随着中国烟草行业的高质量发展，企业对建设智慧物流的需求日益迫切，通过提升智能化对企业物流资源配置、物流作业及管理的支撑作用，发挥智慧物流建设对烟草行业现代物流发展的促进作用，助力烟草行业整体物流运行提质、增效、降本。

某卷烟厂进入了高速发展时期，为了推进智能工厂建设，围绕核心业务展开多项举措，提升产线自动化、智能化水平。经过多方考察，引进未来机器人柔性物流无人化方案，解决厂内用工不足、物流效率低、货物破损率高的问题。该项目整合了未来机器人多项无人叉车应用领域的领先技术，为“深水区”刚需场景应用提供了项目示范。

项目背景

烟草成品属于易损物料，在搬运过程中极易因碰撞导致成品损毁。为了帮助企业真正实现产线全流程物流无人化。未来机器人从室内走向室外，规划了从装卸货、转运、货物盘点、货物堆叠到出入库的全栈式无人物流链。

项目难点

本项目贯穿室外装卸车、室内货物盘点，立库货架存取等场景，具有区域跨度大、场景种类多、技术难度高等特点，对于设备提供方的方案规划能力、技术能力和项目实施能力都是较大的挑战。

解决方案

未来机器人基于过往在“深水区”场景中所积累的深厚经验，对该项目需求及难点进行深入理解，采用未来机器人VNE20平衡重无人叉车、VNSL14托盘堆高式无人叉车、VNR16前移式无人叉车作为终端作业设备，搭配中控调度系统及明眸环境监测系统，达成了多个深水区场景突破。

无人装卸方案

项目中变数最大、难度最高的环节当属室外装卸车，围绕室外无人装卸流程，未来机器人规划了2台VNE20平衡重无人叉车，配合明眸货车监测系统，通过识别货车的种类及尺寸，货车停靠位置及方向，动态生成无人装卸方案。

出入库方案

出入库环节劳动强度大、错误率高、人力成本高，未来机器人针对客户的立库、地堆库分别规划VNR16前移式无人叉车和VNSL14托盘堆高式无人叉车，与完成无人装卸的VNE20无人叉车衔接，从货物装卸到转运、出入库，实现7米立库货物存取、库窄通道搬运及地堆库0间隙货物堆垛。

散装货物盘点方案

针对客户出库流程中的散装货物盘点需求，未来机器人设置多个盘点区域，采用明眸系统盘点功能，当货物进入盘点区后，快速盘点托盘上的货物数量，同时明眸系统将盘点结果实时同步到中控调度系统和客户仓库管理系统，提升仓储出入库自动化流程。

项目亮点

突破1：室外飞翼车无人装卸

烟草货物畏水畏火，受到碰撞容易变形，所以企业使用了防水防火性能兼备的飞翼车进行运输。同时，为了节省物流成本，要求每台飞翼车上尽可能的放满货物。

在无人叉车作业时，这样紧凑的货物堆放排列增加了装卸难度，无人叉车不仅要对放货空间进行检测，同时货物超板情况时有发生，要求无人叉车具有较高的综合决策能力。此外，每辆货车的规格不一，且停车位置具有随机性，对无人叉车的感知能力提出了更高的要求。

针对室外装卸场景中停车位置不一，装货紧凑、货物超板等问题，未来机器人部署了5G网络和“明眸”环境监控系统，提前对货车位置和位姿进行检测，动态生成装车方案，指导不同姿态、不同规格的货车无人装卸。通过融合3D激光感知，提升叉车末端控制能力，精细化处理装货紧凑问题，实现装车效率、货车空间利用率与人工作业相比拟。

突破2：高位立库存取，地堆库0间隙堆放

从飞翼车卸货后，货物被分流到地堆库缓存区、立库存放。这个环节的作业，首先需要确认货车端的到货数量，与缓存区剩余库位相匹配，再通过VNR16无人叉车和VNSL14无人叉车进行转运和入库作业，该环节非常依赖未来机器人无人叉车的作业衔接能力，中控调度系统、库位检测系统和客户WMS系统的对接能力。

客户现场立库货架宽度1280mm，对应的货物托盘宽度1200mm，在进行出入库作业时，借助3D激光感知技术，VNR16无人叉车对货架极限的放货空间进行监测，获取精准数据，自适应完成出入库作业。

在地堆库缓存区，为了节省储存空间，提升库容率，无人叉车作业通道较窄，同时货物间的堆放紧密，基于未来机器人领先3D激光感知技术、3D激光SLAM定位以及高精度伺服控制，VNSL14无人叉车叉取货物后，通过检测感知货物左右前后的距离，实现几近于0间隙的货物堆放。

突破3：散装货物无人化盘点

在货物出库作业流程中，需要对散装货物进行数量盘点，并同步完成客户仓库管理系统的货物数量增减更新。在传统流程中一般是由人工完成该流程，通过人工盘点完毕后，再手动更新系统库存数量，不仅耗费人力及时间成本，同时存在着盘点出错，导致最终库存数量错误的风险。

经过改造升级后，未来机器人在出库缓存区规划散货盘点区域，VNSL14会将散装货物运至盘点区，基于未来机器人的明眸系统盘点功能，无需人工干涉，3秒内即可完成盘点区内的货物数量盘点，种类识别及包装破损识别。同时明眸系统与中控调度系统及客户仓库管理系统对接，实时反馈并同步更新盘点结果，实现无人化货物精准盘点，降低货物出入库错误风险。

项目成果

本项目实现了货物的装卸、转运、盘点、出入库全流程的物流无人化作业，完成多个“深水区”刚需场景高难度作业突破，并取得了多项成果：