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最新消息| 曠視智慧物流方案落地無錫:工人行走5萬步降至2萬,倉庫空間利用率... | 2021-07-21 |
| 文章来源：由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://baijiahao.baidu.com/s?id=1700166354129040611&wfr=spider&for=pc" 金融界發布時間: 05-1914:10北京富華創新科技發展有限責任公司官方帳號,優質財經領域創作者來源：藍鯨財經 曠視智慧物流解決方案落地無錫夢燕品牌管理有限公司（以下簡稱“夢燕”）。近日，記者走進夢燕，對其物流自動化流程進行了深度探訪。 據介紹，去年建成、今年已經投入使用的夢燕自動化物流中心，包括一座25米高的自動化立體倉庫和5層樓庫，總面積約8萬平米，實現了服裝入庫、上架、存儲、揀貨、分撥復核、集貨等流程的自動化、數字化升級。 曠視與夢燕共創的自動化物流中心 根據燕夢提供的數據顯示，相比于舊倉，物流中心的新倉在每日可支持出貨量提升5倍的情況下，倉庫空間利用率提升3倍，人員減少40%，并且大大降低工人勞動強度，揀選人員微信步數從過去50000步天減少到20000步天。 每天數萬件商品分發600個渠道，夢燕開啟轉型 曠視智慧物流解決方案中心負責人白建宏表示：“服裝行業不管是零售端、生產制造端還是倉庫作業，相對來說屬于勞動密集型行業，很多工作都屬于簡單重復勞動。近年來隨著勞動力成本上升、服裝產業結構調整、消費方式多元化等因素影響，服裝行業自動化、數智化轉型已經迫在眉睫。” 公開資料顯示，夢燕是一家服裝連鎖零售企業，主要采取自產自銷的經營方式，其主營業務為門店零售。公司目前擁有600個渠道，日出貨量最高可達6萬到8萬件衣服，都由夢燕倉庫統一發貨，吞吐壓力非常大。 據夢燕方面介紹，其也同樣存在行業痛點：此前，海量服裝收貨、上架、存儲、揀選、復核、稱重、貼標、集貨等環節都在舊倉中運行，100%為人工作業。傳統作業方式效率低，出錯率高，直接影響門店銷售，并帶來貨品損耗；還存在人工作業強度大、人員流動性高等問題，制約著業務提升與拓展。 夢燕新倉之自動化立體倉庫 “夢燕建設自動化物流中心的初衷是解決零售端周轉問題”，夢燕總經理吳承淮介紹稱，“此前，在集結交換時，經常出現物流存儲空間不夠、運轉效率不高、爆倉等問題。為此，我們決定提升倉庫面積，但了解到還可以通過自動化、數字化的改造提升整體效率。” 此外，吳承淮表示，夢燕的另一個初衷是，希望通過倉庫信息化和物流集成倉庫體系，倒逼前端業務擺脫慣性，走向更加標準化、規范化的操作，讓每個崗位上的員工都按照標準執行，帶動業務的優化和調整。 曠視夢燕共建智慧物流方案，流程數字化升級 關于選擇與曠視合作的原因，吳承淮表示，從價格、專業度等各方面權衡來看，曠視的匹配度較高。“我們就看能不能基于我們實際的業務情況，來做一個具有個性化的物流規劃。” 白建宏稱，基于對夢燕歷史數據和未來業務規劃的綜合分析，曠視與夢燕共同創建了自動化物流中心的整體方案。 該方案包括1座25米高、8個巷道的自動化立體倉庫，1套輸送分揀系統（1500米箱式輸送分揀機），8個工位的貨到人播種系統以及包裝復核、自動稱重和貼標、熱縮塑膜機等自動化設備。 在軟件及系統方面，智慧物流操作系統曠視河圖將自動化立庫系統、箱式輸送分揀系統、貨到人播種系統與倉庫管理系統（WMS）無縫對接，能夠隨著夢燕業務發展調整。 夢燕新倉背后的智慧物流操作系統曠視河圖 對該解決方案，白建宏進一步解釋稱，“我們將AI技術賦能到單體設備上，而要把這些設備都運行起來需要一個強大的操作系統，曠視打造這個操作系統，可以調度設備，最終實現協同。” 白建宏表示，“曠視通過智慧物流解決方案幫助客戶重塑流程，讓自動化、智能化設備進行高強度、重復的作業，讓智慧物流操作系統協同調度倉庫內各種設備運行。我們將AI能力注入傳統物流設備和系統中，不僅實現整個物流系統的生態連接和協同調度，而且通過系統核心功能的算力算法，分析歷史業務數據進而優化業務流程，提高作業效率，這是我們看中的未來發展方向。” 工人每日行走步數5萬變2萬、倉庫用工減少40%，物流中心成效初顯 據介紹，目前，舊倉貨品及處理流程已經全部轉至自動化物流中心。 據夢燕業務負責人宋建軍介紹，“以前夢燕倉庫員工每天走路步數是50000余步，現在的運動量是20000余步，從側面反映了效率的提升；以前工人揀貨需要靠記憶力，現在通過RF系統指引提示進行揀貨；以前揀貨之后還需要人工搬運至對應作業區，現在直接投到輸送線上進行自動流轉，搬運效率和準確性提高；以前整個倉庫的作業人員需要55人，現在35人就能滿足同樣的作業量。” 夢燕新倉之自動化輸送 與此同時宋建軍表示，目前平均揀出率是98.5%，提升了十個百分點左右。“還有1.5%可能是有些庫里面的庫存不太精準。” 由此可見，改造后的新倉在降本增效方面已經初顯成效。 該項目投入使用后，標準化操作也在推進中。吳承淮表示，“目前，我們還需要進一步優化管理，加強系統和人的深度結合，提升效率。AI在生產場景有很大的擴展空間，通過計算機視覺能夠有效識別異常操作，通過算法分析大數據能夠降低管理成本，但這塊的提升需要后續進一步的共創。” 白建宏也表示，“每個企業的數智化轉型都不是一蹴而就的，需要由點到面，逐步升級迭代。但可以肯定的是，在未來，機器人解放辛苦的勞動力是一個趨勢。”舉報反饋 關鍵字標籤：油壓拖板車購買 |
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