仙工智能 × 一汽物流

引领汽车物流智能化、自动化

本期案例客户一汽物流（青岛）有限公司，其始终紧跟宏观局势变化，实时更新自身市场发展思路，成为汽车物流行业的前行者、探索者。一汽物流的主营范围包含装卸搬运仓储、国内货运代理、物流技术及信息系统开发咨询服务；工业设备租赁、房屋出租等业务。

仙工智能利用智能物流模式革新汽车物流赛道，助力一汽物流提高生产线的自动化、智能化！

技术驱动为首

汽车物流自动化升级在即

汽车物流行业随着汽车整体市场环境的向好一路绿灯发展，然而传统的物流方式大多需要人工驾驶搬运，这种方式不仅成本高、效率低，而且工作环境日益复杂，也增加了人工作业的风险系数。在所有行业朝着自动化、智能化的发展方向前进时，汽车物流当前的运输形式却遇到了市场瓶颈。

▲ 一汽物流

一汽物流在汽车物流行业的市场占有率位居前列，始终保持Top级领头羊的市场地位，目前正在寻求新的发展思路以适应市场的更新变化。结合公司“技术驱动物流”战略发展要求，一汽物流立足自主创新，实现提质增效，拟在青岛公司 LOC-2 库房引进无人叉车技术，替代原有人工驾驶平衡重叉车作业模式，优化作业人员，真正实现技术降本增效，提升技术水平。

仙工智能赋能

三重核心产品助力一汽物流

根据一汽物流的车间布局、工作环境，引入了3 台仙工智能的激光 SLAM 平衡重式自动叉车 SFL-CPD15用于仓库周转、立库口接驳，SFL-CPD15 内部搭载了 SRC 系列核心控制器；采用激光 SLAM 导航，无反光板，部署方便；栈板识别，精准叉货；调度灵活，可无缝接入调度系统；配合激光雷达、安全触边等多种传感器进行三维立体安全防护，是田字托盘和川字托盘搬运、堆高、码垛等工作场景的不二之选。

激光 SLAM 平衡重式自动叉车 SFL-CPD15

一汽物流自动化升级面临的四大难题

●  密集库摆放形式，受限于空间，现场无法安装光电开关进行库位状态自动检测

●   托盘层数不固定，而且需要拆解垛

●  物料看板信息有无检测

●  入库口固定限位块位置靠外导致物料无法触发叉齿到位开关

基于实际应用场景，仙工智能以工厂的“上帝之眼”——RoboView 视觉 AI 解决方案作为主要方案，完美解决一汽物流四大难题。通过 RoboView 识别层高自动计算层数并做分类管理解决托盘层数不固定问题，通过 RoboView 固定点增设 3D 相机用于看板信息有无确认，通过超声检测货物无法触发叉齿根部到位开关的问题。

▲ RoboView 视觉 AI 解决方案

同时，一汽物流引入了仙工智能 RDS 机器人及自动化设备统一资源调度系统，用于工厂的车体交通管制、任务接收与派发、自动充电等工作。

RDS 是仙工智能自主研发，面向多机器人及相关自动化设备的调度管理系统，RDS 为业务开发者提供了强大的低代码流程引擎，具备串并行任务模型，支持优先级、动态调度、抢占控制权等高级特性，支持全局排程排产。

▲ RDS 机器人及自动化设备统一资源调度系统

四大方案亮点

汽车物流生态革新

无轨化自主导航

实现货物高效流转

基于激光 SLAM 的平衡重叉车式机器人，实现真正的无轨化自主导航，无需改变仓库环境，机器人即可在仓库中自主穿行，智能搬运货箱，快速实现货物周转及入库。

全程自动化调度

避免作业出错

基于 Roboview 实时检测库位状态并上传调度系统，调度系统根据库位是否被占用，实现即时、柔性周转及入库，实现全程自动化，避免了人工作业出错的风险。

自动分类

提升搬运库效率

基于 Roboview 的视觉库位管理技术，自动识别货物层高并计算层数，实现自动分类，提高了整体的搬运库效率。

自动识别

确保货物信息完整

基于 Roboview 视觉技术，自动识别物料看板信息的有无，确保货物入库信息完整性。

一汽物流通过仙工智能的智能物流解决方案，用机器人取代人工搬运，解放人力，节约成本，提高生产效率，推动了车间实现自动化、智能化的目标。 

上海仙工智能科技有限公司（简称仙工智能或 SEER）由 RoboCup 世界冠军团队创立，是一家以智能控制及数字化为核心的工业物流解决方案提供商。公司总部位于上海，全国设有 7 个办事处、2 个生产基地，业务遍及全球 20 多个国家和地区。

仙工智能掌握世界领先的技术与理念，打造智能、高效、可靠、易用的端到端工业物流解决方案，方案涵盖移动机器人控制器、各类移动机器人及相关数字化系统软件，帮助客户降本增效，实现智能化与数字化升级。

以【惠人达己，守正出奇，始终创业，追求极致】的品牌价值观为导向，凭借卓越的产品力、方案力与服务力，仙工智能为西门子、菲尼克斯、潍柴动力、格力等全球 800 多家企业提供服务。客户覆盖半导体、3C、锂电、光伏、汽车零部件、PCB、纺织、医疗等行业，项目交付率达 100%。仙工智能，以实力引领工业物流智能化进程。