數字化下智慧供應鏈 “人機共舞”實踐成果探討

數字化下智慧供應鏈 “人機共舞”實踐成果探討

前言：隨著信息與科技的高速發展，傳統的物流正在向智慧物流方向轉變，各種物流的新理念、新科技、新嘗試正不斷的涌現與發展。與傳統的物流相比，智慧物流是一個新興產業，是物流業發展的必然結果。

大數據與人工智能的出現，為物流發展提供了新動力與新方向。為順應歷史潮流，符合現代物流業發展的自動化、網絡化、可視化、實時化跟蹤和智能監控的發展新趨勢，專注于供應鏈領域人工智能、大數據系統研發和為客戶提供端到端一站式供應鏈服務的科捷物流“人機共舞方案”，是國內第一個“車到人”AGV揀選方案，實施了業界首例懸掛式AGV系統，極大的提高了揀選與存儲效率，并率先將AGV應用到B2B/B2C混合業務場景中，很多應用案例都為行業內首創，為智慧物流的人工智能應用與大數據研究，提供了很好的探索和學習方向。

01. 物流概念的產生與發展

作為一種社會經濟運動的形態，物流早在人類社會出現商品交換行為時就已經出現，其歷史已有數千年之久。而中國是世界上最早建立有組織的傳遞信息系統的國家之一，最遠可追溯至距今3000多年的商朝，從殷墟出土的甲骨文中便有與傳遞信息相關的記錄。隨著經濟的發展，物流的重要性越來越多地被人們所認識。所謂物流是指物質實體從供給者向需求者的物理性移動，它既包含了空間的位移，又包含了時間的延續，可以是宏觀的流動，也可以是同一地域、同一環境中的微觀運動。

現代物流的核心在于有機整合了物流過程中的生產、銷售、包裝、裝卸、運輸、存儲及配送等信息，以達到對各類資源的高效利用。并且在充分有效地組合各項物流活動的基礎上，形成了以客戶為本的服務宗旨，從源頭上節約了企業成本，提高了流通效率，增加了效益。

而智慧物流與信息技術密不可分。隨著移動互聯網時代的到來，云計算、大數據、物聯網、物流自動化及人工智能技術不斷成熟，更加智能化、智慧化的物流正逐漸進入人們的視野，物流互聯網時代即將到來，引發新一輪的產業變革。

從傳統物流實現轉型升級的角度來看，智慧物流已經成為一種不容忽視的趨勢，探索未來我國智慧物流的發展趨勢及具體的改進提升策略，尤為重要。

02. 物流管理的突破：大數據時代的來臨

物流管理以系統論、信息論和控制論為基礎，指在社會生產過程中，根據物質實體流動規律，運用管理的基本原則和方法，對物流活動進行規劃、組織、指導、協調、控制和監督，以協調各種物流活動，降低物流成本，提高物流效率與經濟效益。物流管理的發展經歷了分銷管理、物流管理和供應鏈管理三個階段。第二次世界大戰后，戰時的軍用物資裝備儲運方式和技術逐步應用于其他行業，形成了初步的物流管理。當時的物流管理主要指的是分銷部分，包括如何維持盡可能低的庫存量，如何將產品快速高效地送至客戶手中等。在此階段，物流管理的重點集中在產品生產完成后的分銷過程中，主要是按客戶的要求將產品運送至指定的地點，并對運輸環節進行資源的優化。

如今，大數據正在與各行業融合發展，包括教育、醫療、制造業、零售行業等，影響著人們生活的方方面面。例如，可以利用大數據來記錄學生表現的變化，進而有針對性地設計教學形式；大數據有助于臨床事故檢測、個性化治療、遠程醫療以及臨床科研的實現；大數據可以幫助制造業更好地預測產品需求，更好地滿足用戶需求，以及實現供應鏈的優化；大數據可以幫助零售業提升客戶洞察，開展精準營銷和實現商品優化。同樣，大數據對物流管理也有著極其重要的作用。

物流大數據是指運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝，以及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。利用大數據分析得到的結果可以優化運輸與配送效率、降低物流成本，最終更好地服務于客戶。物流大數據將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有機結合，形成了一個巨大的即時信息平臺，最終實現物流的快速化、高效化、經濟化。



基于大數據的物流管理平臺KingKooData

KingKooData是科捷依托十余年服務諸多行業的管理經驗，結合大數據與智能算法的應用，基于神州金庫云信息系統自主研發的供應鏈大數據應用平臺。KingKooData通過對數據的整合、分析及挖掘，實現了用戶畫像分析、商品管理分析、倉儲管理分析、運輸管理分析、財務管理分析、指揮監控等，極大地提升了供應鏈管理能力。相比于傳統的物流管理，KingKooData具有極大的優勢：

1.KingKooData能夠進行全鏈條數據分析，對訂單的接單、倉儲、運輸、核算等各環節進行全鏈條監控，實時掌握貨物的具體流向，并在產生問題時能夠快速追溯問題節點，大大提升了客戶體驗。

2.KingKooData具有豐富的物流報表庫，涵蓋供應鏈各節點下不同維度的業務分析報表，合計100余個，滿足業務各類報表需求，大大提升了報表制作效率。

3.KingKooData能夠對重點數據進行模擬預測，運用人工智能算法模擬預測重點業務下各SKU銷量，指導分倉、選址及庫存分布，使倉庫分布更加合理，提升配送效率，間接降低物流成本，提高企業經濟效益。

4.KingKooData包含數據微信助手，能夠通過微信端實時互動查詢關鍵數據信息，具有異常信息預警推送功能，可以輔助決策，即使出門在外也能夠輕松查詢重要信息。

在未來，科捷物流將實現數據應用平臺化，全力打造共享型供應鏈價值網絡，實現智能定價的模擬、智能采購的建議、智能倉儲的布局、智能倉位的規劃、智能運配的調度、智能在途的監控、智能供應商的管理、智能承運商的考核，隨時隨地進行終端人機對話，關鍵信息主動推送，為用戶提供供應鏈管理和決策支持。

03. 物流自動化的變革：人機共舞打造智慧物流

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

對于物流業來說，人工智能技術的應用主要包括智能搜索、推理規劃、機器視覺、智能倉儲機器人等。

科捷的AGV研發

在工業4.0時代，智能化最重要的一個主題就是加大對智能機器人的使用，以機器代替人。作為物流機器人的AGV漸漸變得越來越重要。目前科捷也追隨時代的腳步，緊鑼密鼓地加入AGV的研發大軍中。

AGV的研發是一個復雜的過程。首先，要以實現其功能為重點，即達到AGV按路線導引、準確定位、智能自動輸送；AGV自動調度系統將AGV系統與MES、WMS緊密連接，實現物料的自動追蹤；具備完善的智能故障診斷能力，出現問題能準確及時地反饋；不同子系統之間無縫對接。其次，設備要有足夠的可靠性，如電池壽命達標，多次循環后機械磨損達標，按鍵不失靈，線路無老化無松動，避障性能良好等。最后也是最重要的，即設備成本問題。如今，AGV技術已經趨于成熟，AGV制造商多如繁星，在具有同樣功能的前提下，只有降低成本，抓住價格優勢，才能抓住市場。

科捷的多模式合并研究與應用

對于AGV的“貨到人”與“車到人”兩種模式，科捷在擁有了較為成熟的使用經驗后，嘗試將這兩者合并，各模式完全共用一批AGV，采用智能調度算法，保證所有業務都能夠擁有足夠數量的AGV維持業務的正常運轉，以應對越來越多樣化的業務場景，在智能物流的道路上不斷探索。而科捷廣州迅裕倉為新模式的研究與應用提供了一個優良的平臺。

在合理的布局規劃、業務模式及強有力的技術支持下，本方案創新地將多種揀選模式融合，使得多業務自動化成為可能，也為未來的智能物流提供了新的方向，能夠更好地適應規模愈加巨大化的各種業務與挑戰。

人機共舞1.0落地科捷武清旗艦倉

隨著人工智能技術的發展，物流倉儲行業也在發生翻天覆地的變化，正在從勞動密集型向高科技型轉變。機器人智能倉儲系統不僅可以高效率地完成高強度的揀選工作，而且讓原本枯燥的工作平添了許多樂趣。

位于天津武清的科捷智慧旗艦倉通過使用基于倉儲機器人的智能倉儲系統，實現了收貨入庫、貨物上架、補貨下架、補貨上架、制單合單、訂單分揀、復核、質檢包裝、交接出貨一體化運作，大幅節約了人力，提高了倉儲管理效率，為智能倉儲系統的升級做出了榜樣，并且先試先行取得了創新成果。

寬敞的機器人分揀操作區域人車分流，工作流程類似于田野中的播種操作。發車區工作人員將工作任務分配至機器人，機器人搬出貨架按照科學規劃的路線行進至貨物儲存點。貨物儲存點分揀工人通過電子顯示屏顯示的商品明細將貨物分揀后放在機器人的貨架上，機器人再將貨物轉移到“播種墻”，工作人員從機器人的貨架上取貨進行商品標簽掃描確認后，將貨物放在“播種墻”的貨籃里。每個貨籃便是一個買家。下一步，將打包好的貨物分配到快遞環節，通過快遞公司送到貨物主人的手中。整個過程，機器人自動做到了路線優化，通過傳感器避免了交通擁堵或者碰撞。

人機共舞方案在短短幾個月內投入運營，并且運營效果非常顯著：節省了40%的人力、50%的倉儲占地面積，日發貨效率提升了一倍以上。從雙十一開始，機器人運行的穩定及成效都非常好。所以在雙十二前夕，原來的單區揀選調整為跨區揀選，增加了25%的商品品類，并增加了三分之一的揀選區域。合理布局，調度進一步優化，實現了效率的進一步提升，使流程更加順暢，這也更進一步驗證了方案的先進性和與業務的完美融合。

人機共舞方案的設計，完成了多種人機交互配合的方案：實現了高效能和高彈性的功能設計，推進了倉儲自動化領域內應用智能倉儲機器人進行散件分揀創新模式的信息化和自動化的發展。

與傳統的倉儲自動化系統相比，機器人智能倉儲系統更加靈活，更具柔性和靈活性。該系統可以針對客戶的倉儲特性及商品特性進行定制化設計，并且可以多種方案相結合定制靈活的揀選策略，并不只是單一的“貨到人”方案或是“車到人”方案。如此一來，物流作業效率得到大大提升。特別是在促銷日等訂單高峰期，這種靈活的揀選策略可以非常好地緩解揀貨壓力，真正解決物流倉儲的痛點。

面向電商倉儲的機器人智能倉儲系統可與倉儲運營商的WMS系統無縫對接，實現訂單的高效準確揀選和快速響應。相比傳統人工倉儲，可減少60%-70%的揀貨人力，人均揀貨效率提高2-3倍。

人機共舞2.0：懸掛式機器人系統的研發與應用

在當前物流自動化的大潮中，類Kiva機器人模式大行其道，成為最受歡迎的自動化設備之一。但是，使用類Kiva機器人，無論是采用“貨到人”還是“車到人”模式，設備基本僅能在地面行走，整套系統只能利用一層的空間。而當前新建庫房高度往往都在10m及以上，因此類Kiva機器人模式下的庫房空間利用率較為低下。在此背景下，科捷根據自身經驗，考慮到未來長期的電商物流業務需求，經過仔細思考與研究，嘗試使用BotHive新一代集群機器人“貨到人”多層自動化揀選技術，作為人機共舞2.0應用方案予以探索研發。


人機共舞3.0：“貨到人”高密度存儲的設計與應用

中國電商的發展給物流行業帶來了廣闊的市場和巨大的挑戰，2012年，亞馬遜收購Kiva Systems公司的機器人項目，在倉庫中利用機器人“貨到人”揀選完成海量訂單的揀選工作，人工只需在工作站處等待，由機器人完成智能搬運。隨后國際上也掀起一股電商倉儲搬運機器人應用的熱潮。新科技的應用為傳統物流行業帶來了新的春天，且在新物流生態下，新科技的應用，也成為物流企業從傳統物流轉型為智慧物流的關鍵評判標準之一。

1.項目背景。一般的倉儲機器人方案采用兩排貨架一條通道，機器人通道過多，占據了寶貴的倉儲面積，致使倉儲效率降低，且同一機器人區域為一種業務模式。為了進一步改進倉儲機器人為倉儲物流的服務效能，科捷對自己運營的重慶某項目進行了規劃設計。之前，科捷重慶倉是集B2B和B2C兩種業務模式共存的倉庫，是傳統模式的人工倉，分為兩個團隊分別進行操作。原來人工操作模式存在B2C業務揀選復雜、效率低和倉容不足易爆倉等問題。因此，為了改善倉庫運營狀態，提高倉庫存儲率，減少人力成本，提高企業競爭力，項目組在科捷武清倉人機共舞1.0及平谷倉人機共舞2.0自動化方案的基礎上進行優化改進，提出適用于B2B和B2C共用場景的人機共舞3.0定制化智能自動化方案。

2.方案布局。經過前期項目調研，該倉為B2B終端業務及B2C手機業務并存，分為兩撥人員分別進行處理，且目前均為托盤地堆模式，處于爆倉狀態。改為高密度存儲機器人方案后，兩個業務流程統一，并將其分為兩個物理分區，但均為“貨到人”模式，兩區AGV復用完成該區域的貨架搬運。其中，B2B業務使用單層貨架，B2C業務使用五層貨架。人員管理規范化，人只需在工作臺區域（收貨的叉車司機在月臺）即可。

AGV通常用在B2C業務中，處理客單件中等、SKU多、揀選難度大的業務。且通常的“貨到人”是采用“2+1”模式（兩排貨架一條通道），為了提高倉儲效率，此次方案采用“4+1”模式，其存儲效率提高了近12%。 

04. 結語

過往，物流業往往是應用高新技術和裝備最晚的行業，如今，由于電商物流的市場競爭激烈，加上資本助力，最新的科技成果開始密集在物流業落地。人工智能、大數據、云計算和區塊鏈等紛紛在物流業找到了應用切入點。

場景和技術能力將是未來物流企業競爭力的兩大核心要素。場景，就是必須要有真實服務客戶的供應鏈場景，否則一切技術的優化和提升就只能是空中樓閣，只有通過服務才會更了解客戶的行業特性和大數據產生的價值。技術能力，傳統物流服務商大多只有場景，沒有技術，WMS軟件都是購買第三方軟件公司提供的系統，這樣對流程的改造、理解、應用不可能很深入。而很多技術性公司有系統，但是缺乏服務客戶的場景，讓數據成為無本之源，也談不上優化和提升，所以，既有場景又有技術的智慧物流公司未來最有價值。

未來的物流服務將會適應多元化場景，不僅實現生活場景的覆蓋，還要為消費者提供更好的服務體驗，原來講求固定批次、數量大的物流模式將會徹底改變。未來供應鏈上的物流頻次將會增加，每批次數量將會減少，這需要物流行業建立起一套靈活的系統應對。實現這樣“隨處隨享”“所見即得”的物流體驗并不是幻想，這需要技術升級的驅動，人工智能、大數據、云計算、機器人等技術的突破性發展和規?；瘧?，將會帶來物流布局和運營的跨越式發展。

基于遍布全國延伸海外的供應鏈倉配網絡，未來將依托自主知識產權的物流管理系統和供應鏈大數據應用平臺KingKooData，以及融合人工智能和物聯網（AIOT）等智能科技的物流系統綜合解決方案，神州控股科捷集團能夠建立中國最大社會化倉儲服務生態網，為客戶提供供應鏈全鏈條一體化服務；依托供應鏈服務場景，通過與集團數據中臺實現數據和算法共享，能夠打造供應鏈全鏈條軟件產品；同時，通過深化人工智能和物聯網（AIoT）等智能科技應用，作為數據采集來源，能夠結合系統提升客戶體驗和服務粘性，形成良性循環。

文章來源：《數字經濟》雜志