Vaisala近期于其Vantaa总部新建内部物流中心，以应对持续增长的产能需求。依托Visual Components 3D数字仿真平台，自动化工程团队对整个设施进行了全要素数字化建模，在施工前即完成产线布局验证、工艺流程评估及产能测算。

仿真分析在早期阶段即识别出系统瓶颈，优化了现场作业人员配置，并为物料流转路径及AGV自动导引搬运车部署决策提供了数据支撑。

€10M	投资规模 千万欧元级项目

01数据驱动的数字仿真为千万欧元级物流中心项目降低投资风险

在图纸上规划物流中心是一回事，而验证其在实际投产运行中能够高效运转则完全是另一回事。

Vaisala在其芬兰Vantaa总部投资1000万欧元建设新物流中心，自动化工程团队因此在施工前对整个运营流程进行了仿真验证。依托Visual Components数字仿真平台，团队构建了设施的完整3D数字孪生模型，用于测试、验证并优化设计方案。该虚拟模型及其配套仿真分析直接指导了最终建设方案，确定了产线布局，以真实运行数据改进了工艺流程，并为后续自动化升级与机器人离线编程（OLP）奠定了数据基础。

这一切源于一个简单的空间挑战——以及向上扩建的规划。

02拓展空间，支撑产能爬坡

▲ Vaisala Vantaa总部新物流中心实景

Vaisala是一家全球知名的跨国企业，以气象监测、生命科学及工业测量领域的精密仪器与传感器闻名业界。近年来，其芬兰Vantaa总部产能持续扩张，现有生产空间已趋于饱和。

解决方案？向上扩建。新建一座12米高的物流中心，将原仓库释放用于生产制造。此举使内部物流处理能力翻倍，同时腾出宝贵的生产区域。新物流中心占地2000平方米，核心采用AutoStore自动化立体仓储系统——一种基于立方体网格结构的自动化仓储与检索系统（AS/RS），配备8000个储料箱、10台堆垛机器人和6个拣选端口。该系统是整体产线布局与工艺设计的核心枢纽，物流中心其余设施均围绕其展开构建。

然而，在如此紧凑的空间内集成大量运动设备，Vaisala团队需确保系统能够按设计预期运行：移动机器人能否保持预定节拍？拣选与换包工位是否会出现产能瓶颈？现场作业人员能否在空间内高效流转？这些问题难以通过Excel表格或CAD静态模型得出可靠结论。

为此，高级自动化工程师Lorenzo Riggi提出采用Visual Components构建数字仿真模型。

03从概念设计到数字孪生

▲ 从概念设计到数字孪生

"最初的想法只是仿真移动机器人的运行轨迹。随后演变为——让我们对整个物流中心进行全系统仿真。因此，项目规模远超最初预期。我提议使用Visual Components为新物流中心创建一套'数字孪生'模型。"

—— Lorenzo Riggi，Vaisala高级自动化工程师

他随后决定以3D方式对整个设施进行全要素数字化建模。模型涵盖所有计划部署的设备（拣选台车、输送线、AGV自动导引搬运车、AutoStore拣选端口），并与企业资源计划系统（ERP）的真实工艺数据完成了对接集成。

物流中心的每个环节均在Visual Components中得到了完整呈现——从换包工位到移动机器人车队。更重要的是，该模型具备动态仿真功能：当订单流变化或新的设计参数输入时，模型能够仿真系统在不同工况下的运行表现。Lorenzo与团队定期召开评审会议，评估关键性能指标、调整产线布局方案并验证新思路。

04预判并消除工艺瓶颈

仿真分析在早期阶段即识别出若干优化方向。

换包工位设备稼动率

▲ 换包工位作业人员仿真截图

首先发现的问题出现在换包工位。当团队运行基准仿真模型时，该工位作业人员稼动率高达98%。

"例如，评估作业人员资源在各工序间的分配是否达到最优配置，"Riggi说道。"该工位没有任何缓冲余量来应对短暂延误或人员休息。"

—— Lorenzo Riggi

团队的应对方案是将工作负荷拆分为两个生产班次。此举降低了单班作业强度，并提升了长期运行效率。

解析拣选台车瓶颈

▲ 手动拣选台车作业仿真截图

最具启发性的发现来自对手动拣选台车作业的分析。默认台车可容纳25件物料，在当前订单结构下，装满一辆台车约需44分钟。团队同时希望评估拣选台车是否为合适的长期解决方案。

仿真帮助团队揭示了一项重要优化方向：

✓手动台车单次可配送大量物料，但绝大部分节拍时间消耗在备料装车环节

✓采用移动机器人运送较小批次（根据物料尺寸，5-10箱/次），补货频次更高且响应更敏捷

这一转变将为生产端带来两大核心优势：

✓现场作业人员装配效率提升——因物料补货频次增加

✓车间现场在制品库存降低——减少面积占用，为增设更多制造单元创造条件

鉴于生产现场面积在Vaisala的稀缺性，这一洞察对长期产能规划具有至关重要的战略意义。

05AGV吞吐量与未来可扩展性

▲ 移动机器人吞吐量仿真截图

▲ AutoStore自动化立体仓储系统仿真截图

仿真还评估了移动机器人的吞吐量。就当前配置而言，产能是充足的。然而模型显示，一旦未来引入新的应用场景（如将更多手动工序自动化），现有机器人车队规模可能接近产能上限。这一前瞻性洞察使团队能够提前规划——远在产能成为瓶颈之前。

06加速跨部门协同对齐

▲ 跨部门协同对齐

仿真的最大收益之一体现在沟通协同层面。Lorenzo无需要求管理者或非技术利益相关方审阅复杂的技术报告，只需向他们展示仿真模型即可。

"五分钟的仿真演示，替代了二十分钟的口头说明。"

—— Lorenzo Riggi

仿真使方案审批、思路验证和新成员快速上手变得更加高效。过去需要数天审查的设计变更，如今可在一次会议中完成可视化评审与讨论。仿真已成为连接工程、运营与管理层之间的共同语言。

07立足当下，面向未来

▲ 数字孪生模型——连接当下与未来

仿真的价值并不因物流中心投入全面运行而终止。由于模型具备灵活性且与ERP数据保持实时对接，团队可持续利用其测试未来的各类变更方案。

计划增设一段输送线以替代某道手动工序？仿真验证。不确定不同的订单组合是否会拖慢系统节拍？运行数据测算。数字孪生使团队能够在不干扰实际运营的前提下探索升级方案。

"如今，我拥有物流中心的完整仿真模型及每道工序的运行数据。当新的自动化方案、设备或流程变更被提出时，均可在实施前先于虚拟环境中进行验证。"

—— Lorenzo Riggi

该模型还被应用于作业人员培训。"我们可以在新人进入车间现场之前，向其展示系统的运行方式，"Riggi说道。可视化培训加快了入职速度，同时有助于提升生产安全。

展望未来，团队计划将实时运行数据与仿真结果进行对标分析。通过将系统设计指标与实际运行状况进行比对，团队能够及早识别低效环节，确保系统持续稳定运行。

08变革物流规划范式

▲ 物流规划范式变革

▲ 物流规划范式变革

不再等待投产调试完成后才暴露问题，而是在设施建设前即提前解决。不再依赖冗长的技术报告，而是以动态可视化方式呈现方案。不再基于经验猜测进行争论，而是以真实运行数据测试各种场景。

Lorenzo估计，采用Visual Components规划物流中心自动化的方法，至少节省了一个月的规划周期。同时避免了潜在的设计返工，帮助团队更快速、更科学地做出决策。

"我的职责是实施新的自动化方案。现在这一切更加高效了。我已经有了数据，我已经有了模型。我可以构建方案、测试方案、然后展示方案。Visual Components满足了我的全部需求。"

—— Lorenzo Riggi，Vaisala高级自动化工程师