2024上海物流展|第24屆亞洲國際物流技術與運輸系統展覽會(CeMAT ASIA)

時間：2024年11月5日－11月8日 地點：上海新國際博覽中心

中國物流與采購聯合會、中國機械工程學會、德國漢諾威展覽公司、漢諾威米蘭展覽（上海）有限公司

展會介紹

亞洲物料搬運和物流技術行業 具 規 模 的國際 展 會 之 一，亞洲國際物流技術與運輸系統展覽會（簡稱亞洲物流展）自2000年以來已成功舉辦了23屆，作為德國漢諾威全球工業系列展的一員，CeMAT ASIA始終秉承德國漢諾威展會科技、創新及服務的先進理念，立足中國市場，為各展商提供高端展示平臺。

參展詳情：馮先生131 2255 2507

倉儲知識庫 | 倉庫自動化系統（六）：倉庫自動化未來展望

機器人搬運系統在倉配中心的應用越來越廣泛。機器人擁有諸多特點：占用空間小、靈活性高、24小時不間斷工作，這些特點與日益發展的電子商務運營領域高度適配。由于新型自動化機器人搬運系統擁有自主控制、靈活布局、網絡化、動態運行等獨特特性，此類系統的設計和操作控制問題需要新的模型和方法加以解決。倉庫的關鍵部分，即倉庫設計、倉庫規劃以及控制邏輯領域也都隨著機器人自動化倉庫的發展進行革新。盡管工業機器人的相關發明與應用層出不窮，在現實中也較為常見，但是在學術理論層面上幾乎沒有被詳細研究過。

本期內容以倉庫自動化系統發展歷程為主題展開，以理論視角系統評述新型自動化機器人搬運系統的相關研究及實踐。內容主要來自Kaveh Azadeh 、René de Koster 、Debjit Roy 2023年發表的Robotized and Automated Warehouse Systems: Review and Recent Developments《倉庫自動化系統:綜述及近期發展》一文。

本系列文章表明，所有的倉庫自動化系統都需要從以下四個方面進行研究完善：

1.系統分析：在給定的系統配置下，系統的重要性能指標表現如何？（如吞吐量）

2.優化設計：如何設計、改良系統才能優化某些性能指標？（如改良設計主要包括系統的***形狀、工作站的***數量和位置布局）

3.運行策略：不同的運行策略對系統性能有什么影響？（如存儲策略、防止機器人阻塞的策略以及和機器人停留點對系統性能的影響）

4.系統比較：不同系統在性能、空間和資源利用率以及運行成本方面的比較如何？

倉庫自動化系統已經經歷了較長時間的發展，但這些問題并非都已得到解決。在本篇中，作者首先討論了現有自動化系統的重要通用研究課題，這些問題不針對特定系統，但仍需學術領域進一步研究。接下來，梳理了本系列重點討論的兩種自動化系統（穿梭車系統和RMFS）中的待研究課題。最后，梳理了一些目前很有前途但幾乎沒有受到任何研究關注的新興技術。

幾乎所有關于自動化或智能化倉庫的現有研究都在孤立地分析存儲和揀選系統。例如，有關穿梭車系統的學術研究主要關注存儲系統，在推導***策略時，沒有考慮存儲系統配置對下游揀選性能的影響。同樣，有關 RMFS的文獻主要關注系統設計問題，而不是整合揀選、存儲和補貨的全流程操作策略。

要設計出***的系統配置，必須綜合考慮倉庫上游流程（如收貨和待存儲環節）和下游流程（如分揀和包裝環節）之間的相互作用，綜合模型可以捕捉收貨和分揀環節吞吐量需求的變化。實際情況是，這些需求可能在不同天和周之間發生變化，例如：與揀選率相比，補貨率可能會更高。雖然文獻中對泊位分配（BAP，berth allocation problem）和岸橋分配問題（QCAP，quay crane allocation problem）進行了單獨處理，但以集成為重點的新算法可以提高聯合性能。

現有的自動化系統研究主要側重于使用固定輸入數據進行性能分析。當下需求情況不斷變化（尤其是在電子商務環境中，數據變動極大），必須考慮非靜態需求情況，以創建具有動態運行策略的穩健設計。可以進行以下問題研究：當需求曲線為非穩態時，如何制定動態運營策略，如何選擇停留點（dwell point）位置和穿梭車阻塞預防策略？當需求不穩定時，RMFS中存儲區域的***形狀是什么？當需求隨時間變化時，RMFS 中最優的可移動貨架或料箱的重新定位策略是什么？

大量電商數據為客戶購物行為提供了新的解讀視角。特別是，海量數據可以非常準確地估計出哪些商品會被一起訂購。因此，研究可以引入包含產品受歡迎程度的新存儲策略研究。以下問題可作為新研究視角：如何在存儲策略中利用產品受歡迎程度，它與基于類或隨機等其他存儲策略相比有何優勢？在決策支持系統和營銷文獻中，購物籃分析（也稱為關聯規則挖掘）已被用于通過從交易數據庫中提取關聯或共同出現來發現客戶購買模式。利用實時客戶行為數據，可以制定動態存儲策略，從而改善揀貨成本和響應速度。

圖 1 總結的一些通用系統流程（可在全自動倉庫中找到的步驟和系統）尚未得到廣泛的研究關注。例如，在第四步中，裝有產品的料箱必須分為多個訂單取回步驟，如從 AVS/RS中取回，以便按照正確的堆垛順序（第五步和第六步）到達堆垛機器人處。通常情況下，這些機器人在選擇物品時有一定的自由度。但是，為了提高性能，正確的取回順序仍然非常重要。那么問題來了：如何在有優先權約束的情況下安排 AVS/RS中的穿梭車以改善堆垛過程？目前，我們使用的是啟發式方法，系統中存在很多閑置（slack）資源。訂單排序也可以提高 RMFS分揀操作的效率。具體來說，通過對訂單排序，可以提高貨架覆蓋率，即每個貨架可以揀選更多物品。

 圖1：典型自動化倉庫中的流程

雖然單線訂單占電子商務訂單量的大部分，但預計多線訂單的比例將會增加（為了提高包裝效率，響應環保策略，減少碳足跡）。許多零售商為最低購買量提供免費送貨服務。然而，大多數分析模型只考慮了單線訂單分揀。通過多線訂單分揀的設計洞見如今至關重要。

模型本身必須作出假設，使其具有可操作性。現有的大多數（隨機）分析模型都是通過離散事件模擬來驗證的。如果利用實際系統實施的輸出指標對模型進行驗證，則可提高結論的可信度。特別是外部排隊長度測量，它反映了等待服務的客戶交易數量，是實際決策的重要測量指標。目前通過離散事件仿真驗證的現有分析模型中，不論何種輸入情況，誤差高達 40%（見 Roy 2016年相關研究）。目前尚不清楚這些誤差與真實輸出數據的比較情況。如前面討論過的需求動態性，也是數據產生誤差的一個原因。

1.穿梭車系統

多個I/O點研究：大多數有關穿梭車系統的文獻都是在假定系統只有一個I/O點的情況下提供設計和操作選擇的。然而，當前許多系統都有多個輸入/輸出點。需要對此進行新的研究，例如，多個 I/O 點對設計和操作選擇（如深度與寬度比和存儲策略）有什么影響？

自動補貨策略研究： 有些系統將揀選系統的自動存儲和補貨（如圖 1 所示的第二和第三步）與人工揀選相結合。如果分揀槽的數量少于產品數量，需要高效安排取回時間使分揀員無需等待，這一問題很有挑戰性。已分揀出產品的料箱須返回散裝存儲系統（第二步）。目前研究人員對這一問題的研究有限，僅限于結合人工揀選流程。對于自動分揀系統以及不同的存儲和取回配置，還需要進一步研究。

2.RMFS

存儲決策研究：RMFS必須做出兩個存儲決策。首先是如何在存儲區域中存儲貨架，其次是如何將 SKU 劃分到貨架中。人工智能和深度學習可以很好地幫助理解訂單模式，然后利用這些模式將正確的 SKU 與貨架相匹配，并在每次取出貨架進行分揀時動態決定將貨架存儲在哪里。

補貨策略研究： RMFS的貨架補充策略與其他系統不同，因為每個貨架中都存儲有多個 SKU。因此，決定何時進行補貨是一個具有挑戰性的問題。值得研究的問題是：補充貨架的***庫存閾值是多少？

1.垂直和對角 AVS/RS（Vertical and Diagonal AVS/R S）

在這些系統中，獨立的單個機器人可在貨架上漫游，執行存取操作，無需升降機。在對角線系統中，機器人在 “對角線 “上移動；在垂直系統中，機器人也在貨架結構內 “垂直 “移動，以提升到上層。The Rack Racer（見圖 2a）是德國弗勞恩霍夫物流研究開發的對角系統的典型例子，OPEX Corporations 開發的 Perfect Pick 和 Exotec Solutions 開發的 Skypod（見圖 2c）是垂直系統的兩個例子。Perfect Pick 系統使用名為 iBotTM（見圖 2b）的機器人執行存儲和取回操作（Azadeh 等人，2018 年）。

圖2：單點觸控系統中的機器人

對角AVS/RS系統尚未被研究，而垂直AVS/RS系統僅有一篇論文進行了研究。Azadeh 等人2018 年使用封閉排隊網絡對垂直系統的單個巷道進行建模，以優化系統的形狀。他們還研究了不同機器人阻塞策略對系統性能的影響。最后，他們還比較了垂直系統和水平系統的運行性能和成本。

2.機器人密集存取系統(RCSR Systems)

RCSR 系統是另一種基于網格的系統。在這種系統中，物品被非常密集地存儲堆疊在一起，頂部有一個網格。在網格的每個單元中，裝有物品的周轉箱堆疊在一起，形成貨物堆。工作站位于最底層，緊挨著存儲區域。機器人在網格上的存儲塊頂部漫游。機器人具有提升能力，可以從存儲框架中提取出周轉箱，并將其運送到工作站（見Zou、De Koster 和 Xu，2016 年的研究）。由 Hatteland 開發的 AutoStore是***個落地的RCSR 系統項目。英國零售商 Ocado 也在2017年開發了類似的系統。

圖3：機器人密集存取系統(來源: Hatteland)

Zou、De Koster 和 Xu是目前為數不多的研究過 RCSR 系統的學者們。他們將系統建模為一個半開放的排隊網絡，并比較了兩種存儲策略，即專用存儲和共享存儲。其研究表明，專用策略能縮短訂單處理時間，而共享策略則能大幅節省總存儲空間的成本，從而帶來經濟效益。他們還對系統的形狀進行了優化，結果表明，使用隨機存儲策略堆疊時，寬長比約為 2：3；使用分區存儲貨架時，寬長比應略大一些。他們的研究結果還表明，與延遲重新洗牌策略相比，立即重新洗牌策略可縮短雙指令訂單處理時間。

3.網格分揀（GridSort)

網格分揀系統基于本系列第四篇討論的網格流系統。它使用模塊化的四向輸送機（FlexConveyor）或 AGV 來運輸和分揀貨物。最近，立鏢公司開發了一種不同類型的 “網格分揀”系統，他們在網格上使用由數百輛自主 AGV 組成的車隊，按目的地對包裹進行分揀。

圖4：立鏢小黃人系列分揀機器人

4.揀選支持 AGV（Pick Support AGVs）

大多數零售倉庫仍在使用人工訂單揀選系統。零售店通常向配送中心下達大量補貨訂單。然后，配送中心將訂單分裝在多個籠車或托盤中發貨。因此，一個訂單需要多次揀選（在揀選地點和倉庫之間多次往返）。最近，人們開發了基于 AGV 的分揀系統，稱為揀選支持 AGV（PS-AGV），以***限度地減少分揀員完成大訂單而需要的行程時間。在這種系統中，AGV 會自動緊跟揀貨員，并運送籠車，以便揀貨員可以放置需要的物品。一旦籠車，AGV 會自動與運載空滾籠的新 AGV 互換。揀選人員可以繼續揀選路線，無需返回倉庫，而 AGV 會自動將裝滿的籠車運送到倉庫。Swisslog 開發的 AVGPick 和 Kollmorgen 開發的 Pick-n-Go就是這種系統的兩個實例。Locus Robotics 公司開發了這種系統的另一種變體。他們的 AGV（稱為 LocusBots）并不跟隨揀貨員，而是自動前往揀貨地點，等待揀貨員到達。一旦揀貨員將物品放入 AGV 所攜帶的客戶料箱，AGV 就會前往下一個地點。訂單完成后，AGV 將料箱運往倉庫。有些系統可以自動完成整個分揀過程。例如 TORU分揀機器人。在這種情況下，AGV 會自動前往揀選地點，并在揀選人員不提供任何幫助的情況下揀選物品。與前幾種方式類似，一旦訂單完成，AGV 就會將揀選的物品運送到倉庫。

圖5：揀選支持 AGV（Pick Support AGVs）

本系列文章概述了自動化倉儲的最新趨勢，特別運用機器人技術完成訂單的情況。自動化的優勢主要體現在節省空間、節省勞動力成本、全天候可用性以及節省供暖和照明等其他運營成本。此外，機器人技術還具有可擴展性和吞吐靈活性，這在需求變化大的電子商務環境中至關重要。倉儲和訂單揀選自動化需要相當大的規模的前期投入和長遠的眼光，因為這一自動化系統只有在中長期才能收回投資。因此，開發工具幫助決策者為其倉庫找到正確的解決方案至關重要。

本系列文章對各種自動化系統的建模和性能優化進行了研究；介紹了建模技術以及評估自動化系統性能的相應解決方案；還說明了如何在長期和短期決策過程（設計、運行控制和規劃）中使用模型；介紹了成熟的自動化技術（AS/RS、穿梭車系統和 AGV 系統），以及與這些系統中的各種設計和控制問題相關的文獻，如系統的優化設計、停留點策略的影響、防堵塞協議和存儲分配，這些系統在基礎設施要求、運行協議和設備移動方面各不相同，雖然框架是通用的，但模型需要根據每個系統的獨特性進行定制；還討論了新興技術和文獻中尚未引起足夠關注（或根本沒有關注）的方面；總結了成熟系統中尚未解決的研究問題，并提出了新興技術的研究問題。

人工揀選與 AGV 協作是最新的技術之一，由于其簡單性和靈活性，在實踐中越來越受歡迎，但學術領域尚未充分研究。此外，自動補貨和排序、集成系統、人機交互和倉庫可持續性等領域也需要研究人員給予更多關注。

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