仓储货架TBL华清科盛CEO王凡:用轻量级物流自动

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  各行各业“遇见”黑科技机械设备,在受其高科技力量诱惑的同时,也在左右为难,为“该不该用”、“如何用”、“该在哪些场景使用”这样的问题深思熟虑。毕竟,如何“降本提效”才是重中之重

  2011 年,我们刚开始创业的时候,着眼于工业自动化和信息化,当时服务了许多 500 强大企业,他们的工作场景五花八门,各个场景投入机械化设备的回本时间也各不相同,有的只需要两到三年,有的则需要十年以上,有的甚至压根无法估算。如果短时间内难以回本,那么企业投入机械化设备只能“提效”,成本不降反升,就得不偿失了,所以他们很多情况下只能“退而求其次”,雇佣大量人工解决问题。当时,国内已经流行了“物联网”的概念,但还没有“工业物联网”,而我们已经开始打磨工业物联网等技术,成为国内第一批将物联网技术应用于工业领域的企业。那么,哪里是我们的“用武之地”

  起初,我们切入汽车行业,这个行业的自动化水平已经较高,我们通过工业物联网技术帮助他们实现了小部分人机协同工作的效率和准确率提升,比如通过FRID技术帮助工作人员快速匹配车和零件,节省了工作人员用扫码枪挨个识别信息的时间;后来,我们开始尝试切入自动化程度较低的物流行业,发现我们有能力为一些场景带来“颠覆”,同时实现“降本”和“提效”

  物流与制造业不同的一点是,制造业包括许多机器在单点重复机械运动的场景,比如钻孔等等;而物流则是由一个点移动到另一个点的整体而系统的活动,包含“人、货、场”三要素,即工作人员、货品和场景(如仓库),中间免不了工作人员的参与。行业里有一种仓库叫做“立体自动化仓库”,它是非常高大的中心仓,可以满足整个省及其周边的需求,单位面积上收纳的货品非常多,通常是大量整进整出的标品(一般是方方正正的),包装不需要拆卸,因此这一场景非常适合全机械化;而一旦这些整箱分拨到不同的仓库去,场景就不同了,仓库工作人员需要从不同整箱里挨个找到顾客订单上的商品,高峰期时还需要一次同时为多个订单拣货,最终将货品准确高效地送到顾客手上,而这些工作是机器目前难以承担的

  仓库“搬运工”需要耗费许多“脑细胞”,比如说,某些顾客在电商平台买了几瓶无糖可乐、一台电脑,一个充电宝……这些货品涉及多个SKU(库存量单位),而工作人员通常这样拣货:左手一次拿上几张订单,右手从第三个库房第三排货架的第二列找到一整箱可乐,然后从中拆出一瓶可乐……“聚精会神”、“煞费苦心”地将每种商品拣到筐中,一旦取错了商品(比如说错把原味可乐当成了无糖可乐),重新拣货和发货非常麻烦,同时出错次数多了,仓库的整体工作效率也会降低。另外,新手上阵需要一段时间学习才能对仓库构造、货架摆放和工作流程等熟记于心,一旦碰上双11、 618 这样火爆的电商购物节,仓库招聘不到足够的人手,工作人员就容易手忙脚乱,完不成任务,出错率还大幅度上升。其实,企业真正的“痛处”在于人员失误所带来的损失,而并非自动化程度的提高

  如何能让人少出错?如何降低人力成本?通过逐渐打磨自己的工业物联网技术(包括自动感知识别、无源/有源定位、网状通信组网、感知故障预测),以及大数据智能技术(包括大数据处理、智能策略优化和瓶颈分析预测),我们打造出了

  所谓轻量级物流自动化,就是非机械化的物流自动化,这是一种不必提高机械化,也能提高自动化的方法——将动脑筋的重担交给机器,在原有设备上增加传感器等装置,让整个仓库的每个设备有“自我意识”,并能够“彼此沟通”比如说,料车里装着满车货物,这些货物需要被放在不同的货架上。原来是由工人动脑筋判断那些货物放在何处,而我们的解决方案能让料车和货架作为“决策方”,让工作人员成为“执行方”

  我们研发出一整套仓储设施的可穿戴设备,将智能物联网硬件穿在仓储设施上,赋予仓储设施感知、定位、计算货物的能力。智能硬件间可以交互信息,将复杂的物流方式简化为红绿两色灯光与数字指引的形式,红色代表仓储设施上的货物已满,绿色代表可以放更多货物,数字代表需要多出货物的数量。每个货架自己“知道”该装些什么,每个料车“知道”自己运的是什么东西,比如货架会指示料车,把左边第一个格子的东西放在哪个货架上,并通过亮灯和数字指示通知工作人员如何操作。这样一来,人扮演的就是机械手的角色,这就能彻底解放人们的大脑,让这份工作变得非常容易上手,企业的人力成本和培训成本都能够大幅度降低。通过我们的解决方案,机器还能从人工作业中提取数据,帮助管理者判断不同员工的绩效、工作量、工作时长,从而更好地进行人员管理,提高整体工作效率

  目前,市面上常见的基础设施机械化是将企业全部仓储货架翻新,这样做成本高,周期长。我们的解决方案是直接在原有设备上装系统,不需要重新购置基础设施,这样做成本低,周期短。我们系统的应用场景其实很广泛,在机场、工厂流水线、医院物品管理等场景下,无论是货物装配还是货物补给,都能达到高效和精准率高的效果

  2017 年,我们加入微软加速器·北京十期,在微软加速器的帮助下,将微软Azure智能云业务融合在我们的解决法案中,大大推动了我们全方位打通行业链条的目标

  从技术层面上,我们将Noah平台进行剥离重构,将基本物联网设备数据服务拆分出来作为本地核心服务层,并结合Azure IoT Edge进行封装,开发并部署为Noah Edge Intelligence Server(NEIS)形式。NEIS作为边缘服务器 ,将透明感知硬件产品作为边缘设备进行管理,将设备多维信息、业务执行信息等指标数据,通过MQTT格式传送到已支持IoT Hub的Noah物联网平台。升级后的软件平台,全部以PaaS方式部署到Azure云端,并使用了类似MySQL on Azure、Stream Analytics、BI等Azure服务取代原开源技术

  从应用层面上,Azure云服务充分支持我们的物联网技术,帮助现场物流货物和位置数据 24 小时在线联网,自动定位和交互;赋能仓储设施,帮助完成大部分工作的指引和交流,让员工得以高效简单地执行“收、发、拣”任务;对交互数据进行处理和分析,对仓储业务数据进行管理分析和辅助决策,改善业务流程;帮助我们对物联网设备进行预测性维护,对仓储作业策略进行智能化决策,并对仓储资源瓶颈进行分析,对资源需求进行预测,从而改进业务模式

  Azure云在ToB应用领域已经形成了一个生态圈,为许多知名客户使用,我们作为云上的一员,也与这个生态圈上的合作伙伴们互惠互利,资源互换。微软加速器为我们提供了非常系统的帮助,我们实感荣幸

  除了技术的应用,微软加速器还帮助我们对接了天津港、通用汽车、霍尼韦尔等大客户;以创新企业互惠参访合作计划为入口,微软加速器·北京邀请了微软大客户销售代表、合作伙伴事业部负责人,霍尼韦尔创新中心,Fast Company中文版记者,合作投资机构代表,校友企业创始人等,走进我们公司,共同探讨了行业解决方案并建立了合作意向。 2017 年 12 月,微软加速器·北京推荐我们参加《Fast Company》 2017 年“中国最佳创新公司”评选,并获评《Fast Company》“ 2017 中国最佳创新公司 50 强”

  目前,我们的解决方案能够帮助企业在物流过程中降低对人的依赖,接下来,我们的目标就是真正实现全机械化改革,将劳动力替换为真正的机械手,或带轮子和底盘的机器人,根据企业的实际情况,灵活地帮助他们逐步实现无人化,并且实现可以人机混合操作和随机增减的真正“柔性物流自动化”的程度



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