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專題目錄

• 以數智化解決方案破解汽車零部件物流困局——訪合肥井松智能科技股份有限公司市場部總監盧彥（本刊記者 王玉）

• 智能倉儲解決方案賦能汽車零部件物流升級——訪浙江凱樂士科技集團股份有限公司產品市場總監沈斐（本刊記者 趙皎云）

• 移動機器人驅動汽車零部件物流邁向數智化——訪北京極智嘉科技股份有限公司制造行業負責人杜海健（ 本刊記者 王玉）

以數智化解決方案破解汽車零部件物流困局

——訪合肥井松智能科技股份有限公司市場部總監盧彥

通過數智化解決方案，可助力汽車零部件企業實現物流效率、柔性化能力等全面提升。作為國內頭部物流系統集成商，井松智能深耕汽車智造物流領域17載，在自動化倉儲、無人搬運、全鏈路協同等領域已形成成熟的解決方案體系。

王玉

汽車零部件企業的工廠物流，具有物料管理多樣性突出、高時效響應壓力及供應鏈協同復雜等典型特征。在傳統模式下，存在著庫容利用率低、人工依賴度高、數據孤島等痛點問題，對企業增效降本形成制約。如何通過數智化升級突破困局，成為汽車零部件物流亟待破解的課題。

作為國內頭部物流系統集成商，合肥井松智能科技股份有限公司（以下簡稱“井松智能”）深耕汽車智造物流領域17載，累計承接60余個汽車產業鏈項目，與多家頭部企業深度合作，在自動化倉儲、無人搬運、全鏈路協同等領域形成成熟的解決方案體系。針對如何以數智化解決方案破解汽車零部件物流困局，本刊記者日前對合肥井松智能科技股份有限公司市場部總監盧彥進行專訪，并與其就行業轉型痛點、技術方案應用及典型案例實踐等方面展開了深入交流。

盧彥

合肥井松智能科技股份有限公司市場部總監

記者：就您了解，汽車零部件企業的工廠物流有哪些特點？現階段普遍存在哪些痛點問題？

盧彥：汽車零部件企業的工廠物流有著非常典型的特點。首先是物料管理復雜。零部件企業需管理從原材料、在制品到成品的全鏈條物料，品類通常成千上萬，且規格尺寸跨度大，這對倉儲布局靈活性與物流設備適配性提出極高要求。其次是時效響應要求嚴苛。現在主機廠普遍要求即時配送，如果物流效率跟不上，很容易造成庫存積壓或者斷供，這對零部件企業的物流調度能力、作業效率等方面都形成巨大考驗。再者就是供應鏈協同難度大。零部件企業需對接多級供應商與主機廠，但跨企業數據系統互不貫通、庫存信息同步滯后等問題普遍存在，導致協同管理難度顯著增加。

聚焦零部件企業的工廠物流運作層面，現階段較為突出的痛點問題主要集中在三個方面：

一是庫容問題。傳統倉儲模式下的空間利用率普遍不足30%，而零部件企業多面臨“大批量入庫、小批量分揀”的物流需求，采用傳統模式難以滿足精細化存儲與靈活分揀的需求，導致庫存資源浪費與效率低下。

二是人工依賴程度較高。零部件企業工廠物流的存儲、揀選、搬運環節仍以“人工+叉車”作業為主，效率與準確性瓶頸明顯。雖然頭部企業已在引入自動化立體庫、FMR無人叉車、AMR等系統來替代傳統作業模式，但在小件揀選、不規則零部件處理過程中，人工作業仍是主流。

三是數據孤島難題。很多企業的物流系統與生產系統相互割裂，從倉儲動態到生產調度的數據無法實時聯動，導致庫存管理滯后、庫存準確率不高，難以與生產線實現動態對接。這不僅影響物流效率，也難以支持企業實現精益生產。

記者：在現階段的物流數智化升級中，您認為汽車零部件企業最需要聚焦的核心實施方向有哪些？

盧彥：從目前市場端的需求來看，汽車零部件企業的物流數智化升級主要有以下三個層面：

一是全流程自動化升級。通過部署智能立體倉庫、FMR/AMR無人搬運系統、工業機械臂等設備，構建“入庫—分揀—搬運”全環節無人化作業體系，這樣不僅能減少人工依賴，更能大幅提升作業效率和準確性。尤其是在重型零件搬運、高頻次分揀等高強度環節，標準化設備可提升作業穩定性，還能讓人力從重復性勞動中解放出來，去做流程優化等更有創造性的工作。

二是全流程數字化。企業現在迫切需要打破倉儲和生產系統之間的“數據孤島”。具體來說，就是搭建WMS、WCS和MES的協同平臺，讓全流程數據實現實時聯動。例如，通過WCS實時抓取生產需求數據，動態調整倉儲策略，能夠將庫存準確率從傳統模式下的不足95%提升至99.9%，從而有效避免缺料停線或庫存積壓風險。

三是柔性化響應能力的提升。針對行業里“多品種、小批量”和大批量訂單并存的碎片化趨勢，企業希望通過智能化設備和柔性化流程，實現“多品種共線作業”和“批量切換零停滯”。一方面，用智能物流設備兼容不同規格物料的混線存儲與分揀；另一方面，依托智能調度系統，當訂單結構突然變化時，系統能自動重新規劃倉儲分區和搬運路徑。

記者：在汽車零部件工廠物流領域，目前有哪些成熟的智能化、數字化物流系統解決方案？各有什么特點？

盧彥：在汽車零部件領域，物流系統解決方案經過多年實踐與迭代，目前已經形成六大類成熟技術方案，可覆蓋存儲、搬運、揀選等核心場景。

輪胎行業立體庫

1.自動化立體庫。這項技術早期由德、日、美等國外企業主導，經過最近十多年的發展，國內頭部廠商的技術實力已達國際領先水平，并使成本顯著下降，目前在汽車輪胎、大型模具等大型零部件企業的存儲場景中都有廣泛應用。其核心優勢是空間利用率高，普通倉庫高為8米，而自動化立體庫的高度可達40米以上，存儲密度可達傳統倉庫的3～5倍，并且高效穩定，出入庫效率可達300托盤/小時，建成后至少可穩定運行10～15年。不過，該方案局限性也較為明顯，如前期需投入大量基建成本，系統剛性較強，后期若需改造其成本相當于重建。

2.四向穿梭車密集庫。與自動化立體庫相比，四向穿梭車密集庫系統發展較晚，近5～8年逐步走向成熟，應用場景日益擴展；具備高靈活性、低成本改造優勢，適配10～20米中等高度場景，貨架結構可動態調整，尤其適合多品種、小批量的零部件存儲。對于新能源汽車電池、電機、電控等車型迭代快、零部件種類多的廠商而言，建設四向穿梭車密集庫的性價比更為突出。

四向車密集庫

值得注意的是，在空間利用率方面，四向穿梭車庫與自動化立體庫相差不多，但如果建得太高會影響精度和安全性，所以10多米的中等高度場景更為適合；如果追求更高存儲高度的話，還是自動化立體庫更穩定。

3.料箱機器人立體庫。主要針對電子元件、標準件等中小件零部件，通過機器人實現“貨到人”揀選，柔性化程度高，適合多SKU精細化管理。

4.FMR/AMR等無人搬運系統。FMR/AMR等無人搬運系統正在逐步替代“人工+叉車”的傳統作業模式，成為汽車零部件企業提升物流效率的核心方案。例如，重載FMR可替代傳統人工叉車解決重型物料及零部件的轉運難題；地面式FMR用于牽引零部件在生產線間運行；叉車式FMR則用于卡板類與料箱類零部件的精準分揀與配送。

小精靈FMR進行零部件地堆轉運

5.智能調度系統。當倉庫內多類型車輛同時作業時，要保證能在狹窄通道中順暢通行，需通過軟件算法優化路徑。調度系統如同“交通管理員”，實時指揮車輛規避擁堵，選擇最優路線，解決多車協同場景下的效率問題。

6.數字孿生技術。該技術能夠將倉儲物流數據集成至大屏，實時動態展示庫存、設備運行軌跡等信息，形成可視化管理中樞。通過RFID芯片與視覺識別技術，實現物料從入廠、倉儲到裝配出廠的全生命周期追蹤，數據實時同步至系統，助力動態調整倉儲策略，提升物流效率與倉儲周轉率。

數字孿生系統演示

記者：針對汽車零部件物流領域，井松智能主要推出了哪些核心解決方案？請結合項目案例介紹一下實際應用的效果。

盧彥：井松智能深耕汽車智造物流領域17年，累計承接超60個汽車產業鏈項目，與多家頭部企業達成深度合作，形成覆蓋汽配生產、工件轉運、整車制造等場景的一站式解決方案體系。

1.鄭州客車零部件智能工廠項目

作為國內領先的客車零部件制造商，該企業在生產過程中面臨圓柱齒輪、螺傘齒輪毛坯件等異型物料的跨區域流轉難題，物料需在立庫存儲、車床加工、熱處理等工序間高效流轉，傳統物流模式難以滿足多工序協同的需求。為此，井松智能為其打造了貫通物料存儲、產線制造、搬運配送等區域的智能工廠項目。

該項目由圓柱齒輪機加庫、毛坯件立庫及配套自動輸送系統等組成。通過智能倉儲及輸送系統適配異型物料存儲，解決傳統貨架兼容性不足的問題；貫穿多系統的智能管理平臺，將自動化機加工生產線與裝配線柔性連接，通過多款定制托盤、FMR（無人叉車）系統的運用，解決物料跨區域高效流轉難題，滿足自動上下料生產需求；通過井松智能系統與客戶上位系統的兼容連接，達成全廠物料智能化流轉與高流量出入庫，助力整體生產效率提升40%。

2.合肥某汽車安全零部件智能倉儲項目

某汽車安全零部件制造商在傳統倉儲模式下的空間利用率不足40%，多批次物料管理復雜導致庫存準確率僅85%，難以滿足汽車安全零部件的高頻次出入庫需求。

井松智能為其建設33米高的智能化立體庫，配置堆垛機與環形穿梭車，并集成WMS系統實現精準批次管理，通過硬件升級與系統協同解決倉儲效率瓶頸。

該項目也取得顯著效果：智能立庫的存儲密度較傳統倉儲提升200%，庫存準確率提升至99.5%，出入庫效率達300托盤/小時，有效支撐企業汽車安全零部件的高效流轉需求。

胎胚輸送線

3.為輪胎制造企業建立自動化倉儲系統

作為井松智能重點服務的領域之一，輪胎制造行業的倉儲物流系統建設需滿足大存儲量、高周轉效率、定制化貨位設計等要求。井松智能的解決方案，以自動化立體庫、FMR為核心，結合定制化貨架可滿足不同規格輪胎的自動化存儲需求，并通過FMR與自動化立體庫配合，實現輪胎從原材料入庫到成品出庫的全流程自動化，解決傳統人工搬運效率低、易損耗的問題。

目前，井松智能已經為國內外多家頭部企業建立了自動化倉儲系統，項目均進入穩定運行階段，實現倉儲空間利用率提升200%以上，出入庫效率較傳統模式提升50%。

記者：在您看來，汽車零部件企業在數智化物流解決方案選型與落地過程中需要注意哪些問題？

盧彥：汽車零部件企業在數智化物流解決方案的選型與落地過程中，需以行業特性為基礎，圍繞技術適配性、系統協同性與可持續發展性構建決策框架。核心要把握兩大方面：

首先，要基于自身業務場景的明確自身需求。例如，考慮物料特性適配，針對重型模具、中小件電子元件等不同形態物料，匹配重載FMR與料箱機器人等差異化物流解決方案；考慮產能波動，為物流系統預留一定的彈性擴展規模，以應對訂單波動；此外，還要梳理全流程中的物流斷點環節，優先解決瓶頸問題。

其次，可以選擇分階段實施策略，先進行試點驗證，再實現規模復制。可以建立全生命周期成本模型實施ROI量化評估，優先投入回收期較短的高價值環節；同時，還要注意做好技術升級規劃，例如預留AI算法、5G通信等技術接口，為未來引入具身機器人實現不規則零件自適應分揀等全流程智能化升級奠定基礎。

———— 物流技術與應用 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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