井松智能邵蒙：制造新模式下智慧物流系统集成的深耕与聚焦

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撰文 | 张浩程

“智能物流正步入一个全新阶段，集成商需顺势而为”，井松智能首席智能官邵蒙表示。

7月28日，由高工机器人、高工机器人产业研究所（GGII）主办的“2021（第四届）高工机器人集成商大会暨十佳系统集成商颁奖典礼”在深圳举行，井松智能首席智能官邵蒙围绕“制造新模式下智慧物流系统集成的深耕与聚焦”作了主题演讲，分享了井松智能对中国智能物流市场现状的分析及如何把握未来发展机遇的讨论。

制造新模式

在过往，消费模式是一个相对被动的行为，商家提供的是上游制造厂商根据市场所需的功能、类型制造的通用性产品，随后消费者在提供的商品中组合式挑选所需的产品。

随着“互联网+”、“C2M模式”“智能制造”等技术与政策的驱使，整个商业逻辑发生了变化，“人、货、场”也跟紧发生了巨变，作为需求端的消费者呈现出分化、多变、难以把握的特点，供应端的制造也从动变化，必须要更敏捷、柔性以及主动求变，才能满足新逻辑、新模式下的需求目标。

邵蒙表示，现有的制造模式已经从传统制造中心走向服务中心模式，供需协同融合，双轮驱动转型。需求通道从“线下门店”到“线上平台”正走向“C2M模式”，供给物流通道从“VMI到JMI”、从“单仓”到“多仓”，从“单流程单场景”走向“全流程全场景”，实现“协同共生、供需一体”。

邵蒙表示：随着“5G、人工智能、大数据、云平台”等使能技术的加持，赋能制造全生命周期的各环节，从研发、生产到物流管控等都将实现互联互通、共享共融；智慧物流系统将会走向数据化、业务化、模型化，助力新模式的快速发展。

但同时，邵蒙指出，新模式带来了新机遇同时也带来巨大的挑战，智慧物流系统集成企业必须要深耕定位、聚焦方向。

集成商如何深耕定位

新模式下对智慧物流行业最大的改变就是让智慧物流从单仓走向了全仓，智能工厂建设从业务类型走向了数据模型，关注全流程、全场景、全供应链物流。邵蒙表示：“即便经历制造模式新变化，系统集成商的核心定位仍未改变，仍然要深耕“智能产品+智能方案”。

关于智能产品，据悉，智能物流领域的智能产品主要拥有四个板块，分别为仓储系列、AGV矩阵、软件图谱以及AI+装备。

据悉，由于物流单元是标准化的，像仓储、配送、输送、分拣在内的硬件产品都在往标准化靠拢。这样的趋势降低了定制化的生产成本、降低了布置周期，但同时带来了一定的问题，智能产品应用的场景复杂多样，客户业态需求参差不齐，系统集成商要如何面对这样的非标场景。

“面对这样的问题，系统集成商最有效的方法是将产品与新技术进行融合，提高其场景适用性”，邵蒙表示，“这同样也是未来包括AGV在内的物流领域硬件设备的趋势，走向场景化、实用化及智能化”。

邵蒙在会上展示了井松智能的智能物流系统核心智能设备产品矩阵，并以此为例讲述了智能产品如何往场景化、实用化、场景化发展。

井松智能共有仓储系列、配送系列、输送系列及分拣提升系列共计四大系列智能设备，可以根据客户个性化、不同业态、特定场景等需求，进行多模式存储系列堆垛机与四向车、多类型配送系列RGV和EMS、多场景AGV产品矩阵、多样性输送系列链式与辊筒式、分拣与提升产品输出，匹配全流程全场景智慧物流系统解决方案的硬件基础装备服务。

就智能产品中的软件，邵蒙表示未来的物流领域，需要一个平台可以管控所有的子模块，因而未来系统集成商不能仅限于WMS、WCS，要逐步丰富自身软件图谱，要向调度平台靠拢，同时软件需要具有通用性和实用性，可以在各个行业可以实现快速复制。

关于智能方案，邵蒙指出，未来的解决方案不仅是针对一家客户的解决方案，而是模型化解决方案，即考虑到所有的场景并生成模型库，在面对具体的方案时，集成商可以从模型库中快速输出一个适合客户业态需求、流程需求以及场景需求的解决方案。

未来如何聚焦方向

智能产品和智能方案未来的发展方向已经十分明确，那么系统集成商要如何聚焦趋势方向呢？

邵蒙表示，智慧物流系统集成商可以聚焦的趋势方向有如下几个类别。

第一类方向是模型化解决方案：对设备厂家和集成商而言，未来提供的解决方案均是场景服务型的解决方案。这样的情况下，针对全流程、全场景、定制化的解决方案，系统集成商如何做更大、更细的深耕会是重要的聚焦方向。

以井松智能的全流程全场景解决方案为例，井松智能依托科学工具方法，将业务数据化，将技术模型化，再结合客户业态的需求，基于“数据+模型+算力”三角稳固技术，在模型化解决方案中把虚拟场景进行仿真、真实数据验证，以最快的方式迭代最优的符合客户场景需求的解决方案。

第二类方向系统平台化：建全自身软件图谱，走向系统平台化。软件的层级和设备控制端的层级、管理端、业务端的层级在往智能平台层级靠拢，未来智能平台要服务的对象和场景、应用的流程多样化与个性化，先健全软件图谱的产品基础，再升级打造业务场景需求的系统平台，实现统一调度与管控。

第三类方向是服务孪生化：在智能运维层面，通过建立孪生可视化管控平台，通过“数据全方位洞察、模型全场景搭建、算法全流程贯穿、应用全周期服务”功能模块构建，将在线监测与远程健康诊断有效匹配服务各环节，可以实现高效管控分析决策一体化。

邵蒙最后强调：“未来，井松智能将继续加强技术沉淀，基于智能产品、智能方案、智能服务三大战略布局，发挥作为行业头部慧物流系统解决方案与制造提供商的示范作用，以技术赋能制造业转型升级，赋能智能制造全流程全场景服务。”

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