從硬件到算法：KASTO如何以數字智能重塑重載物流全價值鏈

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本文重點分享德國KASTO在重載物流數智化技術與解決方案領域的探索，系統闡述KASTO如何通過智能倉儲管理系統、智能分揀機器人、排序塔、能源回收系統、立體庫系統等一系列智能解決方案，將重載物流的各個環節無縫銜接，實現從原材料入庫到成品出庫的全流程無人化、柔性化與綠色化運營。文章旨在揭示，重載物流的未來競爭力，將日益取決于企業是否具備將物理系統與數字智能深度融合，并構建一個自適應、可持續的物流生態系統能力。

作者：卡斯托機械設備系統（太倉）有限公司

當前，中國重工業物流的數智化轉型已經進入深水區，正在面臨從“單一環節自動化”向“全流程系統協同”的關鍵跨越。然而，傳統的自動化改造往往局限于硬件層面的簡單連接，導致立體庫、物料搬運設備、加工設備各自為政，相互之間形成“數據孤島”，調度僵化，無法響應動態的生產訂單和工藝變化，也無法有效支撐能效優化與碳減排目標的實現。

在此背景下，如何通過軟硬件深度融合，構建高效、自適應的物流生態系統，成為行業轉型升級的核心議題。作為鋸切與倉儲技術領域專家，KASTO成立于1844年，總部位于德國阿赫恩，憑借180余年的歷史積淀與170余項專利技術，已發展成為該領域的市場領導者。KASTO不僅是行業內唯一同時提供弓鋸、帶鋸與圓鋸三種工藝的制造商，更擁有從車間手動設備到全自動高架蜂窩倉儲系統的全系列產品線，在全球范圍內交付了超14萬臺鋸切設備及2200多套倉儲系統。

KASTOsort tower

依托KASTO太倉公司自2018年以來的本地化深耕，企業將這一涵蓋“存儲、搬運、鋸切、分揀”的一站式體系引入中國。面對行業痛點，KASTO帶來的不僅僅是多樣化的重載立體庫與高性能鋸床等硬件，更引入以算法和數據為核心的系統集成理念。其構建的以KASTOlogic數字平臺為核心的解決方案體系，將物料的智能識別、自適應加工、機器人分揀以及能源管理等環節都轉化為可感知、可分析、可優化的數據節點，并通過算法實現全局協同，有效推動重載物流從“機械自動化”向“算法驅動”的智能化階段邁進。

核心突破：智能技術集群賦能關鍵物流節點

針對重工業物料重、規格雜、流程長的特點，智能化的首要任務是通過技術集群突破傳統場景中的痛點。

1.智能識別與無序抓取

在傳統的重型棒材存儲環節，從雜亂堆放的貨箱中分揀出單根重型棒材高度依賴人工，不僅效率低、危險性高，而且無法適應小批量、多品種的柔性訂單需求。

對此，KASTO推出基于3D視覺技術的智能分揀系統——KASTOpick bar。該系統通過3D傳感器掃描整個貨箱，生成點云數據。其核心算法能自動分析所有棒材的可能抓取點，并進行實時碰撞檢測，為機器人規劃出最優的無碰撞抓取路徑。這意味著，即使貨箱內物料堆放無序，系統也能像人手一樣智能地識別并抓取目標物料，單根棒材處理重量可達500公斤以上。這一技術實現了從“整箱搬運”到“單根精準揀選”的躍升，為小批量、多品種的柔性訂單配送（如鋼材貿易中心）提供了全自動、無人化的解決方案，是連接自動化倉儲與下游加工設備的關鍵橋梁。

KASTOcenter + KASTOsort

2.加工后智能分揀與緩存

針對加工后的工件需要按訂單分揀、暫存和包裝的難題，傳統方式往往依賴人工或占地面積巨大的旋轉料架，效率瓶頸明顯。

對此，KASTO推出高度集成的“排序塔”——KASTOsort tower，該系統將KASTO鋸床、KASTOsort機器人，與緊湊的KASTO塔式存儲系統結合。鋸切后的工件由機器人按訂單分揀，并自動存入垂直排列的存儲格口中。整個系統占地僅約11平方米，可實現加工與分揀環節的緊湊型閉環，支持7×24小時無人化生產，生產可以完全不依賴人工干預持續進行，成品訂單在塔內自動緩存，可由AGV或人工在方便時取走，為真正的“黑燈工廠”提供了關鍵模塊。

3.全流程數字大腦

面對信息孤島、庫存不準、生產與物流計劃脫節、依賴人工經驗調度等問題，單純的WMS系統已無法滿足需求。對此，KASTO推出全流程數字化大腦——KASTOlogic，這是一個模塊化的智能物流指揮平臺，其集成的KASTOoptisaw模塊，運用先進算法對直線和斜切訂單進行優化排樣，最大化材料利用率，減少余料。KASTOlogic mobile app則實現了移動化、無紙化作業。該平臺通過接口與客戶ERP及各類加工設備連接，實現從訂單到生產的無縫數據流，將倉儲管理從“記錄位置”升級為“優化整個價值流”，讓系統具備自適應和學習能力。

4.能源回收系統

重型物流設備啟停頻繁，制動能量以熱量形式浪費，系統能耗居高不下。對此，KASTO推出能源回收系統——KASTOenergysave，該系統通過回收制動時的再生電能，可節約高達40%的能耗，峰值功率需求降低50%，將物流系統從“能耗單元”轉變為“能源調節單元”，直接響應國家“雙碳”目標的戰略需求。

硬件基石：覆蓋全場景的模塊化重載立庫體系

為了能夠精準匹配從經濟型半自動化到全自動高密度存儲的各種復雜需求，實現“一地一策”的定制化，KASTO打造了多樣化的重載立體庫系統。

1.經濟入門與靈活擴展場景

對于場地空間緊張或無需獨立廠房的工況，緊湊型塔式倉儲系統是典型代表。對此，德國KASTO推出塔式倉儲系統——UNITOWER，適用于棒材、型材、托盤和貨箱。其自支撐建筑結構設計可加裝墻板和屋頂，適合場地受限或戶外部署。通過單塔或雙塔設計，高度可達24米，具備優異的擴展靈活性。

KASTOunitop

2.高效率與高柔性場景

在對存取速度和廠房兼容性要求較高的場景中，通常采用頂部行走式起重機系統。對此，德國KASTO推出高空倉儲系統——UNITOP，該系統的運行起重機運行于貨架頂部，結構緊湊，存取速度快，可作為高效揀選系統。支持自支撐建筑，高度可達25米，能“穿透”屋頂建造，直接對接現有廠房，是低成本擴容的優選。此外，對于追求高性價比的“物料到人”作業，蜂窩式倉儲系統——UNIGRIP在15米高度及3噸負載范圍內，配合隨機存取算法，可實現高性能的存儲與訂單履行。

3.大規模、高流量、高密度場景

針對鋼鐵服務中心等海量物料、高吞吐量的極端工況，KASTO推出蜂窩倉儲系統——UNICOMPACT，通過雙料箱牽引裝置和隨機存取料箱原則，極大提升空間利用率。系統高度可達26米，單箱負載達8噸，能滿足鋼鐵服務中心等海物流場景下對極致存儲密度與重載作業剛性的雙重技術要求。

系統進化：從靜態倉儲到動態、自適應的智能料流網絡

傳統重載立庫往往被設計為固定的存儲設施，其功能局限于“存”與“取”，邏輯相對靜態。KASTO的智能解決方案集群推動著立體庫系統本身發生根本性進化：從一個被動的存儲容器，轉變為一個能夠感知環境、動態響應并持續優化內部物流的動態智能節點。

KASTOunitower

1.倉儲邏輯進化：從“固定貨位”到“動態隨機存取”

在傳統的固定貨位管理模式下，空間利用不均衡，且熱門物料存取路徑容易產生沖突，導致系統吞吐量受限于最慢環節。

KASTO通過引入基于KASTOlogic的“隨機存取原則”算法，系統不再為物料分配固定貨位。算法會根據物料的尺寸、重量、出入庫頻率以及實時貨架空間狀態，動態計算并分配最優存儲位置。這使得倉儲空間利用率持續保持在高位，同時通過智能路徑規劃，減少堆垛機或龍門吊的行程沖突與等待時間，全面提升系統吞吐能力。

2.協作模式進化：從“獨立孤島”到“網絡化協作”

傳統立庫系統的容量和吞吐能力在建設時即被固定，難以適應業務增長或生產模式變化。

KASTO模塊化設計的立庫（如UNITOWER、UNICOMPACT）本身就支持從單塔到雙塔、從低層到高層的靈活擴展。更重要的是，通過KASTOlogic平臺的統一調度，多個物理上獨立的立庫單元可以被虛擬化為一個統一的存儲資源池。系統能夠跨庫區協調任務，實現負載均衡。例如，當某個立庫的出入庫工作站繁忙時，任務可被智能調度至其他空閑庫區的工作站執行，實現系統級的柔性抗波動能力。

3.決策機制進化：從“經驗調度”到“算法優化”

過去，物料出庫順序、余料回庫策略、設備維護計劃等多依賴人工經驗，難以實現全局最優。而在KASTO的算法驅動的智能體系中，KASTOlogic中的高級算法能夠持續學習并優化。例如，在出庫策略上，系統可結合生產訂單優先級、物料齊套性，以及后續工序的忙閑狀態，動態優化出庫序列，減少生產線待料時間；在庫存結構優化上，系統可自動分析物料周轉數據，將低周轉率的物料移至存儲密度更高但存取稍慢的區域，將高周轉率物料放置在最佳存取位置，使庫存結構自適應業務變化；在設備維護上，基于對電機電流、振動、啟停次數等設備運行數據的持續監測與分析，算法能夠預測關鍵部件的潛在故障，在計劃性停機期間提前維護，避免非計劃停機對連續生產造成的沖擊。

KASTOuniline

對中國市場的啟示與未來展望

對于正處在高端化、綠色化轉型關鍵階段的中國重工業企業而言，KASTO的完整實踐路徑提供了兼具戰略指導與戰術落地的深刻啟示：

1.頂層規劃先行，系統集成能力是成敗關鍵

數智化物流的本質是流程再造與價值重塑，而非單點設備的簡單疊加。企業應在規劃階段就明確數據流與物料流的協同架構，選擇具備整體規劃能力與開放平臺基因的合作伙伴，避免陷入“自動化孤島”與“供應商鎖定”的雙重困境。

KASTOunicompact + KASTOcenter 集成

2.投資重心從“硬裝備”轉向“軟智慧”

未來的競爭差異，將越來越多地沉淀于軟件算法與數據資產。企業應關注解決方案是否具備持續進化能力，能否將實時運營數據轉化為優化策略，從而在效率、彈性與成本之間獲得動態最優解。

3.以全生命周期視角重構投資回報模型

評估系統價值時，必須從初始采購成本轉向總擁有成本（TCO） 分析，并主動量化節能降耗、碳減排、空間節約、人力優化等綠色與運營效益。

4.構建人機協同的新型運營體系

自動化并非取代人力，而是將人從重復、高危勞動中釋放，轉向更高價值的監控、調度、優化與異常處理。因此，供應商能否提供體系化的知識轉移、持續培訓與敏捷遠程支持，是保障系統長期穩定運行、實現人才結構升級的重要依托。

未來展望：邁向可持續、自學習的物流生態系統

隨著工業互聯網、數字孿生與人工智能技術的深度融合，重載物流系統正從“自動化”走向“自主化”。KASTO已展現出將物流系統打造為可感知、可決策、可進化的工廠智慧節點的能力。對于中國企業而言，抓住這一輪技術融合與范式變革的機遇，不僅能夠提升自身競爭力，更可在全球產業鏈向綠色、韌性、智能化演進的過程中，占據有利生態位，實現從“制造大國”到“智造強國”的跨越。

結語

KASTO的智能解決方案勾勒出重載物流的未來圖景：一個深度融合虛擬與現實、兼顧效率與可持續、強調人機協作的工業5.0范式。在這個體系中，物流成為驅動制造企業實現資源高效利用和零碳運營的主動引擎。對于中國制造業而言，擁抱這一變革意味著不僅引進先進硬件，更要構建駕馭數據與算法的“軟實力”，從而在全球產業鏈重塑中，建立以智能、綠色、韌性為核心的新型競爭力。

專題目錄

主持人/本刊記者 王玉 江宏

• 從硬件到算法：KASTO如何以數字智能重塑重載物流全價值鏈（卡斯托機械設備系統（太倉）有限公司）

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編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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