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当前位置:首页 > > 物流快递 > 【物流案例】极智嘉:货到人机器人系统在商超零售行业的应用

【物流案例】极智嘉:货到人机器人系统在商超零售行业的应用

http://www.100ec.cn  2017年10月11日10:01   人才招聘

  项目简介

  2017年5月,机器人智能物流专家极智嘉(简称“Geek+”)与国内某大型商超零售企业进行合作,规划部署“货到人”机器人仓库,这是“货到人”机器人系统在零售行业的首次应用。

  仓库于2017年7月开始正式运营。该仓库使用的核心设备是Geek+所研发生产的P500型号机器人。

  项目一期机器人数量30余台,货架数量400多组,储位数量约为12000。商品类目以商超/食品为主,作业信息为B2B门店订单拣选,每个工位的规划能力为300行/小时(是传统人工作业效率3倍左右)。

  项目一期的存储方式采用存拣分离:存储区放置高位托盘整箱存储,拆零拣选区放置拆零商品,做零拣的订单履行,SKU数约为3500。

  作业流程

  机器人配合后台系统来完成自动拣货任务。智能拣选系统通过移动机器人搬运货架实现“货到人”拣选,拣选人员只需根据显示屏和播种墙电子标签的提示,从指定货位拣取相应数量的商品放入订单箱即可,打破了对照订单去货位找货的“人到货”模式。

  方案特色及亮点

  1.提高效率,柔性拓展

  开启3~5工位实现每小时拣选能力达1000行左右;随着业务量的增加,工位和机器人数量随需而变,灵活拓展;通过增加机器和开启工位数量,实现柔性拓展。

  2.提高存储能密度

  机器人拣选系统的存储能力比普通隔板货架高约35%以上,且整个仓库没有拣货员行走,无需设立过多主通道;其次,货架摆放密度高是的仓库面积的利用率大大提升。另外,分散存储+随机存储的方式将同一种商品分散到不同货架的不同货位,令同一个货架上的SKU组合尽可能多,可大大提升库位利用率。

  3.大幅度节省人员

  在传统拣选作业中,随着订单处理量的不断增加,人员行走的路径就越长,而“货到人”拣选能够省去的人员行走路线就越多,对人员的节省效应就越明显。

  4.存拣一体流程化

  目前的传统仓库拣选主要分为上架、补货、拣选三个环节,设立整托盘拣选和拆零拣选两种模式,需要补货至拆零区,增加流程环节导致延长作业时效;且传统上架方式为“人到货”上架,人工补货,“人到货”拣选,路径和工作强度都较大,拣选效率较低。机器人仓库可以实现拣选流程简化,合并存拣货为一体,设立机器人托盘存拣一体区以及机器人拆零存拣一体区。通过移动机器人搬运货架实现“货到人”上架,最小化补货,“货到人”拣选,大大提高拣选效率,并改善仓库作业环境。

  5.完善的系统算法

  机器人仓库是通过机器人和后台软件系统配合来完成拣货任务,因此完善的系统架构和算法就显得尤为重要。软件系统的架构主要包括:

  机器人调度平台:可与客户WMS/MES对接,根据客户业务特点灵活拓展各种拣选、搬运和分拣的解决方案。

  智能仓库管理模块:可独立作为WMS帮助客户管理库存、订单并实现各种优化策略。

  算法仿真平台:验证各种算法效率及对业务场景的适配性,确保系统效率最优。

  在系统算法层面采用以下几种优化策略:

  关联挖掘+聚类分析

  全局聚类:提总再分

  动态批次:任务均衡

  6.业务流程层面的优化

  (1)动态货位分配Slotting

  根据门店订单波次以及业务特性,动态调整货位位置,根据不同商品SKU的热销度来安排货架位置,以最大程度优化机器人搬运距离。

  (红色到紫色代表商品动销率由高至低的排布)

  (2)业务流程可根据实际作业情况灵活调整

  机器人系统可根据不同作业的业务点切换为不同流程;工位模块可在上架、拣货、盘点中切换;流程可切换为日常流程和促销流程;货架的尺寸和形式也可以根据业务特性进行调整,充分体现机器人仓库的灵活性。

  项目实施效果

  1,机器人智能仓库的部署,可大大提高商超零售行业的仓储作业效率,减少人工成本的投入,并能在较短时间内视线投资回报。

  2,该项目针对商超行业特有的仓库作业特点,机器人系统实现了多批次、小批量的门店补货,响应未来门店配送目标实现当日配送的门店从全部门店数量的40%提高到70%,同时减少库存量,保证了门店业务的发展,也应和了时下的“新零售”趋势。

  3,相比传统人工作业方式,机器人“货到人”系统在上架、理货、订单拣选的环节中都大幅度提升了作业效率。在上架/理货环节中,机器人系统通过“货到人”方式优化拣货效率至人工的1.5倍;在订单拣选环节中,可将效率提高至人工拣货的2-3倍。

  4,该项目增加大仓解决方案,整箱拆零合并作业,以及门店解决方案,前置仓智能拣选等等,最大程度的实现仓库自动化作业,为客户创造价值。(来源:LogTV;编选:中国电子商务研究中心)



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