無人倉VS人力,未來黑科技將成為趨勢?
人工成本越來越高,作為大後方的物流倉儲真是腹背受敵,那麼無人倉真的能解救嗎?先來看看京東無人倉視頻!
如果大家看了上面的視頻,第一反應一定是cool!是的,隨著科技的發展特別是自動化控制的水平提高,越來越多的倉庫開始採用機器去代替人力。也有越來越多的人開始考慮一個新的概念,無人倉。
無人倉,顧名思義,不需人力的倉庫。通常來說,倉庫里的人力按照流程主要分為幾種:
卸貨(inbound卡車)->存貨(貨架)->提貨(訂單)->分揀(裝箱)->貼標(貨品清單+運送地址)->裝貨(outbound卡車)。
這麼多流程,這麼多人工,真的可以做到不依靠人力純靠機器來完成嗎?
實話來說,近幾年來,美國傳統倉庫真的越來越少,大多已經進行了現代化更新,或者正準備更新。特別是大的企業,每天需要完成幾十K的訂單,如果純用人工那就太費錢了。
所以,在高額的人工成本催化下,成熟的電商體系基礎上,和快速發展的科學技術的前提下,美國利用偉大的科技發明了各種自動化倉儲系統:
第一代ASRS自動化倉儲:
這是最初的最簡單的系統,中間一個crane(中文貌似是堆垛機),可以前後移動,中間那個buffer可以上下移動,所以這一列的所有箱子都能拿到。京東視頻里的也是用的這個,現在在中國比較流行。
但是缺點也很明顯,非常慢啊。一次取一個盒子,得用多少個這樣的crane以及多少列才能完成我一天50k的訂單乘以2個物品的吞吐量?在美國,這樣的初代自動化設備已經被大多企業拋棄,只有一些對速度要求不高,但是對重量要求很高的企業在用(比如汽車大型配件)。
第二代ASRS自動化倉儲:
以Dematic為代表的shuttle system,穿梭車。
每個小車都在這一行運行,可以把箱子拿出來,完了送到系統前端,放到傳送梯上,傳送梯在送到傳送帶上。大家通過圖2可以更清楚地看到這一系統的運作原理。
為什麼這個系統比第一個好呢?因為這個系統一下子就把速度提升了10倍+, 如果層多的話更甚,你將有更多的穿梭車,相應的提取時間也會變短。
這是美國正在流行的系統,技術已經相當成熟,很多大的公司都在做,互相壓價,市場空間所剩無幾了。但是這個系統還有問題,就是吞吐量的瓶頸在外面的傳送梯那。
換句話說,如果電梯的速度是1000箱每小時,那麼小車再快吞吐量也就是1000箱了。可惜的是電梯因為又要上又要下,還要拿箱子卸箱子,吞吐量能到300就不錯了......所以聰明的美國科技企業發明了第三代系統。
第三代ASRS自動化倉儲:
這個系統叫Perfect Pick,從外面看不出來多厲害,貼張圖為大家解釋一下:
這張圖是剖面圖,中間白色的是放物品的箱子,前後兩邊都有,藍色的是小車。這個系統最大的創新在於,每一個小車能上能下能左能右,可以到達系統的任何一個地方。不像第一代一次只能取一個,也不像第二代一輛車被束縛在哪一行,極大的增加了自由度。所以,如果我們從Picker的角度看,就是這樣的:
一堆小車拿著東西排隊等你拿。你沒有任何的時間浪費,不需要走動也不需要等待,吞吐量多大全看你能拿多快。如果你3秒拿一個,1秒鐘小車transfer,你的吞吐量就是3600/(3+1)=900每小時,要是你可以1秒拿一個,那個吞吐量就是1800...... 這是一列,第一張圖上有10列,在乘以工人每天工作時間10小時,輕輕鬆鬆上幾萬,秒殺其他任何系統。
但是,這個系統的瓶頸在哪?人。
人會累,人會伸懶腰,監工不在的時候還會偷懶,一天平均下來4秒能拿一個已經是好員工了......怎麼辦?拿機器換唄......回到開始的問題,答案是肯定的。
既然在現實角度需要換,經濟角度應該換,為什麼還沒有換呢?這涉及到另一個問題,機械手臂。現在美國主要有兩種機械手臂,吸盤式和夾取式:
這兩種手臂現在的能力都還不夠,吸盤式可以處理多樣產品,但是力量有限,5磅是上限。夾取式可以夾重物,但是對形狀和表面規整度很很高的要求。
另外,兩種手臂都有個共同的問題就是圖像識別。箱子里的物體可能是各種角度擺放,如何才能找到對的角度提取是個巨大問題,最近有很多公司開始使用人工智慧的演算法,深度學習,這一方面貌似進展很快。
我們相信,在不遠的將來,絕大部分人力將被自動化設備所替代,不單單是因為很cool,更多是因為這樣更快,這樣更準確,這樣更省錢。雖然不知道這樣對倉庫的工人們是個好消息還是壞消息,但是歷史的滾滾車輪應該不會為此而停留。
最後希望說明的是,這些系統都不便宜,在美國這麼高的人工下催生出來,ROI依然在3年左右。如果在中國,1/6的人工工資不一定能hold住(18年的ROI相信沒有一個CEO會投資),所以可能最後算算造價發現還是人便宜。任何商業決策的背後,其實還是一個投資回報的問題。(作者:frank,賓夕法尼亞大學工程碩士,現為美國物流行業從業者,專註於現代化倉庫,自動化倉儲設備,基於數據的物流系統優化設計。)
來源:雷鋒網(不代表聯盟立場,版權歸原作者所有。)
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