機(jī)器人搬運(yùn)系統(tǒng)在倉配中心的應(yīng)用越來越廣泛。機(jī)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(fā)展的電子商務(wù)運(yùn)營領(lǐng)域高度適配。由于新型自動化機(jī)器人搬運(yùn)系統(tǒng)擁有自主控制、靈活布局、網(wǎng)絡(luò)化、動態(tài)運(yùn)行等獨(dú)特特性，此類系統(tǒng)的設(shè)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(guān)鍵部分，即倉庫設(shè)計、倉庫規(guī)劃以及控制邏輯領(lǐng)域也都隨著機(jī)器人自動化倉庫的發(fā)展進(jìn)行革新。盡管工業(yè)機(jī)器人的相關(guān)發(fā)明與應(yīng)用層出不窮，在現(xiàn)實中也較為常見，但是在學(xué)術(shù)理論層面上幾乎沒有被詳細(xì)研究過。

本期內(nèi)容以倉庫自動化系統(tǒng)發(fā)展歷程為主題展開，以理論視角系統(tǒng)評述新型自動化機(jī)器人搬運(yùn)系統(tǒng)的相關(guān)研究及實踐。內(nèi)容主要來自Kaveh Azadeh 、René de Koster 、Debjit Roy 2023年發(fā)表的Robotized and Automated Warehouse Systems: Review and Recent Developments《倉庫自動化系統(tǒng):綜述及近期發(fā)展》一文。

目錄

• 倉庫自動化系統(tǒng)綜述

  倉儲、運(yùn)輸和訂單揀貨過程的建模方法

• 堆垛機(jī)/叉車自動存取系統(tǒng)（AS/RS）

  回轉(zhuǎn)式/循環(huán)系統(tǒng)、垂直升降庫

• 巷道式密集存儲（穿梭車）系統(tǒng)

• 網(wǎng)格式密集存儲（穿梭車）系統(tǒng)

• 移動機(jī)器人履行系統(tǒng)

• 倉庫自動化未來展望

倉庫自動化未來展望

本系列文章表明，所有的倉庫自動化系統(tǒng)都需要從以下四個方面進(jìn)行研究完善： 

1.系統(tǒng)分析：在給定的系統(tǒng)配置下，系統(tǒng)的重要性能指標(biāo)表現(xiàn)如何？（如吞吐量）

2.優(yōu)化設(shè)計：如何設(shè)計、改良系統(tǒng)才能優(yōu)化某些性能指標(biāo)？（如改良設(shè)計主要包括系統(tǒng)的最佳形狀、工作站的最佳數(shù)量和位置布局）

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

4.系統(tǒng)比較：不同系統(tǒng)在性能、空間和資源利用率以及運(yùn)行成本方面的比較如何？

倉庫自動化系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷了較長時間的發(fā)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(xiàn)有自動化系統(tǒng)的重要通用研究課題，這些問題不針對特定系統(tǒng)，但仍需學(xué)術(shù)領(lǐng)域進(jìn)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(tǒng)（穿梭車系統(tǒng)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(guān)注的新興技術(shù)。

現(xiàn)有成熟體系的通用待研究課題

01

綜合模型

幾乎所有關(guān)于自動化或智能化倉庫的現(xiàn)有研究都在孤立地分析存儲和揀選系統(tǒng)。例如，有關(guān)穿梭車系統(tǒng)的學(xué)術(shù)研究主要關(guān)注存儲系統(tǒng)，在推導(dǎo)最佳策略時，沒有考慮存儲系統(tǒng)配置對下游揀選性能的影響。同樣，有關(guān) RMFS的文獻(xiàn)主要關(guān)注系統(tǒng)設(shè)計問題，而不是整合揀選、存儲和補(bǔ)貨的全流程操作策略。

要設(shè)計出最佳的系統(tǒng)配置，必須綜合考慮倉庫上游流程（如收貨和待存儲環(huán)節(jié)）和下游流程（如分揀和包裝環(huán)節(jié)）之間的相互作用，綜合模型可以捕捉收貨和分揀環(huán)節(jié)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(fā)生變化，例如：與揀選率相比，補(bǔ)貨率可能會更高。雖然文獻(xiàn)中對泊位分配（BAP，berth allocation problem）和岸橋分配問題（QCAP，quay crane allocation problem）進(jìn)行了單獨(dú)處理，但以集成為重點的新算法可以提高聯(lián)合性能。

02

非固定需求曲線

現(xiàn)有的自動化系統(tǒng)研究主要側(cè)重于使用固定輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行性能分析。當(dāng)下需求情況不斷變化（尤其是在電子商務(wù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)變動極大），必須考慮非靜態(tài)需求情況，以創(chuàng)建具有動態(tài)運(yùn)行策略的穩(wěn)健設(shè)計?？梢赃M(jìn)行以下問題研究：當(dāng)需求曲線為非穩(wěn)態(tài)時，如何制定動態(tài)運(yùn)營策略，如何選擇停留點（dwell point）位置和穿梭車阻塞預(yù)防策略？當(dāng)需求不穩(wěn)定時，RMFS中存儲區(qū)域的最佳形狀是什么？當(dāng)需求隨時間變化時，RMFS 中最優(yōu)的可移動貨架或料箱的重新定位策略是什么？

03

新存儲策略

大量電商數(shù)據(jù)為客戶購物行為提供了新的解讀視角。特別是，海量數(shù)據(jù)可以非常準(zhǔn)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(chǎn)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(chǎn)品受歡迎程度，它與基于類或隨機(jī)等其他存儲策略相比有何優(yōu)勢？在決策支持系統(tǒng)和營銷文獻(xiàn)中，購物籃分析（也稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）已被用于通過從交易數(shù)據(jù)庫中提取關(guān)聯(lián)或共同出現(xiàn)來發(fā)現(xiàn)客戶購買模式。利用實時客戶行為數(shù)據(jù)，可以制定動態(tài)存儲策略，從而改善揀貨成本和響應(yīng)速度。

04

產(chǎn)品、訂單排序

圖 1 總結(jié)的一些通用系統(tǒng)流程（可在全自動倉庫中找到的步驟和系統(tǒng)）尚未得到廣泛的研究關(guān)注。例如，在第四步中，裝有產(chǎn)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(dá)堆垛機(jī)器人處。通常情況下，這些機(jī)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(yōu)先權(quán)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(fā)式方法，系統(tǒng)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

05

多線訂單分揀

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

06

分析模型的準(zhǔn)確性

模型本身必須作出假設(shè)，使其具有可操作性。現(xiàn)有的大多數(shù)（隨機(jī)）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(tǒng)實施的輸出指標(biāo)對模型進(jìn)行驗證，則可提高結(jié)論的可信度。特別是外部排隊長度測量，它反映了等待服務(wù)的客戶交易數(shù)量，是實際決策的重要測量指標(biāo)。目前通過離散事件仿真驗證的現(xiàn)有分析模型中，不論何種輸入情況，誤差高達(dá) 40%（見 Roy 2016年相關(guān)研究）。目前尚不清楚這些誤差與真實輸出數(shù)據(jù)的比較情況。如前面討論過的需求動態(tài)性，也是數(shù)據(jù)產(chǎn)生誤差的一個原因。

穿梭車系統(tǒng)和 RMFS的待研究課題

1.穿梭車系統(tǒng)

多個I/O點研究：大多數(shù)有關(guān)穿梭車系統(tǒng)的文獻(xiàn)都是在假定系統(tǒng)只有一個I/O點的情況下提供設(shè)計和操作選擇的。然而，當(dāng)前許多系統(tǒng)都有多個輸入/輸出點。需要對此進(jìn)行新的研究，例如，多個 I/O 點對設(shè)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(bǔ)貨策略研究： 有些系統(tǒng)將揀選系統(tǒng)的自動存儲和補(bǔ)貨（如圖 1 所示的第二和第三步）與人工揀選相結(jié)合。如果分揀槽的數(shù)量少于產(chǎn)品數(shù)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(zhàn)性。已分揀出產(chǎn)品的料箱須返回散裝存儲系統(tǒng)（第二步）。目前研究人員對這一問題的研究有限，僅限于結(jié)合人工揀選流程。對于自動分揀系統(tǒng)以及不同的存儲和取回配置，還需要進(jìn)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(qū)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(xué)習(xí)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(jìn)行分揀時動態(tài)決定將貨架存儲在哪里。

補(bǔ)貨策略研究： RMFS的貨架補(bǔ)充策略與其他系統(tǒng)不同，因為每個貨架中都存儲有多個 SKU。因此，決定何時進(jìn)行補(bǔ)貨是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。值得研究的問題是：補(bǔ)充貨架的最佳庫存閾值是多少？

倉庫自動化系統(tǒng)新興技術(shù)研究

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

在這些系統(tǒng)中，獨(dú)立的單個機(jī)器人可在貨架上漫游，執(zhí)行存取操作，無需升降機(jī)。在對角線系統(tǒng)中，機(jī)器人在 "對角線 "上移動；在垂直系統(tǒng)中，機(jī)器人也在貨架結(jié)構(gòu)內(nèi) "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(fā)的對角系統(tǒng)的典型例子，OPEX Corporations 開發(fā)的 Perfect Pick 和 Exotec Solutions 開發(fā)的 Skypod（見圖 2c）是垂直系統(tǒng)的兩個例子。Perfect Pick 系統(tǒng)使用名為 iBotTM（見圖 2b）的機(jī)器人執(zhí)行存儲和取回操作（Azadeh 等人，2018 年）。

圖2：單點觸控系統(tǒng)中的機(jī)器人

對角AVS/RS系統(tǒng)尚未被研究，而垂直AVS/RS系統(tǒng)僅有一篇論文進(jìn)行了研究。Azadeh 等人2018 年使用封閉排隊網(wǎng)絡(luò)對垂直系統(tǒng)的單個巷道進(jìn)行建模，以優(yōu)化系統(tǒng)的形狀。他們還研究了不同機(jī)器人阻塞策略對系統(tǒng)性能的影響。最后，他們還比較了垂直系統(tǒng)和水平系統(tǒng)的運(yùn)行性能和成本。

2.機(jī)器人密集存取系統(tǒng)(RCSR Systems)

RCSR 系統(tǒng)是另一種基于網(wǎng)格的系統(tǒng)。在這種系統(tǒng)中，物品被非常密集地存儲堆疊在一起，頂部有一個網(wǎng)格。在網(wǎng)格的每個單元中，裝有物品的周轉(zhuǎn)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(qū)域。機(jī)器人在網(wǎng)格上的存儲塊頂部漫游。機(jī)器人具有提升能力，可以從存儲框架中提取出周轉(zhuǎn)箱，并將其運(yùn)送到工作站（見Zou、De Koster 和 Xu，2016 年的研究）。由 Hatteland 開發(fā)的 AutoStore是第一個落地的RCSR 系統(tǒng)項目。英國零售商 Ocado 也在2017年開發(fā)了類似的系統(tǒng)。

圖3：機(jī)器人密集存取系統(tǒng)(來源: Hatteland)

Zou、De Koster 和 Xu是目前為數(shù)不多的研究過 RCSR 系統(tǒng)的學(xué)者們。他們將系統(tǒng)建模為一個半開放的排隊網(wǎng)絡(luò)，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(jié)省總存儲空間的成本，從而帶來經(jīng)濟(jì)效益。他們還對系統(tǒng)的形狀進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)果表明，使用隨機(jī)存儲策略堆疊時，寬長比約為 2：3；使用分區(qū)存儲貨架時，寬長比應(yīng)略大一些。他們的研究結(jié)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(wǎng)格分揀（GridSort)

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

圖4：立鏢小黃人系列分揀機(jī)器人

4.揀選支持 AGV（Pick Support AGVs）

大多數(shù)零售倉庫仍在使用人工訂單揀選系統(tǒng)。零售店通常向配送中心下達(dá)大量補(bǔ)貨訂單。然后，配送中心將訂單分裝在多個籠車或托盤中發(fā)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(fā)了基于 AGV 的分揀系統(tǒng)，稱為揀選支持 AGV（PS-AGV），以最大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(tǒng)中，AGV 會自動緊跟揀貨員，并運(yùn)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(yùn)載空滾籠的新 AGV 互換。揀選人員可以繼續(xù)揀選路線，無需返回倉庫，而 AGV 會自動將裝滿的籠車運(yùn)送到倉庫。Swisslog 開發(fā)的 AVGPick 和 Kollmorgen 開發(fā)的 Pick-n-Go就是這種系統(tǒng)的兩個實例。Locus Robotics 公司開發(fā)了這種系統(tǒng)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(dá)。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(yùn)往倉庫。有些系統(tǒng)可以自動完成整個分揀過程。例如 TORU分揀機(jī)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(yùn)送到倉庫。

圖5：揀選支持 AGV（Pick Support AGVs）

結(jié)語

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

本系列文章對各種自動化系統(tǒng)的建模和性能優(yōu)化進(jìn)行了研究；介紹了建模技術(shù)以及評估自動化系統(tǒng)性能的相應(yīng)解決方案；還說明了如何在長期和短期決策過程（設(shè)計、運(yùn)行控制和規(guī)劃）中使用模型；介紹了成熟的自動化技術(shù)（AS/RS、穿梭車系統(tǒng)和 AGV 系統(tǒng)），以及與這些系統(tǒng)中的各種設(shè)計和控制問題相關(guān)的文獻(xiàn)，如系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計、停留點策略的影響、防堵塞協(xié)議和存儲分配，這些系統(tǒng)在基礎(chǔ)設(shè)施要求、運(yùn)行協(xié)議和設(shè)備移動方面各不相同，雖然框架是通用的，但模型需要根據(jù)每個系統(tǒng)的獨(dú)特性進(jìn)行定制；還討論了新興技術(shù)和文獻(xiàn)中尚未引起足夠關(guān)注（或根本沒有關(guān)注）的方面；總結(jié)了成熟系統(tǒng)中尚未解決的研究問題，并提出了新興技術(shù)的研究問題。

人工揀選與 AGV 協(xié)作是最新的技術(shù)之一，由于其簡單性和靈活性，在實踐中越來越受歡迎，但學(xué)術(shù)領(lǐng)域尚未充分研究。此外，自動補(bǔ)貨和排序、集成系統(tǒng)、人機(jī)交互和倉庫可持續(xù)性等領(lǐng)域也需要研究人員給予更多關(guān)注。