引言
在当今瞬息万变的商业环境中,供应链的效率与韧性备受考验。面对不断攀升的客户期望和日益激烈的市场竞争,企业必须审时度势,因时而变。智能化、自动化正以前所未有的速度重塑着供应链的方方面面,尤其是对于供应链系统中的核心节点——仓储物流而言,自动化已然成为驱动变革与创新的利器。
本文有幸采访到了仓储自动化领域的资深专家Pardeep Kumar先生。作为沃尔玛的高级工程总监,Kumar先生拥有15年以上的自动化领域从业经验,曾在多家世界500强企业担任重要职务。他对仓储物流的前沿技术、发展趋势有着独到见解,是业内公认的意见领袖。本次访谈涵盖了仓储自动化的方方面面,从推动因素到实施策略,从关键技术到应用案例,为我们揭示了这一领域的最新动向。
企业为什么要进行仓储自动化
对于仓储物流行业而言，仓储自动化已经是老生常谈的话题。然而，在数字化时代，商业环境和客户需求正在经历巨大变革，因此仓储自动化变得更加迫切和有价值。Kumar先生指出，推动仓储自动化变革的驱动力主要包括以下几个方面：
改善安全性和人因工程。传统仓储作业中，员工常常需要搬运重物、在复杂环境中穿梭，这容易导致安全和职业健康问题。通过自动化设备替代人工，特别是在危险和人因风险大的岗位和场景，可以显著改善作业安全。例如，采用自动导引车(AGV)运输货物，使用高空作业机器人完成货架最高层的拣选，都能有效规避安全隐患。
提升员工体验。仓储一线员工的工作往往单调繁重，这严重影响员工体验和敬业度。一个积极向上、充满活力的员工团队，是企业生产力和创新力的源泉。自动化正在改变这一切。Kumar先生强调，他的团队非常注重员工视角，希望利用自动化解放一线员工，让他们从繁重的体力劳动中解脱出来，从事更有价值、更有意义的工作，如监控自动化设备、参与流程优化，为客户提供更优质的服务。
增强终端客户服务的可靠性。随着电子商务的蓬勃发展，客户对配送时效和准确性提出了更高要求。Kumar先生表示，确保客户获得一流的服务体验是供应链的终极使命。仓储自动化通过优化订单处理、库存管理、分拣包装等关键环节，可以最小化差错，缩短交付周期，从而增强客户满意度和忠诚度。同时，自动化系统具有更强的可扩展性，有利于企业快速适应需求波动。例如，某零售商通过部署自动化存储和分拣系统，将订单处理时间缩短了60%，准确率提高到了99.99%，不仅应对了疫情期间的订单高峰，客户满意度也上升了20%。
提高生产率。自动化是提升生产率的重要手段。Kumar先生介绍说，沃尔玛通过持续优化自动化程度，过去5年仓储作业效率提高了30%以上。一些关键指标，如每小时拣选箱数、货物周转率等都有显著提升。生产率的提高不仅直接降低了运营成本，还为业务扩张、响应市场变化创造了条件。但他也强调，自动化并非唯一的生产率来源，还需通过优化布局、精益管理、员工培训等综合手段，实现持续改进。
降低错误率、提升运营质量。订单错误是供应链管理的梦魇，不仅造成浪费，还会给客户体验和品牌声誉带来负面影响。Kumar先生指出，自动化是最有力的武器之一。相比人工作业，自动化系统能将错误率降低1-2个数量级。一方面，规则简单、重复性强的作业更适合机器完成；另一方面，采用视觉识别、机器学习等人工智能技术，可以发现并预防人眼难以察觉的缺陷。此外，端到端数字化使数据在供应链各个节点之间实现了无缝流转、共享，进一步消除了错误产生的可能。
企业如何选择好的仓储自动化解决方案
面对自动化的重要性，企业面临着从何入手推动变革的挑战。针对此问题，Kumar先生分享了一些策略：
全面审视当前供应链现状，找出问题和机会。从供应商到终端客户，洞察物流链条每一个节点的需求和痛点是至关重要的。Kumar建议，可以从成本、服务、质量、安全等核心维度设定清晰的改进目标，然后聚焦在最有可能产生突破的领域。例如，如果企业面临货物破损率高的问题，不妨重点排查分拣、包装、装卸等高风险环节，引入视觉检测、自动化包装等技术手段。
确定改进方向后,下一步就是探索市场,了解不同技术方案的成熟度。Kumar坦言,许多企业往往止步于此, 对于企业而言,技术创新从来都是一把双刃剑。一方面,新技术的应用有望带来效率的飞跃和竞争优势;但另一方面,技术成熟度不足、商业化进程受阻,则可能使Research和Development两个词中间的距离遥不可及。对此,航天航空领域广泛采用的技术就绪度(Technology Readiness Level,简称TRL)框架,为技术创新的管理提供了一个行之有效的参考系。作为一名仓储自动化领域的资深专家,Kumar 先生及其团队在项目评估和供应商遴选中也充分借鉴了这一框架,并结合实际加以应用。
何谓TRL?简言之,它是一个从概念到商业化应用、从1到9级的技术成熟度评估体系。每一级都对应了技术开发过程中的一个关键节点,并设定了明确的评估标准。级别越高,技术成熟度越高,距离规模化应用也就越近。具体来说:
TRL 1-3:概念形成阶段。这一阶段强调创意的提出(TRL 1)、基本原理的确立和概念的形成(TRL 2),以及关键技术的论证和实验室验证(TRL 3)。产出物以概念文档、发明专利等为主。对仓储自动化而言,概念性的技术创意固然很重要,但往往需要花大量时间去试错、迭代,离投入应用还有很长的路要走。
TRL 4-6:原型开发和测试阶段。这一阶段的重点是在实验室或模拟环境下,开发核心技术的功能原型(TRL 4),进而集成为系统级原型(TRL 5),并在接近真实的环境下进行测试(TRL 6)。产出物包括样机、测试报告等。以AGV小车为例,这一阶段需要攻克车载控制、多传感器融合、车队调度等一系列技术,并完成实际场景下的通信、导航、避障、对接等测试。只有通过了这一阶段,才能基本确定技术方案的可行性。
TRL 7-9:工程化和产业化阶段。这一阶段的目标是完成产品的工程化设计和优化(TRL 7),建立端到端的生产流程(TRL 8),直至完全鉴定合格并投入批量商用(TRL 9)。产出物包括工程图样、工艺文件、合格证等。以智能分拣系统为例,集成商需要完成机械、电控、软件等模块的产品化设计,并在试生产线上调试优化各项功能,确保良率、稳定性达标。只有产品通过了严格的认证,才能交付客户批量使用。
Kumar坦言,通过引入TRL框架,沃尔玛在供应链自动化项目的评估、遴选、交付等环节为技术把了一道有力的"关"。以往,各业务部门常常对某项技术抱有不切实际的期望,认为概念一提出马上就能用。而实际上,即便是看似成熟的技术,要真正完成产业化、规模化应用,也要经历漫长曲折的过程。有了TRL作为参照系,技术人员、业务人员和供应商就有了一个统一的语言。而通过定期的技术评审会,各方也能及时校准预期,聚焦当前最紧迫的问题。
此外,TRL还为自动化供应商的遴选提供了参考。Kumar介绍说,他们会要求厂商提交TRL评估表,并提供各级证明性文件,据此对技术能力做横向对比。一个有趣的案例是,在智能AGV项目招标中,一家初创企业声称技术已达到TRL8,并在现场演示时大放异彩。但经过深入调研,发现该方案在稳定性、量产工艺等方面还存在不少问题,实际只达到TRL6。最终,沃尔玛选择了另一家产品虽无亮点但技术成熟的供应商,为项目实施节省了大量时间成本。
诚然,对跨国企业而言,建立完善的TRL评估体系需要动用大量资源,中小企业未必都有这个条件。但TRL所倡导的思路值得每一个企业借鉴:即坚持以客观的标准评估技术创新,并在合适的阶段投入应用。正如Kumar所言,对自动化技术,我们既不能好高骛远,也不能因噎废食。唯有在技术创新和产业化应用之间找到平衡,企业方能在不确定的环境中稳健前行。
如何构建仓储自动化的神经网络？
"自动化是'Atoms'的变革,而软件系统则是'Bits'的力量。二者相辅相成,缺一不可。"Kumar以形象的比喻阐释了软硬件协同的本质。在他看来,自动化是供应链的"筋骨",软件系统则如同"血肉",孕育着供应链的生机活力。"没有自动化,供应链就像一副木偶,缺乏灵活性和效率;而没有软件系统,供应链又似一盘散沙,缺乏统一的大脑。只有将二者高度融合,供应链才能真正焕发生命力。"
Kumar 进一步解释道,在仓储物流领域,各类自动化设备如输送机、分拣机、AGV、AMR等是物流的主干网络,承担着存储、运输、分拣、包装等核心职能。 而WMS、WCS、MES等软件系统则是协同枢纽,负责调度管理、优化决策、信息流转等关键任务。 "举例来说,条码扫描只是识别信息的开端,背后还需要WMS将识别结果与订单、库存等数据关联,并触发下游业务流程。 类似地,AGV小车看似是简单的物料搬运,背后却依赖调度算法实现整体最优。 可见,没有软件赋能,自动化只能发挥一半功力。 "
那么,如何在复杂的仓储物流场景中,实现"软""硬"的无缝衔接?Kumar分享了沃尔玛的"三横三纵"思路。"三横"即面向业务、数据、技术构建三个维度的集成。一是业务层集成,统一业务语言和流程,打破部门墙,实现端到端协同;二是数据层集成,消除信息孤岛,构建统一数据湖,为分析优化提供fuel;三是技术层集成,推行微服务、API等开放架构,灵活组装"即插即用"的解决方案。"三纵"即面向执行、决策、洞察搭建三个层次的智能。执行层聚焦自动化改造,用软件"赋智"设备;决策层利用算法、知识图谱等技术,实现智能调度和预测性运维;洞察层则通过机器学习、数字孪生等手段,从海量数据中提炼洞见,优化全局绩效。
"通过'三横三纵'战略,我们正在构建一个全连接、自组织、持续进化的数字化供应链神经网络,以应对市场的不确定性。"Kumar举例说,某智能仓的出库效率曾因复杂的商品属性而困扰多时。通过"业务-数据-技术"一体化设计,他们在WMS中植入知识图谱和优化引擎,自动生成"商品-批次-库位"动态关联,并驱动拣选设备实时协同,最终将拣货效率提升了30%。
Kumar坦承,在推进软硬一体化进程中,跨领域、跨部门的协调集成始终是最大的挑战。 "一个有趣的现象是,业务部门总觉得IT部门'不懂行',IT部门则抱怨业务部门'不懂技术',两者各说各话,无法形成合力。 更麻烦的是,'烟囱式'的KPI考核进一步强化了部门本位,大家都只关注自己的一亩三分地,缺乏全局视野。 "
为了打破藩篱,Kumar主张从组织、流程、文化三个层面入手。组织方面,他推行"敏捷Pod"机制,打破部门界限,组建跨职能小组。流程方面,他借鉴DevOps理念,将需求、开发、测试、发布、运维等环节无缝衔接,形成快速迭代闭环。文化方面,他倡导"大供应链"思维,鼓励员工在端到端流程中思考问题,培养数字化"全栈"视角。
此外,Kumar还强调外部生态在破除壁垒中的重要作用。"没有任何一家企业能包打天下,必须发挥产业链协同优势。沃尔玛一直秉持开放、共享的理念,积极与行业伙伴开展联合创新。比如,我们与某装备厂商合作,将WCS集成到设备PLC中,实现了计算存储前移,大幅降低时延;又如,我们与某算法公司合作,将最新的强化学习应用于AGV调度优化,缩短训练周期。通过生态协同,1+1的效果远大于2。"
数字孪生对于仓储自动化的价值
对仓储物流行业而言,数字孪生代表着数字化转型的新方向。Kumar坦言,过去,企业往往只能依靠经验和粗略的计算来设计仓库布局和运营模式,存在较大的盲区和局限性。而如今,数字孪生可以在虚拟世界中构建一个栩栩如生的仓库,涵盖了物理设施、设备资产、业务流程、人员组织等各个维度,使运营管理者能够以上帝视角洞察系统全貌,并进行实时交互。这就如同在仓库里装上了一面魔镜,管理者可以穿越时空,对过去、现在、未来的运营场景进行全方位观测和优化决策。
那么,数字孪生在仓储领域究竟有哪些具体应用?Kumar为我们列举了以下几个方面:
仓库规划与布局优化。在新建或改造仓库时,数字孪生可以作为一个强大的Decision Support工具。通过在虚拟空间搭建仓库模型,管理者可以灵活设计和比较不同的布局方案,评估其对throughput、成本、效率等关键指标的影响。一个实际案例是,沃尔玛在中国新建了一个50万平米的大型仓库。项目团队应用数字孪生平台,对数十种布局方案进行了建模和仿真,充分考虑了订单量、货品属性、作业路径等要素。最终优选出的方案将拣货路径缩短了30%,并节省了大量货架和自动化设备的投入。
自动化系统的虚拟调试与运维。数字孪生是实现"虚实融合"的关键抓手。通过在虚拟空间构建自动化系统的数字镜像,工程师可以在上线前完成设计验证、故障诊断、控制优化等任务,大大缩短调试周期和试错成本。调试完成后,系统的运行参数、健康状态、产能瓶颈等信息也能实时反馈到数字孪生中,便于远程运维。以沃尔玛的某个自动化立库项目为例,在数字孪生的加持下,整个系统的硬件安装和软件调试仅用了3个月,与传统模式相比节省了50%的时间。而在后期运营中,数字孪生还能进行算法优化和预测性维护,将系统效能发挥到极致。
运营场景的仿真与优化。数字孪生最显著的特点之一是,可以"带着问题来,带着方案走"。管理者可以在虚拟空间中构建各种"假设情景",并观察其在数字孪生中的效果。比如,如果订单量突增50%,当前的人员和设备配置是否足以应对?如果要承接一个新品类,现有布局如何调整才能兼顾效率和成本?沃尔玛某仓库的数字孪生系统就集成了上百种算法模型,可以实现存储策略、波次管理、任务调度、码垛演算等全流程优化。Kumar表示,该系统每年为这个仓库节省的成本高达数百万美元。
数字化培训与安全管控。员工与自动化设备、机器人的协作与博弈,是未来仓储运营的重要课题。在这方面,数字孪生也能发挥独特作用。Kumar介绍,他们开发了VR/AR系统,可以沉浸式模拟各种生产场景,对员工进行可视化、交互式的业务培训和安全教育。一方面,数字孪生可以高度还原真实的设备操作、业务流程,另一方面,也可以模拟各种极端条件下的应急演练,而无需付出现实代价。管理者还可以通过数字孪生实现人机行为管控,预警安全隐患。
尽管数字孪生前景光明,但Kumar也坦言,要真正实现其价值,仍需攻克一些难题。一是高质量的数据资产。数字孪生对数据的多样性、实时性、准确性都提出了极高要求,需要企业持续夯实数据治理和开发能力。二是开放性的平台架构。要实现全要素、全流程、全生命周期的数字孪生,需要打通设计、生产、管理等各个环节的数据壁垒,而这往往涉及复杂的组织和技术变革。三是复合型的人才队伍。数字孪生是一个融合多学科的系统工程,需要工业工程、数据科学、软件工程等多领域人才的通力配合,而这样的复合型人才目前还十分稀缺。
ChatGPT与AI将如何重塑仓储物流？
当被问及对ChatGPT等大型语言模型的看法时,Kumar坦言自己尚未亲身体验。但作为一名资深的技术专家,他对AI发展的脉络有着敏锐洞察。"AI绝非突如其来,而是经过几十年技术积累的结果。从规则系统、机器学习,再到如今火热的深度学习,AI正经历从'特定智能'到'通用智能'的跃迁。ChatGPT的出现,预示着AI正在从感知层走向认知层,未来有望在更多决策场景发挥作用。"
事实上,AI在仓储物流领域已崭露头角。Kumar介绍,沃尔玛目前已广泛应用机器视觉、自然语言处理、知识图谱等技术,涵盖货品识别、质检、装卸、分拣、调度等各个业务场景。以视觉AI为例,沃尔玛自主研发的商品识别系统可以准确识别海量SKU,在智能分拣环节实现了"物尽其用、人尽其才"。系统不仅能识别常规包装,还能通过few-shot learning快速学习新品类特征,大幅提升了分拣效率和准确率。类似地,AI在需求预测、库存优化、AGV调度等方面也取得了瞩目成果。"可以说,AI正在成为智慧供应链的'新引擎',为行业释放全新想象空间。"
ChatGPT会取代人力吗?Kumar给出了自己的答案:"从长远看,ChatGPT代表的认知智能将使更多工种面临替代风险,无论是简单重复劳动还是某些专业领域。但从眼下看,我认为更可能出现的是'人机协同'模式,即发挥人在经验判断、综合决策方面的优势,同时利用AI提升效率、优化体验。以仓储为例,我们可以想象这样一个未来场景:AI助手根据货品和订单特性,自动为员工规划最优作业路径;员工利用AR眼镜获取货架导航,同时接收智能语音提示;遇到疑难复杂的装卸、包装任务时,员工可实时呼叫机器人助手协同作业。在这个场景中,人机和谐共生,AI使人力价值得以升华。当然,要实现这一愿景,我们还需要在人机交互、持续学习等方面取得重大突破。"
除了业务层面,Kumar还展望了AI在供应链管理和创新方面的前景。"AI是供应链数字化转型的助推器。随着供应链各环节数据的汇聚和打通,AI将在端到端流程优化中扮演关键角色。比如,通过机器学习和因果推理,不同部门可以在一个虚拟的'数字孪生'中实现协同优化和决策仿真;再如,AI可以从海量的ERP/WMS等结构化数据和物联网非结构化数据中洞察瓶颈,对设备故障、货品滞销等典型场景进行预警,甚至给出自动化的优化建议。这意味着管理者将能从海量信息中提炼洞见,在更高维度思考供应链战略。"
Kumar尤其强调了AI在创新方面的巨大潜力。他认为,AI不仅是一种工具,更是一种创新思维和方法论。"传统的流程优化更多是'头脑风暴'式的,容易受到路径依赖和认知局限。而AI可以跳出思维定势,从海量异构数据中自主学习,发现人难以察觉的关联性,激发管理者的创新灵感。我们曾用知识图谱技术盘点仓储作业中的风险因子,挖掘出上百个安全隐患点,并创造性地提出了'人-设备-环境'三位一体的风控模型,将安全事故率降低了90%。类似地,AI还为流程再造、网络重构等领域带来了新思路。未来,AI将与人的创造力深度融合,推动仓储物流走向更智能、更敏捷、更韧性的未来。"
未来已来:无人化、微末端配送自动化和无人机开启仓储新纪元
谈及仓储自动化的未来,Kumar坦言无人化是必由之路。"这是一个从'减'到'零'的进化过程。我们过去所做的自动化改造,更多是在'减'——减人力、减差错、减成本。而无人化则是一次颠覆性的飞跃,意味着从根本上消除人为干预,实现'零'接触、'零'风险、'零'事故。"
Kumar介绍,目前行业对无人化仓储的探索已初见成效。一些标杆企业已实现货到人、货到机器人全流程自动化,将人力需求降至最低;更有甚者,机器视觉、自然语言理解等认知智能技术的跃进,使机器在某些场景下的感知和决策能力已达到甚至超过人类水准,加速了无人化进程。"以沃尔玛为例,我们在芝加哥建成了一座'黑灯'仓库,从入库到出库、从盘点到调拨,全流程实现无人值守。系统可自主感知环境变化,通过机器人协作完成全部作业,并自适应优化调度策略,将人力需求降至零。"
但Kumar也强调,尽管技术驱动是无人化的必要条件,但并非唯一条件。"无人化是一个涉及方方面面的系统工程,需要在场景梳理、方案设计、系统集成等环节统筹考虑。我们要因地制宜选择合适的技术路线,兼顾经济性、安全性、可扩展性;还要推动业务流程再造,打破传统的人机边界;更要开展变革管理,让员工由被动接受转为主动拥抱。"展望未来,Kumar认为,无人化将成为供应链竞争的新赛道。"这不仅是技术之争,更是经营理念、组织能力之争。零工差事故、零库存、零浪费将成为无人化时代的新追求,企业必须以数字化为内核,重塑端到端流程,方能弯道超车。"
最后100米:攻克配送"最后一公里"的新武器
如果说无人化仓储聚焦"内功",那么微末端配送自动化则直指"外功"。Kumar指出,"随着电商、同城配送等新业态崛起,仓配一体化成为大势所趋。消费者对速度、时效、便捷的需求被极大放大,这对配送'最后一公里'提出了空前挑战。"
Kumar坦言,过去行业对末端物流的数字化改造相对滞后,仍以人工为主。痛点主要集中在:①时效性差,难以支撑即时配送;②费用高,占总配送成本50%以上;③管理难,缺乏可视化手段。但随着无人配送、智能取货柜等新模式的涌现,"最后一公里"正在焕发新的生机。
"我们将无人配送车和自提柜网络有机结合,探索出一套'最后100米'解决方案。"Kumar介绍,沃尔玛利用自动驾驶、智能调度等技术,打造了一支无人车队。车辆从仓库装载货品,行驶到消费者家附近的自提柜,再由消费者自助取货。整个过程无需人工干预,24小时随时可取,将时效压缩在1小时内。系统还能实时反馈货品状态、设备状态,实现可视化管控。"通过这种模式,我们将'最后一公里'精简为'最后100米',单次配送成本降低60%以上。更重要的是,这极大改善了消费体验,客户满意度超过95%。"
但Kumar也表示,微末端配送的玩法还有很大想象空间。"比如,我们正在研发'车货合一'的自动驾驶货柜,可直接将商品运至消费者家门口;又如,我们在小区设置智能分拣机器人,可根据客户需求灵活打包配送;再如,我们尝试将VR/AR等沉浸式体验引入自提过程,营造寓教于乐的互动场景。"Kumar认为,在新零售时代,微末端配送将成为塑造极致体验的"最后100米"。"这是一场集成创新,需要流程、技术、场景全方位融合。未来的竞争将聚焦服务半径、时效性、成本等关键要素,唯有以体验为核心,构建'人-货-场'立体协同网络,才能打造引爆市场的'最后100米'。"
无人机:仓储的"新物种"
仓储物流向来是"重兵"集结之地,但随着无人机技术的发展,这一领域正悄然迎来一股"轻骑兵"。Kumar兴奋地表示,"无人机是仓储的'新物种',为行业插上了腾飞的翅膀。以往受限于体积和载重,无人机多用于末端配送,但随着航程、续航等性能的提升,无人机在仓内作业中也初露锋芒。"
Kumar举例说,在沃尔玛illinois的一个高架仓库中,他们部署了一套无人机盘点系统。机身配备高清摄像头和RFID读写器,可在货架间灵活穿梭,快速扫描并回传库存数据。"传统人工盘点需要数天才能完成,而无人机团队1小时内即可覆盖整个仓库,准确率达99%以上。更关键的是,它可以在不影响日常作业的情况下,实现'随时盘、随机盘'。这使我们能及时感知库存异常,降低缺货和积压风险。"
除盘点外,无人机在库内转运、巡检等场景也大有可为。 Kumar介绍,他们还打造了一款可载重30kg的无人机,可将货物从存储区运送至拣选区,单次运行效率是传统AGV的5倍以上;在安全巡检方面,他们部署吊挂式无人机,可对货架、天车等高空设备进行故障诊断,第一时间发现安全隐患。 "可以说,无人机正以崭新的工作方式重塑着仓储各业务场景。 但无人机并非万能,在室内定位、避障等方面还有待突破。 我们必须辩证看待,厘清人机边界,将无人机视为传统设备的'搭档'而非对手。 "
Kumar最后表示,围绕无人化、微末端、无人机,行业正在酝酿一场自下而上的变革。"这是一个从局部突破到整体重构的过程。在技术创新的驱动下,仓储物流的'人货场'正在重新定义,由过去'三位一体'走向未来'三位分离'。分离并非割裂,而是基于数字化、平台化实现泛在链接、动态协同。未来的仓储将不再是简单的'配送中心',而是嵌入产业链、贯通消费域的'智慧枢纽'。这需要我们以开放的心态拥抱创新,在不同场景中找准业务切入点,积小胜为大胜,最终建立从工厂到消费者的端到端数字化能力。让我们拭目以待,无人化时代必将带来更多精彩!"
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