以機器人技術驅動揀貨解決方案升級
——訪北京極智嘉科技有限公司CEO鄭勇

本刊記者 / 任芳 江宏

以機器人技術驅動揀貨解決方案升級

——訪北京極智嘉科技有限公司CEO鄭勇

本刊記者 / 任芳 江宏

鄭 勇北京極智嘉科技有限公司CEO

與其他貨到人揀貨技術將商品按品類送到人工揀選站臺不同的是，倉儲機器人將整個貨架搬運至揀選站臺，待揀貨人員取出所需商品后再將貨架運回，這種作業方式曾讓人質疑“喝一口牛奶何必搬來整頭牛”？但是，當成百上千臺Kiva機器人在亞馬遜倉庫跑開時，其場面的壯觀程度自不必多說，更重要的是揀貨效率和準確度極高。據悉，截止到2015年9月，已經有3萬臺Kiva機器人投入使用，也就是說，僅僅3個季度的時間，其使用量就從2014年底的1.5萬臺實現了成倍增長，這有力地證明機器人揀貨系統的價值得到認可，也顯示出該市場蘊含的巨大商機。

北京極智嘉科技有限公司（Geek+）無疑看到了這個機會并迅速行動，由清華、中科院、北航、北科大等高校博/碩士組成的研發團隊憑借專業的背景和強大的技術實力成功開發出高性價比的機器人產品，并已投入商業試驗應用——2015年“雙11”期間Geek+機器人揀選系統在某知名電商倉庫展現出了卓越的性能，為進一步拓展市場奠定了基礎。

那么，機器人揀貨系統有何特點？可以幫助企業實現哪些需求？與其他貨到人技術相比具有哪些優勢？適用于哪些行業領域？應用效果如何？北京極智嘉科技有限公司CEO鄭勇對以上問題作出了詳盡解答。

記者：去年“雙11”，Geek+機器人揀貨系統在某知名電商倉庫的成功應用得到了廣泛關注，首先請您介紹下這套系統的組成與特點。

鄭勇：這套用于揀貨的機器人系統我們稱為“極智揀選系統（Geek Picking System）”，其組成為“機器人+后臺系統”。

在機器人部分，重要參數有外觀尺寸、高度、負載量、運行速度、導引方式以及電池技術等。Geek+自主研發生產的機器人參照主流標準設計，在以下方面具有明顯優勢：Geek+機器人30cm的高度比Kiva等機器人矮10cm左右，因此運送貨架時行駛更為穩定，識讀二維碼也更為快速準確，定位精度更高；運行速度很快，最高可以達到1.5m/ s；采用鋰電池并進行淺充淺放（每小時充電5～10分鐘），可以保持24小時運轉。

在后臺系統部分，其功能也非常全面，主要包含：

（1）庫存管理與存儲貨位優化，包括商品搭配的優化及存儲布局的優化，如可以根據貨架上商品的使用頻率實時調整貨架布局，讓使用頻率高的貨架更接近揀選工位，從而保證整個系統的運行效率；

（2）訂單波次與訂單執行順序的優化；

（3）機器人的調度，如在多條最優路徑下避免交通擁堵，使交通負荷得以均衡，從而提高系統整體效率；

（4）與客戶WMS/ERP系統對接，并可實現該模塊基本的WMS功能。

記者：您認為機器人揀貨系統的技術難點體現在哪些方面？

鄭勇：機器人與軟件均存在技術難點。其中，機器人既要運行速度快，又要保證其穩定性，即如何在復雜的倉庫里高速可靠地運行至關重要。同時，控制并降低機器人的成本，對其能夠大規模推廣使用影響巨大。此外，識別技術、避障方式等也十分重要。

在軟件方面，由于要實現諸多功能，無疑需要很多優化算法，因為優化算法直接決定了整個系統的運行效率，而效率是評價整個系統的直接指標。但是，就目前市場情況而言，由于需要針對具體的應用場景，而各系統應用場景的又有所不同，因此很難直接比較系統的效率。正因為此，如何盡快投入具有大業務量的場景將是整個機器人揀貨系統領域接下來要解決的問題。

除此之外，系統對于異常問題的處理能力也非常關鍵，這直接關系到系統能否在客戶現場穩定可靠地運行。

記者：與其他貨到人揀貨技術相比，機器人揀貨系統的優勢有哪些？

鄭勇：我認為機器人揀貨系統的優勢有很多，主要體現在以下四個方面。

首先是高度自動化，它可以替代約50%～70%的人工，并且提高揀貨效率，保證揀選準確率。同時，由于工人不再需要來回在倉庫內走動而是固定在工位作業，因此既可以降低其勞動強度，又可以對其工作環境進行改善，如增加照明、安裝空調等。

其次，項目實施速度快，由于機器人是標準化產品，交付周期短，并且現場安裝調試簡單，倉庫地面也無需特殊處理，因此可以快速制定出解決方案，通常半天就能完成，3個月就能完成一個項目的部署。而其他貨到人揀貨技術涉及諸多大型設備，不僅投資額巨大，項目實施周期往往長達一年，而以中國電商的發展速度，企業業務結構很可能在項目實施過程中便出現了很大變化，使得原方案難以匹配，因此機器人揀貨系統更具柔性。

第三，系統投資低、回報快，由于系統節省了大量的人工以及管理成本，項目投資回報期通常只需2～3年。

第四，系統柔性強，靈活性高一方面指系統可以按需進行部署，靈活擴展；另一方面則表現在系統易于搬遷重建。此外，還可以通過租賃方式臨時增加機器人數量以提高揀貨能力，解決客戶在銷售峰值期的業務需求，從而有效降低投資風險。其靈活性還體現在機器人揀貨系統可以根據商品使用頻率實時調整貨架布局，而且其并行的結構使得各機器人之間互不干擾，即便其中某臺設備出現突發異常情況，也不會影響到其他設備和整體系統的正常運行。但是其他貨到人揀貨技術由串行的輸送線或帶軌道的設備組成，因此當某一個環節出現問題時，整個系統都將受到影響。

此外，機器人揀貨系統每個工位每小時大約300～600件的揀貨量，客戶業務場景不同會導致揀貨量有一定差異，雖然看似比某些貨到人技術每小時1000件的揀貨量低，但是后者僅僅是理論值，建立在揀貨周轉箱能一直源源不斷地送至揀貨工位的基礎上。并且當涉及多個揀貨工位時，如何讓箱子排隊并解決多個工位間的相互干涉問題，將使系統計算非常復雜，實際效率不容易達到預期。另一方面，在海量SKU下，不論貨品是否長尾商品，都需要為其建立貨位及軌道，使每個貨位平均成本投入相對較高，而機器人揀貨系統則通過實現貨位優化，因此成本上更具優勢。

記者：機器人揀貨系統主要針對何種揀貨場景？適合于哪些行業領域？

鄭勇：機器人揀貨系統的特點在于隨機存儲，即一個貨架上有多個商品，一個貨位上也可能有多個商品，同時同一種商品又分散存儲在不同的貨架，貨架搬運一次可以應對多個SKU的揀貨需求。從這個特點來看，這套系統主要針對的是拆零揀選，即SKU量大，商品數量多，有多品訂單的場景，SKU數量越多越能夠發揮系統優勢，因此B2C電商、為電商服務的第三方物流服務商、鞋服等零售業、圖書零售等對揀貨作業需求較多的行業均非常適用。

舉例來說，鞋服行業面臨長尾商品的難題，同時還需要不斷調整暢銷品的存儲位置；圖書倉庫雖出貨量相對較小但SKU量多，商品使用頻率時常變化……機器人揀貨系統在這些場景下便獨具優勢——可以靈活改變倉庫的布局，如將長尾商品自動調整到倉庫最遠端，把常用商品或者暢銷品擺放在離揀貨工位最近的地方，從而保證揀貨效率。

記者：對于企業如何選擇適用的訂單揀選解決方案，應該考慮哪些因素，您有何建議？

鄭勇：Geek+在為客戶提供揀貨解決方案時，一般會從以下方面進行考慮：

（1）倉庫面積，對于面積雖無明確界限，但如果倉庫較小，機器人揀貨系統的幫助不大，人工揀選效率反而會更高；

（2）SKU數量，機器人揀貨系統在海量SKU下，其自動調整存儲布局所帶來的效率提升將更加明顯；

（3）單量，企業應該具備一定的并且相對穩定的業務量，以保證一個揀選工位能夠滿負荷工作2個班次為最低標準。如果達不到該標準，那么無疑會浪費機器人揀貨系統的效率，設備投資回報期也更長。

此外，我們在與客戶的接觸中發現，很多企業認為自己遇到的問題都非常特殊，需要定制化解決方案，實際上這有可能是其他企業同樣面臨的問題。因此我建議，客戶可以適當調整自己的流程來適應更加標準化的作業流程，畢竟機器人揀貨系統是具有普適性的揀貨方案。

記者：您認為機器人揀貨系統今后的研發方向和應用前景是怎樣的？

鄭勇：傳感器是機器人揀貨系統中至關重要的核心技術，應用在機器人避障及視覺導航等方面，這將是機器人企業今后研發的重點及方向。從導航技術來看，雖然我認為二維碼技術是目前最適合機器人揀選系統的，因為它能夠很好地平衡其識別精度及成本，同時保證速度和效率，但是我們也會持續關注更加先進的導航技術。此外，系統可靠性以及產品功能完善都是我們非常關注的重點。

不過，由于目前這套系統除了亞馬遜外還沒有其他廠家能夠在一個非常大的訂單環境中運行，現有訂單量不足以進行數據分析，其穩定性、效率、準確度很難比較，其價值也就很難真正體現。誰率先成功實現大規模商業應用，從而獲得更多經驗以加快系統優化，誰就可以盡早得到市場認可，占據行業領先地位。這也是我們正在努力實現的。

我很看好機器人揀貨系統在中國市場的發展，特別是電商領域。目前，電商在訂單揀選環節采用的自動化設備并不多，而這套系統在作業效率、靈活性及投資回報率等方面給電商提供了很好的自動化揀貨解決方案選擇。物流自動化將是趨勢，機器人技術的標準化和靈活性使其極具生命力，在智能物流領域將有很大發展空間。因此，我相信這個技術很快就能在市場大量應用，并為電商物流帶來變革。

記者：Geek+是如何進行市場定位的，有哪些發展規劃？

鄭勇：Geek+作為一家機器人公司，以技術立身，我們非常重視對機器人產品的持續優化，如全部軟硬件都由Geek+自行開發設計，我們自己組裝生產機器人，因此Geek+產品不僅可以保證各方面的性能優勢，還能大幅度降低成本。

展望未來，我們將把智能物流設備作為重點業務領域，除了機器人揀貨系統外，還在研究其他智能化倉儲物流解決方案以及智能倉儲設備，以最終實現無人倉庫的目標此外，Geek+還將提供機器人銷售租賃、整倉代運營管理等多種服務模式，以滿足不同類型客戶的需要未來，物流產業的萬億市場會從現在的人力/管理驅動變為技術/設備驅動，我們將為實現這一愿景而不懈努力，成為這場技術變革的引領者。