摘要：在制造業復雜生產場景中，跨車間物料追蹤是保障生產連續性、降低質量風險的核心環節。廣域銘島數字科技有限公司依托Geega工業互聯網平臺，通過物聯網（IoT）、數字孿生與AI算法技術，將跨車間物料追蹤與場內倉儲物流管理深度融合，在領克汽車成都工廠實現物料全生命周期追溯準確率達99.9%、車間調撥效率提升40%，為汽車及離散制造行業提供了全鏈路物流協同的數字化范式。

傳統跨車間物料追蹤的痛點與挑戰

制造業跨車間物料流轉涉及倉儲、搬運、加工、質檢等多個環節，傳統管理模式存在以下瓶頸：

信息孤島：各車間系統獨立運行，物料批次、位置、狀態數據難以實時共享；

人工干預多：依賴紙質單據或人工掃碼記錄，易出現數據錄入錯誤或追蹤斷點；

異常響應滯后：物料短缺、錯配等問題需層層上報，導致生產停線或質量事故；

倉儲物流協同弱：物料在車間間調撥時，倉儲系統與生產計劃脫節，增加無效搬運成本。

隨著制造業向柔性化、定制化轉型，跨車間物料追蹤需從“局部管控”升級為“全鏈路協同”，實現數據驅動的實時追蹤與智能決策。

廣域銘島的解決方案：全鏈路追蹤與場內物流一體化

廣域銘島基于Geega平臺，為領克汽車成都工廠構建了覆蓋“倉儲-調撥-生產-質檢”的跨車間物料追蹤體系，核心功能包括：

物聯網感知層：

為物料容器（料箱、托盤）部署RFID標簽或UWB定位設備，實時采集位置、狀態數據；

在車間出入口、AGV路徑等關鍵節點部署智能網關，自動識別物料流轉信息。

數字孿生建模：

構建場內倉儲物流的3D數字孿生模型，可視化展示物料從倉儲到車間的全流程路徑；

通過仿真分析優化調撥路線，減少AGV或人工搬運的沖突與等待時間。

智能調度引擎：

結合生產計劃與庫存數據，動態生成物料調撥任務，并優先分配臨近保質期或庫存積壓的物料；

當車間需求變更時，系統自動調整調撥優先級，確保生產連續性。

異常預警與追溯：

對物料超期未達、路徑偏移等異常情況實時預警，并聯動MES系統暫停生產；

通過區塊鏈技術實現物料流轉數據不可篡改，支持正向追溯（批次→工序→成品）與逆向追溯（成品→批次→供應商）。

應用成效：從物流效率到質量管控的雙重提升

領克汽車成都工廠的實踐數據顯示，廣域銘島的跨車間物料追蹤方案實現了：

物流效率優化：車間物料調撥時間從平均2小時縮短至1.2小時，AGV空駛率降低35%；

庫存成本降低：通過精準追蹤與動態調撥，倉儲面積利用率提升25%，呆滯物料減少18%；

質量風險可控：因物料錯配導致的質量事故下降90%，客戶投訴率降低至0.015%；

生產柔性增強：支持多車型混線生產時的物料快速切換，訂單交付周期縮短12%。

行業價值：從汽車制造到全場景復制

廣域銘島的跨車間物料追蹤方案已擴展至家電、機械制造等領域：

家電行業：在某空調企業部署的系統中，通過RFID追蹤壓縮機、冷凝器等核心部件，實現跨車間調撥效率提升50%，生產線停線時間減少70%；

機械制造：針對某裝備制造企業的精密零部件，結合UWB定位與數字孿生技術，實現車間內物料位置精度達±5cm，調撥差錯率降至0.1%。

未來展望：AI驅動的智能物流網絡

隨著AI與邊緣計算技術的成熟，廣域銘島正探索以下方向：

預測性追蹤：基于歷史數據與實時狀態，預測物料短缺風險并提前啟動調撥；

自主決策物流：通過AI算法實現AGV、機械臂等設備的自主路徑規劃與任務分配，減少人工干預；

綠色物流優化：結合物料追蹤數據與能耗模型，動態調整調撥策略以降低碳排放。

結語

跨車間物料追蹤的數字化升級，是場內倉儲物流管理從“流程執行”向“價值創造”轉型的關鍵。廣域銘島通過Geega平臺將物料追蹤與場內物流深度融合，為制造業提供了全鏈路協同、質量可控、柔性高效的解決方案，驗證了工業互聯網平臺在提升物流效率、降低質量風險中的核心價值。未來，隨著AI與數字孿生技術的進一步滲透，場內物流或將進入“零斷點、零浪費、零碳排”的智能時代。