品骏快递唐倚智:物流自动化面临四大痛点,AI物联网与大数据改变快递

来源:物流搜索 2019-03-31 14:23 分享到

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2019第八届中国物流技术峰会(LT Summit 2019)于3月21日在北京圆满落幕,21日上午全球领袖峰会上唯品会高级副总裁、品骏快递总经理唐倚智先生,以《AI在物流自动化中的应用和发展方向》为主题的精彩演讲,引起现场与会嘉宾的热烈反响。


唐倚智演讲稿精选整理

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物流自动化是什么?


我们物流自动化主要是集中在三个方面,主要解决我们存储系统、输送系统、分拣系统。我们举个存储系统的例子,唯品会的一个项目是蜂巢密集式存储系统,这个确实是一个新技术。我这里有一个对比,在存储方面我们自动化到底是什么,以唯品会的商品结构为例,我们看到阁楼售货架和密集式两种存储系统,使密集式存储能力会提高大约15%。


也可以看到唯品会的分拣系统,我们横坐标就是系统处理的能力,分拣目的地数量可以分多少个组,多少个目的地。在这里面可以看到人工环线分拣是最简单的分拣,他分拣的目的地也好,产能也好,相对是比较少的,随着我们使用不同的分拣设备他的处理能力在不断地提升。

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我们现在在中国的物流分拣里面真正用到分拣设备或者说我们自动分拣机的,坦率地说还是比较少的,只是前面可能用得多一点,我们中国上百万还是人工分拣或者说是暴力分拣。


物流自动化的四大痛点


现在物流自动化所面临的痛点有四个,第一、我们的仓库越来越大,在电子商务领域我们的仓库是排在前列的,也就是说在国外一个10万平米的物流电子商务物流仓库就比较大,但是在中国10万平米的电子商务物流仓库还是比较小的。以唯品会为例,我们搭一个物流园仓库面积超过70万平米的有4个,这么大的仓库,这么大的面积在国外是没有的。


另外就是我们的商品类型越来越多,每个电商的商品数都是百万级的,有的甚至达到千万级,这个千万级的SKU数又是什么概念呢?比如传统零售像家乐福、沃尔玛,他们一个大一点的门店的SKU数大概在两万个,而唯品会现在一个仓库一个物流园区将达到了千万级,这不是一个数量级。同时我们订单非常多,海量订单,传统物流的配送能力是有限的。我们便利店配送,配送以“天”为单位的便利店相对来说非常不错,但是我们的顾客也是千万级也就是一天你面临的订单超过一千万,他有一千万个目的地要去。


我们的运作模式是多种多样的,并不是说在仓库里面只有一种运动模式,像我们唯品会仓库里模式就有多种,一种是存在我们仓库里面,一种是让我们代管库存的,另外还有我们唯品会自己采购的商品,每天都会出库和售货……所以模式是多种多样的,我们完成一个千万级订单的处理,设置的多种模式是多种多样的。


在这样一种情况下,我们可以想像,我们的自动化系统会是多么的复杂。这就是第二个痛点,我们的商品包裹类型越来越多,我们分拣系统柔性化需求越来越大,我们的拣货和包装,耗费人工环节的目前没有理想的自动化方案。刚才讲到我们自动化是在存储、输送和分拣,我们在物流里面运作现在保守讲只有30%-40%的地方实现了自动化,我们还有更多的是60%-70%完全还是人工在操作。


第三、项目建设周期短,由于电商发展的非常快,所以项目分布也非常广,从设计开始到仓库建设、自动化设备安装,投入、投产整个周期是非常快的,在这个周期过程中间它还有很多的变量需求会发生变化,业务模式会发生变化,因为外面的世界瞬息万变。所以传统的建设模式做自动化是非常难的。我在国外参观了很多顶级的自动化公司,欧洲一些顶尖级的自动化制造公司我们都去参观过,我也看到了他们做的很多的自动化仓库,他们做自动化仓库的平均周期基本上是两年,在中国我们基本上就是把时间压缩1年多,因为我们发展的太快。


第四方面也是一个痛点,是我们行业的通病,也就是说我们上了自动化设备以及自动化解决方案,现在只是机械地嫁接业务,效益不高。我打一个比方就是业务运作给我们的自动化设备和自动化方案并没有内在联系,或者说内在的紧密的高度协同是非常少的。


为什么有这么多的痛点呢?第一个原因就是我们刚才说的,我们各个分系统建设是物理的组合而不是有机的整合。因为一个物流运作,你首先考虑的就是哪些环节可以用自动化,从前面的订单开始,从指导工程管理开始,一直到把各个商品送到用户手里面有一个流程,分得非常清楚。我们得知道哪些环节是可以用自动化的,哪些是要用人工的,可以用自动化的地方自动化设备并不是一体的,有的地方是用A的设备,有的地方是用B的设备,有的是用自己的设备,这么多分系统组合到一块,它是一个简单的组合而不是有机的融合。


我们很多的时候自动化能力不足产能上不去,不是自动化设备的问题,更多的是软件问题,或者是我们围绕这个会的主题,这里存在这个一个什么问题,一个作为自动化设备提供商,对客户不了解,这个事也非常正常,我一直在讲我们唯品会现在的仓库70多万平方米,上千万SKU,每天处理的订单量上千万,我们如何让一个外部的厂商在你仓库里待一个星期就能把你的核心流程搞得清清楚楚,就能把你的运作环境搞得清清楚楚,就能把业务模式了解得清清楚楚,这是不可能的,所以说现在就是我们的厂商对客户的业务不了解。


第二个不了解就是我们客户这些业主他对厂商设备的不了解,所以两不了解放在一块就导致了我们这个软件系统或者说我们的物流智能这块效率配合起来非常难,更糟糕的情况还不仅仅在这里,更糟糕的情况是“四不了解”。


一是厂商的技术人员不太了解他自己厂商的设备,自己的软件系统。


二不了解厂商人员不了解业主、客户的系统,不了解客户的业务。


三不了解就是我们这些客户,这些业主不了解自动化设备厂商他的系统,他的设备。


四不了解就是我们自己的技术人员不了解自己的业务,不了解自己的运作流程。


当我们运作一个庞大的自动化系统的时候有这“四不了解”在里面谈何把物流自动化搞好?太难了。


我们自动化系统说到底是一个执行系统,所以我们刚才说它更多的时候不在于设备,更多的在于软件系统,作为设备来讲,只是执行某一个指令,但是你这个设备在执行指令的过程中间你运行平稳,安全可靠,认识准确,这是肯定要做到的,但是从根本上来讲你只是一个执行方。


我们人工智能在目前来看只是增加了智能的广度,不能增加智能的深度,一句话就是无法进行发明创造。非常简单的就是我们做的这些事情都可以被代替,比如说分拣,之前是人拿下来,现在是机器拿下来。无论是算法多少高明,到目前为止还是依赖于条形码分拣。如果说物流自动化过程当中物流真正的对物流运作及革命性作用的话,必须在技术方面有创新,现在来看当然我们只是做一些简单的动作让机器来帮我们做,现在是一个值得考虑的方向。现在说到人工智能智能,物流智能是一个方向。


我们物流的AI既老又新,深度应用上少,深度学习等等这些东西还是停留在概念上。为什么物流智能既老又新?


老是什么?当我们使用信息技术和计算机科学协助物流运作的时候物流开始了,上百万的SKU,要确定哪些SKU要过期了。只要系统里面你写一个语序,马上系统就告诉你在哪个货架上哪一个商品要接近保质期了,这个东西很老,只要我们用了技术来管理物流就可以说物流智能时代已经开始。但是又新,没有产生颠覆技术模式。


我们谈到这些物流智能的时候,先请清楚是先有人脑的创新然后才能电脑的执行。也就是说,物流智能的核心还是在人脑,把东西想清楚以后再把它分成一个个小块,可以做简单模仿的,让电脑去执行,让机器去执行。所以我们寄希望于人工智能能帮我们解决所有问题,我们人本身不愿意去思考。


面对整个物流系统 ,我的核心想法是物流智能化、自动化建设。作为业主方,作为客户的你必须想清楚,你要把每个细节想得清清楚楚,你才能够去找自动化厂商来跟你一起商量怎么能实现需求。在这方面我们有自己的核心计算系统,把它叫做AI也行,AI的系统底下主要有两大块问题,一个叫高层控制软件平台,大家看WCS。再就是监控软件统一平台,可以可视化报警监控,我们系统都预留了所有的这些接口,前端需要的东西都是我们自己想好,我们想好了之后设备厂商最顶层的地方进行实现。


我们这里有分拣系统的智能分配,存储系统智能化优化,输送系统动态计算,第一个观点就是我们要把这个世界看成一个仓库,我的货物无论是放在美国也好,还是放在中国,无论是在仓库还是在门店,甚至在顾客家里面,任何一个点都是我的一个仓库,所以要有一个世界仓库的概念,我们在规划系统的时候要在这方面考虑。


另外一个当我的订单一旦生成的时候,传统的做法就是订单生成了就是从前面流到后面,把订单的库存定位到这个地方或者那个地方,这个要改变,怎么改变,顾客在下订单的时候就要去检查库存,检查库存不是要检查一个仓库的库存,要检查世界仓库的库存,检查库存在哪里,用最精确的算法看看如何把库存定位到最精准的位置,要在前端,在订单生存的时候算出库存,这个分配的时候要精准分配。


唯品会的解决方案


我们唯品会的解决方案,主要有三点:


第一、综合会聚分析各执行系统的数据,确保了这几个“腿”紧密和高效的配合;


第二、替代各执行系统的高层控制系统,就是WCS,这个WCS是由高层控制的。


第三、通过海量计算后优化执行各系统的使用效率,直接给各子系统下发优化执行命令。


这里我们有一个案例,比如说这个蜂巢系统,以前是最底层的控制跟WMS结合,后来通过AI的算法直接把这些订单的模组编号按照模组进行优化,使我们的捡货效率从原来的4.8件/箱提高到6.8件/箱。


所以我们有一个团队一起分析以后,使这个数据提升了42.8%,这是非常可观的。就像刚才我说的,我们的一个订单集在很小范围内的完成,不需要东跑西跑。

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大家想我们为什么要大力开发自主的WCS和SCADA控制平台呢?主要我做了四点理由;


第一、从制造的角度来讲,我们的设备要去模范, 


第二、多系统、多设备的管理问题必须要有统一的平台,没有统一的平台会乱跑。


第三、大数据积累、订单形态分析、全操作的优化,必须利用AI进行贴近业务真实痛点的系统分析。


第四、要有一个统一的司令部来统筹规划。


发展方向


我们物流自动化发展方向在哪里?首先是技术要创新,比如说图片识别、商品信息载体化。


另外就是链万物,我们要让商品成为一个载体,现在我们的商品唯一的信息上面就是我们的条形码信息,产地等等这些信息,这些信息现在都是在这个产品的标签上面,以后我们如何实现一个物流信息,商品的带有物流信息,商品要成为这个信息的载体。我们以前说RFID,我记得在差不多20年前后100个供应商说沃玛第一期的货,RFID在物流领域的使用还是属于比较简单,或者说比较局限,我们现在自动化技术也好,应该来讲在这方面每天都在发展。


我们智能化要更多的依赖AI和大数据,进行订单优化分析。我们要大幅度提高目前的自动化系统运行效率,不要依赖于自动化设备,首先要用自己的脑子运作,所以我们要在前端,前置分析方面做工作。


我们要有模块化,快速地响应,灵活搭配。我们现在内部也是做了很多的模块,不同的模块他的WCS是由专业团队来做,有的模块我们能够快速地响应项目,这就是我们现在在做的AI或者说物流自动化技术我们发展的方向。


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