【汽车仓储案例】磅旗科技AI“工业大脑”赋能!助力某汽车制造巨头仓储数字化升级

2024-07-04


磅旗科技作为全栈式智能制造AI数字化解决方案商,聚焦工业数字化、智能化技术领域,“磅旗AI+小模型”为核心,融合人形机器人、工业大脑等技术,推出AI仿真、AI数字孪生、AI智能排程、企业级无人工厂数字中台系统LDS、多品类机器人混合调度ADS等领先产品方案,帮助企业实现数字工厂、产线数字化、线边数字化、仓储数字化、园区驾驶无人化等全场景全流程数智化转型升级。



在汽车制造行业中,高效的仓储管理和精确的拣选操作是确保生产线顺利运行的关键。


然而,随着智能制造和数字化转型的加速,传统的仓储管理模式面临着巨大的挑战和机遇。空间利用不足、人工依赖性强、物料管理不精确、扩展性差等问题,亟需通过数字化和智能化手段加以解决。


汽车制造仓储管理常见挑战


1、空间利用不足:传统仓储方式导致大量空间浪费,无法满足日益增长的存储需求。


2、人工依赖性强:出入库作业依赖人工,效率低下且易出错。


3、物料管理不精确:物料信息管理不准确,导致库存积压或短缺。


4、扩展性差:现有系统难以适应未来业务扩展和技术升级。


作为行业领先的智能制造AI数字化解决方案提供商,磅旗科技精准锚定汽车领域的生产场景和市场需求,创新推出数字化仓储管理解决方案,依托工业物联网/数据算法/机器人等前沿技术,软硬件并驾齐驱,通过物流侧拉动配合制造拉动,实现多级拉动自动叫料,实时协作生产,机器人智能协同配送,同时管理好各级物料库存,全面提升汽车制造业的仓储效率和生产效能。








【案例分享】

助力某汽车制造巨头实现“智慧仓储”


01
项目概况


在传统仓储管理模式下,某全球汽车制造领军企业面临以下问题:


1、多种拣选功能区划分复杂:布局规划及库位调整困难,导致空间利用率低


2、各区域补货流程、移库操作复杂:库存数据准确率低,极易造成缺件停线及物料呆滞的风险。


3、单据打印成本高:数据核对耗时,增加运营成本


4、人工拣选模式效率低:拣选准确率依赖员工熟练度,难以支持多车型定制化生产。



针对上述痛点,磅旗科技为该汽车制造企业量身打造了数字化仓储管理解决方案,具体实施过程如下:


1、功能区合并:将整托存储、小件超市、排序、SPS等功能区合并至一个“货到人”拣选区。依据零件的特性分别采取多层货架存储、整托存储和分区存储等模式。


2、灵活分配库位和工作站:根据不同的拣选模式(GLT、KLT、SEQ、SPS等),灵活分配库位和工作站,确保准时、均衡地供应物料,减少库位调整产生的混乱。



3、库存透明化管理:通过实时监控系统实现库存透明可查,降低停线风险并减少物料损失。库存数据实时更新,提高准确率,避免缺件停线情况发生。


4、无纸化作业:入库与出库工站实现可视化操作和无纸化作业,减少单据打印成本,并提升数据核对效率。


5、提升拣选效率:采用“货到人”拣选系统,提高拣选效率;同时自动化系统降低对员工熟练度的依赖,大幅提升拣选准确率。




02
实现效果与价值


通过实施磅旗科技的数字化仓储管理解决方案,该汽车制造企业取得了显著的成果和价值,实现经济效益和运营效率的大幅提升:


1、空间利用率提升30%:功能区合并和灵活库位分配,仓储空间利用率显著提高。


2、库存数据准确率提升至99.5%:实时监控系统+无纸化作业,确保了库存数据的高准确性。


3、拣选效率提升50%:自动化“货到人”拣选系统显著提升了拣选效率,减少了50%的人工成本。



4、单据打印成本降低80%:无纸化作业大幅减少了单据打印成本和数据核对时间。


5、停线风险降低70%:库存透明化管理有效降低了缺件停线的风险,确保了生产线的顺畅运行。


6、物料损失减少60%:优化的库存管理和精确的拣选操作,减少了物料损失和呆滞风险。




发展至今,磅旗科技通过不断推动“全链条覆盖、全场景渗透”的无人工厂AI数字化系统,持续扎根特定领域、深耕垂直行业、拓宽全球布局,孕育出新能源(锂电、光伏、储能)、汽车汽配、医药、烟酒、3PL、化工、军工、航空等多个行业生态,并在全球超过20个国家实现应用推广。




目前,磅旗科技行业头部客户覆盖率近60%,在全球范围内已落地300+项目,包括宁德时代、宁德新能源、亿纬锂能、蜂巢能源、远景动力、欣旺达、东阳光、富士康、准时达、沃尔玛、上汽安吉、均胜电子、联合电子、华达汽车、潍柴动力、广药、洲明科技等近百家国内外TOP级领军客户


未来,磅旗将基于新一代数字技术,以“AI+小模型”为核心,推进人工智能、人形机器人、大数据和云计算等前沿技术的研究与创新,进一步贯穿制造业产业链,大量融合数字技术机器人深入各个生产环节,通过生产流程智能化无人化、管理流程数据化打通行业链条,助力汽车行业乃至全球制造产业转型驶入数智化快车道。