举几个例子，鞋服、3C电子、冷链、汽车，其实这样一些行业背后可能会有不同的推动因素和它的客户诉求点，对于我们而言发现在同一个时间点开始对这种更加柔性化、集群化的机器人设备提出了同样的需求。无论他的需求是因为一些市场的拉动，因为小批量定制化、柔性化市场对他的反馈，还是政策的驱动。包括一些汽车行业精益化生产对他的要求。整个移动机器人现在已经开始形成一个新的趋势，从传统意义上的仓储电商零售开始向上游、下游去做延展，而这个延展的爆发远比我们预想的要更快、更迅猛。

　　我们长期跟客户交流沟通的时候客户有哪些痛点?客户一般会关注这么几点，作业效率、准确率、场地利用率、员工管理、监控分析、管理成本的优化。人工每小时分拣100—150件货物，如果说你能真正把他实现500件以上的分拣效率，投资回报率一般在两年以内，如果能实现800件，一年半以内，这才是真正决定投资回报最核心的点。准确率也是这样，当分拣的订单复杂程度越高的情况下，人工越来越容易出差错。这样的情况下用机器人可以基本上实现零差错。包括员工管理、数据分析。现在其实很多制造业里面对于技术的应用，可能并没有去拥抱更多新的东西，更加希望把基础工作做好，你要实现智能化、自动化，你的前提一定是首先要实现信息化，这些点都是从客户对于集群化的机器人所提出的要求。

　　3、当集群化的移动机器人向工业去拓展的时候，工业又会对这个行业提出什么样的需求和挑战?

　　他希望实现提质增效、环境改善、降低成本、柔性灵活、自动化、数据化。原本的机器人有固定的工位和节奏去到每一个点，现在当我认为一个工位，甚至现在很多产线强调所谓的柔性化工位，工位的位置可能都会发生变化的情况下，就需要更加灵活、更加智能化的搬运机器人来实现对它生产的匹配，包括对它的数据化、自动化和各种系统的对接。

　　下面让我们看几个案例。

　　第一个是某医药流通企业，当时这个项目行业招投标中下来以后，我们有跟这个老板沟通一个事，说其实你用我机器人并没有实现太多人力替代，你为什么要上这个项目?这个老板最后给我们一个解释，他是希望能够通过一个仓储环节自动化率的提升、准确率的提升、效率的提升，去倒逼他生产制造环节的提升，这个有可能是现在制造业大家考虑的事情。希望通过物流效率的提升，去反逼制造业效率的提升，这其实是一个非常有趣的论点。

　　第二个是捷豹路虎的项目，在他的整车工厂组装车间用了接近300个机器人，业务形态是汽车SPS、SEQ拣选。SKU数是4000+，平均每个订单3—4行SKU。分拣区面积是7000平米，系统设计处理量是20000件/小时。

　　最早的时候因为汽车行业通常来说是制造业里面准入门槛最高的行业，对于整个生产的稳定性、安全性要求也是最高的行业。SPS、SEQ的生产方式对于每一台车都可以匹配他的零部件，一台一台做他的组装的时候，每台车零件的数量可能是5万级甚至10万级的，这种生产方式虽然有很多的好处，可以去提升一些作业效率，甚至可以去减少组装一台车所需要的作业长度或者需要的作业面积。但同时也出了一个新的问题，对于零部件和库存的管理要求进一步提升了。

　　同时因为每一台车的零部件要跟每台生产的车做匹配，对于零部件的拆零拣选也提出了非常高的要求。这种情况下，汽车行业也在考虑能不能把电商行业运用的最成熟的拆零分拣方案。这种柔性化的机器人到工厂实施，效率跟传统人工相比得到显著提升，包括汽车行业、鞋服、医药，其实制造业现在也开始对集群机器人提出了新的需求和更高的诉求。

　　传统的无论是生产制造环节还是仓储物流环节，非常多的自动化设备都是固定式的，对一个固定式的设备去讲很多的集群和协作，可能需要一些辅助帮助的载体。但无论是机器人还是叉车机器人，一定程度上是可以实现把传统的无论是制造业还是仓储物流环节，所谓离散式、孤岛式的自动化设备串联起来。传统的自动化非常多的一些环节，当它在流水线上的时候，我知道它的哪个商品在哪个时间点在哪个位置。

　　当我这个商品下了流水线，到人手里以后，这个商品的实时跟踪有时候我们可能是失去对它的跟踪和了解的。包括立体库也是，对于一个大的环境里面有非常好的管理效果，但是出了立体库以外，如果叉车中途的搬运全部是人来实现，中间对于整个商品和原材料的管控是有信息的缺失的。通过机器人来实现中间所有的搬运的串联，其实可以实现把最后信息缺失的那一环给填上。这些我们在实现最基础的对于制造业以及仓储物流业信息化最后一环的补充，我认为无论大家讲未来2025的工业制造还是工业4.0，信息化一定是我们去实现自动化和智能化的基础，集群式移动机器人可以补足这一环。

　　而更加有效的路径和更加合理的路径规划，其实这些才是集群式的移动机器人能够给行业带来的一些新的思考和新的一些帮助。