文丨張齊齊 編輯丨秦麗

加快新一代資訊科技和物流的深度融合，促使物流從勞動密集型向技術密集型轉變，成為物流產業升級的新機會。12月10日下午，“2020中國數字化年會線上專題論壇”之【數字物流論壇】，以“科技創新賦能物流端到端智慧化升級”為主題，在雲端圓滿舉行。

倉庫機器人技術如今已日益盛行，人們也一直在討論機器人的效能和速度多麼接近人類水平，機器人能否完成一些普通任務。例如，往傳送帶上搬箱子的機器人，它的速度是人類平均操作速度的三分之二，用到了雙手和身體，採用步進式，所以是動力學、穩定性、移動操縱和移動感知的一個典範。波士頓動力公司是波士頓一家極其創新的機器人公司，設計出了各種新型機器人，大家可能已經有所瞭解。但是，這並不是倉庫機器人技術目前的狀況。

3個C促進倉儲運營趨向自動化

第一個C是Control（控制），意味著更完善地控制流程、減少錯誤數量、確保準確性、能夠跟蹤和回溯流程等等。

第二個C是Compact（緊湊），意味著空間緊湊。在許多方面，空間都十分昂貴，包括土地和建築物。為了減少倉庫所需的面積，需要透過機器人技術實現緊湊設計，以便在更小的佔地面積上運營，從而降低成本。

第三個C是Cost（成本），例如勞動力成本，倉庫很難找到所需的勞動力。如果能夠充分實現自動化，勞動力問題就能得到解決，而且可以全天候運作，無需支付更高的勞動力成本。同時還有助於改善人體工程學和安全性，減少產品損壞。

全自動化倉庫食品零售的運轉案例

完全自動化的倉庫是否真的存在？雷內·阿科斯塔教授的回答是肯定的。世界各地的全機器人倉庫數量正在日益增長。例如，全世界首個自動化倉庫之一，位於德國；挪威的全自動化食品零售店COOP；荷蘭最大的日用雜貨零售商AH；還有位於京東的全自動化倉庫，至少有部分流程已經完全機器人化。那麼，全自動化倉庫究竟如何運作？

以一家全自動化倉庫食品零售商的運作流程為例。首先，貨車為倉庫運送來自供應商的新庫存，以便為商店供貨。貨車到了卸貨區，貨車司機卸貨，完全由自己在貨車上操作。司機將商品放到貨板上，然後將貨板放上傳送帶。一切操作均由供應商僱傭的司機完成，無需零售企業自行操作。接著，系統檢查貨板，進行掃描和測量，如果預先送貨通知、貨板已知、數量已知、堆疊正確、包裝等一切正常，則驗收貨板上的商品。否則將會拒收，司機可以將貨物運回去。

驗收後，傳送帶將貨物運送到ASR系統，即自動化倉儲與揀貨系統。對於傳統的單元貨載自動化系統，起重機會提升起貨板，將其儲存在貨架上。貨物繼續儲存，直至需要補貨為止。一段時間後，起重機將貨板運輸到傳送帶上，自動拆包，裝入箱內。這就是堆疊環節，一切工作由機器人完成。

接下來，箱子進入AVSR系統，即自動化車輛倉儲與揀貨系統。貨板上的每一個箱都操作完畢。一段時間後，可能會收到來自某個商店的訂單，需要對訂單進行揀貨。訂單內所需的所有箱子由系統內的穿梭車自動化揀貨。根據商店佈局排序，每個商店都有自己的序列，按順序將箱子堆疊到貨板或倉儲籠中。因此，機器人可以根據商店的特定序列，將混合貨板或混合倉儲籠堆疊起來。

完成後，貨板或倉儲籠移動到另一個ASR自動倉儲與揀貨系統中。這個系統包含裝好的貨板或倉儲籠，等待來自商店的貨車提貨，之後可以根據貨車的特定路線，按照正確的順序卸貨。這就是過去15年中發生的重大革命，即混裝貨板或倉儲籠堆疊，也正因為如此，貨物進庫到出庫的整個流程，有可能實現完全自動化。

全機器人倉庫具備一些優勢，透過ASR系統機器自動堆疊倉儲籠，堆疊質量很高，效能高於人工堆疊，同時還能減少倉儲籠的數量。但同時也存在一些缺點，例如成本高昂，回收期極長。因此，並不是每一家企業都有能力自行建造全機器人倉庫，這往往回報極低。AVSR系統能夠儲存單個箱子，然後使用各類穿梭車和升降機進行揀貨。目前，這類系統有大量供應商。例如水平移動系統採用工業化貨架，包括穿梭車和行駛通道，以便揀貨。然後將貨物放在升降機上，送往提貨站，便於從那裡提取商品。但穿梭車不會垂直移動，只會在軌道通道上移動。

OPEX 的Perfect Pick系統：可同時水平和垂直移動的新型系統

在OPEX 的Perfect Pick系統中，車輛沿著通道行駛，還能上下穿行，再回到某個提貨站。法國供應商Exotec的系統也採用類似的運作模式，車輛在軌道下方穿行，在貨架之間移動，然後回到貨架外的提貨站。它們是自由活動的機器人，在貨架內則類似於穿梭車。十分著名的網格倉儲系統，可以在網格頂部行駛。每個格子都可以揀貨，因此可以從貨堆中提起某個貨包，然後送往揀貨站。這些是最近10-20年極為盛行的AVS/R系統。尤其是線上零售倉庫、電子商務倉庫經常使用這類系統。

以往，企業認為Perfect Pick系統遙不可及，而Perfect Pick系統提供了貨到人自動化的充分可行性。Perfect Pick一鍵式技術的核心是專利人工智慧機器人，即能夠在內部沿著路線行駛的智慧無線車輛，根據倉儲記錄揀取庫存貨包或托盤，然後直接送往一體化工作站以便轉運或提貨。人工智慧機器人可在通道內靈活觸及各種庫存，幾分鐘即可進出系統，大幅度提高吞吐量。

傳統的AVS/R系統和Perfect Pick系統，哪種更有效？

是傳統的只能使用穿梭車水平移動、使用升降機垂直運輸的AVS/R系統更有效，還是車輛不僅可以行駛、還能上下移動的Perfect Pick系統更有效？為解決這個問題，必須最佳化兩種系統，即為AVS/R系統選擇適當的穿梭車數量、適當的通道長度和高度以及符合特定的系統型別；將PerfectPick系統最佳化到必要的特定倉儲容量和吞吐量。

雷內·阿科斯塔教授帶領團隊建立模型。這個例子中要求倉儲10,000個貨包。其中包含一些引數，例如機器人的成本、倉儲貨位的成本、每平方米土地的成本等等。限制因素為系統每小時需要揀貨300次，然後調整高度、長度和寬度的比率、機器人數量、A型和B型貨包的佔比等，以便最佳化成本。最終計算出年度總成本，將經典的AVS/R系統與Perfect Pick系統進行比較。接著選擇特定的ABC曲線。在需求曲線上可以看到，只有約10%的產品佔據80%的揀貨，曲線極其陡峭。

AMR系統，即自動化移動機器人，也稱協作式機器人，用於揀貨支援

AMR系統有多種不同版本，包括由協作式機器人跟隨人類、引導人類或者與多人配合的模式。同時，AMR系統也分為小型系統和大型系統，用於揀貨。有些系統甚至可以載人，員工可以靈活乘坐和下車。AMR系統如何運作？

以美國公司LocusBots設計的其中一種系統為例。在倉庫間裡，所有揀貨員都在一個區域內工作，一名揀貨員可以使用多個機器人，一個機器人也可以配合多名揀貨員，機器人等待揀貨員下令。揀貨員和機器人在同一區域內工作，共同揀貨。假設一個機器人配合一名揀貨員完成一份完整訂單的揀貨，回到停放處，然後揀貨員開始使用另一個機器人。可以採用整體式倉庫，也可以劃分為圓形區域。如果不劃分區域，則意味著由機器人完成完整訂單的揀貨，揀貨員留在自身所在區域內。當這名揀貨員完成揀貨後，機器人駛往下一個區域，繼續配合下一個揀貨員工作。

顯然，如果訂單內容較多，揀貨員必須四處走動，平行式揀貨更有效；如果訂單內容較少，分割槽式揀貨更有效。而既有來自門店的大型訂單，也有來自電子商務的小型訂單時，實現分割槽式和平行式揀貨之間動態切換，更能提高揀貨效能。機器人得到指令，駛向下一個區域，可以輕鬆地將這種運作方式納入操控軟體中，從而創建出排隊網路模型。根據模型得出結論，可以根據收到的訂單，動態切換分割槽式和平行揀貨。如果收到混合訂單，那麼與只採用兩種策略之一相比，可節約大約40%的成本。因此升級將會帶來效益。

促進定向型員工和預防定向型員工與自動化移動機器人協作時，產生不同的效能

在AMR系統倉庫中，機器人無法獨立運作，必須與人配合。經實驗發現，效能不僅取決於員工如何控制機器人，還在於員工的性格特點。

雷內·阿科斯塔教授團隊開展一些實驗。實驗中60名參與者在兩種揀貨情境下，每人工作2.5小時，使用多種工作方式。第一個情境中，參與者佩戴腕帶式終端，顯示揀貨員需要執行的任務、需要揀貨的商品，而機器人跟隨揀貨員；第二個情境中，由機器人引導揀貨員，機器人上的顯示屏告知揀貨員需要揀貨的商品，揀貨員只需在相應地點停留即可。可以看到，揀貨員的態度存在差異，他似乎對這種工作方式不太感興趣，對必須配合機器人工作有些敏感。

將注意力放到一項行為學構念上，即調節定向，可以發現兩種行為之間的差異。一種稱為促進定向，促進定向型人努力實現目標，為此竭盡全力。這不同於預防定向，後者試圖避免可能阻礙其實現目標的負面環境，從而努力實現目標。我們發現促進定向型人如果由機器人加以引導，就會降低績效。機器人保持相同速度，其他一切條件都相同，唯一的差別在於機器人在前，而這類人立即會降低績效。

對於工作相關的控制軌跡，被動型人如果由機器人加以引導，也會降低績效。這類人在引導機器人時表現良好，哪怕機器人的情況完全相同，保持相同的速度，也會對操作人的自我感知產生影響。例如，揀貨員如果不得不與機器人合作，會對其自尊心和自信心造成負面影響。因此，這種方式與人類獨立工作相比，使人自尊心下降。所以有些積極影響，也有些負面影響，從而對質量產生影響。

AMR系統成本低，規模可靈活調整，但無法獲得短期生產力提高

使用AMR系統，員工既可以步行讓機器人跟隨，也可以乘坐機器前往下一個地點、可以決定在哪裡上車下車、決定在哪些路段步行或乘車。應該在哪裡上下車、哪一段乘車、哪一段步行？

雷內·阿科斯塔教授團隊也為此建立了一個模型，與只乘車或只步行相比，可以節約20%的總時間；還能提高人體工程學，因為頻繁上下車會對人的膝蓋造成壓力；隨著上下車的次數增多，還能縮短行程時間。例如，如果從30次上下車減少到20次上下車，對行程時間幾乎沒有影響。所以需要作出權衡。可以同時在這兩項指標中實現良好效能，即總行程時間和上下車次數。

經研究得出，AMR系統成本較低，規模可靈活調整，可自由增減機器人數量，成本也不高，而且能夠與人員配合工作。但是，AMR系統無法立即帶來生產力的提高，因此缺乏採購的有力理由。

機器人分揀系統佈局十分靈活，但處理包裹數量的靈活性較低

目前，貨物也可以使用機器人進行分揀，而無需使用巨型分揀機器。貨物可以從多個入口進入，並透過多個出口離開系統。期間將經過分揀。例如，第124號貨物需要移動到標有數字124的紅色單元格內。所有貨物進入系統，例如透過傳送帶單元。這樣可以避免死鎖，切實有效。可以使用傳送帶，也可以使用AMR自動化移動機器人。哪種系統更有利於實施機器人分揀，例如雙通道系統左右各一個還是上下各一個，或者其他佈局。各種不同佈局，相較傳統的傳送帶分揀、托盤式或交叉傳送帶式，哪一種更適合進行訂單拆包？

雷內·阿科斯塔教授團隊再次使用排隊網路模型，對其進行分別最佳化。對於年成本來說，機器人和空間成本相同，因為機器人分揀的重要優勢之一是可以使用空間較小的建築物。結果發現，傳統的交叉傳送帶式系統，隨著吞吐量的上升，成本幾乎沒有變化，只有這些地方出現小幅波動。機器人分揀系統的成本持續較低，直到達到約10,000個包裹以後，交叉傳送帶式系統開始成為成本較低的解決方案。兩個系統都根據特定的吞吐量進行了成本優。

總而言之，機器人分揀系統在許多情況下佈局十分靈活，但與傳統的交叉傳送帶式分揀系統相比，其能夠處理的包裹數量靈活性較低。

倉庫總體績效並非由倉庫機器人技術決定，更取決於員工和機器人協作效果

倉庫機器人技術的確為倉儲行業帶來了重大效益，許多技術都對物流實踐和研究帶來了影響。但是，人力資源依然十分重要，倉庫的總體績效並不僅僅取決於所部署的所有機器人系統的總和，而是主要取決於其管理方式以及如何管理與機器人互動的人員。這也為學術研究帶來了重要機會。我們希望解答的問題是如何部署和控制機器人技術，最終將對績效產生怎樣的影響，尤其是對於協作式機器人系統而言，包括員工如何與系統協作，員工對總體績效將會產生怎樣的影響。