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需求背景

智能仓储的迭代升级是为了助力供应链的数字化成功转型。随着业务特点的变化，对物流硬件装备进行适度的升级或导入变得必要。智能仓储的基本骨架包括高架立体仓库、高速分拣系统和输送带系统等。各种自动化设备和系统，如无人叉车、AGV（自动导航车辆）、自动拆码垛机器人、穿梭车、拣选机器人、货到机器人、RFID自动采集、3D视觉识别和自动测量称重打包机等，也被引入到智能仓储中。此外，智能识别系统，如智能摄像头、人脸识别和车牌识别，也被应用于仓储管理中。

仓储内部的物品复杂、形态各异、性能各异，作业流程也复杂多样，涉及存储、移动、分拣和组合等环节。因此，在智能仓储的实践应用中，采用了自动控制技术、智能机器人堆码垛技术、智能信息管理技术、移动计算技术和数据挖掘技术等智能技术，以提高整体物流效率，降低差错率和物流成本。场景应用方面包括自动收货、仓储存储和入库分拣等。

实施智能仓储解决方案能带来多项收益。在仓储运营方面，仓储成本可降低47%，人员需求可减少50%，仓库占地面积可减少70%，同时空间利用率提升3倍。在运营效率和质量方面，出入库效率可提升3倍，操作准确度可达到100%。在节能减排方面，年均可节省1千吨纸张和9百吨碳排放。

这些需求背景说明了智能仓储的应用对供应链数字化转型具有重要意义。它能够提高物流效率、降低成本，并在环境保护方面做出贡献。

需解决的主要技术难题

自动化控制技术：实现智能仓储需要精确的自动化控制系统，能够准确地控制和协调各种设备和机器人的运行。这包括实时监控、路径规划、动作协调和错误处理等方面的技术挑战。

智能机器人堆码垛技术：智能堆码垛机器人需要具备高度的感知和定位能力，以准确地识别、抓取和垛放不同形态和性能的货物。这涉及到计算机视觉、机器人动作控制和物体识别等关键技术。

智能信息管理技术：智能仓储需要实时、准确地获取和处理大量的物流信息，包括库存管理、订单跟踪、货物状态监测等。这需要建立高效的信息管理系统，包括数据采集、存储、处理和分析等方面的技术支持。

移动计算技术：智能仓储中的设备和机器人需要具备移动能力，能够在仓库内自由移动和进行任务执行。这涉及到定位导航、避障与路径规划等技术，以实现设备的高效协同工作。

数据挖掘技术：智能仓储中产生的大量数据需要进行挖掘和分析，以提取有价值的信息和洞察。这包括数据的清洗、整合、模式识别和预测分析等技术，以支持优化仓储运营和决策。

期望实现的主要技术目标

自动化控制与协调：实现高效的自动化控制系统，能够准确地控制和协调各种设备和机器人的运行，以提高仓储操作的效率和准确性。

感知与定位能力：开发具备高度感知和定位能力的智能机器人，能够准确地识别、抓取和垛放不同形态和性能的货物，以实现自动化的堆码垛操作。

实时信息管理：建立高效的信息管理系统，能够实时、准确地获取和处理大量的物流信息，包括库存管理、订单跟踪、货物状态监测等，以提升仓储操作的可视化和可控性。

移动与导航能力：实现设备和机器人的移动能力，使其能够在仓库内自由移动和执行任务，具备定位导航、避障和路径规划等技术，以提高设备的协同工作和适应性。

数据分析与优化：应用数据挖掘和分析技术，对智能仓储中生成的大量数据进行处理和分析，提取有价值的信息和洞察，以支持仓储运营的优化决策和效率提升。

需求解析

解析单位：“科创中国”工业物联网科技服务团（重庆邮电大学） 解析时间：2023-10-13

黄庆卿

重庆邮电大学

正高级

综合评价

符合业务需求：评价技术需求的首要标准是其是否能够满足业务需求。技术解决方案应与业务目标相一致，能够提供所需的功能和性能。评估技术需求时，应与业务相关方充分沟通，确保技术方案能够满足业务的核心需求，并为业务带来实际的价值。 可行性和可用性：评估技术需求时，需要考虑其可行性和可用性。技术解决方案是否能够在目标环境中实施和运行，是否存在可行的实施计划和资源支持。同时，需要评估技术方案的可用性，包括技术的成熟度、稳定性、易用性等方面，以确保技术能够顺利应用并产生预期效果。 可扩展性和灵活性：评价技术需求时，需要考虑系统的可扩展性和灵活性。技术方案是否能够满足未来的业务扩展需求，是否能够适应新的技术和业务变化。评估技术需求时，应考虑系统的架构设计、接口灵活性、模块化能力等因素，以确保系统能够随着业务的发展而持续演进。 安全性和可靠性：评估技术需求时，安全性和可靠性是重要考虑因素。技术解决方案应能够提供必要的安全保障，包括数据保护、用户身份验证、访问控制等方面。同时，评估技术需求时，需要考虑系统的可靠性和容错性，以确保系统能够在各种异常情况下保持稳定运行，并能够快速恢复。

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