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公司 2016-1-25 18:03

用技术改变物流这件事上,国内外两家电商巨头都是怎么做的?

如果你之前有关注 CES 2016,那你一定对英特尔展示的自动避障无人机 Yuneec“台风 H”有印象,而其实现“自(智)障”的关键技术就是 Intel RealSense。

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经过一年多的酝酿,京东终于也将这项技术运用在了自己的物流仓储上,用途也很明确;用来测量商品的“物流属性”(包括重量和体积)。京东官方将这个项目命名为“竖亥项目”,而“竖亥”是汉神话传说中发明了标尺杆的上古创世神。

而这个项目的实际形态是一台小推车,看起来相当粗糙。它直接搭载了 640×840 分辨率的摄像头模组,再通过扫码枪、秤和小车上的笔记本完成对物体的测量和登记。jingdongrs3

测试的结果能够精确到毫米级,而且对于外形不规则商品,还能够直接计算出虚拟体积,自动匹配能将其装下的包装箱型号。

这样一台小车整体造价不到 1 万(成本应该都在笔记本上了),而且已经开始量产。与之相比,之前进口红外线测量设备至少需要 20 万一台。目前竖亥小车的版本还只是 1.0,未来的 2.0 将支持堆放多个商品测算组合体积,并且在误差控制在 ±2.5% 以内的前提下 在 2 秒内完成测量。

当然,京东对于 Intel RealSense 的规划不仅限于此:

  1. 提升仓储空间使用率。根据商品的体积和货架空间,结合仓储管理系统(WMS)计算出如何能够最大化利用货架空间。京东粗略给出的预估是能够提升 50% 的库房使用率。
  2. 优化包装效率。一个订单内有多个商品的时候可以直接分配最合适的包装,节约耗材。
  3. 合理分配运输车辆装载。这部分可以看作第二点的升级,将之前的包装再次组合到周转箱中,最大化利用车辆的装载空间。

除了“竖亥”之外,京东还研制同样采用 RealSense 技术了“夸父一号”。不过测量的对象不是货物,而是人。通过摄像头能够直接给出推荐的尺码以及衣物合适的尺寸。

RealSense:让物体的测量更低廉

抛开所有宣传用语,京东采用 RealSense 技术可以概括为——用更廉价的方式实现了对货物状态的掌握。

因为 RealSense 技术的硬件非常简单:两个摄像头、一个红外发射、一个红外摄像头。剩下的均由算法来解决,最终早就了极低的造价(在精度相差不大的程度下 1/20 的成本)。

而且这个成本还有进一步下降的趋势,早在去年的 IDF 2015 上,英特尔就展示了带有 RealSense 技术的手机,同样能够对物体的尺寸进行测量。这样一来,小车上的电脑自然也就不需要了。

但是知道了货品的物理信息就足够了么?物流的整个环节里面还有哪些应用技术以及解决案例呢?或许我们需要看一些其他公司的措施。

亚马逊:满地机器人&无人机

作为业内最热衷于应用新技术的公司,亚马逊很早就思考如何提高自己的仓储效率。他们想出来的方法与京东有本质上的不同:Kiva 机器人&乱序存放。

早在 2012 年第二季度,亚马逊不惜以糟糕的第二季度财报来收购机器人制造公司 Kiva System。但随之诞生的却是一个完全改变仓储体系的存在——Kiva 机器人。

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40 厘米高、145 公斤重、行进速度 8 公里/小时、载重量超过 300 公斤,这些其实都不算什么。最关键的在于,亚马逊是如何使用这些机器人的。

与传统物流货品直接分类摆放的方式不同,Kiva 机器人上面的存储空间完全是混合使用的,放着书本的格子旁边也许放着手机。但是这一切都建立在一套完整的跟踪系统下。

腾讯视频

机器人行走的地面贴满二维码、货架上面完整标注格子编号、信息系统实时追踪每一个架子的位置。即便一个架子上面的货品再乱,找到货架并且将货架带到工作人员面前的过程都可以由计算机系统完成,而工作人员所做的,只是从来到自己面前的货架上取下需要的货物。

这也催生出了一个完全不同于其他的仓储环境:低矮的仓库、货架顶几乎擦着天花板,密密麻麻的货架一个挨着一个,中间基本不需要预留人员走过的通道,还能加装很多例如空调之类保障货物存储但是影响人员工作的设备。

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除了 Kiva,亚马逊另一个尝试最近很热门,那就是无人机。作为无人机送货的先锋,亚马逊已经做了相当多的尝试,但是目前;暂时还没有全面推广。

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上图这款尚处在原型状态的 Prime Air 无人机增加了一般无人机没有的后推螺旋桨,能够以更有效率的方式前进。不仅时速能够达到 90 公里左右,而且活动半径能够达到 24 公里。

由于这一块的法律法规以及技术仍未成熟,相信还有相当一段路要走。但高速、便利的送货方式还是会让我们为之努力。

科技,终将改变这一切

其实除了各种风口浪尖的机器人、无人机,改变着物流和仓储的科技数不胜数。最简单的例子就是各种条形码和二维码,让每一件货品、快递有了自己的身份,并且能够借此建立完整的追踪系统。

但目前来说,仍然存在大量只有人工才能完成的任务。毫无疑问,这一点将会是下一个目标。

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