智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025版）原文，生产管理-仓储智能管理：面向物料和成品出入库、库存管理等业务活动，针对出入库效率低、库存成本高等问题，建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，应用自动化盘点、仓储策略优化、多形态混存拣选、库存实时调整等技术，实现物料和成品出入库、存储、拣选的智能化，提高库存周转率和空间利用率。
仓储智能管理典型场景解读：
一、概念定义
智能仓储是通过集成物联网（IoT）、人工智能（AI）、机器人技术、大数据分析等先进技术，实现仓储管理自动化、信息化和智能化的现代仓储系统。其核心目标是提升仓储效率、降低运营成本、优化库存管理，并支持供应链的快速响应能力。
二、关键技术
智能仓储是供应链数字化转型的核心环节，通过技术融合持续推动仓储物流的降本增效，企业需应根据自身需求选择合适的技术组合，关键技术如下：
1.物联网（IoT）
通过传感器、RFID标签等设备实时监控货物位置、温湿度、库存状态等数据，主要用于货架联网、设备状态监测、环境感知。
2. 自动化机器人
采用AGV（自动导引车）、AMR（自主移动机器人）、机械臂、拣选机器人等进行物料拣选与运输，通过机器人自动搬运、分拣、码垛，减少人工干预。
3. 自动化技术应用
引入自动化立体仓库、智能仓储管理系统（WMS）、射频识别（RFID）等技术，实现货物出入库、存储、拣选的自动化。
4. 仓储策略优化技术
仓储策略优化是通过数据分析和智能算法，对仓库的库存布局、补货逻辑、拣选路径、订单分配等环节进行系统性优化，以提升仓储效率、降低运营成本并提高资源利用率。常见的优化策略：
1）库存分类与布局优化。包括ABC分类法：根据商品周转率（A类高频、B类中频、C类低频）分配库位，高频商品靠近分拣区；动态库位分配：利用AI算法实时调整商品存储位置，适应销售波动；热区设计：根据订单密度划分“热区”，集中高频商品，缩短拣货路径。
2）补货策略优化。包括安全库存模型：基于历史销量和需求预测，动态计算最小库存阈值；JIT（准时制补货）：与供应商协同，按需补货，减少库存积压。
3）订单分配与路径规划。包括订单合并：将多个订单合并为批次拣选，减少重复路径；智能路径规划：通过算法（如蚁群算法、遗传算法）生成最短拣货路径；波次拣选（Wave Picking）：将订单按优先级、品类或配送区域分组处理，提升分拣效率。
5.多形态混存拣选技术
多形态混存拣选技术是指在仓库中混合存储不同形态（如大小、重量、品类）、不同周转率的商品，并通过智能算法和自动化设备实现高效拣选的技术。其核心是通过灵活存储和动态调度，解决传统仓库因固定分区导致的资源浪费问题。包括：
类蜂群算法（Swarm Intelligence）：模拟蜂群协作行为，动态分配多机器人协同拣选任务，避免路径冲突；
货到人（Goods-to-Person）模式：通过AGV、旋转货架等将货物自动搬运至拣选工作站，减少人工移动；
数字孪生技术：构建虚拟仓库模型，模拟混存场景下的拣选效率，优化实际操作。例如：海柔创新的HaiPick System 2 是一个多形态混存拣选方案，包含箱式仓储机器人、大载重潜伏式顶升机器人、智慧仓储管理平台和多功能工作站，通过该技术支持小件、中件、大型件、异形件、重型件的超高柔性拣选，并简化拣选流程，效率最大可提升至6倍。
三、典型案例
案例1：智能仓储-应对定制化模式下的智慧仓储系统
为满足定制化模式的多订单、多品种、高频次、复杂批量的出入库要求，联合开发了立体仓储系统、货到人拣选系统等一体化、高性价比智慧仓储系统，实现基于二维码的日出货量30000件(箱)的全自动出入库管理。并采用大小波次最优订单分配模型、波次接力拣选任务模型等技术以及3D数字孪生模型，大幅提升库位利用率、拆零拣选效率、搬运距离以及设备远程动态可视化监控。
公司智慧仓储物流创新采用先进技术与模型实现仓储智慧化管理，应用包括大小波次最优订单分配模型、波次接力拣选任务模型以及数字孪生技术：
1)大小波次最优订单分配模型：实时计算货到人拣选工位的订单执行状况，结合箱线的负载动态，下发小波次任务，实现拆零拣选效率的大幅提升；
2)波次接力拣选任务模型：科学规划小单元库区，就近投放拣货容器进行接力传递，缩短了人工拣货的搬运距离；
3)3D 数字孪生技术：依靠3D建模软件以及数字孪生技术，建设智慧仓储数字孪生模型，与PLC、WCS、WMS等多软件数据集成，实时采集设备、物料、货位等信息，实现整体仓储系统的可视化监控及预测性维护，提升物流的运维和管控能力。
实施效果：
1）提高仓储效率：智能仓储系统通过自动化设备和智能管理，物料出库效率提升50%。
2）减少人力成本：仓储人员减少40%,从项目前60人减少到36人。
3）提升准确性和精度：通过使用传感器、视觉识别和数据分析等技术实现对货物的100%精确识别、定位和分类。
4）优化空间利用：通过智能的货物堆放和路径规划，仓库空间的利用效率提升了4倍。
5）实时可视化和精细化追溯：实现了对货物状态、库存 量、仓库运营情况等的实时可视化和追踪，并精细到生产批次号管理。
案例2：仓储智能管理-医药行业无人化智能仓储系统
针对库存拉动生产模式下高效出入库管理的要求，建设层存货容量为2国内注射剂行业单体容量最大的自动化立体库，实现无人化智能出入库管理。采用人工智能技术包括：
1）机器视觉识别技术。在堆垛机载货台两侧安装高清摄像装置，对两侧货架上的货物顶端以及巷道侧货物进行拍摄视频，并回传用于盘点取证。采用基于视觉的货垛物品盘库技术，精准清点货垛图像和视频中的货物数目，实现立体仓库货垛物品盘点的自动化、智能化。
2）堆垛机防摇摆智能算法模型。堆垛机进行高速行走或提升过程中易出现设备振荡导致的堆垛机立柱摇摆问题，堆垛机内置基于三角函数曲线速度控制软件的智能算法模型，通过实时动态测量的振荡固有频率和阻尼系数对堆垛机水平行走时产生的摇摆振荡进行抑制，降低过大立柱摆动振幅造成的立柱冲击疲劳和加速度突变对电机造成的伤害，提升堆垛机运行的平稳性和吞吐率。
实施效果：
场景建成后，出库效率提升58.1%；药品下线后自动输送至立体库，并通过自动化识别和控制技术，实现自动扫码分道、自动码垛入库、自动调度出库，精准化的自动识别和调度能力，使仓储作业差错率降低5.1%；配备的11台巷道式堆垛机搭载能量回收储能技术，能够实现能量平衡利用，比常规堆垛机更加节能，每台堆垛机能耗降低20%。
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