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随着“工业4.0”理念的推广及“中国制造”战略的提出，制造业与新一代信息技术的深度融合驱动制造迈向智能制造。智能制造是制造业转型发展的重要路径，工业和信息化部、财政部2部门关于印发《智能制造发展规划（2016—2020年）》的通知中指出：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，具备自感知、自学习、自决策、自执行与自适应等功能，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节的新型生产方式。智能制造具备生产产品智能化、生产装备智能化、生产过程智能化、服务智能化和管理智能化等5方面特征。从采购原材料、生产产品到最终销售，贯穿产品全生命周期的智能仓储物流系统已成为推动制造业转型发展的重要抓手。在智能制造大环境下，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节，作为制造业供应链必不可少的组成部分，智能仓储系统在具备全面物资管理功能外，还需实现库存品的信息化管理，订单全流程的可视化管理，对物料订单的发货、在途、上架、入库等环节进行实时跟踪。实现以上目标的关键在于各个环节和先进数字技术深度融合，即数字仓储系统的运用。数字仓储系统是借助计算机技术、物联网技术、传感通信技术、自动控制技术、大数据技术、人工智能技术和相应设备等，对物品的进出库、存储、调拨、分拣、盘点、包装、配送等仓库作业，进行的高效操作和精确管理的数字化系统，具备可视化、可追溯、可集成、智能化决策等特征。基于此，文中通过对数字仓储系统架构、管理模块及数据流的设计，并结合现阶段我国制造企业发展特征提出仓储系统数字化建设与发展路径，对数字仓储系统的未来发展方向进行分析。 一、数字仓储系统特征 数字仓储系统主要有可视化、可追溯、可集成以及智能决策等4方面的特征。 1)可视化:实现库存信息实时更新可视、库存状态的实时监控跟踪、库存信息查询结果的准确输出、库存操作单据的自动化生产等全流程的可视化， 为管理者提供全面、有效且直观的统计信息。 2)可追溯:指沿着产销供应链追踪货品位置、状况等资料的能力。这种能力可以以一套批次号或流水号系统为基础，是建立物联网的基础。产品追溯能力是汽车行业召回汽车的能力。可追溯性在食品业中用于控制食品安全。 3)可集成:指将软件、硬件与通信技术等一个个独立、分离的仓储系统组合起来，集成操作仓储作业，集成后的各部分有机地共享信息，协调地工作，达到整体优化的目的，以此发挥整体的最大效益。 4)智能决策:辅助决策者能快速有效地从大量资料中分析出有价值的资讯，通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策，以利于快速回应外在变动环境的情况下制定决策，帮助决策者实现智能决策。 二、数字仓储系统设计 2.1 系统架构 数字仓储系统的按分层理念进行设计，整个系统由感知层建设、平台层支撑、应用层管控，见图1。  图1 数字仓储系统架构 感知层先通过视频、温湿度、RFID、条码等各种传感器等，采集智能制造所涉及的原料、半成品、成品、包材、线边仓的状态数据，然后通过工业现场总线、蓝牙、红外、WIFI、5G等通信传输技术将所采集的数据传输到平台层。 平台层主要包括数据中台和技术中台，数据中台对感知层获取的数据进行统一存储和管理，按标准对各种数据进行全寿命周期管理，包括数据整理、数据分析、数据检索等，并实现与来自于ERP、PDM、MES、WCS系统的数据同步，见图2。技术中台利用组网技术、计算技术、安全技术、负载均衡技术以及人工智能技术等，对数据中台传来的数据进行挖掘、学习，提取用户感兴趣的模式和特征，全面感知状态、精准预测需求，技术中台见图3。 中台处理的数据信息最后通过接口调用实现业务逻辑，上升到应用层管控，通过引入服务器和工作站、七色灯条、网络控制器、柱灯、拣货标签、PAD、标签打印机、扫码手环、RFID检测器、电子看板、AGV等智能装备，为用户提供个性化业务服务。 通过上述3层系统架构，可以应用先进感知、边缘计算、安全连接、容器隔离、微服务框架、异构混合资源分布式调度等关键技术，从源头掌握用户数据，大幅提升贯通水平，将各类仓储资源与制造资源有效衔接和汇聚起来。  图2 技术中台  图3 数据中台 2.2 管理模块 数字仓储系统的智慧大脑或中枢为数字仓储管理系统，它承担了整个数字仓储系统的管理与指挥职能。在传统的仓储管理模块中仅设有系统管理、入库管理、在库管理和出库管理等四大管理模块，数字仓储系统管理模块新增标识管理和决策管理。为了体现智能制造生产设备的网络化，生产过程的透明化和无纸化，在数字仓储系统中新加入了标识管理。通过给予物料产品标识唯一编码进行绑定物料和物料载体，实时掌握仓库的全新动态。针对智能制造生产数据可视化，特加入决策管理模块，利用大数据分析进行智能化生产决策管理，因此面向智能制造的数字仓储系统包括系统管理、标识管理、入库管理、在库管理、出库管理、决策管理等六大管理模块。除此之外，在入库管理、在库管理模块中，新增与 ERP、MES、WCS 系统相对接功能，与车间生产线有着紧密联系，打造了生产线与上下游环节的协同集成，对物料从原料、半成品、包装材料到成品整个过程进行一体化监管，充分体现了智能制造对数字仓储系统提出的新要求，成功实现了数字仓储系统与智能制造的对接。数字仓储系统管理模块见图4。  图4 数字仓储系统管理模块 2.3 数据流 为精准支撑智能制造，数字仓储管理系统中各层承担不同的任务，具有不同的功能，使系统达到性能总体最优。WMS必须与MES，ERP，PDM，WCS管理系统等进行有效的数据交互和共享，构建出与财务、设计、计划、制造相互承接、相互支撑、相互统一的数据流。客户订单驱动ERP对WMS物料库存信息的查询，进而带动PDM，MES形成物料需求信息，以此生成采购订单和生产订单，生产、仓储、采购系统协同配合。及时将生产线上物料的需求反馈到仓储、采购等环节，同时通过WMS子系统间物料调拨信息的交互，对物料从原料、半成品、包装材料到成品整个过程进行一体化监管。最后由WMS向WCS发出指令，实现了对车间产品生产到出入库全过程的库存配送与控制。系统数据流见图5。  图5 系统数据流 ERP数据交互集成主要包括如下4点: 1)物料入库流程。物料出入库申请信息，物料入库验收信息，入库物料料号及数量信息。 2)物料出库流程。库间调拨、工单耗用的物料结算信息。 3)物料仓储流程。物料在各子库的静态库存信息。 4)产品出库流程。产品出库结算信息。 PDM 数据交互集成主要包括如下4点: 1)物料采购流程。向ERP交互“BOM数据”文件。 2)物料入库流程。交互“物料验收规范”文件。 3)物料标识建立流程。交互“物料料号规范”。 4)物料出库与配送流程。交互“BOM数据”文件、 “物料配送字典”文件。 MES数据交互集成主要包括如下4点: 1)物料齐套性查询流程。查询库存物料是否满足工单需求信息。 2)备料流程。生产工单物料需求信息。 3)生产要素齐套性检查流程。反馈工单备料的执行状态信息。 4)生产流程。实时物料耗用信息或要料呼叫信息。 WMS由“原材料总库WMS子系统”、“半成品库WMS子系统”、“包材库WMS子系统”、“成品库WMS子系统”组成。各子系统间数据交互包括如下2点: 1）库间物料调拨流程。调拨出入库物料的集合信息。 2）回退物料流程。回退物料的集合信息。 WMS与WCS系统在以下物流流程中交互数据主要包括如下3点: 1)入库流程。入库指令及入库数据录入。 2)出库流程。出库指令及出库数据输出。 3)WCS 系统反馈出入库任务执行状态信息。 WCS位于WMS与物流设备之间的中间层，起到重要的承上启下作用，负责协调、调度底层的各种物流设备，如输送机、堆垛机、穿梭车、机器人、自动导引小车等物流设备之间的运行；通过消息与任务引擎，分解优化任务，分析最优执行路径，调度底层物流设备高效执行上层系统的指令业务，也为上层系统指令提供执行保障，同时实现对底层物流设备系统接口的集成、监控与统一调度。WCS系统具有分段控制、信息导向、综合监控、集中管理的特点，实现系统连续、稳定、高效、可靠的动作。通过该系统的运行，能够实现出库、补货、复核，分流合流、分拣等整套作业流程，为了保证系统的方便使用与维护， 还提供了相关的故障报警、安全措施以及点对点操作等业务。 三、数字仓储系统的实现路径 建设面向智能制造的数字仓储系统，可从以下几方面实施: 1)构建一体化解析标识体系，实现全流程物料管控。标识解析体系是建设数字仓储系统的首要任务，是实现仓储物流全要素、各流通配送环节信息互通的关键纽带。通过对物流要素赋予标识，借助标识（标识可采用RFID电子标签或图形标识）把标识背后对应的数据和他们所对应的丰富信息关联起来。对物料进行唯一性的定位和信息查询，准确地掌握相关物料的库存信息，从而实现物料从订单的未发货到在途、上架、入库、出库全流程的追踪监控。 2)建立数字化运维系统，实现精益化作业操作。全码化的数字化运维系统实现物料精准快速出入库。准确定位商品存放位置及存放数量，实现人到货、货到人2种高效分拣方式。软件管理模块，自动记录盘点数据，及时更新库存信息，提高盘点效率、准确率。对接集成生产系统、配送系统，及时地将生产所需要的各种物料送到生产线的物料需求点，保证生产线线边存储区域不出现物料堆积的现象，从而实现柔性化、精益化生产。 3)打造产线协同集成平台，实现全链条库存控制。生产、仓储、采购系统协同配合，打造智能制造生产过程的协同监管体系。及时将生产线上物料的需求反馈到仓储、采购等环节。对生产计划执行状态、线边物料消耗、物料的库存情况等信息有效的监控，可以对物料从原料、半成品、包装材料到成品全过程进行一体化监管，做到及时配送，保证产线的平稳生产，同时实现了车间产品生产过程中的全链条库存配送与控制。 4)建立智能决策中枢，促进仓储全面降本增效。智能决策是实现智能制造的关键环节。传统仓储决策主要靠人的主观经验，而数字仓储系统依靠智能算法来实现决策的智能化，其综合考虑出入库频率、出入库时间、出入库货物重量、市场需求变化和仓储设备能力等因素，进行动态规划储位、订单合理分配、智能化批次管理、拣选路径规划、智能装箱方案等智能决策，有利于无线需求和有限资源的高效配置，进而实现企业的提质降本增效。 四、结语 从当前趋势来看，随着物联网、机器人、仓储机器人、无人机等新技术的应用，数字仓储是智能制造落地的优先行业。未来几年内，自动快速感知货物的进出数量，全面追踪每件货物流转动态，移库、调度等工作井然有序，后台对实物库存情况一目了然等智能化的数字仓储系统将会迎来井喷式的发展。 作者: 重庆品胜智慧物流研究院姜大立/林萍/胡瑞鹤 |
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