IIoT、工业 4.0 和叉车免费：第 2 部分

驾驶安全

如果处理得当，在工业 4.0、IIoT 和 FTF 原则下运营的制造工厂提供了显着提高安全性的机会。

在短时间内重新配置生产区域，涉及工具的快速变化甚至设备的物理移动，可能会带来一系列安全挑战。每个新的生产配置都需要单独的风险和安全评估。一系列设备可以安装在能够检测和报告可能对安全构成风险的操作员行为的设备上。

这个装备可以有多种形式； Ed Brown 和 Ryan Brown 说，其中最常见的是智能相机，它收集数字图像或镜头并将它们传递到中央控制点，自动突出显示任何异常行为，例如进入禁区。 （另请阅读第 1 部分）

许多系统设计人员还选择为他们的机器配备安全感应装置，如果操作员进入不安全区域或将自己置于离特定工厂太近的位置，这些装置可以立即感应到。

默认响应通常是关闭机器电源，或者在协作机器人的情况下，减速到安全速度，让个人有时间远离危险。对于手推车，这些计算已嵌入到设计中，以确保不会发生手推车失控的情况。

由于叉车是制造工厂车间受伤的最大原因，因此减少或消除这种机器可能是安全改进指标的最有效解决方案。将人的表现和安全结合起来可以将态势感知扩展到资产和设备的知识以及个人的地理位置和技能组合之外。工业 4.0 与 FTF 相结合，使运营决策者能够执行最佳安全行为。

虽然叉车一直是对制造工厂造成最大伤害的机械，但新的 IIoT 指标现在将生理和生物力学数据与工作场所数据（工作时间、执行的任务、福利记录等）叠加，并运行结合机器学习的高级分析，并允许车间主管识别车间工人何时达到身体或精神伤害的程度。

自动化物料搬运证明了工业 4.0、IIoT 和 FTF 的最佳集成

FTF 环境中的自动化材料处理创建了更高效的材料工作流程，以最小的开销超出预期。自动驾驶汽车通过自动取货、卸货和运输、执行上架、越库、补货和所有其他点对点交付来牵引一系列连接的手推车，从而提高吞吐量。

工业手推车和拖车无需基础设施，适应性强，可扩展以适应运营、季节性和生产班次和重新加工。安全不会受到影响，因为车辆和手推车可以安全地绕过障碍物并与工人并排行驶。

FTF 作为将人类和机器人的优势与实时 IIoT 智能相结合的整体履行解决方案特别有用。通过自动化单件拣选、手推车拣选和货箱拣选操作，具有工业实力的 Topper 手推车可自主交付手提箱、货箱和托盘。

无叉车且 IIoT 超出吞吐量目标

制造工厂车间的员工可以轻松地对引导车进行编程，使其每次都完全按照培训的方式运行，运行 24/7 三班倒操作。 Topper Industrial 在 AGV（自动导引车）后面有一系列手推车，消除了代价高昂的停机时间并提高了生产效率。 FTF（无叉车）计划的所有部分以及与 IIoT 方法的集成，AGV 和手推车的一致性对于实现和超越吞吐量目标至关重要。

IIoT 和 FTF 是关于智能机器和更智能的材料处理。行业供应商正在投资配备传感器的技术，以捕获数据并允许他们实时监控物料流。由于大多数自动导航车辆现在都连接到互联网，数据丰富的传感器收集预测数据，自动驾驶车辆是工业 4.0、IIoT、FTF 和精益计划的延伸。

IIoT、FTF 和物流

单独定制或批量生产的定制产品需要管理更多的物品以及更精简的物料流。这些因素成倍地增加了物流的复杂性。近一半的制造中断是由于材料问题——错误或有缺陷的零件、零件缺失或生产过程中零件不可用。

最先进的工厂正在为物流复杂性的增加做准备，这在仓库自动化和仓库管理系统 (WMS) 的蓬勃发展中是显而易见的。

这些公司知道旧的方法不适用于新环境，母/女推车更适合处理频繁交付和小批量的交付。

收货更精准、更高效，带动供应商物流效率的影响；这改进了使用 ASN 消息（高级船舶通知）。无论是在工厂还是制造单元，生产线工作人员都必须知道到达的物品和相应的装运单位。

将材料转移到制造业需要灵活性、效率和速度。 SKU 数量的增加使传统的“安装人员选择”方法变得不可能或至少效率低下。组装正朝着 100% 拣选的方向发展。超市拣货可能只是其中的一步，但仓库自动化的使用增加和 SKU 的数量正在推动仓库到制造拣货的发展。制造拣货在速度、质量和效率方面具有明显优势。

所有的预测和分析都期望快速过渡到 IIoT 愿景。 25% 的制造业认为将实现 30% 以上的成本节约。

内部物流 4.0 和无叉车将真正的范式转变与劳动力短缺结合起来

劳动力稀缺进一步加速了向内部物流 4.0 和 FTF 过渡的趋势。根据美国人口普查局的数据，到 2025 年，将有 6000 万“婴儿潮一代”退出劳动力市场，而只有 4000 万新工人将进入就业市场。寻找、培训和留住日益稀缺的劳动力的成本即将达到临界点。

由于劳动力是运营预算的很大一部分，不断上升的劳动力成本对利润率产生了重大影响。劳动力中的技能差距包括解决问题的能力、情境响应专业知识、抽象推理，甚至基本的职业道德。并且没有迹象表明这些趋势会逆转。

这种内部物流、自动化、集成、管理和优化物流流程以及物流中心、配送中心 (DC) 或仓库内的信息流的范式转变代表了企业挖掘潜力的巨大机会.

通过将物流系统中的元素智能联网、记录大量数据、从条件结果中学习并调整系统行为，可以提高供应链的效率、透明度和生产力。

到 2025 年，内部物流行业必须能够支持高度多样化的订单和分销渠道，以与大规模定制产品和交付方式保持一致。客户希望随时随地交付定制产品，这对 DC 提出了更高的吞吐量要求。工业 4.0 数据驱动方法与 FTF 结合将发挥不可或缺的作用。

该博客的作者是 Ed Brown 和 Ryan Brown

作者简介

从叉车物料流迁移到无叉车运营效率的工程基础由 Topper Industrial 创始人 Ed Brown 和位于威斯康星州的工业推车 FTF 革命的总裁的儿子 Ryan Brown 代表。

Ed Brown 被认为是北美无叉车 (FTF) 运动之父。 1994 年，Brown 在威斯康星州 Sturtevant 开设了 Topper Industrial，这是一家领先的各种物料搬运设备制造商。

事实证明，该公司在寻找满足不断变化的工业工作环境需求的解决方案方面具有高度创新性。 Brown 是许多工业手推车和传送带解决方案的发明者。在经营 Topper 的这些年里，他拥有多项专利。

大多数专利主要涉及物料搬运领域的人体工程学和安全性。这些专利产品范围广泛，包括对 Topper 牵引杆、耦合系统和手推车把手的机械改进。 Brown 还拥有倾斜推车的专利，许多其他 Topper 产品正在申请专利。