概括来讲，造成当前中国制造企业生产物流存在问题的主要因素有两个：一方面，中国企业在工厂建设之初没有做好生产物流设计，没有形成合理、规范顺畅的作业流程，导致生产流程存在很多断头式问题。另一方面，制造企业的智能制造要求与之相配套的物流体系，这要倒推到供应链的前端，进行产业链条上一系列相关环节的改善。如，物料配送上线自动化，就需要做到物流器具标准化，进而需要零件标准化，在给供应商下采购订单时就要求其提供标准化的零件。以上的要求牵扯到采购订单、工厂布局、库房设计以及库内功能设计等等，环环相扣。
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***是包裹准备和出库配送：
拣选——按订单要求的商品名、规格、型号、数量等，将商品从存储单元上取出，并搬运到分拣区；
组货、打包、贴标签——把一份订单里不同SKU的商品组合到一起并打包，贴上货品、配送信息等标签；
分拣——把打包好的商品按目的地、客户或承运的三方物流公司分流，并送到***的出库区。
先讲一个近年来曝光率很高的明星方案——类Kiva方案。
此方案由物流机器人公司Kiva System**，它以货架搬运AGV（Automatic Guided Vehicle，移动机器人）为**，主要的作用是优化人工拣选环节的效率。
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以慧仓的方案为例，扫描货品条形码之后，员工将货品放在可沿轨道移动的小型机器人上，移动机器人会将其放入对应的分拣筐中。传统的人工播种模式需要员工拉着堆满各类货品的料箱在长长的播种货架前来回走动，而智能播种墙可以让员工站在固定位置实现播种操作。
而在传统仓储中****的存取环节，目前的主要行业实践是对以立库等密集存储货架为**AS/RS（自动存取系统）方案的持续优化，其特点是非常追求存储密度。
简单来说，这种钢铁巨兽由两部分组成，一是固定的框架，包括货架和轨道；二是做商品存取的各种运动设备，如堆垛机、穿梭车、取箱机等，存取的操作对象通常为托盘或料箱。
一部分负责记忆和思考——记忆是存储数据，思考是处理数据和做规划。它对应“仓储大脑”中的WMS（仓储管理系统）系统。有了WMS，商品在上架、盘点、出库、拣货等各环节都能通过扫描二维码的方式自动线上备案。
另一部分负责“运动”——也就是调配仓储系统的“四肢”，即移动机器人、穿梭车、叉车、堆垛机、分拣带、机械臂、传感器等各种设备。它对应“仓储大脑”中的多机调度系统。**作用是让各种设备协作运转，与人共同完成物流作业。
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国内厂商做AS/RS系统，第一种是类似胜斐迩、大福、DB等国外老牌仓储自动化厂商的路线，也就是立库+托盘堆垛机等设备的方案。
以国内智能物流机器人及一站式物流技术服务提供商凯乐士为例，他们的**产品之一是智能四向穿梭车。
***，我们来看一个统摄全仓的环节——仓储管理调度的软件系统，现在经常被称作“仓储大脑”。
和其他IT系统一样，仓储软件系统正在经历从信息化到智能化的转型，它正在汇集更多传感器的更多数据，同时更多应用大数据分析、AI等新的数据智能技术。
具体而言，“仓储大脑”就像人的大脑一样可以拆成两部分。
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