拣选作业将不断趋于自动化

拣货作业的速度往往决定着订单履行效率，因此如何提高拣货效率越来越受到企业的关注。为了帮助客户提高拣货效率，作为全球领先的仓储及配送自动化物流解决方案专家，swisslog不断推出新的拣选技术与解决方案；如能够显著提高人工作业效率、订单准确率和空间利用率的轻载存储拣选系统Autostore，以及集自动化存储与货到人拣选为一体的自动导引车拣选系统carryPick。这些“货到人（GTP）”技术以拣选效率高、大幅降低人工及劳动强度、准确率高等特点得到企业青睐。在本期专题中，瑞仕格（上海）商贸有限公司设计总监吴印先生重点针对货到人拣货技术的特点与拣货技术的总体发展趋势进行了专业分享。

记者：如今，随着电商的发展，拣货效率越来越受到关注。首先请您谈谈近年来市场对拣货作业重视程度的变化，这对拣货技术发展带来哪些影响？

吴印：事实上，在电商迅速发展之前，传统零售、电子等行业便对拆零拣选作业有非常大的需求，但都是将其融入整体仓储物流系统来探讨。如今，随着电商行业的异军突起，拣货作业直接影响着订单履行速度乃至客户满意度，拣货技术的重要性日益凸显，因而引发越来越多的关注。

特别是近两年电商物流的快速发展，使得整个DC配送型行业（如电商物流配送中心）对自动化物流技术的需求不断上升。其中，货物存储及搬运环节基本实现了全自动化，而拣货作业的自动化程度虽然在不断提高，但是由于操作过程相对更加复杂，对人的依赖程度明显高于其他物流环节，因此无法完全利用设备替代人的作用。基于在拣货作业环节采用全自动化设备还存在技术难度，现阶段对拣货技术的探讨基本是围绕提升人工作业效率来展开的。例如，怎样通过自动化技术或者智能解决方案等更高效的作业方式，来提高人工作业效率，降低拣货作业对人的依赖，进而降低整个拣选环节因人为因素而产生的差错率。这些都是当前拣货技术研究的重点。

记者：请您介绍一下目前拣货方式主要有哪些？分别针对什么样的作业场景？

吴印：刚刚提到，目前所有的拣货方式均需要人来参与，无法避免对人的依赖，不同拣货方式的区别在于，是人走到货物面前进行拣选，还是由设备将货物送到人的面前再完成拣货操作。拣货技术也由此简单分为“货到人”及“人到货”两种。

“人到货”是比较传统的拣货模式，主要针对SKU存储分散，单品相保管量低，对物流效率和时间相应要求较低的应用场景。

“货到人”则是近两年兴起并快速发展的新型拣货模式，针对订单量巨大，海量SKU的作业场景，如电商物流中心。众所周知，一方面，在电商海量的订单，数万乃至百万级SKU的场景下，如果仍采用“人到货”拣选方式，无疑需要大量的拣货人员，并且挑选商品的难度极大，现场作业环境会变得混乱不堪。在拣选效率、差错率等方面也难尽人意。另一方面，人工成本不断上涨，拣货作业人员流动性强且招聘难度增大，这些因素都不断激发着企业对“货到人”技术的需求。

记者：请您详细介绍“人到货”与“货到人”拣选方式下主要有哪些拣货解决方案？

吴印：“人到货”常用的拣货解决方案为：拣货人员借助RF枪拣选、语音拣选系统、电子标签拣选系统等。近几年，出现了新型智能拣选装备，如智能眼镜、腕表等智能终端的引入，以及将智能终端（如iPad等）配备到拣选小车上辅助拣货作业。

除此之外，还有一种新的“人到货”拣选解决方案，即AGV拣选小车。与传统“人到货”拣选时拣货人员佩戴智能终端+拣选料箱等承载容器不同，AGV拣选小车的原理是：所有的拣选订单任务直接由系统下达指令到AGV拣选小车，AGV拣选小车根据系统内货品的分布位置，自动导航到商品位置停泊，通过车载显示终端告诉拣选人员被拣选商品的位置和数量。这种技术进一步减少了人工作业。解放了劳动力。目前，该技术除了应用于拆零拣选，也已经在美国沃尔玛等企业实现了箱拣选作业。

“人到货”技术从传统拣货方式到AGV、移动终端等拣选设备的延伸，有效提高了拣选作业效率，降低了拣货人员劳动强度。

“货到人”拣选解决方案需要自动化设备与智能终端相互配合，才能实现货物到人的自动传输及人工完成最后的快速拣选作业。目前，备受行业关注的“货到人”拣货解决方案为亚马逊的Kiva系统，将存储与拣选合二为一，采用AGV将所需拣选的商品连同其货架一起送到拣选工位。此外，还有应用较为成熟的多层穿梭车系统、Miniload系统等解决方案。多层穿梭车系统与Minitoad系统则需要配合箱式输送系统实现货到人的功能。需要注意的是，拣选站台除了配备拣货显示屏外，通常还需要配备其它信息化终端辅助，如灯光指引技术、电子标签技术等。

记者：Swisslog有哪些“货到人”拣货解决方案，这些方案有何特点与优势？

吴印：事实上，Swisslog针对不同业务场景推出了不同的拣货解决方案。在“货到人”技术方面，比较突出的是最新推向市场的自动导引车拣选系统CarryPick解决方案和目前已经在全球有众多成功应用案例的轻载存储拣选系统AutoStore解决方案。

这两项技术都是将存储和搬运作业结合在一起，通过机器人、AGV来实现的“货到人”解决方案。该类解决方案同储存与输送相分开的货到人解决方案相比，具有更强大的灵活性，易于扩展，实施和搬迁难度更小，安装调试周期也更短，只需要现场布置信息化装置和定位导航装置以及简单的安装调试即可。因此，对于大部分租用仓库的电商而言，在面临租约到期或者随着业务量的增加而需扩建仓库或者搬迁仓库时，这种灵活系统的优势便很好地得以体现。反之，其他“货到人”系统属于固定式系统，一旦安装完成便很难进行扩展、搬迁和改造。

此外，CarryPick和AutoStore系统还可以将高流动量的商品分配在离拣选站台更近的区域存储，低流动量的商品分配在远离拣选站台区域进行存储，从而实现拣选效率的最优。例如，AutoStore系统考虑到机器人从存储系统的顶部去进行箱子的挖掘，所以高流动量的物品会分布在系统的顶层位置，低流动量的物品会随着它在拣选过程中的触发频率降低慢慢沉到系统底部，商品的属性会随着正常拣选作业的触发频率慢慢地分化出来，从而实现动态存储，提高拣选效率。

CarryPick和AutoStom系统相比也各具特点。AutoStore系统是将货物放到标准的料箱里面，通过料箱堆叠的方式进行存储，所以它存放的商品体积不宜过大，适合中小件应用场景，它可以有效利用仓库上部空间，在很小的空间内实现高密度存储。CarryPick系统的存储单元空间更大，对物料尺寸、种类都要求较低。不过，CarryPick系统是平面部署的，因此对仓库面积有一定要求，在土地比较紧张或者租用仓库场地有限等条件下应用效果不太理想。

其实对比这些解决方案的特点不难发现，每种技术都有非常独特的优势，并没有哪一种拣货解决方案能完美地解决所有的拣货需求。通常，需要分析客户整体业务形态里不同货品的业务特性，如物流属性等，从而选择对应的或者多种方案结合的解决方案。也就是说，多种拣货技术的结合应用将是一种趋势。

记者：Swisslog具体会从哪些因素入手为客户提供最优的拣货解决方案？

吴印：我们一般会结合客户的业务特点，重点从以下五个方面进行考虑。

一是对设计能力和对流量的要求，即对于中低流量、自动化程度要求不高的场景通常采用“人到货”拣选方式。反之，对于规模较大、具有海量订单及SKU数的，建议采用“货到人”的方式来提高拣选效率，降低人员使用数量及作业强度；

二是物料的基本条件，如尺寸、重量、形状以及外形是否规则等；

三是场地条件，新建仓库通常自主性更大，可以更多的根据业务特点选择适用的拣选解决方案。而租用已有仓库的客户需要结合场地面积、高度以及租期长短等现有条件进行考虑。另外，如果客户想在最短时间内使拣选系统投入使用，那么能快速部署使用、可以灵活扩展的智能化终端或模块化系统则是较为理想的选择；

四是时效性，有些客户对于拣选作业有非常高的时效性要求，如“211”、“当日达”、“次日达”等，在考虑“货到人”拣选方案时，需要同时考虑到作业效率和在系统的响应时间；

五是综合成本，这也是每个客户进行方案评估的一个重要因素，包括拣选解决方案可以解决哪些问题，节省多少劳动力，需要多少投资等。

记者：您认为拣货技术的发展趋势和方向是什么？

吴印：除了上面谈到的“人到货”与“货到人”技术，现在还有一种新兴的拣选技术――机器人拣选，我认为这也从一个侧面说明拣选技术向自动化发展成为未来的主要方向。

机器人拣选的优势较为突出，如24小时连续作业、海量订单下的精准拣选等。并且，要依赖人工的拣选方式，均需要对人员进行培训，而在节假日业务量高峰期，企业临时招聘的拣货人员作业效率更将大打折扣，在这种情况下，机器人拣货系统将独具优势。此外，劳动力成本的逐渐上升以及用工难问题，已经迫使企业不得不越来越多地考虑采用自动化设备。虽然目前这一技术尚处于探讨阶段，还有部分技术难题有待解决，但是我相信随着这些问题的逐步解决，机器人拣货系统的大量应用将只是时间问题。

机器人拣货技术对于Swisslog来说也不陌生。众所周知，机器人技术是KUKA最擅长的领域，KUKA收购Swisslog以后正在进一步推动机器人技术与传统物流自动化技术相结合，以实现更高效的物流解决方案。KUKA作为德国推动工业4.0智能仓储行业发展的领军企业，Swisslog有责任以机器人技术和物流自动化技术的结合作为契机，将物流智能化和自动化推向一个新的高度。