磅旗科技作为全栈式智能制造AI数字化解决方案商，聚焦工业数字化、智能化技术领域，以“磅旗AI+小模型”为核心，融合人形机器人、工业大脑等技术，推出AI仿真、AI数字孪生、AI智能排程、企业级无人工厂数字中台系统LDS、多品类机器人混合调度ADS等领先产品方案，帮助企业实现数字工厂、产线数字化、线边数字化、仓储数字化、园区驾驶无人化等全场景全流程数智化转型升级。

在汽车制造行业中，高效的仓储管理和精确的拣选操作是确保生产线顺利运行的关键。

然而，随着智能制造和数字化转型的加速，传统的仓储管理模式面临着巨大的挑战和机遇。空间利用不足、人工依赖性强、物料管理不精确、扩展性差等问题，亟需通过数字化和智能化手段加以解决。

汽车制造仓储管理常见挑战

1、空间利用不足：传统仓储方式导致大量空间浪费，无法满足日益增长的存储需求。

2、人工依赖性强：出入库作业依赖人工，效率低下且易出错。

3、物料管理不精确：物料信息管理不准确，导致库存积压或短缺。

4、扩展性差：现有系统难以适应未来业务扩展和技术升级。

作为行业领先的智能制造AI数字化解决方案提供商，磅旗科技精准锚定汽车领域的生产场景和市场需求，创新推出数字化仓储管理解决方案，依托工业物联网/数据算法/机器人等前沿技术，软硬件并驾齐驱，通过物流侧拉动配合制造拉动，实现多级拉动自动叫料，实时协作生产，机器人智能协同配送，同时管理好各级物料库存，全面提升汽车制造业的仓储效率和生产效能。

【案例分享】

助力某汽车制造巨头实现“智慧仓储”

1、项目概况

在传统仓储管理模式下，某全球汽车制造领军企业面临以下问题：

1、多种拣选功能区划分复杂：布局规划及库位调整困难，导致空间利用率低。

2、各区域补货流程、移库操作复杂：库存数据准确率低，极易造成缺件停线及物料呆滞的风险。

3、单据打印成本高：数据核对耗时，增加运营成本。

4、人工拣选模式效率低：拣选准确率依赖员工熟练度，难以支持多车型定制化生产。

针对上述痛点，磅旗科技为该汽车制造企业量身打造了数字化仓储管理解决方案，具体实施过程如下：

1、功能区合并：将整托存储、小件超市、排序、SPS等功能区合并至一个“货到人”拣选区。依据零件的特性分别采取多层货架存储、整托存储和分区存储等模式。

2、灵活分配库位和工作站：根据不同的拣选模式（GLT、KLT、SEQ、SPS等），灵活分配库位和工作站，确保准时、均衡地供应物料，减少库位调整产生的混乱。

3、库存透明化管理：通过实时监控系统实现库存透明可查，降低停线风险并减少物料损失。库存数据实时更新，提高准确率，避免缺件停线情况发生。

4、无纸化作业：入库与出库工站实现可视化操作和无纸化作业，减少单据打印成本，并提升数据核对效率。

5、提升拣选效率：采用“货到人”拣选系统，提高拣选效率；同时自动化系统降低对员工熟练度的依赖，大幅提升拣选准确率。

2、实现效果与价值

通过实施磅旗科技的数字化仓储管理解决方案，该汽车制造企业取得了显著的成果和价值，实现经济效益和运营效率的大幅提升：

1、空间利用率提升30%：功能区合并和灵活库位分配，仓储空间利用率显著提高。

2、库存数据准确率提升至99.5%：实时监控系统+无纸化作业，确保了库存数据的高准确性。

3、拣选效率提升50%：自动化“货到人”拣选系统显著提升了拣选效率，减少了50%的人工成本。

4、单据打印成本降低80%：无纸化作业大幅减少了单据打印成本和数据核对时间。

5、停线风险降低70%：库存透明化管理有效降低了缺件停线的风险，确保了生产线的顺畅运行。

6、物料损失减少60%：优化的库存管理和精确的拣选操作，减少了物料损失和呆滞风险。

发展至今，磅旗科技通过不断推动“全链条覆盖、全场景渗透”的无人工厂AI数字化系统，持续扎根特定领域、深耕垂直行业、拓宽全球布局，孕育出新能源（锂电、光伏、储能）、汽车汽配、医药、烟酒、3PL、化工、军工、航空等多个行业生态，并在全球超过20个国家实现应用推广。

目前，磅旗科技行业头部客户覆盖率近60%，在全球范围内已落地300+项目，包括宁德时代、宁德新能源、亿纬锂能、蜂巢能源、远景动力、欣旺达、东阳光、富士康、准时达、沃尔玛、上汽安吉、均胜电子、联合电子、华达汽车、潍柴动力、广药、洲明科技等近百家国内外TOP级领军客户。

未来，磅旗将基于新一代数字技术，以“AI+小模型”为核心，推进人工智能、人形机器人、大数据和云计算等前沿技术的研究与创新，进一步贯穿制造业产业链，大量融合数字技术机器人深入各个生产环节，通过生产流程智能化无人化、管理流程数据化打通行业链条，助力汽车行业乃至全球制造产业转型驶入数智化快车道。