引言

大约一年前切入到这一垂直领域（仓储物流）。一年的时间接触的有同行、有客户；也得闻许多优秀的设备或者仓储的成功案例。但是我依然觉得「关于仓储机器人应用」的事情并没有说清楚，机器人、人工智慧公司纷纷入场并带著自己的「导航」、「语音」、「人脸」等锤子技术（都说技术是锤子、场景是钉子），但他们这些东西在仓库里所处的角色，带来的价值，未来如何演变却未说得清楚。在思考了这个行业的发展并得出了一些东西之后，我将它分享了出来。

正文

「仓储是什么」

关于这一点「仓储」和「物流」的定义在字典中的解释已经足够详细。仓储是一个传统而古老的行业；我在约10年前曾拜访过位于上海的两个大型仓储；一个是立体库、一个是两层的人力仓；因为这两个都是军用后勤仓库，在设备和人员素质上在当时也算十分时髦。关于两层的人力仓：两层楼高的仓库，一层主要是入库和清点，二层是货架和存储；干部是取货的、仓库主管负责配货。干部将需要的物资清单交给仓库专管，开始出库任务。管理员基本都是干了多年，他们对仓库十分熟悉，凭著记忆直接找到了清单上的物资。货架的国道间都铺设了电动传送带，传送带直接与滑梯接驳。拣选的货物丢在最近的传送带上，通电后，一楼便可以收到仓库里拣出来的货物。

商品被运输到仓库，登记在册，然后入库。人到仓库取货，商品经有仓库完成了重新组合、分配。仓库里面发生了什么，需要有存储空间放置货物，仓库管理员需要根据商品名称熟练找到这个储存空间。并负责将货物搬运进出。

找货、取货、返回。你可以试著想像下身边公司存物间的运作方式。

「货(in)——货位——货(out)」

货是流动的，那最重要的便是货位。我在说什么呢？「货位」指得不是「货架」而是「货架」+ Location；存取是执行，不论机器人存取还是人存取，比如Picker先找到货位后取货；执行者需要与 Location 联系起来 ，不论是将 Location 编排好告诉人，还是人告诉「货」我在哪让「货」过来找我。

「升级之道」

仓储是一个复杂的系统，光各式不同叉车就不下10余种。同类工具如此细分在其他系统中是难以寻觅的。原因我们可是大致设想一下：一个简单的房间里，当里面放了10种商品时，你要进去取一件商品，你不需要任何工具凭记忆和即时的检索你就能找到商品，并把它带出房间；但里面放置了10万间商品，你还能记住吗；一次取的不是一件，而是100件；如果每件重100KG。因为输入端需求十分庞大，导致运转上变得复杂起来，该如何务实的考虑系统升级问题？

大部分升级可以划为两个方向：数字化与自动化。

数字化的提升，系统的稳定性便会加强，现场管控能力提升。随之带来优化空间，优化转化为效率提升。

自动化的程度，也会带来效率提升，但是因为自动化设备投入更高，往往需要考虑到更直接的利益关系，即时常说的「能够替代多少人力」。

上面的象限中：左下角，最简单的仓库示例是物流末端的配送站，我们都见过一般的配送站直接将所有货物倾倒在舱内，简单粗暴的入库；极高的周转率似的存储形式简化直接堆码到地面；配送员按简单规则逐步出库货物；右上角，完全数字化与完全自动化的仓库，是早些年提出的无人仓的概念。

仓储技术的升级迭代并不是线性的，就如我上面的例子10年前就有自动化程度较高立库了，而现在流行的仓储方案依然还是处在象限中部「人力仓」方案。

理由是仓储的升级是一个博弈过程：

? 既要提升作业能力，还要降低人工作业成本；

? 既要提升存储密度，还要存取便捷；

? 既要提升拣货频度，还要减少差错；

? 既要降低库存成本，还要减少缺货；

? 既要提升速度，还要保证安全。

我们说了仓储的缩小模型就是「货到货位到货」，它的复杂性还源自于仓库中的不同「移动」操作。不同的仓库其可能囊括的「移动」类型非常的多，比如频繁发生的就有「越货」、「上架」、「拣选」、「分拣」等等。这样的情况更加剧了升级的复杂性和差异性。

图：Gwynne Richards 所述的部分仓储内操作

「电商仓储」

仓储中比较有代表性的是电商仓库，为什么呢？电商是ToC的模式，它们最先接触到用户也先于其它场景敢于自我革新。首先什么是电商仓库？电商仓库是电商的支撑，必然我们要知道电商以及电商的趋势，即现在所说的新零售概念。

图：新零售与电商仓储

简单来说就是，SKU很多而且约来越多；时效性要求高并竞争越来越激烈；交易7x24随时发生。电商仓库有SKU的概念，那么现在的头部电商在库的SUK是多少呢？500万种。这样数量级的商品，依靠人显然不可能记住，这里便有了「WMS」系统。这个系统主要的作用是查询货物的「货位」，是「商品」与「货位」之间的联系。「货位」其实是一串数字，一个拣货员总能根据这串数字找到唯一对应的「Location」，一个物理世界的坐标位置。仓库核心部分被WMS管理，对于EPR来说则是透明的，面向财务的EPR关注点在于多少「商品」被分配给了多少「商品」。

另一个点是，大型的电商物流对于自己的大小仓库有著不同的定位。分为「前方仓储」多选择在城市附近位置，以配货为主；「后方仓储」以储备货物为主。但是随著单个产品需求周期的变短「后方仓储」有逐渐消失的迹象，也有一部分由品牌方自己运营而不是平台方。实际操作，为了优化成本有时会在同一仓内划分不同区域来实现「配」和「存」两个功能，被分为仓内的拣货区与存储区。

图：电商仓库战略分类

如此我们分析下常见的电商仓库所具备的模型：

图：常见的电商仓库模型

FEATURE：商品从哪来、到哪去，出入仓库的数量由ERP维护；

MOVE：商品在完成「清算」后，被运送到「货位」的各种操作；

STORAGE：「货位」的物理位置。

计算商品在仓储中效率，大致可以分成三段时间：

入库时间，为了「让商品尽快落到可拣选的货位上」，就是说所有不能执行拣选的商品都处在未入库的阶段（想一想、这将包含比我们认为更多的时间，甚至我们认为已经入库存储好的商品）；

在库时间，商品在拣货货架上放置的时间（将过量的商品放置到拣货区会导致效率低下）；

出库时间，商品拣选到打包的时间（劳动力最密集耗时最长的时间）。

拣选作为最耗时的操作，也是被优化的最多的环节。各类型的优化方式我不做多余的描述，请借鉴下面的表格：

图：Pick method companion (adapted from CILT warehouse management course)

数字化是效率优化的必要条件，操作流程的数字化越高，可优化性就越高。为了弥补人在移动时丢失的数字信息（穿戴等数字设备在移动时无法检测），仓储内发展出了可移动式的智能设备。

选择常见的类型做分析：

「AGV+货架型」

图：AGV+货架模型

这种模型将MOVE与STORAGE融合，人处在静止由货来找人。优点是上面说的「让商品尽快落到可拣选的货位上」被有效的优化了。关心的问题是如何补货？人类员工将商品放在架子上，补充库存后，AGV将货架搬进储藏区。问题是我们上面提到「将过量的商品放置到拣货区会导致效率低下」，而目前的系统由不能精准的预测需求数量。

「AMR型」

图：AMR模型

这种模型与经典模型保持一致，但是使用了「AMR」设备来替代Picker的一部分工作。人佩戴的数字设备与AMR的数字设备形成了很好的闭环，同时商品由AMR运输也优化了人在移动时缺失的数字化信息。

「仓储机器人」

耐著性子看到这里的，想必都是业内人士。我就不科普了，直入主题：

我直接对比较热门的AGVs货架，AGV与AMR的方案区别，以及AMR与AMRs的区别。

在无法精准预测需求并备货的当今状况，我们必然会保证仓中适当的存货。AGVs货架需要移动、需要平衡重量、需要便于存取，设计本身便不利于货物的存储。需要单独开辟货物的存取区域，而AGVs货架仅用于高周转的拣货操作。对于坪效要求不高的美国这个可能不重要。但是对于中国而言、高时效高利用率的要求十分严苛。

系统复杂性的挑战

正如「复杂」一书中说的那样「复杂行为是通过大量简单参与者的独自行动产生，并没有谁在掌控」。如上面描述的仓储是一个及其复杂的系统，数字化的设备基数越庞大，管理就会越发复杂。「货到人」方案中的AGV并没有技术难度，难度在于管理成百上千的机器。这也是阻碍中国公司应用AGVs货架方案的技术坎。

仓储机器人需要好的导航技术吗？AMR配置昂贵CPU甚至GPU，拥有良好的端运算能力，使用点到点移动方式，拥有很好的单兵能力。这是自组成复杂系统的基础。

复杂系统，简单化。

有的朋友说，我们公司就一款产品，我们什么都能干。在仓库中，叉车为什么有大小两种型号，其他的参数一致，仅仅是钢叉宽度不同。在管理相对精细的仓储里尤其是电商仓储，微小的不同在N次执行后都会倍无限的放大。设备工具的略微不同对于效率的影响可能微小，但是放大后却是重大的损失。

有没有一招鲜？没有。我们渐渐的发现没有经过设计的场景都是新的挑战，所以在选择机器人设备时请注意匹配的使用场景，以到达优化效果。

作为最传统的行业之一，仓储的管理者敢不敢买你们的产品？不敢。我本人之前为OEM手机厂商提供过服务，服务的内容是改造现有系统，接入互联网广告平台，以软体倒贴硬体。想法非常性感，传统厂商也有需求，这本应该是水到渠成。但是最终执行时，卡在了反复测试最后胎死腹中。原因是手机品牌始终不太信任互联网公司（因为互联网行业标榜的小步快跑、快速试错）。如果说一家机器人公司一直在吹嘘自己的能力，没有注重机器人质量。换位思考，一定是无法获取到客户信任的。

之前有个新闻「因为机器人设备起火。火灾对Ocado的影响相当巨大，数以万计的订单被取消，直接损失5800万美金，对公司产生的整体损失预计超过4亿美金。」试想缺乏安全、缺乏稳定性的机器人设备，如何能博得信任？

总结下

我一直推崇的是「生意有时不光是生意，同时是它的社会价值」。我们总是需要弄明白这背后的逻辑，这样的生意是否会带来社会价值。

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