大數(shù)據(jù)改造傳統(tǒng)物流 且看如何驅(qū)動“第二春運”
[導讀]2016年雙11,6.57億包裹連在一起，相當于從地球到月球的距離38萬公里，而配送距離加起來能走出太陽系。未來幾年，中國快遞日單量將達2億件。這意味著，傳統(tǒng)物流即便投入再多人力，也趕不上電商爆發(fā)期這
2016年雙11,6.57億包裹連在一起，相當于從地球到月球的距離38萬公里，而配送距離加起來能走出太陽系。未來幾年，中國快遞日單量將達2億件。這意味著，傳統(tǒng)物流即便投入再多人力，也趕不上電商爆發(fā)期這種非線性增長速度?！ ?br />
大數(shù)據(jù)改造傳統(tǒng)物流 且看如何驅(qū)動“第二春運”
以1億包裹簽收時間來看，2013年是9天;2014年6天;2015年4天，2016年只用3.5天。這就是“換軌”帶來的巨大顛覆——如果不用大數(shù)據(jù)改造傳統(tǒng)物流，各大電商平臺如何驅(qū)動雙11物流這個號稱“第二春運”的戰(zhàn)役？
如何讓揀貨員少走路
每年雙11,京東集團副總裁兼X事業(yè)部總裁肖軍都要到倉庫體驗“極限峰值”。
“這一天，我最多在倉庫走20公里，而揀貨員這一天在倉庫要走50公里，相當于跑了一個馬拉松。”11月23日，肖軍在京東物流品牌戰(zhàn)略發(fā)布會上這樣說。
就像Facebook最早是為滿足哈佛大學一批想看女生照片的男生的需求，如何讓倉庫揀貨員少走路，甚至不走路，這是肖軍最初想要做得最樸素的事。2014年京東上線了一套“路徑優(yōu)化”系統(tǒng)，讓倉庫揀貨員平均每天少走15公里，系統(tǒng)每迭代一次，揀貨員每天就少走5公里。
比如揀貨員之前走S形路徑，對其過去路徑進行大數(shù)據(jù)分析，再根據(jù)現(xiàn)在要分揀貨物的貨位，通過算法進行路徑優(yōu)化，讓揀貨員走到哪兒再在哪個點回頭。
“路徑優(yōu)化”是大數(shù)據(jù)運用到倉儲管理的典型案例，在這里，算法是核心。
亞馬遜的原則是“不走回頭路”。亞馬遜后臺有一套算法給每個揀貨員隨機優(yōu)化路徑。每揀完并掃描一件貨品，掃描槍自動告訴揀貨員下一個要揀的貨在哪兒，揀貨員直接朝前走，不用走回頭路。這種模式能保證揀貨員全部揀選完了后走路最少，至少比傳統(tǒng)模式少走60%的路。
這得益于亞馬遜的“隨機上架”規(guī)則。產(chǎn)品入庫時，商品基于尺寸分類存儲。在貨物合理分類前提下，類似屬性的商品會被放到同類貨架上。對于處于不斷揀貨過程的貨位，可以哪里有空就塞哪兒，這大大減少選擇貨位的時間，更可以少走路。
麻煩不會留給后期揀貨環(huán)節(jié)吧？還是要靠大數(shù)據(jù)。由于商品分散分布，可以從整個庫存商品所在位置出發(fā)，將位置最為相鄰的商品及單個客戶訂購的不同商品組合成一個最優(yōu)路徑。
亞馬遜從下單到發(fā)貨，揀貨，包裝，出庫最快30分鐘，不過中國同行們已刷新了這一紀錄，因為他們面對的是比亞馬遜大得多的中國市場，他們需要更快的速度讓買家記住他們的優(yōu)質(zhì)服務。在這里，京東的記錄是2分鐘。
今年雙11,京東最快的一單，從上海買家下單到送貨上門只用了12分鐘，這不是作秀，大數(shù)據(jù)“提前布貨”就能輕松搞定。
具體做法是后臺系統(tǒng)記錄客戶瀏覽商品的軌跡和歷史，通過大數(shù)據(jù)精準分析客戶需求，然后把顧客感興趣的商品放在離他們最近的倉庫。
“提前布貨”已成為物流倉儲的標配了。順豐有一款類似產(chǎn)品“順豐燈塔”。前不久，京東成立了Y事業(yè)部打造智慧供應鏈，其中銷量預測平臺就是專門為提前布貨服務的。
亞馬遜玩得更拉風，2014年它獲得預測式下單專利，這是根據(jù)用戶購買習慣和興趣愛好，在用戶下單前發(fā)貨。該系統(tǒng)可以在未指定具體發(fā)貨地址和時間的情況下，將包裹運送至目的地所在區(qū)域，具體地址將在運輸途中確定下來。如果決策得當，可使物流成本降低10%到40%。
“哪些貨物放在一起可以提高分揀率，哪些貨物儲存時間較短，都可以通過大數(shù)據(jù)分析出商品間的相關性來合理安排貨位。”肖軍說，現(xiàn)在，倉庫數(shù)量和面積每年成倍增長，合理安排貨位對提高倉庫利用率和搬運分揀效率意義重大，而過去只是憑經(jīng)驗來做。
把分揀機器人訓練得跟AlphaGo一樣聰明
數(shù)據(jù)顯示，在運輸與倉儲共同組成的物流體系中，倉儲費用占物流運營總費用60%,有效提高庫存周轉(zhuǎn)速度，是物流企業(yè)降低成本的關鍵。
今年雙11投入運營的“京東一號”智能分揀中心，日可處理百萬訂單，分揀效率提升5倍以上，人力成本節(jié)省70%以上。而京東研發(fā)的無人倉，將目前行業(yè)里各種自動化技術，甚至磁懸浮等技術都進行了應用，還構建了一套系統(tǒng)解決方案，支持設備上的數(shù)據(jù)感知和人工智能算法，讓這些設備具備出色的學習能力。
無人倉配備了四大爆款機器人，它們是擁有3D視覺系統(tǒng)的DELTA型分揀機器人;可以慣性導航、自動避障的智能搬運機器人AGV;運行速度高、定位準確的SHUTTLE貨架穿梭車;載荷最高達165公斤、臂展接近3米的六軸機器人6-AXIS。
“用什么樣的機器人來幫助生產(chǎn)，幫助哪個環(huán)節(jié)提升效率，這來自于京東10多年來對物流倉儲這一行業(yè)理解的積淀。”肖軍說，這個過程中，需要很多合作伙伴幫助我們一起創(chuàng)新。
肖軍的話不難理解，處于爆發(fā)期的電商市場撐起了一個萬億級別的物流倉儲行業(yè)，合作伙伴思維和開放的勢態(tài)已成共識。
現(xiàn)實中，一個包裹分揀由人操作需36秒，機器人操作只需1秒，效率提高35倍。關鍵是，“傳統(tǒng)分揀中心要有多人盯著包裹，在雙11大促時，這是對生理極限的極大挑戰(zhàn)。”肖軍說，分揀機器人是在人的不斷訓練下，通過深度學習獲得這種強大能力。
這種訓練其實就像谷歌訓練AlphaGo一樣，谷歌用了幾十萬盤圍棋高手之間對弈數(shù)據(jù)來訓練，讓它變得聰明;在計算上，用了上萬臺服務器來訓練AlphaGo下棋的模型;并且讓不同版本的AlphaGo相互對弈了上千萬盤，這才保證它算無遺策。與這相比，訓練分揀機器人就算小菜一碟了。京東自營商品、SKU有3000多萬。京東在人工倉儲中心安裝了攝像頭，讓機器人每天根據(jù)操作員的操作方式，對商品的綁定方式進行學習。經(jīng)過一周訓練，機器人對一個商品經(jīng)過100次循環(huán)識別，揀貨準確率會從過去的80%達到99%多。
“我們還會訓練機器人在各種光照環(huán)境下工作，有時候會補點光，有時候是暗光，再進行優(yōu)化，使機器人能大范圍地適用工作。”肖軍說，這也是人類理解機器人的一種方式。
以1億包裹簽收時間來看，2013年是9天;2014年6天;2015年4天，2016年只用3.5天。這就是“換軌”帶來的巨大顛覆——如果不用大數(shù)據(jù)改造傳統(tǒng)物流，各大電商平臺如何驅(qū)動雙11物流這個號稱“第二春運”的戰(zhàn)役？
如何讓揀貨員少走路
每年雙11,京東集團副總裁兼X事業(yè)部總裁肖軍都要到倉庫體驗“極限峰值”。
“這一天，我最多在倉庫走20公里，而揀貨員這一天在倉庫要走50公里，相當于跑了一個馬拉松。”11月23日，肖軍在京東物流品牌戰(zhàn)略發(fā)布會上這樣說。
就像Facebook最早是為滿足哈佛大學一批想看女生照片的男生的需求，如何讓倉庫揀貨員少走路，甚至不走路，這是肖軍最初想要做得最樸素的事。2014年京東上線了一套“路徑優(yōu)化”系統(tǒng)，讓倉庫揀貨員平均每天少走15公里，系統(tǒng)每迭代一次，揀貨員每天就少走5公里。
比如揀貨員之前走S形路徑，對其過去路徑進行大數(shù)據(jù)分析，再根據(jù)現(xiàn)在要分揀貨物的貨位，通過算法進行路徑優(yōu)化，讓揀貨員走到哪兒再在哪個點回頭。
“路徑優(yōu)化”是大數(shù)據(jù)運用到倉儲管理的典型案例，在這里，算法是核心。
亞馬遜的原則是“不走回頭路”。亞馬遜后臺有一套算法給每個揀貨員隨機優(yōu)化路徑。每揀完并掃描一件貨品，掃描槍自動告訴揀貨員下一個要揀的貨在哪兒，揀貨員直接朝前走，不用走回頭路。這種模式能保證揀貨員全部揀選完了后走路最少，至少比傳統(tǒng)模式少走60%的路。
這得益于亞馬遜的“隨機上架”規(guī)則。產(chǎn)品入庫時，商品基于尺寸分類存儲。在貨物合理分類前提下，類似屬性的商品會被放到同類貨架上。對于處于不斷揀貨過程的貨位，可以哪里有空就塞哪兒，這大大減少選擇貨位的時間，更可以少走路。
麻煩不會留給后期揀貨環(huán)節(jié)吧？還是要靠大數(shù)據(jù)。由于商品分散分布，可以從整個庫存商品所在位置出發(fā)，將位置最為相鄰的商品及單個客戶訂購的不同商品組合成一個最優(yōu)路徑。
亞馬遜從下單到發(fā)貨，揀貨，包裝，出庫最快30分鐘，不過中國同行們已刷新了這一紀錄，因為他們面對的是比亞馬遜大得多的中國市場，他們需要更快的速度讓買家記住他們的優(yōu)質(zhì)服務。在這里，京東的記錄是2分鐘。
今年雙11,京東最快的一單，從上海買家下單到送貨上門只用了12分鐘，這不是作秀，大數(shù)據(jù)“提前布貨”就能輕松搞定。
具體做法是后臺系統(tǒng)記錄客戶瀏覽商品的軌跡和歷史，通過大數(shù)據(jù)精準分析客戶需求，然后把顧客感興趣的商品放在離他們最近的倉庫。
“提前布貨”已成為物流倉儲的標配了。順豐有一款類似產(chǎn)品“順豐燈塔”。前不久，京東成立了Y事業(yè)部打造智慧供應鏈，其中銷量預測平臺就是專門為提前布貨服務的。
亞馬遜玩得更拉風，2014年它獲得預測式下單專利，這是根據(jù)用戶購買習慣和興趣愛好，在用戶下單前發(fā)貨。該系統(tǒng)可以在未指定具體發(fā)貨地址和時間的情況下，將包裹運送至目的地所在區(qū)域，具體地址將在運輸途中確定下來。如果決策得當，可使物流成本降低10%到40%。
“哪些貨物放在一起可以提高分揀率，哪些貨物儲存時間較短，都可以通過大數(shù)據(jù)分析出商品間的相關性來合理安排貨位。”肖軍說，現(xiàn)在，倉庫數(shù)量和面積每年成倍增長，合理安排貨位對提高倉庫利用率和搬運分揀效率意義重大，而過去只是憑經(jīng)驗來做。
把分揀機器人訓練得跟AlphaGo一樣聰明
數(shù)據(jù)顯示，在運輸與倉儲共同組成的物流體系中，倉儲費用占物流運營總費用60%,有效提高庫存周轉(zhuǎn)速度，是物流企業(yè)降低成本的關鍵。
今年雙11投入運營的“京東一號”智能分揀中心，日可處理百萬訂單，分揀效率提升5倍以上，人力成本節(jié)省70%以上。而京東研發(fā)的無人倉，將目前行業(yè)里各種自動化技術，甚至磁懸浮等技術都進行了應用，還構建了一套系統(tǒng)解決方案，支持設備上的數(shù)據(jù)感知和人工智能算法，讓這些設備具備出色的學習能力。
無人倉配備了四大爆款機器人，它們是擁有3D視覺系統(tǒng)的DELTA型分揀機器人;可以慣性導航、自動避障的智能搬運機器人AGV;運行速度高、定位準確的SHUTTLE貨架穿梭車;載荷最高達165公斤、臂展接近3米的六軸機器人6-AXIS。
“用什么樣的機器人來幫助生產(chǎn)，幫助哪個環(huán)節(jié)提升效率，這來自于京東10多年來對物流倉儲這一行業(yè)理解的積淀。”肖軍說，這個過程中，需要很多合作伙伴幫助我們一起創(chuàng)新。
肖軍的話不難理解，處于爆發(fā)期的電商市場撐起了一個萬億級別的物流倉儲行業(yè)，合作伙伴思維和開放的勢態(tài)已成共識。
現(xiàn)實中，一個包裹分揀由人操作需36秒，機器人操作只需1秒，效率提高35倍。關鍵是，“傳統(tǒng)分揀中心要有多人盯著包裹，在雙11大促時，這是對生理極限的極大挑戰(zhàn)。”肖軍說，分揀機器人是在人的不斷訓練下，通過深度學習獲得這種強大能力。
這種訓練其實就像谷歌訓練AlphaGo一樣，谷歌用了幾十萬盤圍棋高手之間對弈數(shù)據(jù)來訓練，讓它變得聰明;在計算上，用了上萬臺服務器來訓練AlphaGo下棋的模型;并且讓不同版本的AlphaGo相互對弈了上千萬盤，這才保證它算無遺策。與這相比，訓練分揀機器人就算小菜一碟了。京東自營商品、SKU有3000多萬。京東在人工倉儲中心安裝了攝像頭，讓機器人每天根據(jù)操作員的操作方式，對商品的綁定方式進行學習。經(jīng)過一周訓練，機器人對一個商品經(jīng)過100次循環(huán)識別，揀貨準確率會從過去的80%達到99%多。
“我們還會訓練機器人在各種光照環(huán)境下工作，有時候會補點光，有時候是暗光，再進行優(yōu)化，使機器人能大范圍地適用工作。”肖軍說，這也是人類理解機器人的一種方式。
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