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发网:面对备受追捧的智能仓储物流装备市场该作何选择?

发布时间:2019-03-10 09:35

作者:和记娱乐

  物流技术发展到今天,已经呈现出百花齐放、如火如荼的繁荣景象。各种各样的人才和资本争先恐后的加入到这个领域。大数据、区块链、云计算、自动化、数字化、无人化、智能化、新物流、新零售,等等。B2B、B2C、B2B2C、C2B、C2F、F2C、O2O,你如果有一年半载不在这个圈里混,恐怕连别人讲话都听不懂。可以说,中国的物流发展的这种高烧不退,折射出中国经济发展的一个缩影。中国物流技术装备区区数百亿的市场,为何引来如此众多的资本追捧?难道是我们还没有挖掘出来的一个未来的金矿?

  那么问题来了,我们到底需要怎样的物流技术和物流系统?以下就做一个简单的分析

  物流的形式多种多样,无处不在。把货物从一个地方运送到另一个地方,这是其最基本形式。货物的种类有几千万种,而货物的形态少说也有千百种,货物所在的地点和送达的地点也是千万的级别,运送的方式(包括运输工具)不同,所需要的时间不同,存储的环境不同,等等。由此,使得物流本身呈现出千姿百态的复杂形态,这是物流变幻莫测的特点所在。

  在生产领域,会有原料的供给,成品和半成品的搬运和储存,以及成品的发运等。生产的产品不一样,对物流的要求也不一样,有的快,有的慢,有的多,有的少,千变万化。但有一点是非常一致的:就是要满足生产的需求,不要成为生产的制约因素。再细致一点,就是在有限的空间中,要把正确的物料准时从仓库配送到生产线,要把成品及时送达仓库储存。如此形成一系列的决策,在满足生产的前提下,采用什么配送工具?采用什么配送方式?采用什么储存方式?如何降低费用?如此一步一步的分解和细化,最终确定方案。从一个方面来说,生产过程中物流的成本是构成产品成本的一部分,所以,不能无限的提升物流成本。在方案决策的过程中,基于市场竞争力的综合成本的考虑始终是非常重要的因素。有时是效率优先,有时是成本优先。

  在流通领域,物流过程变得相对单一,即收货、储存、拣选、配送。以前还有流通加工,但现在这一环节变得越来越少,以至于可有可无。但是,随着货物品种的不断增加,以及配送目的地的不断增加,尤其是电子商务的普及,流通领域的物流变得越来越复杂,甚至大大超过生产物流的难度。有时,海量的包裹就成为一个很难解决的问题,如双十一期间,每天全国有多达5亿个包裹要拣选、包装、分拣、配送,这其实是一个非常艰巨的工作。而在一些特殊情况下,时间变得很关键,比方说要短时间送达的快件,如快餐配送就是一个典型例子。有时,我们还会遇到自然灾害、地震、雨雪、堵车等因素的影响。有些服务是可以延迟的,如送餐,实在不行,就不要送了;但有些服务是必须完成的,并且是越快越好,如救人,如战争。这样的一些因素,使得流通领域的物流变得更加没有计划性,因而难度更大。其中,在大部分情况下,效率和成本是需要综合考虑的,如双十一购物,用户本来就是图一个便宜,物流成本自然就不能太高。有些情况下,成本是次要的甚至无需考虑,如救人和救火,在千钧一发之际,时间决定了一切。

  由此可见,物流的形态不同,所处的环境不同,所服务的对象不同,会反过来要求不同的解决方案。但无论有多少不同,物流的本质是满足客户的需求,是一种服务。不同的需求所导致的成本是不一样的,用户所能接受的成本也是不一样的,所以,不同的解决方案和采用不同的技术手段的成本也是不一样的。所有的物流系统的建设,要围绕提高效率和控制成本这个主题展开。

  不管智能化的内容是什么,从物流本质中,我们应该可以确认,智能化物流的本质只能是进一步提升服务水平和有效控制成本。

  用户的需求是什么?一般的情况应该是“办好事,少花钱”。所以,决定智能化物流的不是技术,而是其应用所产生的效果。很多时候,很多企业是为智能化而智能化,有些企业根本不清楚智能化为何物,就被一些人忽悠说上了智能化的物流系统。钱是花了,但效果很差,于是才有上当的感觉。

  智能,或人工智能(AI)的定义,是非常清楚的,即系统应具备思维、感知、学习、推理判断和自行解决问题的能力。如果用这一定义去套智能物流系统,就会知道,我们现阶段的所谓智能物流系统,并非真正的智能物流系统。决策的智能化与执行的自动化乃是智能物流的两个核心内容。

  决策的智能化。智能物流所表现出来的智能,或AI,主要在于通过自动感知外部世界的需求和条件变化,通过知识进行推理、判断,从而做出正确决策。在供应链系统中,智能系统或许可以预知某些需求,从而完成库存提前布局,或许可以进行路线的优化,从而缩短运输距离,或躲避拥堵道路,或选择最佳的作业工具,等等。在今天大数据广泛应用的时代,智能物流已经不是梦想,当然,它还有一个长期的进化过程。

  执行的自动化。则可以理解为高度自动化的物流系统。其中比较重要的执行系统包括AGV系统、机器人系统、自动化立体库、无人机、自动分拣系统等。智能化系统并非排斥人工的辅助作业,智能化与无人化是不同的概念。

  当然,作为一个整体,智能化物流系统还有很多内容,如网络,如单元器具,如存储系统等,这些内容与智能有时并无直接关联。例如,在智能化的物流系统中,一个托盘也许是智能化的部分,具备自我感应的能力,但也可以是非智能的,而是通过系统赋予一定的信息,从而为系统所识别和操作。

  有人对此很乐观,也有人对此嗤之以鼻。我想,这两种态度都是不太客观的。前者也许对整个物流的生态构成并不了解,如认为KIVA可以包打天下,解决一切问题,认为无人仓时代已经到来,随着人工成本日益高涨,无人配送和无人机配送将成为未来的主要模式,等等。后者还没有从传统业务中走出来,对现代物流知之甚少,所以对无人化、无人仓的未来比较悲观,认为完全没有必要,也不会有市场,从根本上排斥新事物和新思想。

  以KIVA为例,在货到人拣选环节,KIVA有很多的优点,如布置灵活、安装周期短、投资相对较低、便于搬迁等,都是其独到的优势,但空间利用率低、作业能力低、优化难度大却是其明显的缺点。这些优点和缺点构成了KIVA应用的主要参考因素,在国外,KIVA的发明者在亚马逊物流系统应用中取得了相当大的成功,但即使如此,其它的“货到人”拣选技术,如多层穿梭车系统、四向车系统、旋转货架系统等,也各有其用武之地,其优点和缺点都非常明显。有人认为无人机没有什么用处,但在特殊的环境下,如地震、孤岛、山巅、屋顶等场合的救援和配送,无人机将发挥独特的作用。但无人机和无人配送毕竟成本太高,且存在很多限制,大规模推广应用显然是不可能的。尤其在需要低成本配送的电商领域,无人配送也许只是一个概念。

  物流技术与装备的范围,涵盖的作业范围包括装卸、搬运、储存、拣选、配送等多个方面。货架、自动化立体库、拣选系统、分拣系统、货到人系统、叉车、AGV、无人机、机器人、单元化器具等构成了设备的主体,计算机技术(包括数据库技术)、网络技术、自动识别技术(含条形码技术)、自动控制技术等则构成了整个信息系统的硬件和软件的基础,都是物流系统的重要的组成部分。也许机器人、无人机等对大众来说显得高大上,认为是物流系统的主角,但他们毕竟只是整个系统中一小部分,甚至在很多情况下也并非不可或缺,这是需要明确的。

  最后,选择什么样的物流流技术和解决方案,一定要从物流自身的实际情况和需求出发,千万不要搞一刀切,更不能照搬照抄、生搬硬套。物流系统是多种技术的组合,没有一种物流技术或装备是万能的。选择最合适的物流技术去解决具体的问题,应该是解决问题的正确出发点和方法论。返回搜狐,查看更多

 


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