基于稼動率的自動化立體倉庫運行效率優化

廣 告 | 點擊 查 看

摘要：本文以某自動化立體倉庫為研究對象，針對其核心設備（4臺提升機、16臺堆垛機、6臺直線穿梭車及8臺環形穿梭車）的稼動率展開系統分析。通過引入行業通用的稼動率與整體設備效率（OEE）計算模型，結合24小時連續作業場景下的運行數據，識別設備運行瓶頸并提出優化策略。研究顯示，該倉庫設備整體稼動率處于行業常規區間，堆垛機性能及穿梭車協同效率存在可優化空間。通過調度算法優化、預測性維護及冗余設計等經行業驗證的措施，可提升系統運行效率與可靠性。

關鍵詞：自動化立體倉庫；稼動率；設備效率；OEE

作者：李晉玲1 ，2 李瑞保1， 2 張明瑞1， 2 王戌萌1， 2

1北京起重運輸機械設計研究院有限公司

2機械工業智能倉儲物流技術重點實驗室

一

引言

隨著智能制造與現代物流產業的深度融合，自動化立體倉庫作為集存儲、搬運、分揀于一體的智能化物流核心節點，其運行效率直接決定供應鏈響應速度與企業運營成本。中商產業研究院發布的《2025-2030年中國智能倉儲行業深度分析及發展前景研究預測報告》顯示，2024年中國智能倉儲市場規模約為1760.5億元，較上年增長14.8%。中商產業研究院分析師預測，2025年中國智能倉儲市場規模將達到1954.1億元。此類倉庫需通過精準的設備管理實現滿足企業需求的“零間斷”運行，而稼動率作為衡量設備有效利用程度的核心指標，其量化分析與優化成為精準設備管理的關鍵。

題眼廣 告 | 點擊查看

稼動率（Operation Rate）是設備在計劃運行時間內實際有效作業時間的占比，反映設備的利用效率與管理水平[1]。對于自動化立體倉庫而言，由于設備類型多（如提升機、堆垛機、穿梭車等）、協同關系復雜，單一設備的低稼動率可能引發“瓶頸效應”，導致整體系統效率下降。例如，堆垛機空駛率過高會直接降低存取效率，穿梭車路徑沖突會導致貨物轉運延遲，此類問題在24小時連續作業場景下影響更為顯著。因此，開展自動化立體倉庫稼動率分析，對識別設備運行瓶頸、優化資源配置、實現精準設備管理具有重要實踐意義。

國外對稼動率的研究起步較早，1990年左右已將整體設備效率（Overall Equipment Effectiveness,OEE）模型應用于制造業設備管理。日本學者Seiichi Nakajima 在《TPM實戰》中提出，OEE通過時間稼動率、性能稼動率與良品率的乘積，全面反映設備綜合效能，該模型引入物流領域后，成為自動化倉庫設備評估的通用標準[2]。近年來，歐美學者聚焦智能算法優化，如采用強化學習算法優化堆垛機路徑，使設備稼動率提升12%；通過數字孿生技術模擬穿梭車協同場景，減少路徑沖突導致的停機時間30%。國內研究則以應用實踐為主[3]。如構建自動化倉庫設備稼動率評估模型，提出“空駛率-負載率-故障間隔”三維分析框架；通過驗證OEE在設備維護中的應用價值，發現預測性維護可使非計劃停機減少45%。但現有研究多聚焦單一設備（如堆垛機）或局部場景，對多設備協同下的稼動率聯動影響分析不足，尤其缺乏24小時連續作業場景的實證數據支撐。

本文以某24小時連續作業的自動化立體倉庫為研究對象，聚焦多設備、全場景，通過詳細解析設備配置、OEE模型構建以及實證分析，總結出適用于精準設備管理的優化策略。

二

自動化立體倉庫設備配置與技術參數

1.倉庫整體布局

本文研究對象為某新能源企業自動化立體倉庫，占地面積約25000m2，貨位總量19000個，單貨位額定承載3t，主要存儲太陽能光伏板。如圖1所示，倉庫采用“生產—入庫—存儲—出庫”全流程自動化。因組件生產車間與立體庫中間有一條園區公路，所以需要通過提升機和連廊進行銜接，即：在組件車間入庫口進行入庫作業，通過提升機到二樓連廊，再通過提升機轉運至立體庫一側，通過輸送機、直線穿梭車，由堆垛機完成巷道內存儲，最終再通過堆垛機、輸送機及環形穿梭車完成出庫端的出庫作業。本項目采用24小時作業模式，分為三個班次（早班8:00~16:00、中班16:00~24:00、夜班0:00~8:00），日均處理貨物約1200托。

圖1 某新能源企業自動化立體倉庫布置圖

2.核心設備

該自動化立體倉庫的核心設備包括輸送機、提升機、直線穿梭車、堆垛機、環線穿梭車。

輸送機:數量110臺，用于連續輸送組件，布置在全場景物流線路上。詳細參數參見表1。

表1 輸送機參數表

提升機:數量4臺，入庫口2臺，過連廊后與立體庫鏈接2臺。連接生產車間與立體庫，是跨越生產車間和立體庫的“咽喉”，其稼動率直接影響倉庫入庫協同效率。詳細參數參見表2。

表2 提升機參數表

堆垛機:數量16臺，分布于16條巷道，每條巷道1臺。負責巷道內貨物的精準存取，是倉庫存取效率的核心影響因素。其性能稼動率與任務調度算法直接相關，空駛率過高會顯著降低實際吞吐量。詳細參數參見表3。

表3 堆垛機參數

直線穿梭車:數量6臺，布置在入庫側。承擔入庫側直線軌道上的貨物轉運，連接堆垛機與提升機接口，多車協同效率直接影響區域內貨物流轉速度。

環形穿梭車:數量8臺，布置在出庫側。依托環形軌道實現多節點間的靈活轉運，尤其適用于“多出口”場景，環形穿梭車的路徑規劃能力對稼動率影響顯著。詳細參數參見表4。

表4 直線/環形穿梭車參數

3.業務流程

立體倉庫共劃分為4個消防分區。根據24小時不間斷作業實際需求，平均下來入庫流量滿足70托/小時，出庫流量滿足120托/小時。結合場地布置規劃，從產線末端到出庫發貨完成，物流線路詳見圖2。

圖2 設備布置及物流線路

生產末端入庫，從圖示的0位置開始。作業人員將貨物分別放置在兩個入庫口，貨物進行尺寸檢測、條碼閱讀，不合格的貨物退回進行人工整理。合格的貨物被輸送線運輸至提升機，通過連廊輸送機運輸至庫內。通過1、2、3、4直穿輸送作業，至指定巷道，由堆垛機完成入庫作業。

出口作業任務由堆垛機、輸送機、環形穿梭車等配合完成。在接收出庫需求后，堆垛機取貨作業，將貨物放置在輸送機上。環形穿梭車將貨物從輸送機上取下，運輸至出貨口5。作業人員將貨物插走，完成出庫作業。

堆垛系統、托盤輸送機、提升機、直線/環線穿梭車系統等各設備布置，物流通暢合理，在實際運行過程中，集成化物流管理控制系統還可根據歷史記錄及實際運行狀況，對運行進行相應調整，從而最大限度地發揮系統的能力。

三

稼動率與OEE計算模型構建

結合前文確定的物流線路布局、設備性能參數及作業效率的具體要求，本節進一步構建適用于該倉庫設備的稼動率與整體設備效率（OEE）計算模型，為設備效能評估提供量化依據。

1.稼動率

稼動率作為衡量設備時間利用效率的核心指標[4]，其計算方式為計劃運行時間與實際運行時間的比值再乘以100%。其中，計劃運行時間基于倉庫24小時連續作業模式按周核算，具體為168小時（即24小時/天×7天/周），且該時間范疇包含設備必要的計劃維護時間（如每日30分鐘的例行檢查），但不涵蓋非計劃停機時間（如設備故障、物料短缺等情況導致的停機）；實際運行時間則指設備處于有效作業狀態的時長，需在計劃運行時間基礎上扣除非計劃停機時間（包括故障停機、設備閑置、任務等待等情形），以堆垛機為例，其實際運行時間僅包含執行貨物存取任務的時間，而不包含因任務分配延遲引發的閑置時間。

2.整體設備效率（OEE）

為實現對設備綜合效能的全面評估，本研究引入整體設備效率（OEE）指標，該指標通過時間稼動率、性能稼動率與良品率三者的乘積計算得出。其中，時間稼動率即前文所述的稼動率，主要反映設備時間維度的利用效率；性能稼動率通過實際生產速度與理論生產速度的比值再乘以100%計算，用于體現設備在運行速度層面的效能；良品率則為合格貨物數量與總處理貨物數量的比值再乘以100%，結合該倉庫的實際作業數據與行業特性，本研究中設定該倉庫貨物處理合格率為99.8%。

四

數據采集與實證分析

為驗證前文構建的稼動率與OEE計算模型的科學性和適用性，同時精準掌握倉庫設備實際運行效能，本節圍繞數據采集方法的設計與實證分析的實施展開研究[5]，通過多維度、高精度的數據獲取為后續效能評估與優化建議提供可靠的數據支撐。

1.數據采集方法

本研究采用多源融合的數據采集方式，以確保獲取數據的全面性、準確性與時效性。首先，通過網絡通訊監測手段采集堆垛系統、托盤輸送機、提升機、直線/環線穿梭車系統等設備運行狀態數據，具體借助設備自帶的傳感器以及額外加裝的振動、轉速監測裝置，實時捕捉設備在運行過程中的關鍵狀態參數；其次，開展系統日志集成工作，從倉庫管理系統（Warehouse Management System，WMS）與倉儲控制系統（Warehouse Control System，WCS）中提取設備任務執行記錄，為保證數據的時效性，設定數據采樣頻率為1次/分鐘；最后，引入人工校驗環節，每日由專業的設備維護班組對自動采集的各類數據進行逐一核對，及時修正數據偏差、補充缺失信息，從而確保采集數據的完整性與準確性，為后續實證分析的順利開展奠定基礎。比如，采自系統日志并經人工校驗后的每小時出庫量如圖3所示。

圖3 出庫量統計

2.實際數據分析

通過統計分析倉庫核心設備的運行時長（詳見表1）發現，各類設備的計劃運行時間均按前文設定的24小時連續作業模式以周為單位核算，統一為168小時/周。其中，堆垛機的實際運行時間為150.2小時/周，該時長包含故障停機9.8小時、計劃維護 7.9小時與閑置0.1小時，據此計算其稼動率約為89.4%，同時該設備實際生產速度為85.3托/小時，結合120托/小時的理論生產速度可得性能稼動率約為71.1%，再結合99.8%的良品率，最終算出其OEE約為63.4%；提升機的實際運行時間為 160.5小時/周，對應的稼動率約為95.5%；直線穿梭車的實際運行時間為146.2小時/周，該時長中包含14.8小時的路徑沖突等待時間，其稼動率約為87.0%；環形穿梭車的實際運行時間為143.8小時/周，其中包含15.2小時的路徑沖突等待時間，對應的稼動率約為85.6%。

表5 設備運行時長數據

3.結果討論

針對各設備的運行數據結果展開分析，發現堆垛機的稼動率（89.4%）處于行業典型區間（85%~95%），但其性能稼動率（71.1%）低于理論值（100%）。這一現象與任務調度過程中空駛路徑占比達21.3%密切相關（該空駛路徑占比數據源自WCS系統路徑分析報告）。提升機的稼動率（95.5%）表現良好，這一優秀表現與該設備所采用的定期維護方案相關，該方案具體為每月開展2次一級維護。直線穿梭車與環形穿梭車均存在因路徑沖突導致的等待時間，其中直線穿梭車的路徑沖突等待時間占計劃運行時間的8.8%，環形穿梭車的該占比為9.1%，兩類穿梭車的這一問題均與多車協同調度算法的參數設置有關，需通過算法優化進一步降低路徑沖突概率。

五

運行瓶頸與優化策略

1.核心瓶頸識別

通過對倉庫設備運行數據與作業流程的深度復盤，識別出當前影響設備效能提升的三大核心瓶頸。首先是堆垛機空駛率偏高的問題，根據任務執行日志的統計結果，堆垛機的無效行程占比達到21.3%，這一現象主要源于任務分配過程中未充分遵循就近原則，導致設備在無貨物承載的情況下仍需頻繁往返于不同貨位。其次是穿梭車路徑沖突問題，在多車協同調度場景中，由于未采用動態路徑規劃技術，車輛在交匯路段常出現等待情況，大幅增加了無效運行時間。最后是維護模式存在局限，當前倉庫采用固定周期的預防性維護模式，該模式下部分設備出現過度維護現象，例如堆垛機的月度維護實際耗時超出標準15%，而部分設備又面臨突發故障風險，僅第三季度提升機就發生了2次突發故障，反映出維護資源分配與設備實際需求的不匹配。

2.優化措施

針對上述核心瓶頸，本研究從調度算法、維護體系、設備設計與人員能力四個維度提出優化措施[6]。

在智能調度算法升級方面，針對堆垛機空駛率問題，計劃采用遺傳算法優化任務排序，該算法已在3個同類倉庫的實際應用中驗證了有效性，可實現空駛率降低15%～22%；針對穿梭車多車協同調度中路徑沖突頻發的問題，當前采用的靜態路徑規劃方案因無法實時響應車輛位置變化，導致車輛在交叉路段、共享通道等關鍵節點頻繁等待。為此，計劃引入動態電子圍欄技術——該技術通過實時采集各穿梭車的位置、速度及任務優先級數據，在車輛行進路線上動態劃定臨時“虛擬圍欄”（即禁止其他車輛進入的特定區域），同時根據車輛運行狀態實時調整圍欄范圍與存續時間，避免不同車輛在同一時空節點產生路徑重疊。從實踐應用來看，某電商倉庫在相同多車調度場景下引入該技術后，通過動態圍欄對車輛行進軌跡的實時管控，有效減少了路徑沖突等待時間，實際應用效果顯示等待時長降低30%以上，與當前倉庫穿梭車的作業強度、路徑布局需求高度適配。

在預測性維護體系構建方面，首先在堆垛機軸承、提升機電機等關鍵部件部位加裝振動傳感器，以實時采集設備運行狀態數據；其次采用隨機森林模型對設備振動頻譜數據進行分析，實現故障提前預警，某制造業倉庫的應用實踐表明，該模型可使非計劃停機降低48%；最后基于平均故障間隔時間（Mean Time Between Failures，MTBF）數據構建設備備件動態庫存模型，其中堆垛機的MTBF為1276小時，該數據為備件庫存的動態調整提供依據，既能減少備件成本，又能保障設備維護的及時性，相關案例顯示通過該模型可降低備件成本25%～30%。

在關鍵設備冗余設計方面，對提升機采用雙機熱備份方案，行業內的應用案例表明，該方案可將故障切換時間控制在150ms以內，使系統可用性提升至99.99%。

在人員能力提升方面，依據《自動化立體倉庫設備運維規程》開展專項技能培訓，培訓重點強化工作人員的WCS系統操作能力與應急處理能力，某物流園區的培訓效果顯示，培訓后人為誤操作導致的停機時間減少60%。

六

結論

本文通過聚焦24小時連續作業的自動化立體倉庫，以多設備協同效能優化為核心目標，通過稼動率與OEE模型構建、多源數據采集及實證分析，系統探究設備運行規律與效能瓶頸，提出針對性優化策略。并基于24小時連續作業場景的實證數據，揭示了多設備協同下稼動率的聯動影響機制；提出的組合優化策略兼顧算法優化、維護升級、設備設計與人員能力，為同類高負荷自動化立體倉庫的精準設備管理提供了可直接落地的參考方案，有助于推動智能制造背景下物流倉儲系統的效能升級與成本優化。

參考文獻:

[1]劉玉彩.輪胎設備稼動率分析和改善初探[J].橡塑技術與裝備,2008.

[2]李嘉卉.淺談提高生產線設備稼動率[J].機械與電子,2014.

[3]吳云桂,吳萍. 提高自動化生產線的稼動率[J].科學技術創新,2018.

[4]劉電波.自動物料搬運系統設計注意事項[J].信息技術,2020.

[5]段英文,劉敬嚴.施工企業物資管理[M]. 北京:中國財富出版社,2017.

[6]張孝桐.設備點檢管理手冊[M].北京:機械工業出版社,2013.

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自

歡迎文末分享、點贊、在看！轉載請聯系后臺。

廣告宣傳