014智能仓储物流系统真的“智能”吗？
014智能仓储物流系统真的“智能”吗？
最近不管到哪里，大家都大谈人工智能技术，畅想着美好的未来。而回到仓储物流行业里，尤其做设备的生产厂家或者是系统集成商，也都时刻提及智能物流和智慧物流等概念。目前的仓储物流系统里究竟哪些方面做到了智能化了呢，不妨一起来分析一下。
首先百度一下看看什么叫智能物流：
智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的未来发展将会体现出四个特点：智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。在物流作业过程中的大量运筹与决策的智能化；以物流管理为核心，实现物流过程中运输，存储，包装，装卸等环节的一体化和智能物流系统的层次化；智能物流的发展会更加突出“以顾客为中心”的理念，根据消费者需求变化来灵活调节生产工艺；智能物流的发展将会促进区域经济的发展和世界资源优化配置，实现社会化。
通过智能物流系统的四个智能机理，即信息的智能获取技术，智能传递技术，智能处理技术，智能运用技术。
从百度百科里定义的“智能物流”的定义里，摘取几个关键的指标：
-具有思维能力：
思维能力指人们在工作、学习、生活中每逢遇到问题，总要“想一想”，这种“想”，就是思维。它是通过分析、综合、概括、抽象、比较、具体化和系统化等一系列过程，对感性材料进行加工并转化为理性认识及解决问题的。
-具有感知能力：
感知能力在心理学上的定义是人脑通过其感受器官所接收到的刺激的物理信息。感官就是负责接收特定的物理刺激，再将刺激转换成可被人脑理解的电化学信息的物理系统。
-具有学习能力：
学习能力就是学习的方法和技巧，有了这样的方法和技巧，学习到知识后，就形成专业知识；学习到如何执行的方法与技巧，就形成了执行能力。
-推理判断能力：
推理能力是以敏锐的思考分析、快捷的反应、迅速地掌握问题的核心，在最短时间内做出合理正确的选择。推理可分为演绎推理，归纳推理和类比推理
-可以自行解决物流中某些问题：
所谓问题就是指有意识地寻求某一适当的行动，以便达到一个被清楚地意识到，又不能理解达到目的。而解决问题指的是寻求达到这种目的的过程。自行解决是指系统本身能自我处理问题能力。
近两年随着工业4.0和智能制造2025等概念的提出，仓储物流自动化行业里很多设备生产商和系统集成商都经常提到“智能”两个词，比如智能输送机、智能立体库、智能搬运机器人等等。那究竟各个厂家提到的智能系统和设备达到“几岁”的智力水平了？在仓储物流中心里最常见和最热门的技术和设备我们分别拿来比对上边提到的几个智能指标评判一下，打个分。
1.自动化立体仓库
自动化立体仓库是非常成熟的一种自动存储技术，在各个行业里有着广泛的应用。自动化立体库由货架、堆垛机、控制系统、上位管理软件等组成。托盘或者料箱经过输送机被传输到立体库的库端，堆垛机通过货叉将物料单元自动搬运到由系统指定的货架货位里。
-具有思维能力：
系统由固定程序设定，没有思维能力。
-具有感知能力：
堆垛机机身上有多种传感器，货物尺寸检测，货叉位置检测，左右货物检测，水平距离检测，垂直位置检测，其它安全检测等等一系列的传感器。
-具有学习能力：
自动立体库本身不具有学习能力，只是按照固定流程来执行出入库指令。其中某些厂家对堆垛机植入了一定的自学习程序，比如堆垛机在正常运行前的调试阶段的“示教”模式，人工驾驶堆垛机执行一些工作，堆垛机会记录下来这些动作的流程或者具体位置值，在堆垛机正式运行时会根据之前示教时获取的值运行。这是一种比较简单的自学习能力。
-推理判断能力：
系统有一定的判断能力，基于堆垛机身上众多的传感器，在堆垛机执行出入库作业的时候，随着传感器的状态的变化，堆垛机会依据实现在控制程序写好的各种情况去执行对应的动作。对于程序中未明确写的代码，系统不会执行任何动作。
-自行解决物流中一些问题：
自动化立体库一般不能自行解决出现的问题，只能按照程序中已经罗列出来的各种任务情况来执行。比较完善的系统里，会在控制程序里做一些简单的逻辑判断，如果在实际中发生了一些违背这些逻辑关系的时间发生，系统会通过人机界面给操作人员报警，提醒操作人员去现场查看设备是否有异常。比如堆垛机的货叉在发出伸出货叉的指令半分钟后仍然没有接收到货物的检测信号，此时系统会报警。
打分：
2. 输送机
输送机是各个仓储物流中心和工厂里最常见的搬运设备，适合于批量物料搬运，经常有厂家说智能输送机，按照各项指标分析一下：
-具有思维能力：
输送机有电机带动，当控制系统发送指令时，电机转到，带动皮带或者滚筒输送物料单元
-具有感知能力
输送机上的传感器通常为光电开关，用来判断货物是否到位以避免与前边的设备发生干涉或者跌落。
-具有学习能力
输送机通常不需要自学习功能，只需要根据光电开关和逻辑关系进行说说输送机的启动和停止。
-判断推理能力
根据输送机上的光电传感器的状态变化，输送机会依据控制系统里实现预设的逻辑关系对启动和停止做出判断。
-自行解决物流中的一些问题：
输送机不能自行解决问题，控制系统也可以实现做一些逻辑预判来提醒输送机出现异常报警给操作员。比如输送几分钟后光电仍然没有检测到货物，此时系统报警告知操作员有异常。
打分
某些输送工艺复杂的输送机系统打分会高一些。
3. 工业机械手机器人
在自动化工厂里，经常能看见代替人工重复劳动作业的工业机器人，非常典型的比如6轴的焊接机器人。随着工业机械手机器人的技术成熟和应用拓展，在仓储物流自动化行业里也取得了非常广泛的应用，最常见的有自动拆码垛机械手，自动装箱机械手等应用场景。
-具有思维能力
标准的工业机器人基本没有思维能力，但是由于工业机器人的高度柔性，近几年来由于人工智能的快速进步，有将人工智能技术与工业机器人结合的案例，比如采用Deepmind算法输送指令给工业机器人可以下围棋，间接的使工业机器人有了一定的思维能力。但这些思维能力的核心是人工智能的高级算法和软件的实现。
-具有感知能力
工业机器人的末端夹具会装有传感器来判断是否抓取物料到位等等，对于复杂的物料单元，给机器人身上配备有2D或者3D视觉识别系统来实时监测和分析物料的方位和姿态。最新研制的7周工业机器人可以与人协作，因为在每个关节了都布置了很灵敏的触感类传感器。
-具有学习能力
很多工业设备的“示教”功能都是跟工业机器人身上借鉴的。由于工业机器人的强大柔性，工程师可以很轻松的教机器人做一遍要做的动作，机器人就可以一次性的学会之前的作业过程。学习能力很强。
-判断推理能力
结合工业机器人强大的柔性，配合一定的传感器进行数据采集后，运用人工智能算法，可以衍生出一系列很复杂的功能，在此过程中，系统会不停的做出判断
-自行解决物流中的一些问题
工业机器人通常不能自行解决问题，基本也是以预设故障报警为主，但是由于机器人的高度柔性，结合一定的高级智能算法，某些情况下可以自行解决一些问题，比如甚至可以实现机器人之间或者自身的机身维修。
打分
由于工业机器人应用的场景非常多，不同的应用场景下对应的智能程度有所不同，按照能完成的较复杂的工业场景下打分如下：
4， 自动导引小车AGV
随着电商行业里类Kiva机器人越来越大规模的部署的同时，其他的比这种机器人运用更早的各种AGV也在各个行业里的仓储物流中心里得到了井喷式的规模应用。
-具有思维能力
AGV系统的运行有上位调度软件来发送指令到小车上，根据指令来完成A点到B点作业。自身没有灵活的思维能力
-具有感知能力
AGV小车运行时要时刻知道自己的位置，有无待在，前方是否有障碍物等等，这些方面感知着周边的环境，根据这些实时的数据，小车控制着自身的前进后退和速度。
-具有学习能力
类似于标准工业机械手，在正式运行时，通过示“示教”的过程完成AGV小车对所有关键路径和上下货物的交接作业。有一定的学习能力。通常一个系统里由若干台AGV小车组成，某台AGV运行过后得到的工况数据可以实时分发到其他AGV身体上完成自学习过程。
-判断推理能力
如果在一个系统里AGV车辆不太多的情况下，每台车辆只需要有简单的逻辑判断是否发生碰撞或者是否前方有交通堵塞的情况来做出一些基本的预设逻辑判断就可以实现系统运行，但有的场景下，一个场地可以有超过几百台的AGV同时在工作的时候，就需要非常复杂的高级人工智能算法才能同时协调上百台的AGV正常并且高效的协调作业，此时的AGV系统就有较强的判断推理能力。
-自行解决问题
AGV小车本身不能自行解决物流问题，所有的搬运作业都有系统提前预设好。
打分
以上的评判有一定的主观性，而且仓储物流系统里的设备和系统种类很多，不能一概而论，不过以上提到的AGV，机械手，立体库已经算是这个行业里比较技术含量较高是系统了。从大份上可以看到，及时是这些复杂的系统和设备，各项指标分数仍然很低。
总的来说，目前成熟的自动化仓储物流技术距离真正的智能化还有很长的路要走，很多厂家天天叫嚣的说的智能化其实充其量也就实现了个机械化和自动化，距离智能化相差了十万八千里，之前天天叫的自动化设备，叫了30年，现在都在谈工业4.0等概念，马上改口称为智能设备，实有不妥。设备还是以前的设备，没有经过大的技术升级和软件迭代，为什么要摇身一变变成了智能化。
最后再引一段专家对自动化和智能化做的比较，你还觉得你的设备具有智能吗？
自动化主要是针对基于规则的工作。此类工作多属操作、执行层面，可以清楚地设定规则，通过自动化来降低人工投入，从而提高生产效率。富士康的机器人是自动化，电子商务也是自动化。前者是生产过程的自动化，起步早、做得也更好，尤其是劳动力成本高昂的国家；后者是交易流程的自动化，起步晚，而且因为处理对象多为信息流，比较隐蔽，并不是被每一个人重视。
智能化主要是针对基于判断的工作。基于判断的工作多属管理类，没法简单地依赖规则，必须借助于人的职业判断。如果说自动化是提高生产效率的话，智能化则是从大量的数据中提取合适的信息，帮助管理者快速、准确地判断、决策，以提高决策的质量。公司这么大，产品、组织、流程复杂，供应链上下游那么多企业，数据很多，杂音很多，真正有用的信息很难提炼。缺乏智能，公司运作的透明度就不足，决策质量就欠佳。
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