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2020全球疫情,直接帶來市場需求的不確定性和勞動力供給的不穩定性。面對不確定性的疊加,傳統預算模式下,采用二維碼導引的AGV方案,回報周期長,方案無彈性,已經不是一個好的選擇。

DHL未雨綢繆。2019年已經與靈動科技合作,在香港投產了亞洲第一個AMR項目,服務全球最大的手機企業。

2020年,DHL進一步深化與靈動科技的合作,通過靈動科技V-AMR的人機協同方案,實現“Pic2Go”創新模式。整體方案部署周期短,業務柔性高,ROI即時可見。上線當月,發貨總效率提高了38%,發貨包材成本降低了20%,同時由于貨物總體積減少,拋貨運輸成本降低了15% 。

目前,靈動科技已經成功服務了沃爾瑪、順豐DHL、TCL 5G智慧工廠、京東、伊藤忠、優衣庫等眾多行業頭部企業,具備全球化服務能力,成為全球AMR行業的TOP4企業,同時也是亞洲唯一具備規?；虡I落地能力的V-AMR解決方案供應商。

Pic2GO流程再造,發貨時間減半

業內熟知,傳統倉庫發貨一般執行“總揀-分揀-包裝”的串行作業邏輯,即上述三個環節循序而行,依次推進。而為了避免出錯,傳統發貨作業流程,每一環節往往都要增設校驗以確保準確交接。

而這,不可避免造成倉庫發貨中“流程繁復”、“任務割裂”、“錯誤率高”等問題。同時,由于增設校驗而帶來的浪費也較常見,例如場地空間浪費、人力和設備使用浪費、包裝耗材浪費等。

此外,串行發貨作業的更大弊端還在于,一旦三個主要環節之間效率不一致,低效環節的“瓶頸”制約作用特別明顯,導致忙的忙、閑的閑,整體效率堪憂。

以上海臨港順豐DHL某汽配售后倉庫為例,該倉庫中形狀各異的汽車零配件出庫前,均需加以個性化包裝。而倉管員的裝箱水平和訂單中貨物的種類及體積的豐富度,以及包裝箱種類的復雜度呈負相關,即,倉管員處理訂單中的貨物種類越多、貨物體積差異越大、可選包裝箱種類越多時,最終的裝箱水平越低,諸如裝載率低、使用箱型不經濟、包裝不合理導致的貨物破損等問題,屢見不鮮。

基于此,要想優化該汽配售后倉庫的供應鏈效率,改變其低效的出貨包裝,就成為關鍵點。

上海臨港DHL哈雷摩托售后倉庫中形狀各異的零配件

在這一理念指導下,一種名為Pic2Go的新操作方式應運而生。在對倉庫歷史數據進行了系統的大數據分析后,靈動科技提出,Pic2Go的重點在于剔除一切不必要、重復的操作環節,只保留最精簡和最純粹的流程。一如 “Pic2Go”字面含義,倉庫的發貨操作采用“即揀即走”極簡模式,倉管員揀貨后即刻裝箱;取消分揀與包裝環節,分揀校驗也就不復存在,從作業流程中消失,以求最大限度降低倉管員的操作復雜度,提高其作業準確率、發貨效率。

不僅如此,Pic2Go極簡模式實施后,傳統的“總揀-分揀-包裝”串行作業流程,因為Pic2Go的運算前置,理論上,Pic2Go在告訴倉管員如何分揀操作時,也可以并行通知TMS準備車輛,最大程度縮減流程等待時間。

對比Pic2Go實施前后的流程作業示意圖,從分揀到裝船的作業時間,即從傳統流程下的2小時降低到了Pic2Go運行后的1小時,發貨時間減半。

實施Pic2Go之前的傳統作業流程及Pic2Go精簡流程

運行中樞:靠“人”不如靠“算法”

如前所述,Pic2Go “運算前置”是改變傳統倉庫串行作業弊端的核心,具體到上海臨港順豐DHL某汽配售后倉庫項目,Pic2Go成為該倉庫流程再造后的“大腦”,承擔了訂單指令分發后的運行中樞角色:既要在揀貨開始前計算出訂單中汽配零件應該使用的最佳箱型,還要在揀貨開始前就合理分配任務到具體的倉管員,并告知TMS到具體倉庫外等待裝箱。

這直接改變了“人”作為傳統發貨模式核心的積弊,不再依賴倉管員個人經驗對包裝箱型進行不穩定選擇,降低倉管員個人預估和真實效果的差異,而是依賴大數據,通過對每個汽配零部件SKU三維尺寸、包裝特性等數據的收集研發了一套算法,能在取得訂單信息的數秒內精確拆分出當前訂單的出庫最優包裝。每個出庫箱既能獲得合理裝載率,又兼顧了包材自身的最優成本。

3D裝箱概念圖

這樣,倉管員在取得訂單后即獲得了最適合的發貨包裝,揀選最正確的SKU放入出庫箱內,至此其在揀貨流程中的最優閉環就完成了。

同時,在此過程中,指環掃描和AMR(Autonomous Mobile Robot,自主移動機器人)等作為技術輔助和運輸承擔者,協同Pic2Go將精簡后的流程切割為上箱、分揀和卸箱三個環節,每個員工只需按照智能手表和AMR屏幕指令進行簡單操作,即便是剛剛入行的新手,也只需5分鐘培訓便可上崗,順帶解決了供應鏈運營中經常遇到的旺季人手不足和上崗培訓。而設備的防錯機制,可將操作員的分揀準確率維持在99.99%之上,極大提升了工作效率。

配合智能指環和靈動AMR的揀貨場景

部署周期短,見效快ROI高

說了這么多,Pic2Go+AMR實施中,企業最關心的部署周期和投入回報率怎么樣?AMR會否貴到沒朋友?

相較于AGV智慧倉儲解決方案動輒數月的實施周期,Pic2Go模塊化的開發所需實施周期實在是小巫見大巫了。仍以上述順豐DHL汽配項目為例,在算法與軟件成型后,順豐DHL汽車行業第一個Pic2Go項目僅經過1個月的測試、梳理和打磨,即成功落地。

通過運行后實際數據與歷史數據的對比分析,Pic2Go投運后的發貨總效率提高了38%,發貨包材成本降低了20%,同時由于貨物總體積減少,拋貨運輸成本降低了15%。

至于靈動AMR解決方案的ROI,目前運行項目回收期均低于3年,遠少于AGV解決方案回收期6年+的回報周期。

而通過版本的不斷迭代、優化,Pic2Go顛覆傳統發貨方式的腳步遠不止于此。

“Pic2Go項目為順豐DHL供應鏈全鏈路數字化、信息化奠定了里程碑式的基礎。通過在原有運營模式上的不斷突破以及將我們多年的運營經驗模組化,我們朝著‘成為科技領先、服務優異的最佳企業供應鏈方案實施服務商’的愿景又邁進了一步。”順豐DHL汽車事業部營運負責人朱菁先生說。