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2018年1月26日 星期五

Industry 4.0 in the Volkswagen Group


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原標題 奧迪的數位化供應鏈揭祕,如何使用大數據、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用



來源:公众号/物流沙龙 作者:曾志宏 


奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用
  
奧迪品牌已經因為強大的供應鏈和物流,被大眾所銘記,今天,它在歐洲,亞洲和美洲的福斯集團各個工廠生產車輛,包括在2016年年底,在墨西哥 San José Chiapa生產新款奧迪Q5。
  
該公司還處於歷史上最激進的新車型釋出階段,從2016年奧迪二季,在的巴伐利亞州總部的 Ingolstadt,開始生產SUV,在德國西南部的Neckarsulm,最近推出的旗艦奧迪A8和奧迪A7。

明年,奧迪將把奧迪E-tron電動SUV,加入其在比利時布魯塞爾的工廠, 奧迪還計劃大幅提高中國的產量和電動汽車產量,其中福斯集團合資工廠在2016年,建立了約55萬輛奧迪車型;奧迪計劃在未來五年內,將其本地車型產品組合擴大一倍,五款電動車以及另一款由內燃機驅動的車型。
  
奧迪的供應鏈,不僅僅是數量和距離。像Neckarsulm和Ingolstadt這樣的工廠尤其值得注意,因為它們的模型和零件號碼種類繁多,要求精確的零件處理,包裝工程以及IT和物流過程的穩定性,以便在明顯的空間限制下進行管理。

這些德國工廠的外觀表明,汽車製造商必須在多大程度上,設計超市區域,配備多個配套和除錯區域,以高效的方式對大量零組件進行包裝和排序。
  
Michael Hauf博士是2011年以來,Markenlogistik(汽車物流品牌)的負責人,將這種多樣性和複雜性的管理,看作是奧迪擴張成功的關鍵因素之一,其中包括2017年的銷量,可能會達到接近創紀錄的1.87百萬輛,而且利潤率很高。

儘管在某些工廠處理的零組件,品種超過了5萬個,但以百萬分率(PPM)計量的誤差仍然非常低,而整個供應鏈的穩定性和靈活性仍然很高,包括客戶車輛裝配開始前七天,能夠接受改變其訂單的能力。
  
供應鏈還得到高度整合的運輸,和可回收包裝箱網路的支援,該可回收包裝箱網路,與設在Wolfsburg的汽車製造商中央物流部門Volkswagen Konzernlogistik(集團物流)一起設計和管理。
  
更重要的是,這些流程在新的地點被證明是有效的。 Hauf表示,奧迪在墨西哥的工廠2017年的生產量將超過15萬輛。同時,工廠還實施了歐洲品牌掌握的流程,包括「珍珠鏈」或長途運輸排序,以及聲音配件採摘(pick-by-voice)。

此外,它使用RFID掃描系統管理可回收容器。「奧迪在墨西哥的品牌物流,集團物流和本地團隊之間的合作幫助管理了建立新供應商和基礎設施的挑戰,確保了物流的成本和可靠性」,Hauf補充說道。
  
一個新的數位時代  
奧迪的這種全球擴張和複雜性,已經成為特徵。然而,由於該公司試圖在車輛網際網路,自動駕駛功能和電動車輛方面處於領先地位,因此其運輸,物料和車輛物流,將再次幫助改寫奧迪的未來
  
廣泛而言,奧迪追求的「智慧工廠」 - 一個數位化,高度連線和自動化的生產環境 - 在整個物流過程中,無論是在「導航員」,和完全成熟的序列生產方案中都是如此。例如,奧迪已經引進了先進的自動導向車(AGV),其用途擴大到了一些新的超市概念,以及成品車的處理。
  
品牌物流還將推出新的採揀輔助計劃,例如光拾取,手套或平板電腦,以期獲得連線裝置和增強現實技術的潛力。同時,其生產和物流團隊,引入了資料分析和視覺化工具,包括更好地預測供應和裝配,到車輛釋放的流程。最近,公司和生產團隊一起舉辦了駭客馬拉松比賽,鼓勵學生們開展包括物流在內的新專案。
  
智慧工廠的最終目標是模組化生產的增加,其中更多的組裝在單元中同時並靈活地進行,而不是沿著裝配線順序進行。雖然奧迪目前還遠遠沒有放棄裝配線,但其工廠物流,已經在模組化方向上進行了創新 - 包括一個新的超市概念,庫存和成套工具在操作工之間自動流動,他們還可以自動騰出空間,進行分揀。
  
奧迪在電氣化和可持續性方面的努力,將在整個供應鏈上產生共鳴。這家汽車製造商兩年前就已經宣佈,將使用韓國LG化學公司和三星SDI公司的電池模組,為其純電動SUV開發用電池,LG電子正在歐洲擴建工廠(LG化學正在波蘭建設歐洲最大的電池工廠,儘管奧迪尚未確認E-tron電池,將在哪裡生產)。運輸鋰離子電池,以及處理重型電池,和電動馬達,將產生新的包裝,運輸和監管需求。
  
奧迪還推出更可持續的貨運流程。在Neckarsulm,它已經使用沼氣動力卡車,從附近的Heilbronn的一家Bodyshop,供應商每小時運送到組裝工廠。該公司還在其生產工廠內,試用了幾款電池電動卡車,其中包括內卡蘇爾姆的Terberg集團。

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用
奧迪正在使用幾種型別的自動導向車,包括一些使用智慧導航軟體的OEM自己開發的自動駕駛
  
Neckarsulm工廠物流主管Johannes Marschall說:「我們仍然面臨著這些卡車(有限)範圍的挑戰,但我們正在計劃是,擴大我們的電池電動車隊。
  
在奧迪所有工廠開發創新的過程中,因戈爾施塔特和內卡蘇爾姆的工廠,經常在新的物流概念,和技術應用方面處於領先地位。無論產地如何,這些流程和技術,都將擴充套件到其他工廠,對供應商,物流運輸商,經銷商和最終客戶都有影響。

奧迪物流團隊的願景,是將更多的零組件、卡車、包裝,和成品車無縫連線到奧迪的IT系統中,例如在整個供應鏈中,提供最大的可視性。
  
英戈爾斯塔特工廠物流主管西蒙·莫特(Simon Motter)表示:「我們正在走向實現整個供應鏈的數位化,而且正在以比以前想像的,更大更快的速度發生。」
  
Marschall表示:「我們正在邁向的下一個重大步驟,是物流自動化程度的提高,也許在使用人工智慧的道路上。「今天,無人駕駛運輸系統,零件處理和超市自動化,我們看到不斷變化。」
  
高階型別的AGV  
奧迪與裝置專家合作實施新型自動導向車,同時還透過其生產輔助技術中心,開發自己的技術,這是一個致力於支援員工的新生產技術部門,從新材料處理裝置到生產單元中的「Cobots( 一種協作機器人)」 。
  
奧迪目前正在開發AGV有兩種主要型別,主要原理是奧迪雷射跟蹤系統,可以辨識和引導一組無人駕駛運輸車輛,類似卡車排隊工作的方式。移動單元上的中央電腦,透過使用雷射掃描器的反射器,來定位其他運輸者,然後透過無線電向他們提供運輸命令,以建立自主拖輪列車。
  
Michael Hauf說:「在今天的發展水平上,中央電腦可以控制18米半徑範圍內的運輸機器人 – 獨立執行或在軌道上執行。「要覆蓋一個車間,需要有幾台雷射掃描器,或一台配有雷射掃描器的電腦作為移動單元,引導一組無人駕駛車輛。」

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用
  
奧迪AGV最獨特的用途之一,是在車輛物流領域,作為自動化程度很低的一部分。在英戈爾斯塔特的「技術之家」(一個多層中心,用於處理和儲存在工廠發貨之前建造的車輛),這家汽車製造商,已經擴大了使用,6x3米自動導向車的自動分揀車輛,根據目的地的鐵路運輸。
  
由巴伐利亞州新創公司Serva提供的機器人,有助於減少Process House的勞動力和行走需求。在清除流水線之後,車輛透過電梯移動到設施的第一層,AGV根據目的地對其進行分類,使用雷射感測器,將其叉子調整到合適的車輛長度和寬度。該裝置還使用Process House內的雷射感測器自主移動。
  
雖然豪夫承認,這樣的機器人可能是一個權宜之計,直到車輛達到更高的自主駕駛水平,他們已經產生了重大影響。該專案已經擴大到12支,每天可以搬運2000輛。
  
儘管Ray機器人目前用於成品車輛,但Michael Hauf說,類似的技術可以有其他應用,包括移動容器或大型部件,如大型鋰離子電池。奧迪目前正與Serva合作進行一些專案,包括在裝配過程中運輸電動機。
  
技術中心的第二代,稱為Audi AGV的AGV更為先進。該裝置採用奧迪自主開發的汽車軟體的智慧導航軟體。 AGV因此可以自由地將貨物從倉庫供應到裝配線上,辨識和響應交通狀況。它們不像前輩的AGV那樣需要磁條。
  
西蒙·莫特(Simon Motter)指出,由於具有機器學習功能,該裝置尤為重要。奧迪自動導向車可以程式設計,為沿著定義的路線行駛,也可以透過手動控制的驅動器,學習路線並儲存。他說:「在這幅地圖的基礎上,它在半徑範圍內自由移動,根據機器學習原理,它總是搜尋最佳路線。」
  
奧迪在英戈爾斯塔特的工廠物流中心的B廳,使用類似的裝置,其中無人駕駛的地面輸送機,為駕駛艙預裝配區域,提供了批量生產,每個車輛大約有25個不同的組件。據Simon Motter介紹,目前有16台這樣的輸送機,可以提高運輸效率,減少事故和零件損壞的風險。牽引車後部的E-shooter,也提高了裝卸的精度。
  
Motter說:「這些工作非常好,可用性高,並且與該地區的一些手動卡車一起整合。「無人駕駛的地面輸送機正在帶來材料,然後返回空包裝,使退貨流程自動化。」
  
約翰內斯·馬沙爾(Johannes Marschall)說,其他公司的其他型別的自行導航AGV在Neckarsulm也有所增加。為了在工廠生產新的奧迪A8,裝配線透過自動升降機,連線到零建件超市;35輛自動導引車,將29個零件族的材料,從超市搬運到電梯,並在到達時,發出訊號上傳或下傳到生產單元。 AGV從裝配線上檢索空的容器,並將其返回到超市。
  
同時,在奧迪A6的新Bodyshop上,Marschall指出使用一種較舊但仍然有效的AGV,可以模糊生產機器人和物料搬運之間的界限。十一台AGV將物料從接收區域,運送到生產單元,從白車身機器人和空容器之間的零件之間移動,不需要人工操作。他說:「這是物流和生產之間的完美融合和匹配。
  
Marschall說:「我們在15-20年前,就開始使用白車身自動化,當時我們開始使用大量的機器人。」
  
儘管許多汽車製造商之前,安裝了依賴於磁條的老一代AGV,但是奧迪卻很少使用這種技術。大多數現有的自動導引車,在固定路線上進行白車身生產。因此,新的AGV通常更換叉車,升降機和其他人力驅動或推動的裝置。
  
「我們沒有許多傳統的AGV系統可以取代。然而,幾年之後,我們可能不得不考慮更換白車身系統(body-in-white system)」,Marschall說。
  
雖然奧迪正在開發自己的AGV技術,但它仍然與市場上的裝置供應商合作。然而,Hauf指出,汽車製造商在使用這種專業裝置的,多個供應商方面面臨挑戰:當前,每個供應商傾向於使用自己的控制系統,這可能與其他控制系統不相容。
  
為了能夠跨越不同型別,和品牌的裝置(包括自己的裝置)進行更加完美的連線,奧迪正在開發一種介面系統,可以在AGV上「即插即用」。
  
Hauf說:「供應商對這樣的介面不感興趣,其他汽車製造商也在開發,所以這將是一個挑戰。但是,我們會繼續發展,以保持市場的開放和靈活。」
  
新的超市技術

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用

  
先進的自動導向車的使用,也預示著奧迪「智慧工廠」策略中,對生產有更廣泛影響的一些重要的新過程。
  
例如,奧迪在零組件採購,配套和排序生產中,使用超市是汽車製造商最複雜的業務之一,因為它依賴於精確的零件處理系統,符合人體工程學和精心設計的包裝,以及在工廠內有足夠的空間。

雖然這種變化的工作,使操作難於自動化,但奧迪最近在改進整體技術方面取得了突破,部分得益於AGV的創新,以及新型零件分揀技術。特別是在因戈爾施塔特,經過成功的試用後,Simon Motter正在監督奧迪所謂的「超市2.0」概念的連續生產。
  
正如Motter所解釋的那樣,傳統的零組件超市擁有一些「順序工作者(sequencers)」,他們在「人與人之間」的過程中,穿過一些區域,挑選和排序零件。

現在,在電子商務履行中心等其他行業,取得類似進展之後,奧迪正在將這個過程,轉變為「貨物對人」的過程。

在這樣的超市裡,自動導向車把零件的擱架和貨架,帶到揀貨員那裡,然後他們使用輔助系統,比如揀配或者光照,幫助他更準確地選擇零件。 
 
Motter說:「超市2.0避免了步行,而且對於pick-by-voice(聲音分揀器)來說更符合人體工程學,因為他不必推動。」它也需要更少的空間,因為你已經釋放了擱板之間的空間,而只有AGV的專用空間。
  
因戈爾施塔特已經有一名導航員在車內分發檔案,如車主手冊,現在將在工廠連續生產。 Michael Hauf說:「這是一個非常好的專案,它證明瞭新的超市概念是有效的。現在,將其投入批量生產,需要更多的維度。」
  
奧迪的超市2.0取決於AGV技術和有效的揀選方案。在任何一種情況下,奧迪目前正在測試和佈署的各種AGV型別,都沒有表現出一刀切式的解決方案。
  
汽車製造商也正在考慮採用,類似的甚至更多的系統,來進行各種採集技術。在德國工廠,奧迪擁有零件除錯區域,幾乎可以使用所有型別的揀選系統,包括按光線減配,移動揀配,光束揀選,聲音揀選和平板電腦程式揀選等。
  
根據Marschall和Motter,採摘系統的型別取決於商品,測序和配套過程。例如,較小的組件可,能更適合像燈光之類的系統,而基於語音的系統,通常對較大的組件更有效。
  
Motter說:「在因戈爾施塔特,我們使用揀配語音系統進行88%的測序,結果是正面的,PPM比率很低」,「我們仍然要根據具體情況,決定使用哪個系統,來為每個組件或排序區域使用。」

對於一些商品,尤其是在因戈爾施塔特的完全被淘汰的地區,奧迪使用ProGlove掃描器,這是一種帶有內建掃描器的手套,使用者可以透過拇指和食指按壓來觸發。該裝置允許工作人員保持雙手自由採摘,這有助於他們在採摘區內更自由地移動。
  
然而,手套掃描器不適合每種型別的組件和分揀情況。
  
Motter說:「ProGlove是一項非常好的技術,如果你必須掃描每個組件,以確保它是正確的部分,因為你不需要把掃描器放在手中。

但是,這需要時間進行掃描,而不是每個配套過程,都需要掃描每一個零件」「在英戈爾斯塔特的一些採摘業務中,包括那些用於CKD(Completely Knocked Down)套件零件的分揀業務,奧迪使用ProGlove掃描器,來幫助操作員雙手免於處理貨物。
  
在英戈爾斯塔特的一些揀配業務中,包括那些用於CKD套件的揀配業務,奧迪使用ProGlove掃描器,來幫助揀配者保持雙手自由。

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用
  
其他可穿戴裝置(如智慧眼鏡)也會定期進行應用測試。雖然目前奧迪並沒有將其應用於物流超市,但是將智慧眼鏡應用於其他生產領域,同時在包括物流在內的各種任務中,也擴大了對增強和虛擬現實的使用。 VR程式現在用於零件處理和物流的培訓;德國的工人可以使用該系統,來培訓墨西哥等其他工廠的生產和物流環境。
  
數位化入場交付  
奧迪將物流過程自動化和數位化的雄心,不僅侷限於工廠或倉庫內部,而且還延伸到貨物運輸和交付。例如,過去幾年中,對於汽車製造商來說,最有效的交付工具之一,就是進行直接供應商卡車運輸的自動化檢查過程。
  
被稱為「快速登記(QCI)」,並得到德國IT提供商Inform的技術支援,卡車透過智慧手機註冊到工廠,從而驗證並自動進入工廠,無需停在大門口登入,同時還在工廠或物流中心,接收數位分配到交付區。
  
QCI從2014年開始在英戈爾斯塔特(Ingolstadt)獲得福斯集團物流創新獎,隨後擴大到了其他入境運輸公司。奧迪位於內卡蘇爾姆的工廠也已經實施。
  
Michael Hauf說:「儘管推出了模型和淘汰舊模型的條件,我們仍然能夠保持QCI運輸的數量。在這些階段,我們能夠解決所有的技術和組織問題。
  
該專案的下一個階段是開發一個應用程式,使QCI獨立於任何特定的智慧手機裝置,該裝置將在2017年底準備就緒。「這將給我們更多的靈活性,並允許我們設定QCI過程,作為大多數直接供應商交貨的標準,Hauf說。
  
這裡一切都透明  
奧迪對數位供應鏈有更廣泛的野心。例如,它已經在一些工廠中引入了RFID跟蹤來驗證零件。在墨西哥,它不得不與供應商,建立一個新的可回收包裝箱網路,奧迪現在透過RFID追蹤所有載貨和返回。雖然這個專案在歐洲不太適用,但是它是由Konzernlogistik管理和控制的,超過2000萬個包裝箱網路的一部分,它揭示了擁有包裝和零組件自動位置資料的潛力。


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邁克爾·豪夫(Michael Hauf)認為,在不久的將來,所有車輛組件,或者至少是關鍵組件,都可以擁有自己的IP地址,從而使其在整個供應鏈中完全可追溯。

除組件之外,包裝箱,貨架,叉車和自動導向車,還將具有網際網路地址,以及成品車輛,這些車輛可以透過車載遠端資訊處理系統進一步辨識。
  
雖然在某些情況下,追蹤貨物或車輛組合(如火車或船隻)可能比追蹤單個物品更有效,但Hauf和Simon Motter都認為,行業不應該排除幾乎所有物品都有價值。例如,透過收集所有零件的資料,奧迪將能夠更好地跟蹤,和預測生產和交貨時間,辨識供應鏈中的瓶頸,併為經銷商和客戶提供即時更新。
  
「未來,我想我們會跟蹤更多的單件部分。我們需要知道材料的位置,以便我們能夠進行大數據分析和計算,以優化流程並減少庫存。」Motter說, 「我們獲得的數據越多,我們就可以使我們的流程和預測更有力。」
  
「單個零件確實值得跟蹤,」Hauf同意。「如果要標記每個零件,或者至少是主要零件,只需讀取標籤即可在裝配線末端,或供應鏈的其他地方驗證成品車輛。透過這種方式,我們可以從追蹤每一部分中獲得價值,而不僅僅是一艘集裝箱船或一輛卡車。「
  
奧迪目前正與德國弗勞恩霍夫研究所(一個技術研究中心)合作開展一個專案,以提高整個供應鏈(從供應商到最終客戶)的透明度。
  
再次強調,這裡的挑戰並不是真正的技術。在前期物流中,奧迪已經使用基於網際網路的關鍵零件跟蹤。例如,在匈牙利傑爾(Györ)的汽車製造商動力總成工廠,生產的每款發動機都有一個GPS標籤,可以在運輸過程中對其進行跟蹤。

與奧地利與其他德國汽車製造商,和技術合作夥伴共同持有股份的雲端計算服務開發商和提供商HERE合作,物流團隊監控每台發動機的即時位置。
  
「因為第一批模型和引擎非常昂貴,所以值得單獨控制。」Hauf說。
  
意識到這種可見性的潛力,不僅僅是一個堵塞系統和觀察效益的問題。急劇增加供應鏈中的資料量,意味著物流規劃人員必須掌握預測分析,例如,如果資料將被正確使用。

同樣,供應鏈分析師和物流供應商都需要學習,看起來比當前在交付鏈中的責任要寬得多。

在內卡蘇爾姆(Neckarsulm)可以看到一個當前的例子,奧迪正在使用大數據流程,為出站卡車運輸商提供預先的資訊,卡車運輸商則必須使用這些資訊,來優化他們自己的提貨和交付流程。
  
Hauf說:「我們必須為供應鏈廠商,帶來新的擴充套件視角。 目前,物流規劃師或物流供應商,可能只是整個物料和交付流程的一部分 - 但是將來他們必須考慮供應商,車間和物流供應商正在發生的事情。我們必須擴大對供應鏈的看法。」

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用

奧迪的數字化供應鏈揭祕,如何使用大資料、AGV、無人機、RFID等改變傳統汽車物流的規劃和應用  
  
學習飛行  
很少有技術,像無人機那樣激發了物流領域的大肆宣傳,亞馬遜這樣的公司已經預示了最後一公里,交付的潛在解決方案。到目前為止,公司還轉向無人駕駛飛機,進行大型集裝箱或成品車場的存貨計數,或高架貨架存放的貨物等業務。
  
奧迪的物流部門雖然擔心炒作,但也一直在探索無人機的潛力。例如,該公司開展了一項試驗,以驗證無人機技術是否能夠處理零件交付。
  
Johannes Marschall解釋說:「我們想確定這樣的交貨,會造成什麼樣的問題。 我們測試了裝置將如何運載零件,以及它是否可能有一種【電子眼睛】,使其能夠在工廠內流動,或在其外面移動。」
  
該試點是在慕尼黑的一家創業公司進行的,該公司使用英特爾的裝置。奧迪拒絕透露迄今為止,測試結果的詳細資訊,但Marschall表示,他們是積極的,儘管還有很多限制,比如電池壽命和無人駕駛飛機,無法處理發動機或其他大型組件等重型組件的事實。
  
Michael Hauf特別指出了市場上可以進行庫存計數的技術,其中包括弗勞恩霍夫研究所(Fraunhofer Institute)開發的一種這樣的裝置。但他還沒有看到批量生產的申請。
  
「目前,我們並沒有進一步推進,在生產中使用無人機的計劃。目前的法律框架(德國)不允許在封閉的環境中,使用無人駕駛飛機,如生產車間。如果法規改變了,我們可以考慮重振這個專案」他說。

雖然這篇翻譯文章的通順度不夠,但從中我們可以體會,一家偉大的公司,要保有競爭優勢,不僅要時時創新,同時不斷修正管理細節。這是講究務實的典型德國文化精神,正也是台灣從政府到企業,甚至到個人,必須學習的地方!



                                                                                                                                                                                                                 

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