自动化物流在钢管涂敷作业的应用研究

摘要：随着“十五五”规划对新型工业化与现代化工业产业体系建设的战略部署，自动化物流技术在工业工程领域的应用广度与深度持续拓展。传统钢管涂敷作业生产线普遍面临产能释放不足、物流成本偏高、工序间作业负荷失衡、物流衔接效率低下等问题，严重制约了企业生产物流自动化转型升级。本文根据钢管涂敷作业的行业发展现状与技术瓶颈，从工厂布局、智能装备、调度规划等维度构建自动化物流体系，并通过实际案例验证其应用实效，旨在为钢管涂敷行业的物流自动化升级提供理论支撑与实践范式。

关键词：钢管涂敷作业；自动化物流；智能物流调度规划

自动化物流作为现代制造业的核心支撑环节，凭借其高效性、精准性和可持续性优势，在提升生产效率、降低运营成本、优化资源配置等方面发挥了重要作用[1]。海洋钢管涂敷作业是海洋管道工程中的关键工序，主要涉及在钢管表面施加多种涂层以抵御海水腐蚀、机械损伤及环境影响，确保管道在恶劣海洋环境下的长期安全与服役寿命。该作业的核心目标是提供长效防腐保护。典型涂层系统包括防腐层、保温层、配重层以及外嵌阳极等[2]。

根据涂层系统的不同，多产品种类覆盖的企业工厂会设置不同类型的涂敷车间，因此原料、半成品管和成品管会在各个车间之间流转进行多涂层涂敷。钢管涂敷作业是海洋管道工程中确保管道长期耐腐蚀、抗机械损伤的核心环节，直接关系到海洋工程的安全性与寿命[3]。

目前传统工厂面对多样化的产品规格和日益增长的订单需求，经常性出现物流成本高、灵活性不足、仓储与配送压力、区域限制与信息不透明等问题。因此，将自动化物流技术应用于钢管涂敷作业工程不仅能为海洋管道工程注入了创新动力，也为推动绿色、安全和高效的智能化工厂建设提供了全新的解决方案。

二、钢管涂敷作业自动化物流体系构建

钢管涂敷作业具有物料特性特殊（钢管重量大、易磕碰、涂层需防护）、工序流转复杂（多车间多涂层交叉作业）、作业场景多样（室内车间+室外堆场） 等显著特点，自动化物流体系构建需围绕“适配钢管属性、衔接涂敷工序、提升流转效率”核心目标，形成“布局层—设备层—调度层”体系，如图1所示。其中布局层聚焦工厂布局和物流路径规划，设备层包括设备的参数选型和智能化设备集成，调度层的应用包含智能调度模块和系统管理模块。

图1 钢管涂敷作业自动化物流体系构建

1.工厂布局和物流路径规划

在进行工厂布局时需从功能与性能双角度推进。布局方案构建在功能上，完成作业单位初步划分，明确各区域核心职能；性能上，聚焦布局方案，坚守高效、安全、有序原则[4]。钢管涂敷作业中成品及半成品类型多、占地大、存放时间久，因此仓储空间的布局是其核心。仓库布局内容包括以下几个方面：（1）原材料库按性质分类存储，优化空间利用，标识清晰便于管理；（2）外购件及配件库将常用品置于靠近进出库口的位置，严控质量、分类标识；（3）成品库执行先进先出，做好产品标识与防护；（4）线边仓紧邻生产线，合理控量且便于管理。整体需统筹空间利用率、作业效率等因素，保障仓库高效运作。

在动态路径规划方面，实现外部物流与内部物流的分离、空中物流与地面物流的分离、办公区域与生产物流的分离，通过路线方案迭代优化及在线实时调整，有效降低车辆空载率、缩减行驶里程，提升货品周转效率。结合大数据分析与预测技术，可实现库存精准管控，降低库存积压、缺货及运营成本，兼具节能减排效益[5]。实现物流车辆装卸无人化、堆场堆码无人化、管件搬运无人化、车间衔接无人化。

2.智能化设备选型与集成

基于钢管特性与作业场景配置智能物流装备，构建“起吊—搬运—存储—监控”全流程适配体系，核心聚焦装备选型的精准性与作业安全性。进行涂敷作业的钢管在水泥配重涂敷后可达几十吨，吊具选型优先采用承插式吊具。在物料搬运环节，针对钢管重量大、易磕碰的特点，采用AGV（重载型）替代传统抓管车，配备定制化转运载具，实现钢管原料从原材料库到预处理车间、半成品在各涂敷车间之间的自动化搬运；在涂敷生产线上下料环节，配置智能门吊，精准完成钢管的抓取、定位与放置，避免人工操作导致的涂层损伤。

通过智能化设备的集成应用，不仅能实现生产节拍的精准可控，还能依托设备协同调度机制保障各工序衔接顺畅；还能实现生产数据的透明可视化，实时采集设备运行参数、物料流转状态等核心信息，为管理决策提供数据支撑；同时促进上下游环节的高效联动，打通原料供应、生产加工、仓储转运等全链条信息壁垒。物流装备智能升级改造，可有效降低一线操作人员的劳动负荷，显著提升整体作业效能，助力产业实现低碳化发展目标[6]。

3.智能物流调度与规划机制

智能调度与管理系统是钢管涂敷作业优化体系的核心枢纽，构建“1个平台+3个子系统”架构，实现物流与生产全流程协同管控，破解传统作业工序衔接不畅、资源配置失衡等痛点。构建一体化智能调度平台，作为核心枢纽整合生产计划、物流作业、设备运行、库存状态等全维度数据，配套MES、WMS、ERP，采用大数据分析与智能算法，实现物流作业的动态调度与优化。新型物流调度要实现从静态管理向动态优化、从单一功能向综合智能的根本性转变[7]。

三、钢管涂敷作业自动化物流案例分析

为验证基于自动化物流的钢管涂敷作业优化体系的实践可行性与应用价值，本文选取HY公司作为实证研究对象。该公司是海洋管道工程领域具有代表性的钢管涂敷企业，其生产规模与业务范围贴合行业主流水平，且面临的物流与生产协同痛点具有典型性。

1.钢管涂敷作业工艺及工厂布局

在本项目中，成品仓库存储的物料为防腐管、单层保温管、钢套钢保温管、配重管等。不同类型的涂敷钢管制造工艺及车间流转如图2所示。综合考虑全流程物料流转（包括原材料、半成品及成品）、空间需求、辅助区域规划、通道规划和宽度、安全、空间利用率和灵活性、技术和自动化等多个方面，进行工厂车间和仓储布局，科学划分存储区域，明确原材料存储区（堆场C1、堆场B1、骨料仓、材料库）、半成品存储区（堆场A1、堆场A2）、成品存储区（堆场D、堆场C2、堆场B2），同时预留充足的物流垛口与AGV作业通道，避免交叉拥堵，缩短流转路径。工厂布局如图3所示。钢管涂敷作业车间根据生产需求设置对应数量的物流垛口作为出入口。车间出入口AGV配置参见表1。

表1 车间出入口AGV配置

图2 钢管涂敷作业工艺

物流方案如图4所示。钢管涂敷作业主要物流设备涉及智能龙门吊、重载AGV、RGV。

智能龙门吊集成多传感器网络和中央终端系统，实时采集数据并生成最优路径，通过自动化控制系统实现自主导航、自动定位与货物抓取，减少人工干预。智能AGV设置有控制系统、导航系统、安全系统、调度系统等智能系统模块，能够实现自动导航和自动避障报警功能。

采用智能龙门吊负责外部物流中的车辆货物装卸、堆场堆垛及物料搬运至 AGV对接区支架处，实现堆场堆码无人化；通过RGV与行吊对接，完成内部物流中车间出入口与堆场之间的物料转运，构建“智能龙门吊+重载AGV+RGV +智能机械臂”的全流程无人化搬运体系。

表2 智能龙门吊规格及需求量

表3 AGV规格及需求量（部分）

根据智能龙门吊与重载AGV的作业效率，结合各车间生产产能与物料流转需求，得到设备型号及配置数量（参见表2、表3）。需求数量计算公式为：

理论需求向上取整，总共需要门吊A（Gn=50t，S=21m）4台，门吊B（Gn=50t，S=45m）1台；型号为45TAGV4台，型号为35T的AGV9台。同时考虑到保温车间与配重车间不同时生产，因此建立AGV错峰调用机制。根据不同车间的生产节拍差异，在其中一个车间不进行生产活动时调用该车间对接AGV进行其他运输工作，动态调配跨区域AGV资源。可减少AGV（35T）4台，降低设备投入成本约30%。

3.AGV智能物流调度系统

此案例的调度系统包括调度软件、服务器、PC监控终端、调度网络。调度系统可实现多车调度、路径规划、碰撞规避、任务管理、数据分析等功能，如图5所示。

无缝对接 MES、WMS、ERP等系统，实现多机型、多集群、跨场景调度。主要功能包括：

（1）通信管理：可以管理和查看连接到调度系统的各个组件，包括AGV、叫料盒、web登录终端等。

（2）状态监视：调度控制系统可监视区域内的各种情况，并可在主界面和查询界面显示，供用户查看。

（3）对外通信：系统需提供数据读取接口，并支持对数据库中数据的读取；系统需支持OPC或Web Service（或SQL SERVER通信接口），实现对数据库中数据的访问。系统的数据输入应同时具备手工录入、制造执行、数据采集等系统集成自动输入的功能。

（4）交通管制：对于多车系统，尤其是运行路线有交叉的，按需进行交通管制，合理安排车辆错车或等待，避免出现拥堵或阻塞。

调度系统与AGV以指令的方式进行交互，可以将分解后的任务指令发送至某一台AGV，并实时监控各AGV的运行状态。调度系统可与上层信息系统，通过MES，WMS等定制化接口，调度系统接收上层信息系统下发的任务，并反馈任务执行情况，以及AGV状态。本案例AGV运行区域较大，跨越多个厂房，且包括室外区域，因此采用5G调度网络。

为验证自动化物流方案在钢管涂敷作业中的实际成效，本研究基于HY公司的实际生产数据与仿真模型，从物流转运效率、生产效率两个维度进行量化评估，并结合仿真与实际情况差异进行分析。

物流转运效率聚焦于物料在全流程流转中的时间利用率与周转能力，核心衡量自动化物流体系对“原料—半成品—成品”流转周期的优化效果。物流转运效率提升主要通过单位时间内物料周转量和平均流转时间两个指标进行评估。计算公式如下：

优化前产品单批次平均转运周期可由生产现场数据得到，优化后产品单批次平均转运周期经仿真模拟后计算得出，对比参见表4。实施自动化物流系统后，钢管涂敷作业整体平均物流转运效率提升约10%。

表4 物流转运效率提升

生产效率是单位时间内完成合格产品的产量提升幅度，核心反映物流衔接效率改善对生产节拍的正向拉动作用。通过单位时间内合格产品产出量计算：

优化前产品单批次单位时间产量可由生产现场数据得到，优化后产品单批次单位时间产量经仿真模拟计算得出，对比参见表5。实施自动化物流系统后，钢管涂敷作业整体平均生产效率提升约7.4%。

本次自动化物流改造的核心投入聚焦于堆场设备与堆场地基改造，预计总投资金额为3788.50万元，其中设备成本投入占比约80%。

产能效益提升方面，源于生产效率优化带来的合格产品产出增加，结合前文生产效率提升数据（整体平均提升7.4%），HY公司2024年度整体营业收入4.22亿元，由产品生产销售产生的营收按照50%计算，则产能效益的提升对整体营收的提升额为：

人员成本方面，自动化物流体系通过“无人化搬运+设备协同调度”，大幅减少物流环节人工需求，包括龙门吊操作员4名、车间物流转运员9名。

综上所述，预计静态投资回报周期为27个月。测算未包含间接效益（如涂层损伤率降低减少的返工成本、设备利用率提升降低的折旧分摊、节能减排带来的能耗成本节约等），若计入间接效益，投资回报周期可进一步缩短；另外自动化物流体系的设备使用寿命约10年，长期运营过程中可持续产生稳定效益，且能适配未来产能扩张与产品升级需求，具备长期投资价值。

仿真模型基于实际工厂布局、设备参数、生产节拍与订单数据进行构建，并采用离散事件仿真方法模拟物料流转过程。尽管如此，仿真结果与实际情况仍可能存在一定差异，主要来源于以下几个方面：

①设备实际运行稳定性：仿真假设设备持续无故障运行，实际中可能存在停机维护、故障处理等非计划性中断；

②人为操作与调度干预：仿真中调度系统为理想状态，实际中可能存在人为调度调整或应急处理；

③外部物流衔接效率：仿真中假设外部车辆与堆场对接无缝，实际中可能受天气、交通等因素影响。

为缩小仿真与真实场景的偏差，可采取以下措施对模型构建及数据验证进行精确性提升：

①数据校准：基于HY公司过去12个月的生产日志，提取更多真实数据用于仿真模型的参数校准，确保模型贴合实际生产规律；

②场景复刻：按1:1比例还原工厂布局、物流通道宽度、车间出入口位置、堆场存储容量等物理场景，精准模拟AGV交叉作业、设备对接流程等关键环节；

③多场景验证：除基准场景外，额外模拟订单峰值、设备故障、原料短缺等特殊场景，验证自动化物流体系的抗干扰能力，确保仿真结果的鲁棒性。

综合上述差异分析及控制措施，本次仿真结果与真实场景的预期偏差可控制在±5%以内，核心指标（物流转运效率、生产效率）的仿真值具有较高可信度，能够客观反映自动化物流方案的实际应用效果。

本文针对传统钢管涂敷作业物流环节存在的效率低、精准性差、衔接不畅等问题，构建了基于自动化物流的钢管涂敷作业优化体系。通过HY公司作业案例验证说明，该优化体系可有效缩短物料流转周期、降低人工成本、提升产品质量与生产效率，为钢管涂敷行业的自动化与智能化升级提供了可行的理论支撑与实践范式。

[1]谢昊天,李昌臣,陈沛东,等.自动化仓储物流在先进制造技术中的发展概况[J].中国储运,2025,(11):57-58.

[2]李军龙,巩毅超,潘媛.长输管道防腐保温技术[J].全面腐蚀控制,2016,30(10):65-67+86.

[3]张玉勇.深水海管涂敷钢管表面处理的质量管理[J].中国海洋平台,2020,35(02):94-96.

[4]孔繁森,卢振林,孔亮.工厂布局的概念设计[J].工业工程,2025,28(02):160-170.

[5]姚力铭.智能技术赋能物流调度与动态路径规划创新[J].中国物流与采购,2025,(16):105-106.

[6]熊冬冬.物流智能多式联动装备智慧化改造应用探讨[J].通讯世界,2024,31(04):193-195.