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烟草商业物流数字化工厂的构建

2022-02-18李宁朱妍彦

物流技术与应用 2022年1期
关键词:调度物流数字化

文/李宁 朱妍彦

一、数字化转型的趋势和背景

1. 国家发展趋势和背景

近年来,宏观经济进入新常态,建设“数字中国”、发展“数字经济”成为国家战略。从“十二五”到“十四五”规划,数字经济政策正在逐步深化,“上云用数赋智”行动也已列入日程,未来的五年,我国将大力培育数字经济新业态,深入推进企业数字化转型。

2. 行业发展趋势和背景

烟草行业已经迈入数字化转型的新征程。浙江中烟、福建中烟、四川中烟等一系列工业企业,已经通过企业私有云、5G技术、数据中台、数字孪生等应用,让“数字化”为企业提升核心竞争力、推动高质量发展蓄力赋能。

二、北京烟草物流中心现状分析

1. 北京烟草物流中心现状

北京烟草物流中心于2006年5月建成投产,承担全市卷烟的集中存储、统一分拣、分级配送(直配+接力)。2013年,实施了基于物联网部分技术应用的卷烟物流体系建设项目,初步实现物流主要生产作业环节的全面感知和全程贯通。

“十三五”期间,北京烟草物流中心顺应宏观经济发展新常态,牢牢抓住改革与发展带来的机遇,深化现代化物流体系建设,成功实施了物流就地技术升级改造,实现了技术上的创新突破、设备上的更新换代、流程上的优化升级,开启了京烟物流单班作业新时代。技改后的物流中心,仓储最大储量达到4.3万箱,综合出入库能力225盘/小时;与北京卷烟厂实现同城工商共库,可节省约10%的地产烟入库存储。件烟库最大储量11200件,4条全自动复合分拣线分拣能力均在30000条/小时以上,实现高速细标共线分拣和异型烟半自动分拣。在信息化方面,成功引入二维码技术、图像识别技术、RFID技术,开发手机APP、微信公众号和服务号,构建了综合管控一体化平台与移动终端相结合的应用体系。

(1)工艺设备情况

北京烟草按照行业改革发展思路,准确把握和主动适应经济发展“新常态”,按照国家局要求,挖掘发展潜力,激发创新活力,已完成物流硬件升级,建成“部分一体化、适度自动化、高度数字化”的硬件系统。工艺设备包括1套全自动仓储系统,支持散件烟、整托盘两种入库方式,标准烟自动拆、码垛,异型烟人工拆、码垛,以立库方式存储,同城卷烟可直接上线分拣;1个全自动件烟备货库和4条细标一体化分拣的全自动分拣线,分别用于分拣标准烟和细支烟,自动补货、自动分拣、自动包装,烟包粘贴二维码标签,配备图像识别系统自动在线纠错;2条小规格分拣线,用于分拣少量标准烟、细支烟和全部中支烟、短支烟,人工补货、自动分拣、自动包装,烟包粘贴二维码标签,配备图像识别系统自动在线纠错;1套RFID暂存区管理设备和1500个配有RFID电子标签的一体化笼车,用于卷烟配送和笼车管理。

(2)信息系统

北京烟草已完成物流信息系统整合和功能切分,建成“一平台、四系统、三终端”软件体系(见图1)。

图1 信息系统总体架构图

“一平台”指物流管控一体化平台,由3个板块共15个模块组成,功能覆盖日常业务调度和综合管理各环节,向内对接各业务系统,向外对接行业物流综合监管调度系统和市局营销系统,是北京烟草物流中心数据中枢。

“四系统”指支撑仓储、分拣、配送业务运行和园区管理的独立软件,共同组成支撑生产经营的核心系统,包括仓储系统,由WMS管理应用系统和WCS调度系统组成,用于立库调度和运行管理;分拣系统,由分拣信息系统和分拣现场监控系统组成,用于卷烟分拣优化、在线纠错、运行管理;暂存区管理系统,用于笼车管理,运用RFID技术实现数据绑定、车位分配、笼车装车、笼车出库和笼车回库;园区管理系统,用于车辆出入园及员工就餐管理,运用车牌识别技术和人脸识别技术实现车辆、人员信息自动采集和实时比对。

“三终端”指桌面端、移动端、监控端三种操作平台,满足不同业务操作需要。桌面端提供功能全面的操作界面,用于数据查询、信息填报、配送线路优化等工作;移动端指智能手机,通过APP、微信企业号、微信服务号为员工提供抽检、配送业务操作、数据查询功能,为零售户提供信息推送服务;监控端以库内作业监控、指挥中心大屏展示为重点,为操作人员提供必要的状态信息,指导业务运行。

2. 现有优势

(1)软硬件基础扎实

近年来,物流中心开展卓有成效的技术创新应用实践,已在物流环节建成自动化、信息化的硬件平台和网络化、集成化的软件体系,综合作业效率处于行业领先水平,仓储、分拣、配送业务已基本实现数字化,部分关键环节已实现智能化。

(2)供应链协同基础扎实

通过技术创新应用和业务优化,北京烟草与上游工业企业构建了良好的同城工商共库、跨省托盘联运机制和预约到货机制,为下游零售户提供了电子到货签收、订单状态跟踪等升级服务,同时还与营销系统、在途系统等多套系统进行同频联动,使工、商、零紧密衔接,物流综合能力提升对上下游的辐射作用已初步显现。

图2 智能工厂数字孪生系统

3. 不足之处

随着新技术的不断发展和广泛应用,数据的采集范围还有可扩充区域;物流业务对信息依赖程度的逐步提高,物流数据归集、分析、运用、展示水平有待提升;在推动商流、物流、信息流融合贯通,实现生产各环节远程监控、综合调度、敏捷运作上还有较大提升空间;已经建立和使用的计算模型尚未具备自学习能力,对决策的辅助作用有待进一步挖掘。

三、北京烟草物流中心数字化转型研究

1. 建设目标

以行业数字化转型升级为抓手,加强新一代信息技术的挖掘应用,坚持科技引领、创新驱动,加强顶层设计,分步推进数字化转型升级,逐步打造“全面感知、数字驱动、智能管理、智慧决策”的北京烟草智慧物流体系。利用大数据、互联网、数字孪生等新一代技术,构建“平台运营、中台整合、客户端应用”的基础架构,以各业务平台为支撑,形成专业可靠的底层数据抽取模式、创建分类清晰的信息共享机制、构建符合经济运行特点的可视化体系,建设数字孪生技术应用、配送智能调度平台、智慧物流园区、数据运营中台等亮点工程,打造数据高度集中、数据资产全员共享、生产作业智能调度的数字化工厂,将数据驱动与业务运行管理、组织流程机制深度融合,逐步向业务数字化、管理智能化、决策智慧化的目标迈进。

2. 建设路径

针对目前物流中心面临的重点、难点问题,推进数字化转型的亮点项目,具体分两个阶段开展后续工作。

(1)构建数据底层基础

以需求导向为抓手,以数字化转型为驱动,逐步推进数字孪生技术应用、配送智能调度平台和建设智慧物流园区三个亮点工作。同时,充分利用RIFD、智能摄像头等物联网、互联网成熟技术,搭建符合中心实际业务情况的数据底层基础。

(2)搭建数据共享平台

在上述三个工程基础上,通过搭建数据运营中台,实现对数据的广泛采集、清洗、整合等处理,从而逐步完善数据共享的可视化体系,推进中心信息化向数字化转型。

3. 建设内容

(1)数字孪生技术应用

数字孪生技术是改变设备数据和设备管理的一种方式。传统的程序更多关注的是分析结果数据,而数字孪生技术更多关注的是设备的运行状态,能更好的及时处理问题。简单来说,近几年物联网技术的广泛应用,使大量设备运行状态数据被采集并存放在程序中,却难以被直观展现,且因数据分析成本过高,很少有人关注。而孪生技术也是程序的一部分,甚至可以是由多个程序共享的模块,它是基于物联网技术之上,将大量数据可视化且可以进行数据处理的一个新技术。因此,北京烟草物流中心将以立库为试点,通过数字孪生技术,将现场作业真实数据与模拟仿真虚拟数据进行同步,并以3D模型实现动态联动,便于对现场运行情况进行实时监控、预测和调度。

预期效果:(1)作业状态实时远程监控。通过数据模型和虚拟可视技术,与立库实体建立一对一映射,实现数字化的整合3D模型、2D图纸和数据信息的高效自然可视能力,并通过设备管理软件或操控接口,实现远程监控,提升管理效能;(2)设备运行情况及时预警。以事件驱动为核心,通过联接监控技术,与立库运行数据对接,实时获取立库状态、指标和告警等多级数据,并通过基于规则、算法、空间、统计等数据分析,实时了解设备运行情况,便于管理人员准确预判设备状态,排查隐患;(3)业务预排产和智能调度。利用仿真技术,仿真计算和模拟推演立库堆垛机的行为能力,结合实际运行情况,提前优化资源配置投入、制定合理排产计划,助力生产调度。

(2)配送智能调度平台

配送智能调度平台是通过应用AI图像识别和边缘计算技术,对配送过程中人、车、物等信息实时采集并进行数据分析,实现监控设备智能化应用;通过应用RPA流程自动化技术,实现软件操作的高效人工替代,确保人机业务高效协同;通过应用专项数据算法,结合物联网、车联网技术,实现运输实时调度、实时监管、实时路况、实时配送路线优化和零售户信息反馈等功能。

预期效果:(1)送货状态实时采集和实时调度。通过运输监控服务,对配送过程中车辆实时位置、实时路况、路线信息(ETA&里程)和所处路段等信息多端同显,且定位点上报,并且根据物流场景进行轨迹处理和展示,实现实时状态展示和指挥调度,让可视化故障处理成为可能;(2)配送工作质量和安全行为实时监管。将配送服务标准的指标图像化、数字化,通过智能识别技术,可将车辆位置,所处路段,路况信息、人员状态等信息上报,在配送全过程进行实时规范识别、质量监督和安全预警,让安全隐患消除在事发之前;(3)配送数据实时回传。扩展数据采集范围,从配送数据、零售户情况(服务需求、配合程度、对配送员服务评价)、市场信息回馈等方面,结合管控一体化平台和电子签收APP的数据,实现轨迹纠偏、空间检索、驾驶行为分析、里程计算等有效分析,搭建配送指标体系。

(3)建设智慧物流园区

新基建时代的5G+IoT+AI智慧物流园区目前已经应用较广,结合工业互联网、态势感知、边缘计算和5G技术,感知智能终端产品,搭建物流园区AI监控视频网,实现基于智慧物流园区的实时精准采集应用,现场“毫秒级”实时感知、实时分析、数据消息协同共享,并通过智能视频分析,代替人眼实时发现异常情况,及时联动告警。

预期效果:(1)打造立体化园区监控体系。通过视频探测、智能感知等物联网技术,实现重点区域多层级、多维度、多方面的数据采集和实时监控。(2)异常情况自动告警提醒。通过智能视频分析,实时发现异常情况,并自动采用手机、微信、短信等多种方式同时告警。如潜在情绪智能分析,通过高帧频摄像头采集人体面部微动作,对头部和颈部被称为前庭情绪反射区域的细微肌肉振动进行分析,计算出个人压力值、自控能力和焦虑值等参数,锁定具有攻击性、危险性的目标人物。(3)系统联动加速应急处置。系统触发告警后,可自动联动打开对应地点摄像头进行快速确认,并高效启动应急预案,指引人员进行报警、疏散、逃生、自救等。

图3 配送智能调度平台

图4 智慧物流园区

图5 数据运营中台

(4)建设数据运营中台

数据中台是通过对数据的分析,实现指导业务方向,促进企业高质量发展,并通过反馈回来的业务数据,不断提升使用价值的一套闭环管理。换而言之,数据中台是一套发现未知的系统。因此,北京烟草物流中心的数据运营中台,要以上述三个工程为基础,通过扩展数据采集范围,规范数据标准,跑通数据流转,实现专业可靠的底层数据抽取模式、创建分类清晰的信息共享机制、构建符合数据共享的可视化体系,从而把业务数据化、数据业务化,为企业智能决策奠定基础。

预期效果:(1)构建数据标准规范。构建统一的数据标准、编码标准,并提出完整的数据标准管理流程及方法,为数据质量检查、数据安全管理等提供依据;(2)建设数据运营中台。在完善数据实时采集、清洗、整合、查询等功能的基础上,搭载数据智能引擎,高效积累数据资产,赋能业务应用场景,助力中心构建扎实的数据根基,实现数字化经营;(3)实现数据资产管理。构建属于物流中心的数据资产,在数据权限管控的基础上,以多维度、多角度、极便捷的查询方式,支持数据共享服务,实现“我的数据我使用”。

四、物流中心的展望

1. 数据高度集中

以驱动物流中心实时监控、智能调度、智慧决策的业务变革为目标,以搭建中心全生命周期的数据运营中台为依托,推动全链数据采集、全域数据融合、全员数据应用、全程数据管理,实现中心有效数据的高度集成。

2. 数据资产全员共享

在权限管理的基础上,创建分类清晰的信息共享机制,实现既有面向传统数仓和集市的数据抽取,也有面向分析及应用的主题数据建设,还有面向应用实现数据智能化的深度挖掘模型建设,从而满足中心全员的联合、复用、高效查询要求,实现数据资产全员共享。

3. 生产作业智能调度

将数据孪生技术覆盖物流中心业务各节点,实现对作业现场的实时监控与调度,并通过对采集数据的分析与处理,实现智能优化排产、提前预判产能、合理分配资源等,为管理者提供更为精准的决策,为实现数字工厂夯实基础。

五、总结

数字化转型只是一个名词,根本的改变还源自思想,比如将无人机+视觉识别应用于盘库,解决盘库人员安全风险等。因此,数字化转型是一个系统性工程,它不仅仅是技术的简单应用,而是涉及企业运营的方方面面,物流中心要在变中求新,变中求效,才能更好地推动企业高质量发展。

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