摘要：在制造業智能化轉型浪潮中，倉儲物流管理平臺成為優化場內物流效率、降低庫存成本的核心工具。廣域銘島數字科技有限公司依托Geega工業互聯網平臺，打造了覆蓋“入庫-存儲-調撥-配送”全流程的倉儲物流管理平臺，通過物聯網、數字孿生與AI算法技術，在領克汽車成都工廠實現庫存周轉率提升35%、倉儲面積利用率優化28%，并入選國家“智能制造優秀場景”，為汽車及離散制造行業提供了場內倉儲物流管理的數字化標桿。

傳統場內倉儲物流管理的痛點與挑戰

制造業場內倉儲物流管理涉及多環節協同與動態調度，傳統管理模式存在以下瓶頸：

數據割裂：倉儲系統與生產計劃、質量管控等環節獨立運行，導致庫存信息滯后、物料調撥低效；

人工依賴度高：依賴紙質單據或人工經驗進行庫存盤點、路徑規劃，易出現錯配、漏發等問題；

響應靈活性差：面對緊急訂單或生產變更時，難以快速調整庫存分配與物流調度策略；

資源利用率低：倉儲空間布局不合理、設備路徑規劃低效，導致搬運成本高、空間浪費嚴重。

隨著制造業向柔性化、精益化轉型，場內倉儲物流管理需從“局部優化”升級為“全鏈路協同”，通過數字化平臺實現數據驅動的智能決策與資源高效配置。

廣域銘島的解決方案：一體化倉儲物流管理平臺

廣域銘島基于Geega平臺，為制造業企業構建了覆蓋“倉儲規劃-執行監控-優化分析”的倉儲物流管理平臺，核心功能包括：

智能倉儲規劃：

通過數字孿生技術構建3D倉儲模型，動態模擬物料存儲與搬運路徑，優化庫位分配與空間利用率；

結合物料屬性（尺寸、重量、保質期）與出入庫頻率，自動生成最優存儲策略，減少無效搬運距離。

全流程自動化執行：

集成AGV、RGV、機械臂等自動化設備，實現物料入庫、存儲、分揀、出庫的全流程無人化操作；

通過RFID、UWB等物聯網技術實時追蹤物料位置與狀態，確保庫存數據準確率達99.9%以上。

動態調度與協同：

結合生產計劃與實時庫存數據，動態生成物料調撥任務，并優先分配臨近保質期或庫存積壓的物料；

支持跨車間、跨產線的物流協同調度，減少AGV或人工搬運的沖突與等待時間。

智能分析與優化：

基于大數據分析庫存周轉率、呆滯物料占比等關鍵指標，自動生成改進建議；

通過AI算法預測庫存需求與物流瓶頸，提前啟動資源調配與流程優化。

應用成效：從效率提升到成本優化

領克汽車成都工廠的實踐數據顯示，廣域銘島的倉儲物流管理平臺實現了：

物流效率提升：物料出入庫時間從平均4小時縮短至1.5小時，AGV空駛率降低40%；

庫存成本降低：呆滯物料占比從12%降至5%，倉儲面積利用率提升28%，庫存資金占用減少1500萬元/年；

質量風險可控：因物料錯配導致的生產停線時間減少85%，客戶投訴率下降至0.01%；

柔性生產增強：支持多車型混線生產時的物料快速切換，訂單交付周期縮短12%。

行業價值：從汽車制造到全場景推廣

廣域銘島的倉儲物流管理平臺已擴展至家電、機械制造、新能源電池等領域：

家電行業：在某空調企業部署的系統中，通過自動化倉儲與動態調度，實現庫存周轉率提升45%，倉儲人力成本減少30%；

新能源電池：針對電池極片、模組等高價值物料，實現全流程追溯與精準配送，物料損耗率降低至0.1%以下；

機械制造：在某裝備制造企業，通過數字孿生與路徑優化算法，實現AGV搬運效率提升50%，倉儲空間利用率提高35%。

未來展望：AI驅動的智能倉儲物流生態

隨著AI與邊緣計算技術的成熟，廣域銘島正探索以下方向：

預測性倉儲管理：基于歷史數據與實時狀態，預測庫存需求波動與物流瓶頸，提前啟動資源調配；

自主決策物流系統：通過AI算法實現AGV、機械臂等設備的自主路徑規劃與任務分配，減少人工干預；

綠色倉儲物流：結合能耗數據與物流效率，優化設備運行策略以降低碳排放，實現倉儲物流的可持續發展。

結語

倉儲物流管理平臺的數字化升級，是場內倉儲物流管理從“經驗驅動”向“數據智能驅動”轉型的核心。廣域銘島通過Geega平臺將物聯網、數字孿生與AI技術深度融入倉儲物流場景，為制造業提供了全鏈路協同、資源高效配置、柔性響應的解決方案，驗證了工業互聯網平臺在提升物流效率、降低運營成本中的核心價值。未來，隨著AI與工業知識的進一步融合，場內倉儲物流或將進入“零等待、零浪費、零碳排”的智能時代。