果和作业效率。

2. 温州3d可视化建模,数字孪生虚拟工厂3D交互模型,智慧城市园区三维仿真模型

数字孪生技术在浙江杭州、宁波、温州等地的智慧工厂应用如雨后春笋般涌现。数字孪生技术，通过在实体设备或系统上创建数字镜像，显着提升了制造业企业的效率与成本效益，并借助5G技术，实现了城市基础设施运行状态与资源调配的实时数据采集与模拟，助力城市管理者高效管理。

温州构建数字孪生工厂智能化管理系统，通过虚拟三维可视化空间实时监控设备运行状态与工厂生产模拟，预防设备故障与生产异常，实现数字孪生技术在维护与数据可视化管理方面的融合应用。

企业利用温州数字孪生工厂提供的实地照片、CAD图纸、航拍等资料，定制化构建1:1的3D建模渲染，实现写实或科技风格的园区或工厂立体展示。集成实时数据，借助3D建模可视化系统，融合多种数据格式，实现与企业数据无缝对接，显着提升决策效率。

数字孪生智慧工厂3D模型开发与生产线仿真系统构建复杂，不仅要求掌握仿真软件操作，还需深入了解工厂工艺、生产流程等。布局3D可视化建模时，需确保模型的几何精度、精细度、数据量、纹理贴图效果等符合预定要求。

通过软硬件配合，巨蟹数字科技将企业中分散的控制设备、系统进行连接，集中采集数据传输至生产调度系统数据中心，实现数据集中监控与管理。生产调度系统数据中心为三维可视化平台提供基础工厂数据，平台融合车间三维高精度模型、工艺流程、生产运营等数据，进行深层次挖掘，实现管理人员实时查看车间生产流程，实现车间生产的远程化管理，进一步提升数字工厂建设的智能化与运营管理效率。

3. 最接近“工业4.0”的样板工厂长啥样我们探访西门子发现这些秘密

继一年前西门子工业软件全球研发中心在成都高新区落成之后，5月21日，西门子智能制造成都创新中心也在同一地点正式启动。

该创新中心将融合智能制造的创新与研发，汇聚离散与流程制造软硬件技术的创新，成为集创新中心与数字化工厂于同一城市的示范基地。

说起西门子的数字化工厂，就不得不提到2011年，西门子(中国)就在成都高新区启动建设工业自动化产品成都生产及研发基地。该基地是西门子在中国最大的数字化工厂，是继德国和美国之后西门子在全球的第三家工业自动化产品研发中心，也是西门子践行德国“工业4.0”的数字化工厂的典型代表。

少见叉车，车间楼下藏着“传输带”

到访西门子成都工厂，这里全程不许拍照，所有门都需要刷卡进出，管理非常严格。

研发基地相关负责人李永利首先引领大家参观的是一楼小平层，有点儿像地下车库，看不到一个人，只有传输带，产品在集成轨道上不知疲倦地流动。

楼上是生产车间，几乎所有的物料都是通过这些一楼传输带来运输，需要往车间送的就通过直梯运输。

所以，在整个西门子成都工厂，都很少看到叉车，车间也很少看到堆积如山的物料和半成品，所有等待或者加工好的物料都迅速转移到楼下的传输带。

在生产车间的一侧墙上，展示了西门子工厂的各种产品，包括工控产品、PLC、人机界面等等，其中一个不太起眼的小盒子，它主要用于收集工业场景中各种终端和设备的数据，然后上传到西门子MindSphere云平台中。

数据先行，每个物料都背负“身份证”

装配生产线上，如果操作员需要物料，只要点一下工作台上的电脑显示屏，几分钟后所需物料就会准确地自动出现在指定地点。

这样的场景，在过去两年多时间里，每天都在西门子成都数字化工厂出现。那么，这些信息是如何输送的呢？

在每一个物料的背面，都贴有一张一维码，整个工厂有超过10万张一维码，这就像是一个出租车号，里面装了多少乘客，什么时候上下车，等等，都有记录。

这就像是一个“身份证”，从生产日期到进入生产的各个环节，都有大量的信息存储在其中；也好比个人履历，终身可以追溯，也只有有了这些数据，才能对后续的预判、优化做出更多改进。

由研发环节产生的数据在工厂各个系统间实时传递，数据的同步更新也避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错，使效率极大提升。

一个先进的工厂竟然还在使用一维码？李永利解释，其实一维码就够用了，而且成本更低，有些东西看着很先进，但一维码其实最有效。

最先进工厂不是直接买最先进设备

在李永利看来，想升产品质量，就必须提升自动化程度，因为自动化是不会出错的。

提高自动化、实现最先进的生产方式，就意味着直接购买最先进的设备？“其实不然，因为明年的设备，一定会要比今年更先进，那你是不是马上要换新的设备？正确的思路应该是对原有设备不断进行优化。”

在成都工厂，有不少抓取机器人来自库卡，但李永利说，并不是说买了最先进的机器人就能很好地完成工作。就好比大家的电脑，现在电脑的生产技术并没有显着区别，用电脑来做哪些操控，这才是最关键的。

再比如，很多工厂已经存在了，那是不是要推倒重建才可以实现最新生产方式？当然不是，而是要进行数学模型的重构，哪些地方可以提升，哪些地方可以淘汰，用流程来制作。

在这个过程中，就已经把工厂搬到电脑模型中来运转，通俗来说，买了一台机器人，就要有一个机器人的数学模型，和机器一起协作的工作，他的一举一动也要用数字模型来描述。

发生问题——人解决问题——将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中——对相似问题自动解决或避免……这成为德国解决问题的一条主线。

项目上马前先在网上模拟“跑”一遍

接下来，李永利向大家介绍了“数字化双胞胎”。

在数据存储领域，有一个技术名词“镜像”，所谓的“数字化双胞胎”与镜像的概念很像，它对实际的产品制造、生产流程，甚至整个工厂管理进行了“镜像”，再现了一个完全虚拟环境中的测试、生产过程。

李永利说，第一代产品开发前要先做仿真测试，进行验证，“很多问题不是测出来才发现，而是要先测试几乎所有问题，才上马项目”。

“一个螺丝钉要多久，电脑会可以测试出来。”李永利说。

再比如，机器手臂把物料从箱子里拿出来，再放到台上测试加工，又放回箱子里，看似简单的动作，都需要很大的优化。

在优化中就发现，机器臂抓取物料插入某个卡槽前，物料带有一度的摆幅，需要停顿一下，带物料静止，才能实现精准插入，但就是这个不易察觉的停顿，对分秒必争的生产线来说，容易造成后续的产线“堵车”，因此就需要进行优化。

在他看来，现在很多人在谈信息、流程自动化，这是全球制造业与供应链的特点，其实很多时候是把手动繁琐工作不断替代，发展到几年后就可以形成一些小工具，这还只是数字化初级阶段，如果升级到平台，这些工具就可以形成协同合作，实现平台间的合作。

产品出质量问题可源头追溯

李永利说，制造业最难的就是提升质量，很多说自己的产品质量能达到99.999%，但其实这是指产品出厂时的质量，而不是产品生产中的质量，理论上产品出厂时质量都应该是百分百，哪怕卖出一亿件产品有一个坏的，都是不可接受的。

李永利引用了一个词，叫“出错率”（dpm），即100万个零部件里出现的所有差错，就在今年4月，西门子成都工厂的dpm为百万分之二，好在所有的数据都可以倒查，比如生产线上贴某个元器件时发生了12次失误，其它环节的失误也分别有12次、10次等，这些失误在哪条线上、哪个产品、哪个时间发生的，系统都可以自动呈现。

“既然已经查找出了问题，接下来就应该是优化了，那么下一次是不是可以把dpm降低到1.9、1.8？”李永利说，出错率就是这么一点点降低的。

生产出来的产品，平均每两天就要分别往西门子位于德国、苏州的工厂，而这些产品生产出来后，停留在成都工厂的时间，最长将不超过12个小时。

在出货之前，这些产品都存放在立体仓库。这个立体仓库也是我们参观的最后一站，高达几十米的货柜，一个分为7个巷道，每个巷道是1.7万件产品，整个超过10万件产品，全是乌漆嘛黑一遍，仿佛大片中的场景。

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端