“中國(guó)制造2025”就目前來看，用30年來積累的工業(yè)制造業(yè)知識(shí)是不可能達(dá)到制造強(qiáng)國(guó)的水平，所以，中國(guó)提出的智能制造計(jì)劃，并不是像西方國(guó)家一樣進(jìn)行傳統(tǒng)的人工工業(yè)知識(shí)積累，而是采用人工智能的“特定環(huán)境識(shí)別功能”來積累和迭代得到的工業(yè)知識(shí)。實(shí)現(xiàn)智能制造的根本途徑是必須要實(shí)現(xiàn)物流體的智能化、設(shè)備間的智能化、人工操作的智能化、網(wǎng)絡(luò)信息的智能化、大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析的智能化等一系列由共同構(gòu)建支撐智能制造的各分子所組成，相互兼容并包、相互制約延伸。在此，針對(duì)智能制造有著重要支撐作用的智能物流中的人工搬運(yùn)與機(jī)器人搬運(yùn)作者發(fā)表幾個(gè)觀點(diǎn)。
首先，人工搬運(yùn)場(chǎng)景主要體現(xiàn)在快遞行業(yè)、生產(chǎn)制造行業(yè)、輕型運(yùn)輸行業(yè)、農(nóng)林業(yè)等幾大領(lǐng)域。人工搬運(yùn)根據(jù)工種的不同往往需要投入較多的人力，其主要缺點(diǎn)是投入人力多、增加成本、效率低下、無法防呆、判斷失誤等造成后續(xù)一系列嚴(yán)重的后果，甚至造成無法挽回的損失等等。特別是生產(chǎn)制造行業(yè)中的物流體之間的搬運(yùn)運(yùn)輸，強(qiáng)調(diào)的是確保效率、降低成本、智能防呆、保證安全等隨著智能制造業(yè)的發(fā)展將會(huì)逐步改造升級(jí)，迎合政策趨勢(shì)不斷完善人工搬運(yùn)的缺點(diǎn)不足，以便提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力及達(dá)到強(qiáng)工強(qiáng)國(guó)的中國(guó)夢(mèng)。
其次，搬運(yùn)機(jī)器人（簡(jiǎn)稱AGV）的到來將dian覆傳統(tǒng)的人工搬運(yùn)模式，逐漸由人工搬運(yùn)走向智能搬運(yùn)。AGV是通過定點(diǎn)定位設(shè)定后按照運(yùn)行軌跡實(shí)現(xiàn)代替人工搬運(yùn)的自動(dòng)化產(chǎn)品。
早的機(jī)器人出現(xiàn)在1960年的美國(guó)，Versatran和Unimate兩種機(jī)器人用于搬運(yùn)作業(yè)。搬運(yùn)作業(yè)是指用一種設(shè)備載運(yùn)或握持物品工件，是指從一個(gè)儲(chǔ)存加工點(diǎn)移到另一個(gè)儲(chǔ)存加工點(diǎn)。搬運(yùn)機(jī)器人可安裝不同的末端執(zhí)行系統(tǒng)以完成各種不同形狀和狀態(tài)的工件搬運(yùn)工作，大大減輕了人體繁重的體力勞動(dòng)。搬運(yùn)機(jī)器人被廣泛應(yīng)用于機(jī)床上下料、沖壓機(jī)自動(dòng)化生產(chǎn)線、原材料的倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸、自動(dòng)裝配流水線、碼垛搬運(yùn)等場(chǎng)景的搬運(yùn)。部分發(fā)達(dá)國(guó)家已制定出人工搬運(yùn)的大限度，超過限度的必須由搬運(yùn)機(jī)器人來完成。
后，列舉對(duì)比傳統(tǒng)人工搬運(yùn)及搬運(yùn)機(jī)器人的一系列優(yōu)勢(shì)作簡(jiǎn)要闡述。導(dǎo)入搬運(yùn)機(jī)器人具有以下效益及優(yōu)勢(shì)：
提高作業(yè)效率70%
“貨到人”模式，倉(cāng)儲(chǔ)人員不需要行走和等待?？s短訂單時(shí)間，可實(shí)時(shí)進(jìn)行訂單履約，不*大批量方式集中處理導(dǎo)致延時(shí)。
減少人工60%以上
大大減少揀貨、補(bǔ)貨等方面人工，實(shí)現(xiàn)1-3年期固定投資較少：投資遠(yuǎn)低于其他自動(dòng)化方案，不再需要自動(dòng)軌道等昂貴設(shè)備。
高靈活性方便增加新品
貨品無需位置，增加新品或需求變化可動(dòng)態(tài)優(yōu)化布局靈活擴(kuò)展搬遷，無需地面固定，整體倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)可以很容易進(jìn)行搬遷或擴(kuò)展。
強(qiáng)魯棒性多機(jī)器人系統(tǒng)
AGV獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)，單體故障不影響整體系統(tǒng)運(yùn)行信息融合防錯(cuò)：AGV利用服務(wù)器共享全局信息，通過信息融合自動(dòng)糾錯(cuò)。
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