物流配送中心通常涉及多種揀選模式和多種揀選技術(shù)，它們共同組成一整套揀選系統(tǒng)，其背后，則是揀選策略必不可少的支撐。揀選策略直接關(guān)系到整個(gè)揀選系統(tǒng)是否能發(fā)揮最高效能。本文梳理了揀選技術(shù)的發(fā)展以及先進(jìn)揀選技術(shù)的構(gòu)成，并重點(diǎn)以國內(nèi)某知名電商物流配送中心為例，介紹了揀選策略、揀選技術(shù)及揀選方式的選擇邏輯。

　　提到訂單履約中的訂單揀選技術(shù)，大家通常會想到RF揀選、語音揀選、電子標(biāo)簽揀選、各種自動存取設(shè)備以及各種貨到人揀選站臺等等，這些是揀選的外在表現(xiàn)形式。對于一個(gè)物流配送中心來說，通常會同時(shí)存在多種揀選模式和多種揀選技術(shù)，所有這些揀選技術(shù)和揀選模式加起來組成了一整套揀選系統(tǒng)。在這些揀選外在表現(xiàn)形式下，其背后一定有一套不可缺少的揀選策略支撐著整個(gè)揀選系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)揀選作業(yè)，揀選策略是否合適直接關(guān)系到整個(gè)揀選系統(tǒng)是否能發(fā)揮其最高效能，如果把各種揀選技術(shù)比作搭建樂高的單塊積木的話，那么揀選策略就是搭建樂高的藍(lán)圖。

　　高效的揀選技術(shù)如何提升訂單履約能力？運(yùn)營者又是如何調(diào)整揀選策略以提高運(yùn)營水平的？讓我們以揀選技術(shù)的發(fā)展歷程為切入點(diǎn)，一同了解當(dāng)下先進(jìn)多樣的揀選技術(shù)和背后的揀選策略。

　　荷蘭 Arvato 歐唯特項(xiàng)目采用 Swisslog AutoStore 貨到人系統(tǒng)

　　“人效”與“機(jī)效”相輔相成

　　揀選技術(shù)的發(fā)展是伴隨科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的，經(jīng)歷過電氣化時(shí)代、自動化時(shí)代，到現(xiàn)在的智能化時(shí)代。整個(gè)揀選技術(shù)的發(fā)展過程，就是圍繞著“人”、“機(jī)”兩個(gè)維度不斷探索提升的過程。比如探索如何減少人的行走距離、降低勞動強(qiáng)度、降低作業(yè)復(fù)雜性、優(yōu)化揀選策略等來提高“人效”；應(yīng)用各種科學(xué)技術(shù)研發(fā)適用各種貨物、各種應(yīng)用場景、能力、成本等需求的物流設(shè)備來提高“機(jī)效”。揀選技術(shù)由最初通過人攜帶載具去貨位尋找貨物、進(jìn)行分類處理的“人到貨”技術(shù)，到利用各種自動化設(shè)備將貨物送到人面前揀選的“貨到人”技術(shù)，已發(fā)展為整個(gè)揀選過程完全通過自動化方式實(shí)現(xiàn)的全自動揀選技術(shù)。

　　發(fā)展至今，揀選技術(shù)組合多種多樣，基本可滿足不同客戶對不同產(chǎn)品、不同效率、不同建筑布局、不同成本投入等因素的需求。揀選按照單位來分，可分為整托、整箱、單品揀選，其中整托、整箱揀選基本都可實(shí)現(xiàn)全自動化揀選，而單品揀選一直是整個(gè)揀選中最復(fù)雜和最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，發(fā)展至今產(chǎn)生了豐富多樣的揀選技術(shù)和揀選模式（見圖1）。

圖1 揀選技術(shù)和揀選模式

　　揀選引擎加持“貨到人”技術(shù)發(fā)展

　　瑞仕格（Swisslog）作為世界領(lǐng)先的老牌物流解決方案提供商，陪伴整個(gè)物流行業(yè)不斷成長，也不斷貢獻(xiàn)優(yōu)秀的物流解決方案。目前公司產(chǎn)品涵蓋物流行業(yè)主要自動化設(shè)備。比如托盤系有Vectura托盤堆垛機(jī)（涵蓋單深、雙深、多深）、PowerStore密集存取穿梭車系統(tǒng)、托盤輸送系統(tǒng)、AGV系統(tǒng)等，輕載系有Tornado堆垛機(jī)系統(tǒng)、CycloneCarrier多層穿梭車系統(tǒng)、AutoStore系統(tǒng)、CarryPick AMR系統(tǒng)、ItemPiQ機(jī)器人拆零揀選系統(tǒng)、輕載輸送系統(tǒng)等，以及瑞仕格自主研發(fā)的SynQ WMS物流管理軟件系統(tǒng)。下面以瑞仕格產(chǎn)品為例，針對市場主流趨勢的拆零揀選技術(shù)作簡要說明。

　　1. CycloneCarrier多層穿梭車+G2P(Goods to Person) Workstation貨到人揀選系統(tǒng)

　　由CycloneCarrier多層穿梭車系統(tǒng)作為揀選引擎，配以箱式輸送線系統(tǒng)鏈接G2P貨到人揀選工作站組成。CycloneCarrier多層穿梭車系統(tǒng)最高可達(dá)25米，實(shí)現(xiàn)高效率儲存，適用紙箱、料箱等貨物靈活儲存，單巷道出入庫效率高達(dá)2000箱/時(shí)，單個(gè)G2P站臺能力在800~1000件/時(shí)，可實(shí)現(xiàn)一對一或者一對多的揀選模式。適用于產(chǎn)品出入庫頻次高、訂單行較多、小時(shí)動碰SKU數(shù)（每小時(shí)活躍的SKU數(shù)量，或每小時(shí)會揀選到的SKU數(shù)量）較多、訂單數(shù)量多的拆零揀選場景。基于不同的訂單行項(xiàng)數(shù)與小時(shí)動碰SKU數(shù)，可采用按行揀選或提總揀選（邊揀邊分）。

　　2.AutoStore+AS Workstation揀選系統(tǒng)

　　由AutoStore機(jī)器人系統(tǒng)作為揀選引擎，配以多種形式揀選工作站組成。AutoStore系統(tǒng)是一個(gè)高密度儲存、高效率、高度標(biāo)準(zhǔn)化、高靈活度的自動存取系統(tǒng)，儲存密度為傳統(tǒng)箱式庫的3~4倍，可靈活適應(yīng)各種建筑形狀。對于形狀不規(guī)則的建筑來說，可充分利用建筑的各個(gè)角落，可靈活擴(kuò)展應(yīng)對未來不同的需求。多種揀選站可實(shí)現(xiàn)一對一、一對多，甚至多對多的揀選場景，單個(gè)揀選站臺可實(shí)現(xiàn)約每小時(shí)350~650箱的揀選效率，揀選站臺可靈活配置及擴(kuò)展。適用于產(chǎn)品出庫頻次ABC特性明顯、訂單行較多、單行小批量、訂單數(shù)較多的拆零揀選場景。

　　3.CarryPick（AMR）+ Workstation貨到人揀選系統(tǒng)

　　由AMR+料架組成的揀選引擎，配以相應(yīng)的揀選工作站組成。料架上可同時(shí)放置多個(gè)SKU，AMR負(fù)責(zé)料架的存取與搬運(yùn)，揀選工作站可實(shí)現(xiàn)多對一、多對多的揀選模式。適用于各種出庫頻次特性的產(chǎn)品、單行小批量、訂單數(shù)量較少的揀選場景。

　　4. 揀選引擎+ItemPiQ全自動機(jī)器人揀選系統(tǒng)

　　由AutoStore或者CycloneCarrier多層穿梭車系統(tǒng)作為揀選引擎，結(jié)合機(jī)器人全自動單品揀選工作站系統(tǒng)組成，可實(shí)現(xiàn)一對一或一對多的揀選模式，單個(gè)揀選站效率約可達(dá)1,000件/時(shí)，適用于產(chǎn)品表面可吸取、重量不超1.5kg、尺寸在20mm×25mm×10mm～650mm×400mm×400mm以內(nèi)、產(chǎn)品出庫頻次ABC特性非常明顯、訂單行適中、單行小批量、訂單數(shù)適中的拆零揀選場景。

　　揀選策略源于流程與忠于場景

　　揀選技術(shù)、揀選方式豐富多樣，這兩者組合在一起所形成的解決方案更多，如何從中找到最合適的解決方案？這就需要分析配送對象、配送商品種類、配送商品數(shù)量、物流通路、物流服務(wù)品質(zhì)、交貨時(shí)間、投資預(yù)算等因素后，制定一整套合適的揀選策略作為整個(gè)解決方案的藍(lán)圖，再給揀選作業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)選擇最合適的揀選技術(shù)和揀選方式，這樣才能在滿足需求的情況下設(shè)計(jì)出經(jīng)濟(jì)效益最大化的解決方案。

　　揀選策略常需考慮分區(qū)、訂單分割、訂單分批及分類四個(gè)主要因素。

　　分區(qū)策略是按作業(yè)場地將揀選劃分為不同作業(yè)區(qū)。常有按揀貨單位（如整托、整箱、單品）分區(qū)、按揀貨方式分區(qū)（如按單揀選、批量揀選）、按工作分區(qū)、產(chǎn)品特性分區(qū)等，且這些方法可嵌套組合使用。

　　訂單分割策略是按揀選區(qū)域?qū)⒅饔唵畏指顬槿舾勺佑唵畏謩e進(jìn)行處理的方法。一般適用于訂單行數(shù)多、要求履約時(shí)效性要求高的揀選作業(yè)，且訂單分割一般與揀選分區(qū)對應(yīng)。

　　訂單分批（分波次）策略是按照一定的分批規(guī)則，將多個(gè)訂單集合在一批（波）集中進(jìn)行處理的方法。分批原則有總合計(jì)量分批、按時(shí)間窗口分批、按固定訂單量分批、智能型分批、按配送地區(qū)或路線分批等。

　　分類策略是將批量揀選出的產(chǎn)品按照訂單需要進(jìn)行分類。常用的分類策略有一邊揀選一邊分揀的策略，比如目前人到貨的揀選臺車配以電子標(biāo)簽，以及貨到人揀選站臺配合電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)邊揀邊分的應(yīng)用；另一種是通過分揀機(jī)將大批量揀選出的貨物按訂單或其他顆粒度進(jìn)行分類的方法。

　　這些策略可單獨(dú)或聯(lián)合使用，但都應(yīng)基于具體項(xiàng)目、具體數(shù)據(jù)分析靈活運(yùn)用。下面就以國內(nèi)某知名零售電商的一個(gè)物流配送中心為例，簡單介紹一下其背后的揀選策略、揀選技術(shù)及揀選方式選用邏輯。

　　揀選策略應(yīng)用案例介紹

　　該配送中心主要對應(yīng)B2B和B2C的服裝配送業(yè)務(wù)，其中B2B業(yè)務(wù)覆蓋全國各地?cái)?shù)千家門店，SKU近4000個(gè)，日訂單行數(shù)超12萬行，日發(fā)貨件數(shù)超60萬件，拆零比例超70%；B2C業(yè)務(wù)覆蓋全國各地終端客戶，日訂單近10萬單，拆零比例100%，日動SKU數(shù)近9000個(gè)。

　　1.如何確定揀選單位和儲存單位？

　　通過IQ-PCB分析（品項(xiàng)發(fā)貨單位-托盤、整箱、單品分析）可知，B2B業(yè)務(wù)約30%整箱揀選發(fā)貨，70%為拆零揀選發(fā)貨，無整托發(fā)貨；B2C業(yè)務(wù)為100%拆零揀選發(fā)貨，從而可知整個(gè)物流中心揀貨單位為整箱和單品兩種。而且從B2B+B2C業(yè)務(wù)總量來看，拆零揀選發(fā)貨占80%，20%為整箱發(fā)貨。

　　從以上數(shù)據(jù)看，如果單純以托盤為保管單位，其出入庫效率需求將非常大，超出系統(tǒng)運(yùn)行能力；采取托盤為一級儲存、箱為二級儲存，又會增加托/箱的轉(zhuǎn)換作業(yè)，提高系統(tǒng)的復(fù)雜性和造價(jià)，對比分析后采用箱為保管單位為宜。也可參考行業(yè)前輩提煉的經(jīng)驗(yàn)快速做選擇，具體如表1所示。

表1 揀選單位、儲存單位、入庫單位的確定

　　2.分區(qū)與訂單分割

　　B2B業(yè)務(wù)由于有30%整箱發(fā)貨，70%拆零發(fā)貨，且單個(gè)訂單發(fā)貨量大，揀選時(shí)可以分為整箱揀選區(qū)和拆零揀選區(qū)單獨(dú)作業(yè)，而且是以箱為儲存單位，整箱發(fā)貨完全可以通過箱式儲存系統(tǒng)進(jìn)行自動整箱揀選。針對拆零揀選訂單做EN&IK分析（訂單品項(xiàng)數(shù)&品項(xiàng)重復(fù)訂購頻率分析）發(fā)現(xiàn)，平均每個(gè)B2B訂單超過100行，單個(gè)訂單的貨品繁雜，因此采取按單揀選的方式更合適。但由于單個(gè)訂單行過多，單訂單發(fā)貨箱數(shù)也多，宜再將訂單進(jìn)行分割到多個(gè)工作分區(qū)并行揀選完成訂單。考慮到要滿足同款同色裝箱，因此可按照產(chǎn)品款進(jìn)行分區(qū)作業(yè)，同時(shí)進(jìn)行款級別的ABC動碰頻次分析，將ABC款均勻分配到各區(qū)（同款不跨工作區(qū)，但每個(gè)區(qū)都有ABC類產(chǎn)品），以便均衡各工作區(qū)的流量。在同一個(gè)工作分區(qū)內(nèi)，根據(jù)流量可設(shè)置多個(gè)揀選工作站，為了提高揀選效率，揀選工作站采用一對多的揀選模式。B2B訂單揀選分區(qū)及訂單分割邏輯示意如圖2所示。

圖2 B2B訂單揀選分區(qū)及訂單分割邏輯示意圖

　　拆零揀選在根據(jù)分區(qū)進(jìn)行訂單分割后，由于B2B子訂單行還較大，可再進(jìn)一步分割，由于揀選工作站采取一對多的邊揀邊分模式，此時(shí)應(yīng)盡量將子訂單分類，且同類子訂單分配在一個(gè)揀選工作站完成任務(wù)，以提高一次出庫命中的訂單量。

　　B2C業(yè)務(wù)由于單件訂單占比約達(dá)60%，這部分可以考慮按批量揀選，且批量大，可采取直接從箱式庫自動批量揀選的方式作業(yè)，再直接按單品單件訂單分類打包。B2C 業(yè)務(wù)40%為多品訂單，且平均每個(gè)訂單的訂單行不超過3.3個(gè)，經(jīng)過IK分析，重復(fù)訂購頻率適中，因此也可采用批量揀選+按單播種的方式，此時(shí)批量揀選訂單可根據(jù)播種墻的任務(wù)總量提總揀選，再配合電子標(biāo)簽播種墻方式進(jìn)行分類。在各區(qū)提總揀選站臺的設(shè)計(jì)上，為了提高揀選效率，也可采用一對多的揀選模式。B2C訂單揀選分區(qū)及訂單分割邏輯示意如圖3所示，分揀方式的選擇如表2所示。

圖3 B2C訂單揀選分區(qū)及訂單分割邏輯示意圖

表2 B2C訂單分揀方式選擇

　　3.各區(qū)設(shè)備的選擇

　　通過以上分區(qū)及訂單分割邏輯，再進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出各個(gè)區(qū)域的流量及保管量需求。對于箱式保管區(qū)的設(shè)備選擇，目前市場上常用的有箱式堆垛機(jī)、多層穿梭車等，從保管量及流量分析來看，保管量高達(dá)數(shù)十萬箱，出入庫流量適中，近5000箱/時(shí)。從綜合保管量、流量、造價(jià)及建筑布局來看，使用Miniload輕載堆垛機(jī)較合適。

Tornado 輕載堆垛機(jī)系統(tǒng)

　　B2B、B2C業(yè)務(wù)共用揀選引擎，通過B2B、B2C的流量分析匯總，揀選引擎的出入庫流量較大，超10000箱/時(shí)。結(jié)合綜合流量、建筑布局及成本考慮，使用多層穿梭車來作為揀選引擎較合適。

　　經(jīng)過訂單Hit-rate命中率分析，B2B拆零揀選站、B2C多品多件批量揀選采用貨到人+一對多的工作站模式，B2C的播種墻也采取一對多模式。

　　4.訂單分批（波次）

　　B2B業(yè)務(wù)為門店業(yè)務(wù)，且配送是通過少數(shù)幾家承運(yùn)商完成，各承運(yùn)商負(fù)責(zé)不同的區(qū)域配送，同一個(gè)地區(qū)的季節(jié)性差異小，訂單品項(xiàng)較趨同，因此可根據(jù)承運(yùn)商的覆蓋地區(qū)進(jìn)行訂單分批，以減少揀選的動碰頻次。同時(shí)根據(jù)系統(tǒng)的能力情況，均衡作業(yè)量進(jìn)行波次時(shí)間的設(shè)定。

　　B2C業(yè)務(wù)為終端客戶業(yè)務(wù)，客戶分散在全國各地，且要求發(fā)貨的時(shí)效性高，按照時(shí)窗分批為佳，可結(jié)合過往訂單量及項(xiàng)目設(shè)計(jì)效率確定波次時(shí)間長度。

　　5.分類策略

　　B2B、B2C業(yè)務(wù)都是通過承運(yùn)商或快遞公司發(fā)貨，其在物流公司會有二次分揀作業(yè)，因此該配送中心在訂單（或子訂單）打包好后，統(tǒng)一按照物流承運(yùn)商或快遞公司進(jìn)行分類即可。且根據(jù)整個(gè)分揀流量分析可知，總分揀流量近10000件/時(shí)，同時(shí)考慮到有整箱及單品包裹的情況，綜合分析采用交叉帶分揀機(jī)更合適。

　　前文提到，揀選策略主要考慮分區(qū)、訂單分割、訂單分批以及分類四個(gè)因素，四個(gè)因素組合在一起運(yùn)用形成的揀選策略也千變?nèi)f化，運(yùn)用組合如圖4所示。

圖4 分區(qū)、訂單分割、訂單分批、分類因素組合下的揀選策略

　　揀選策略的運(yùn)用邏輯大體如上所述，其中訂單分割應(yīng)該還有進(jìn)一步深挖的空間。比如對于訂單行數(shù)比較多的多個(gè)訂單，如何通過算法自動分割子訂單，且考慮自動將這些子訂單任務(wù)分配到同一個(gè)G2P揀選站臺，使一次出庫SKU箱能盡量命中更多的子訂單；再比如CarryPick G2P多對多揀選系統(tǒng)，由于一個(gè)料架可存多個(gè)SKU，如何通過數(shù)據(jù)分析及算法，自動將不同SKU組合在一起上架至同一個(gè)料架上，再配合電子標(biāo)簽播種站臺，來最大化提高揀選效率。

　　結(jié)束語

　　萬變不離其宗，揀選技術(shù)、揀選方式、揀選策略不斷在發(fā)展進(jìn)步，但是技術(shù)與方法都來源于項(xiàng)目實(shí)踐。只有適合的才是最好的。揀選技術(shù)和策略的選擇依托于企業(yè)的業(yè)務(wù)渠道、發(fā)展方向和物流的運(yùn)營流程，化繁為簡，提高效率，滿足發(fā)展是揀選策略背后最重要的邏輯基礎(chǔ)。