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深度解析“蜂巢式电商 4.0 系统”
来源:物流技术与应用 发布时间:2016-02-17 浏览数: 标签: 蜂巢式电商 四川物流

  一只蚂蚁会让你联想到什么?一群蚂蚁呢?相信大家都看到过一群小蚂蚁搬运超过其体型数倍食物的场景, 在感叹其天生神力外却不再过多联想。而兰剑却沿着“蚂蚁雄兵”的思路,创造性地研发出适用于电商仓储物流并能够实现储分一体的分布式自动化物流系统——“蜂巢式电商 4.0 系统”。

 

  2015年12月13日,这个建设耗时仅四个多月的系统在唯品会华南物流中心正式上线并对外召开发布会,唯品会高级副总裁唐倚智在发布会上指出:“蜂巢式电商4.0系统的正式上线是唯品会物流自动化建设进程中的一件大事,也是整个中国电子商务发展中的一个里程碑。”一进入发布会现场,眼前之景便深深地吸引了记者的眼球:一辆辆身躯娇小、动作敏捷、外观亮丽的黄色巷道穿梭车“怀抱”蓝色周转箱,在货架轨道上像小蜜蜂一样畅快地奔跑着,在中央调度系统的指挥下,穿梭车搬运周转箱摆出了三个大大的英文字母VIP。面对这一场景,在场的百名电商物流领域专家都被深深地吸引了。

 

  “ 蜂巢式电商4.0系统”是什么?

 

  这套系统究竟是什么?有何“过人之处”呢?

 

  这还得从“蚂蚁雄兵”说起。“自然界的蚂蚁其实是一种很聪明的生物,善于将一个复杂的任务分解成一个个小任务,任务与任务之间通过多个蚂蚁交接完成。蚂蚁个头虽小却能够发挥‘集团军作战’的优势。”兰剑物流科技董事长吴耀华博士解释到,正是沿着这个思路,兰剑颠覆了目前传统的集中式自动化物流系统,创新性地使用“分布式自动化物流系统”架构,搭建了一套集仓储分拣功能于一体的敏捷物流系统,蜂巢式电商4.0随之诞生。

 

  据兰剑电商事业群总经理刘鹏博士介绍,蜂巢式电商4.0系统主要由智能巷道穿梭车、超高速转载穿梭车、高速垂直提升机三大智能运动单元及智能拣选站台构成。系统通过兰剑的Pro-XTM系列软件和Bee-NetTM系列大规模调度算法及计算引擎来驱动,实现成百上千台智能运动单元的精准配合,高速准确地完成订单的“货到人”拣选。

 

  据悉,这套“货到人”系统在原理、构成、功能、性能等方面已经全面超越了目前亚马逊所采用的平面式“货到人”系统,在多个方面优势突出:首先,系统有效地利用了仓库高度空间,节省了面积,容积率成倍提高;其次,系统省去了拣选人员大量行走并查找货物的环节,处理效率是传统系统的数倍;此外,系统的操作人员大幅减少、拣选准确性显著提高、安全性能得到进一步改善;同时,整个系统采用了柔性化、模块化的设计理念,可根据用户的订单分拣量配置相应数量的处理模块或模组,高效适用地完成订单分拣作业。

 

  为什么要开发蜂巢式电商4.0系统?

 

  基于蜂巢式电商4.0系统的非凡表现,它被视为“对传统仓储物流的一次革命性创新!”。吴耀华博士表示“创新源于需求,唯品会的需求很具有代表性,蜂巢式电商4.0系统的实施也正是为了应对新环境下电商的高速发展对仓储物流提出的全新挑战。”作为用户,唐倚智副总裁给出了这样的评价:“唯品会追求工作流程的简单、实用、高效和使用成本的经济合理,兰剑的蜂巢式电商4.0系统,与唯品会的发展理念和仓储物流的持续优化正相匹配。”那么,电商物流有何特殊性?传统解决方案又有何不足呢?

 

  刘鹏博士分析称,目前高速发展的电子商务已经进入了4.0时代,海量订单、海量SKU、订单行小、订单时效性高且波动性大等特点使其处理难度越来越大,订单拣选已成为制约电商发展的物流瓶颈,直接影响到客户对企业服务的满意度。如何实现订单的高效精准拣选和快速响应,是电商仓储物流发展所面临的关键问题。为此,兰剑对国内外电商企业现有的物流解决方案进行了深入的调研与分析。

 

  首先,电商配送中心的业务特点为以分拣为主、以存储为辅,难点在于大规模的高效精准拆零拣选。

 

  其次,电商配送中心目前主要采用“人到货”分区组合拣选的方式,即作业人员穿越仓库访问某个区域的相关货位进行货物拣选和合单。这种作业方式占地面积大、拣选效率低、人员数量多。部分电商配送中心也采用了半自动化系统,借助电子标签、PDA、输送设备等辅助拣选,使用自动分拣机分拨。半自动化物流设备的使用有助于提高订单分拣的效率和准确性,但随着人工成本的不断上升和仓库租金的持续增长,配送中心运营成本高的问题并没有从根本上得到解决。

 

  针对以上问题,业内也有其他尝试。例如,集中式自动化物流系统,采用堆垛机及输送设备实现货物的集中连续处理,这一模式对单一设备的依赖性比较大,适用于以仓储为主、分拣为辅的仓库。此外也有借助AGV实现“货到人”拣选的做法,由传统的集中式转变为分布式,可降低部分作业成本。但由于AGV运输的货架高度有限,不能充分利用仓库上部空间,存储成本仍然较高;而且,AGV设备数量巨大所带来的高成本投入也难以实现大批量应用。

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