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P148 大数据技术在京东仓储中的应用与实践

——“大数据与智慧物流”连载之五

来源:2017年第5期(总第205期) 作者:京东商城运营研发部高级产品经理 浏览:

        在未来仓库中,人工智能与设备的结合将会取代大部分物流作业,机器的智能会超越人的智能,做出比人更“聪明”的决策,追求仓库效率与成本的最优化。而对于拥有海量包裹物流需求的未来,机器与智能在物流领域的应用与实践将会越来越广泛。
 
 
         随着电子商务的迅猛发展,物流需求日益膨胀,同时人力成本日益攀升,物流从业人员数量供给不足,从而导致仓配产能渐趋不足。据预测,到2020年,中国的包裹量将达到日均1.45亿个,这已不是单纯扩张人数和仓库面积就可以解决的问题。通过技术手段支持产能并降本增效迫在眉睫。
 
         京东推出“无人仓”项目,实现了自动化时代到智能化时代的大跃迁,其智能化体现在,传统工业机器人将不再只是执行手臂,还将被赋予大脑智慧,使其具备自主判断和行为能力,从而完成复杂多变的仓储任务,为客户更快更好地提供物流服务。下面京东仓库搬运机器人——天狼系统的几方面“智慧”所在。
 
智能商品布局
        《孙子兵法·势篇》中写道:“强弱,形也。”,这里的“强”字是一个动词,是“使其强大”的意思。我的理解是:要让有限军队变得坚不可摧,需要精心布置阵形、精心布局、精心安排兵力。运用在仓储物流管理的生产中,要想用有限库容和产能等资源达到高出库效率,需要精心安排商品库存分布和产能调配;因此,库存分布将变得尤为重要,我们在京东天狼系统中分别从如下几个方面,应用大数据分析等技术,对仓库的库存分布进行“精心安排”。
 
1.热销度
        应用大数据分析技术,预测商品近期热销程度。对于热销商品(出库频次高的商品),存储于距离出库工作台近的位置,降低出库搬运总成本,同时提升出库效率。
 
2.相关度
        目前不同商品之间在库内的存储区域分布是相关独立的,是互不影响的。然而,针对海量历史订单进行数据分析,我们得出结论——两商品同步下单的几率存在一定的耦合性。根据这种商品相关度的分析,设计商品之间的存储规律,令相关度高的商品存储于相同货架,达到优化拣货路径,减少机器人货架搬运次数,从而节省仓储设备资源,提高机器人人效。京东通过应用机器学习算法和遗传算法等优化算法,计算得出最优商品组合,即哪些商品存储在一起,能使得仓内货架整体内聚度(货架上商品之间相关度)最高。
 
3.分散存储
         应用运筹优化等技术,追求全仓库存分散程度最大化,将相同或相似商品,在库区一定程度的分散存储,从而避免由于某区域暂时拥堵影响包含该商品订单出库,这样可以随时动态调度生产,实时均衡各区生产热度;同时,库区生产还可以支持并行生产,可无限平行扩展。
 
        将以上原则制定为最优库存存储规则,一旦由于因素变化(比如热销度变化、相关度变化)或货架上商品库存变化等,系统会自动调整库存分布图,并对出库、入库、在库作业产生相应的最优决策指导。小车将自动执行相应搬运指令,将对的货架(库存)送至对的位置,完成库存分布的动态调整。
 
仓库动态分区
        当订单下传到库房后,如果没有一个合理的订单分区调度,可能会带来不同区域订单热度不均问题,这个问题会导致以下两个现象:
现象1:各区产能不均衡,从而导致部分区域产能暂时跟不上。
现象2:部分区域过于拥挤,从而导致部分区域出库效率混乱且效率较低。
        为解决这个问题,我们实时动态分析仓库订单分布,应用沃罗诺伊图分区技术,动态划分逻辑区,从而达到各区产能均衡的目的,使得设备资源利用率达到最大化和避免拥堵,进而提升仓库整体出库效率。
 
资源匹配
        当WMS从ERP接受客户订单时,运用生产调度运筹优化模型,建立仓内供需最优匹配关系,使得全仓整体出库效率达到最大化。
 
搬运小车路径规划
         当搬运小车接收搬运指令时,要将货物快速准确送达目的地,需要规划合理最优路径。那么,如何利用仓库优先的道路资源,为全仓搬运小车规划合理的搬运路线?京东应用时空大数据等技术,协调规划全仓搬运小车整体搬运路线,使得全仓小车有条不紊有序进行,最大程度减少拥堵。
 
         智能化是物流行业发展必然趋势,我们可以通过技术手段来解决更多的物流问题,达到降本增效的效果。在未来仓库中,人工智能与设备结合将会取代大部分物流作业,机器的智能会超越人的智能,做出比人更“聪明”的决策,追求仓库效率与成本的最优化。而对于拥有海量包裹物流需求的未来,机器与智能在物流领域的应用与实践将会越来越广泛。
 
作者为京东商城运营研发部高级产品经理



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