从厂内物流环节延伸至决策调度层，走出一条和传统APS系统完全不同的路线

　　36氪获悉，柔性制造和智慧物流系统解决方案提供商宾通智能近期完成6000万元A轮融资，由元璟资本领投，清流资本、复星锐正、临港科创投、紫竹小苗、将门创投跟投，义柏资本担任独家财务顾问，公司过往投资人包含富士康等，本轮融资资金将用于产品研发、市场推广和团队扩充。

　　宾通智能专注于为制造业企业提供智能决策解决方案，目前业务已经覆盖半导体、机加工、3C、航空装备制造等多个行业，客户多为行业内头部企业。业务收入今年预计达数千万元，较去年增长5倍左右。

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　　从离散型物流执行、调度层切入

　　专注实现柔性生产

　　宾通智能创立之初就希望帮助离散制造业企业实现柔性生产、形成智能决策能力。由于离散制造业中工序环节较多且有解耦化的趋势，各个工序间的物料运输环节不断增加，生产灵活性的要求日益提高。宾通智能认为智能排产可以优化“人，机，料，法，环”间的协同关系，并通过对厂内物流环节实现数据采集和精确控制，那么就可以打通离散生产场景的各个环节，提高整厂生产的联动性实现高效率智能化的生产。

基于此，宾通智能形成了从决策层到执行层的完整产品体系，即实时排产产品“刘邦”（BAPS智能排程系统）、多机调度产品“韩信”（BFMS多机调度系统）、单机控制产品“愚公”（BANS单机控制系统）。

　　首先，宾通智能选择从AMR的控制器切入，开发了为底层物流机器人配置的通用型控制器产品：“愚公”。该控制器预制了自主导航、路径规划、安全避障等功能，并适配十几种AMR底盘和兼容各类传感器。通过配置“愚公”，集成商客户交付门槛得以降低，终端企业也可以对不同厂商、不同型号的AMR进行统一的调度管理，并且硬件的升级更替将不会影响到软件方面的数据沉淀和模型持续优化。

　　一个企业通常在厂区部署多个不同品类的AMR，为此宾通智能开发了满足企业多机调度需求的软件系统：“韩信”。该系统具备三个特点：

　　全局性

　　可以为多至数百台机器人实时分配合适的路径，保障机器人之间的协同运行，实现全局的交通调度。

　　实时性

　　可以对AMR进行实时状态监控，实时管理物流任务，实时收集包括运行路径、当前位置、所运物料等在内的各类数据。

　　易用性

　　提供友好的图形化编辑界面，结合公司自主研发的SLAM技术所采集到的点云数据，实现快速建图、修改路网等操作。

　　宾通智能向36氪表示，由于AMR在运行过程中会与机床、传送带等机器设备产生大量交互，因此调度系统将会覆盖厂区内的绝大部分机器设备，使得企业可以通过一套软件系统调度所有生产和物流设备。

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　　区别传统APS排程系统

　　实现实时智能决策

　　在“愚公”和“韩信”的基础上，宾通智能打造了BAPS智能排程系统，走出了一条和传统APS系统完全不同的路线。

　　公司CEO龚超慧认为传统APS系统是在制造业没有实现数字化时基于行业内“最佳实践”开发形成的生产排程软件，本质上是基于经验、瀑布式管理制定生产计划。由于没有考虑实际作业过程中的动态变化，特别是中间物料运转环节的控制缺失，导致很多APS软件的部署效果并不理想，甚至“只能看不能用”。

　　宾通智能则通过实现底层执行层和上层决策层之间的实时数据交互，能够对执行层的动态变化迅速反馈，提升企业生产决策的效率和效果。

　　BAPS智能排程系统产品的关键点有两方面，首先是对企业生产过程实现精细化的建模。企业排产人员在BAPS中可以直接创建“人、机、料、法、环”多维度的生产过程模型，或者通过提供的EXCEL模板直接导入相关数据。BAPS同时建立与MES、WMS、ERP等其他系统的API接口，以获取机器设备、生产订单、物料等数据，打通制造业企业内部的数据孤岛。

　　其次，在确定好相应的生产工序工艺逻辑、资源约束和排程需求规则后，BAPS将基于AI-Planning算法技术，实时给出生产排程计划和预测，并可以进行多策略比对及人工调整。相较于一般APS系统采用的启发式算法（基于人工经验）、遗传算法等，AI-Planning算法有以下特点：

　　可以进行自学习

　　AI-Planning本质上是类似于Alpha-Go采用的深度增强式学习算法。实际建模过程中，工厂的生产过程模型就相当于围棋的下棋规则，只不过不同工厂的规则不同。当规则输入后，AI-Planning会自动生成模拟的排程计划，采用深度学习的评价函数来判断、提升排程效果，这一过程则类似于Alpha-Go自己生成海量围棋对局，通过对局数据进行自学习，而无需输入大量实际的排程数据来训练算法。

　　实时性

　　AI-Planning可以快速应对紧急订单、设备故障等突发情况，迅速重新制定排程计划，帮助企业实现动态最优生产决策。