數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料，云計算是生產(chǎn)力，互聯(lián)網(wǎng)是生產(chǎn)關(guān)系……在從工業(yè)時代到DT時代的路上，數(shù)字化、智能化對于制造業(yè)而言，已經(jīng)成為制造業(yè)未來生死存亡的重要節(jié)點。

  昨日在上海，第20屆中國國際工業(yè)博覽會（CIIF）的現(xiàn)場，我們看到了制造業(yè)群體針對數(shù)字制造所做的努力，工業(yè)制造正在變得更柔性、更智能、更綠色。網(wǎng)絡(luò)化、智能化、服務(wù)化、協(xié)同化的數(shù)字化經(jīng)濟新形態(tài)正在形成。

  本次展會，浙江厚達智能科技股份有限公司（簡稱“厚達智能”）與西門子、ABB、發(fā)那科、英特爾、三菱電機等一大批耳熟能詳?shù)膰H先進制造業(yè)企業(yè)一起，展出在智能制造上的探索和新成果。

  厚達智能攜移動機器人（柔性堆垛AGV、激光叉車AGV、夾抱AGV、潛伏頂升AGV、潔凈機器人、協(xié)作機器人），智能倉儲及物流系統(tǒng)等系列智能制造系統(tǒng)、設(shè)備精彩亮相，與全球制造業(yè)精英開放溝通。

  先刷一波展會現(xiàn)場的移動機器人小分隊

  協(xié)作機器人

  協(xié)作機器人，搭載了厚達智能自主研發(fā)激光導航系統(tǒng)，可靈活規(guī)避障礙物，邊行走邊執(zhí)行任務(wù)。抓取、搬運、簡單裝配等都能輕松搞定，可謂是多才多藝。圖中機器人正在認真寫字，動作是不是有點帥！

  柔性堆垛AGV

  擅長于在讓人眼花繚亂的立體貨架中靈活穿行，準確裝卸。因才藝超群獲得一致好評，已經(jīng)光榮地在富士康、富通集團等知名企業(yè)批量上崗。

  潔凈機器人

  給它劃一片領(lǐng)地，設(shè)定工作時間，清潔機器人可自主規(guī)劃清洗路線，進行清潔作業(yè)。同時對作業(yè)環(huán)境的溫濕度進行檢測，并按時間、位置生成溫濕度曲線。作業(yè)完成后自動回到停車區(qū)，充電待命。

  科普小知識

  智能倉儲及物流系統(tǒng)

  在厚達智能研發(fā)人員看來，智能物流系統(tǒng)是利用集成智能化技術(shù)，使物流系統(tǒng)能模仿人的智能，具有思維、感知、學習，推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。不再局限于存儲、搬運、分揀等單一作業(yè)環(huán)節(jié)的自動化，而是大量應(yīng)用RFID、機器人、AGV以及MES、WMS等智能化設(shè)備與軟件，實現(xiàn)整個物流流程的整體自動化與智能化。不僅將企業(yè)物流過程中裝卸、存儲、包裝、運輸等諸環(huán)節(jié)集合成一體化系統(tǒng)，還將生產(chǎn)工藝與智能物流高度銜接，實現(xiàn)了整個智能工廠的物流與生產(chǎn)高度融合。

  厚達智能物流及倉儲整體解決方案將產(chǎn)品與生產(chǎn)過程的全部數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)進行有效串聯(lián)，以提升效率為核心，通過產(chǎn)品信息、工藝信息、資源信息進行規(guī)劃、設(shè)計與重構(gòu)，實現(xiàn)產(chǎn)品從材料到用戶終端的全生命周期管理。

  通過對企業(yè)生產(chǎn)工藝進行調(diào)研、分析，一對一量身打造，設(shè)計并集成面向未來復雜變化的智能生產(chǎn)線；提供適應(yīng)智能生產(chǎn)需要的全集成物流方案，包括倉儲、配料、供應(yīng)、余料返庫、物料信息管理等。在智能生產(chǎn)、智能物流的基礎(chǔ)上，提供涵蓋生產(chǎn)模型建立、訂單管理、生產(chǎn)管理、產(chǎn)能排產(chǎn)、設(shè)備管理、質(zhì)量管理、追溯及異常管理、數(shù)據(jù)分析及報表等功能的MES系統(tǒng)。同時，制訂標準數(shù)據(jù)接口并橫向集成MES、WMS、生產(chǎn)線等，實現(xiàn)各物流及倉儲整體方案各系統(tǒng)間的信息共享及互通。有效解決了傳統(tǒng)工廠內(nèi)和系統(tǒng)間的信息孤島問題，全面打造面向未來新制造的智能生態(tài)。

  數(shù)據(jù)作為未來的生產(chǎn)資料，是企業(yè)賴以生存的根本。厚達智能兩大系統(tǒng)及所有移動機器人有一個共同的特點：實現(xiàn)數(shù)據(jù)即時采集、傳輸和分析，所有環(huán)境數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，志在構(gòu)筑可不斷進化的智能生態(tài)。  

  給機器一顆“芯”，并讓其學會思考。這是對IoT時代工廠場景的生動解讀。而這，仍需要行業(yè)各端持續(xù)不斷地努力。