服裝行業是典型的勞動密集型產業,在經歷持續不斷惡化的用工荒之后,行業已經完成了主要生產設備的自動化和智能化升級,從原材料的紡紗,織布,到成衣制作,整平等工序都實現了自動化,但在內部物流方面的自動化和智能化水平還處在一個很低的水平。當前,還有近50%的人工耗費在簡單的物流搬運和揀選中。
如何提高鞋服企業的內部物流尤其是倉儲配送的效率是每個鞋服企業性命攸關的大事,而倉儲配送效率的最大瓶頸就是揀選的策略和背后的算法。大電商時代下的鞋服企業,如何前瞻性地、高效地實現生產和倉儲管理,是每個鞋服企業制勝未來的不二法門。
一、牧星智能倉儲系統如何在鞋服物流中心發揮作用
作為機器人智能倉儲系統專家,牧星智能為服裝產業鏈的不同環節的企業先后提供了不同的定制化解決方案,從原材料的紡紗、織布到成衣制作,成衣儲存和揀選、配送等等全流程的專業的內部物流解決方案。下面我們就物流機器人在繡花縫紉線倉儲揀選,裁片區揀選和齊套配送,半成品管理和自動包裝,成品管理、B2C模式下的電商倉庫管理共5個應用場景來具體說明揀選策略和算法是如何發揮關鍵作用的。
1、繡花縫紉線倉儲揀選
通常采用貨到人的方式:料箱式機器人將裝有同一SKU的料箱送到工作站,操作工無需掃描復核,直接根據系統指令拿出對應數量的線錠放入對應播種墻的位置就完成了揀選,料箱隨即根據系統指令由輸送線和料箱機器人重新送回存儲區域;整箱發貨的則直接從輸送線不經人員干預自動送出。
通過強大的WMS系統采用料箱貨到人,按照電腦提示數量揀選,
結合PTL實現多訂單邊揀邊播的方式,不但將人工降到最低,實現500-800UPH的揀選人效,同時也規避了人為出現偏差的可能性。更為重要的是所有料箱都依托牧星強大的算法,隨機存儲到倉庫,外加料箱車的高度優勢,充分利用倉庫的層高,這一下就增加了30%以上的倉儲利用率。
2、裁片區揀選和齊套配送
裁片完成之后,WMS系統基于不同款、色、號服裝的裁片進行分類倉儲,并根據工單需求進行揀選與配送。
待裁片外協加工及外圍預處理加工完成后,由潛伏式/料箱式機器人重新入庫,統一存入裁片緩存庫即配包前置區域,在這里,WMS系統會根據生產工單計劃,完成齊套檢查后,隨即通知MES排單,并將齊套的工單部件打包轉入成衣制作流水線。牧星智能的料箱式機器人通過掃描二維碼,準確和高效地把不同部位的裁片送到對應的工位,并及時把空料箱放回裁片區待用,達成料箱的循環使用。當然也可以使用潛伏式機器人處理更大體量的裁片的揀選和搬運,最終實現服裝行業的JIT準時制生產,實現成衣齊套檢車與預準備、降低在制品庫存、節約車間在制品庫占地面積、節省管理人力的目的,值得一提的是這里還使用了熱度算法,結合揀貨策略與算法,使物流機器人的利用率和揀配貨提前期都大大優化,助力服裝企業滿足越來越高的快速交付能力要求。
裁片區揀選的難度在于除了齊套檢查以外,能夠高效完成不同裁片部件的揀選、配包,并且確保裁片和工單的無縫對應。它是確保流水線的順暢,不同款式服裝快速自由切換的關鍵所在。
3、半成品管理及自動包裝
按照各門店訂單需求對成品進行配比包裝,以包裝后整箱為最小單位進行發貨。潛伏式機器人根據訂單需求,自動拆分及組合將裝有正確款、色、號的成衣送到自動揀選、包裝工作站。由多臺蜘蛛手機械臂自動將指定數量的不同成衣揀出、完成匯流、配比混箱及裝箱工作,確保高裝箱率。隨后完成紙箱雙邊打標,封箱,再由碼垛機器人將紙箱按照最終門店到港信息放置在不同的托盤上。
這部分的揀選策略就相對更為復雜了,簡而言之就是訂單提總、揀選、播種及包裝。但是需要同時考慮成衣款、色、號的配比,換季鋪貨與平時補貨的數量巨大差異以及不同門店所在城市空、海運港口城市,實現揀選波次組合、待包裝成衣搬運、自動包裝機換型頻率、碼垛托盤創建、搬運等多維度綜合最優求解。
4、成品管理
對于那些發貨量大,以托盤為單位發貨的客戶,根據熱度算法的理念,潛伏式機器人提前將待發貨托盤從倉儲的深處搬運出來放置在待發區,通過充分利用倉庫空閑時間整理貨位,縮短發貨時搬運距離,實現用最少量的AGV滿足短時快速發貨裝車的需求,提高發貨效率和設備利用率。
5、B2C模式下的電商倉庫管理
電商倉庫對于揀選策略和算法的要求大概是物流圈內最為復雜和苛刻的了。要建設一個高效運營的電商倉庫,首先得根據SKU種類、特性、貨主,倉庫訂單結構、存儲容量、平日吞吐量,高峰吞吐量,倉庫庫房結構等大量數據,準確定義作業流程,倉庫區域劃分、物流動線設計、自動化設備選型、產能評估、WMS、WCS系統選擇定制等多個復雜流程后,才能真正開始使用。當然這個揀選策略在設計的時候就要進行考慮,確保將來上線的WMS系統能夠支持并具備靈活調整空間。
另外,還得考慮如何通過人機協同工作的方式,更加柔性、靈活地滿足“高峰““低谷”兩種作業模式。比如在高峰期,由機器人承擔復雜訂單的揀選,大量的簡單、重復訂單由AGV提總揀選后,由人工進行播種(甚至很多單不需要播種)、打包工作。充分發揮機器人揀選的準確性、操作簡單等優勢,短時間內通過快速增加人力滿足大吞吐量需求。在低谷期,使用物流機器人區域實現所有訂單的揀選工作,節約人力。
二、牧星智能調度系統,打造創新“黑科技”
當前,越來越多的客戶為了更好地嵌合公司現有系統,滿足自身需求,更偏向選擇自己開發WMS。在這種情況下,他們通常只需要硬件廠家提供一套成熟、便捷、多功能的調度系統,確保項目能完美、快速落地應用即可。我們認為:一套好的調度系統必須具備卓越的算法策略,仿真模擬,同時協調千臺以上的機器人,熱播高可用,動態路徑規劃,交通管控,web地圖監控和編輯等等功能。
1.從算法策略來說,通過選擇用時最短的路徑;
2.靈活、高度包容的算法以滿足隨時應對不可預見事件的處理需求,最終找到高效搬運的最優解。
仿真模擬
在模擬階段就檢驗布局是否合理,盡早發現問題,提前解決問題。
1. 通過1:1場景仿真模擬演示真實業務場景從真實系統調度到高保真車輛參數模擬。
2. 直觀的需求溝通,通過模擬器直觀的演示客戶業務場景,收集客戶反饋,避免因理解偏差或者業務變更導致的返工。
3. 提供高價值的決策數據,比如地圖,流程,車輛數等最優配置方案,方便客戶做出最利用企業發展的決策。
4. 上線保障,通過仿真驗證算法和流程為未來的快速和平穩上線提供充足保證。
動態路徑規劃
1.支持多種導航方式,可滿足多種物流機器人混跑;
2.自主研發的多層幾何路權管理系統,可根據車輛占用空間合理完成路徑規劃與交通管控,從而確保倉儲內部物流的順暢性和高效性3.根據客戶實際需求選擇合適的機器人,系統能夠把多種機器人協同管理,合理分配任務,提高倉儲物流的靈活性和柔性。
高性能調度
系統穩定可靠,無指令獲取不及時,無死鎖,可支持1000臺多種物流機器人的調度。
熱備高可用
1.高可用架構,多臺服務器分布式部署
2.自主判斷服務器運行狀態,確保在任意一臺服務器宕機的情況下,系統依然能正常運作
3.一分鐘內快速響應
4. 支持多種業務場景
5. 支持公共云、私有云和本地部署
HTML5跨平臺支持與地圖規劃
1.WEB地圖編輯/監控,無需安裝特定程序
2.跨平臺使用,支持PC/移動端等多種系統3.完全可視化,輕松對路線設置不同權限
安全性能
1.通過設置安全區和避讓點,讓車輛高溫自主開往安全區,自動繞開避讓點,大大提升安全性;
2. 添加報警中心包括頁面報警和郵件報警,多渠道發布報警信息;
3. 緊急停止功能,通過一鍵就可以停止所有車輛運行,以應對地震火災等突發情況。
智能充電策略
1. 溫控充電:充電電流隨溫度動態切換,既防止溫度過高,又適應低溫環境;
2. 閑時充電:系統自主判定現場繁忙程度,智能調度車輛充電,使充電對生產影響降到最低。
二次開發
采用完全開放的系統,支持國際化,多語言和多時區的二次開放需求,同時支持多協議,包括REST API,Websocket,AMQP,MQIT,OPC UA,TCP等多種。
可視化Dashboard通 過 可 視 化 的 大屏 監 控 , 一 眼 即 能 知道 倉 庫 的 實 時 狀 態 ,Dashboard提供豐富的可視化圖示標識,多層多維度運行狀態展示,系統界面報警等,更為重要的是牧星RCS還支持自定義多種KPI數據報表。
三、助力ELAND,搶占韓國服裝業智能物流新高地ELAND是韓國第一
大服裝生產制造銷售品牌,ELAND在韓國天安的一期智慧物流中心倉庫面積4000多平米。牧星智能通過高密度存儲算法、多排貨架密集布局方式,打破現有機器人倉常規布局方式,提升倉庫平面利用率30%以上。同時,最大程度地減少如疫情帶來的不可抗力等緊急情況造成的人員緊缺對進出庫和分揀的壓力,進一步提高對緊急情況的應對能力。
ELAND商品品類多,但客單件數量低。針對ELAND特殊的鞋服存儲需求,牧星智能為其設計了定制化的產品解決方案。牧星智能特地在軟件上部署了最新版的熱度算法,在上班前通過WCS重新搬運貨架至最佳位置,并依托動態熱度算法實現了庫存商品的實時優化存放,有效提高了揀選效率、擴大了生產產能。經過ELAND與牧星智能共同改造,將倉儲物流應用的新理念、新布局、新技術運用于更多的倉庫現場,打造全新黑科技式的智能物流新生態。
四、再接再厲,牧星智能全球化布局
ELAND項目的圓滿落地,創造了韓國服裝業智能物流的新高度和新的里程碑。這也為牧星智能的全球化布局奠定了基礎。目前,牧星智能擁有覆蓋全場景的全品類物流機器人產品和解決方案,包括貨箱到人揀選、貨架到人揀選、協作揀選、分揀、搬運、叉車、智能倉和智慧工廠,實現了銷售、運營和服務全球覆蓋的能力。
在全球化拓展進程中,踐行“本地化”的策略,牧星智能組建了本地化的銷售團隊、渠道及服務合作伙伴,根據客戶需求和習慣,提供當地語言的產品和服務。牧星智能期待利用行業領先的AI算法和機器人技術助力全球企業降本增效,實現物流和供應鏈的智能轉型。
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