服装行业物流中心的机器人拣选策略｜拣选技术与策略分析专题（七）

当前服装行业由于人力成本上涨、劳动力短缺、订单碎片化和不可预测性等因素，对于机器人设备的需求越来越强烈。本文结合服装行业的具体场景，详细介绍了机器人拣选的系统逻辑以及机器人在服装行业物流中心的拆零拣选策略。

随着人们生活水平日益提高，服装不再是基础的生活必需品，而越来越成为人们彰显个性和品味的重要介质，因此服装的款式越来越多，更新频率也越来越快。随着电商经济的兴起，除了传统门店购物外，电商、直播等平台都在以更加丰富多样的销售渠道来满足大众对服装的消费需求，这也促使了大众对服装商品的发货和配送时效越来越高。在这个产品同质化和销售同质化的时代，人们对于品牌的忠诚度越来越低，如在购物过程中某服装品牌商家发生缺货，绝大多数的顾客会去其它品牌门店挑选和采购，从而使商家错失了销售的机会。因此，如何保证服装商品在销售季不缺货，从仓内及时且准确地将商品拣选出来并发运是解决这个问题的关键。

当前服装行业由于人力成本上涨、劳动力短缺、订单碎片化和不可预测性等因素，对于机器人设备的需求越来越强烈，本文将结合服装行业的具体场景，详细介绍服装物流中心内机器人仓库如何进行拆零拣选。

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服装物流中心订单类型及特点

服装物流中心内的主要拣选订单分为经销商订单、门店订单和电商订单三种类型，这三种订单中的拆零拣选订单是仓内作业中人数最多，效率影响最大的环节。此外，这三种订单的订单结构不同，时效要求不同，因此其在物流中心内对应的拣选策略也各有不同。

门店订单：以拆零为主，订单行数多在100行以上，行件比多数在2～4。

经销商订单：多为整箱和拆零拣选为主，拆零订单结构与门店订单相似。

电商订单：行数多在1～3行，行件比多为1。

目前，针对拆零拣选的订单，物流中心内的拣选操作主要有两大策略：

一是针对流量较大、面积较大的物流中心，多采用分区存储+提总拣选的策略，拣选完成后再使用分拣机或机器人进行分拣（门店订单和电商多品订单）；

二是对于流量相对较小的物流中心，多会采用分区按单拣选的方式，在集货区按订单进行集货。

近年来机器人解决方案在服装拆零拣选领域的应用越来越多，下面我们先来了解下，机器人拣选的基本思想：

1.无需人工入货架区进行上架和拣选，由机器人搬运商品到人，人只做拣选的动作；

2.系统根据策略和算法自动派单上墙，保证人员连续拣选；

3.算法优化提升每次搬运的效率和尽可能减少机器人的搬运距离。

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机器人拣选的系统逻辑

1.接收下发订单

客户系统通过机器人系统接口平台，推送订单信息到机器人业务系统。

2.货位预匹配

机器人业务系统首先将所有订单放入订单池，并进行订单明细与货位的预匹配，预匹配会以货架命中率作为优化目标，预匹配的目的是尽量以最小的搬运次数即最少的机器人数量来完成全部拣选任务。

3.订单调度

生产开始后，机器人系统会根据系统配置进行人工或者系统自动调度，调度会参照订单的业务要求、算法优化、机器人仓库可用资源等进行，完成调度的订单由订单池进入待生产状态。

4.组波/任务拆分

随后机器人系统会根据波次策略进行自动或者人工组波，除了考虑业务上，优先级、时效、波次数量体积限制、款色码限制等之外，还会参照订单池预匹配的结果，来提高命中率，减少货架搬运次数。

5.波次上墙

随着生产的进行，波次会按照优先级、订单类型等业务约束和重合度、货架距离等算法优化因素来选择适当的工作站，并自动派单上墙进入拣选状态。

6.尾波策略

波次筛选过程中未达成最优波次的订单，满足一定条件会触发尾波策略，用单独的波次策略来确保尾波也可以按时完成，以达成业务要求。

7.机器人调度

订单明细行命中的货位会被作为搬运任务下发给机器人调度系统，由调度系统选择最近的机器人通过最短的路径进行搬运。

8.货到人拣选

若多个订单同时需要同一个SKU，则可以进行合并拣选、再分播来提高拣选效率；拣选过程会按照拣-扫-播-拍灯这样的流程反复进行，直到最后一件完成拣选，亮灯换箱，新的波次进入。

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机器人仓库拣选策略

现结合服装行业具体的业务场景，对机器人仓库的拣选策略分析如下。

1.业务模式一：门店订单

门店订单有同款同箱的要求，在人工仓库内多是通过人工按序拣选实现；在自动化仓库里多是将门店订单根据商品体积拆成订单箱，再进行拣选。机器人仓库若要严格实现同款同箱，需要对机器人搬运货架的顺序做出要求，因此会限制算法的优化深度，牺牲一定的拣选效率。在目前的阶段，机器人仓库多通过订单箱任务拆分的方式来满足同款同箱的业务需求，前提是需要准确的SKU体积信息。

（1）按订单拣选

在组波时，执行按订单拣选策略，即可实现一订单一波次。按订单拣选，往往搭配边拣边分的模式，一个人既进行拣选摘果，又完成播种，输出的是一个个订单，后续无需增加额外的二次分拣环节。流程简单，运营难度低，适用于绝大部分仓库场景。

如不考虑同款同箱，由算法计算最优的拣选顺序并执行货架搬运，拣选过程中若出现满箱，则进行人工拆箱，拆出的多个箱子一方面会自动绑定到同一个订单，另一方面箱内明细与箱号也进行一一绑定，便于全程跟踪。这种模式下，系统不会按照体积进行自动拆分，因此对SKU体积基础数据无要求，同时对于客户使用规格不一的入库箱比较友好，可保证只有一个尾箱，减少整体物流成本。

（2）提总拣选

在组波时，执行一定的波次策略，即可实现多订单一波次的提总拣选。机器人仓库的拣选工作站空间有限，每个工作站仅容纳一人操作，因此有效率上限，加人也不能显著提升拣出效率；对于一些规模较大的企业，或者在业务峰值，大量订单涌入的情况下，需要更高的效率输出时，可采用波次分区提总拣选+二次分播的策略。

提总拣选策略下，拣选工作站操作人员仅负责拣选和粗分，通过将多个订单组合在一起，订单重合度和算法优化深度都会大大加强，反映在实际操作中即命中率大大提升，同样的货架搬运次数可以拣出更多的货物，从而大大提高拣选环节的输出效率。与此同时，需要在后续环节增加二次分拣环节，将混在一起的多个订单再分成一个个订单。

提总拣选模式将“拣”和“分”分开，从而提高拣选效率，同时在后续环节通过分拣机或机器人方案双管齐下，可大幅实现仓库拣选效率的提升，也可大幅减少人员的投入，但由于需要增加一个分拣流程，因此需要增加分拣区域的规划，对于仓库的面积有一定的需求。

经销商订单中的拆零拣选订单结构与门店订单相似，拣选策略亦与门店订单相同，故不单独另作分析。 

2.业务模式二： 电商订单 

电商订单主要有二种，多品订单和单品订单。针对两种订单结构，在仓库内多会采用不同的方式来进行拣选。另外，由于电商业务经常开展促销活动，仓库在促销期间也会采用不用的方式来提升拣选效率。

（1）多品订单

可采用上述按订单拣选策略，一订单一波次，每一个订单独占播种墙上的一个格口。订单上墙时，一方面可以考虑承运商、订单类型、包装形式、线路等业务约束，来将订单指定到某些工作站上，使后续打包、二次分拣更加容易。

比如可以将同一个线路的不同订单分配至同一个工作站，完成拣选的订单自动对应到同一条发运线路，减少后续操作环节。再比如可以将不同包装形式的订单分工作站拣选，同一个工作站拣出的订单适用一种包装形式，可以直接将该工作站拣出的订单与指定包装台绑定，减少后续进行二次分拣的难度。另一方面，还会考虑订单之间的重合度、关联关系等因素，来将相似或者相关的订单派至同一个工作站，以增加算法优化深度，增大命中率，减少货架搬动次数。

显然，最后一种方案是单环节拣选效率最优的，但库内规划需要从仓内整个作业流程和布局来考虑，多种的拣选策略，可以满足客户不同的需求。

（2）单品订单

可采用上述提总拣选策略。在单品订单组波上墙后，即可以每个格口的任务全部完成再打包，也可边拣选边打包，后一种方式极大地提升了订单完成的即时性。  

（3）促销期订单

由于电商促销较多，订单量波动较大。针对促销期的业务特点，会采用多种拣选策略来大幅度提升拣选效率。

一是增加机器人的投入量，提升拣选效率；

二是增加工作站或工作站复用，可用上架工作站进行拣选；

三是延长拣选工作时间；

四是调整波次策略，提升货架命中率和人员每次拣选的行件。其中调整波次策略，一方面可能提升播种墙上每个格口的订单数量，另一方面也可以多订单组成一个波次，每个波次占播种墙上的一个格口。组波时，可以设定波次策略，按相同结构订单、相似订单等维度进行组波，以最大程度地减少后续二次分拣的难度，其中如按相同订单来进行组波，则不需要在后面设置二次分拣环节，直接即可复核包装。

针对于电商订单来说，货到人机器人解决方案较货箱到人机器人解决方案，在机器人的效率上优势更明显。因为在同一区域，同样的机器人台数，同样的存储货架数和库存量，单量不同的情况下，每个货架命中的SKU数量不一样，单台机器人每次搬运的被命中的SKU也是不一样的，单量越大，命中率越高。而货箱到人解决方案，由于每次搬运的量较少，因此命中率提升的机率很小。

极智嘉货箱机器人 + 货架机器人拣选场景图

结束语

综合以上可以看出，机器人拣选可以更加灵活和智能化地根据业务的不同进行智能策略的匹配，另外机器人也可以根据业务量的变化，柔性地调整产能和布局，相信机器人产品在服装行业会有更加广阔的市场空间。

货到人机器人和货箱到人机器人是当前市面上的两大主流机器人拣选产品，这两种产品各有特点，其中货到人机器人在市场上应用的时间较长，在海外和国内均有较大规模的应用；而货箱到人机器人是相对新的产品，因其明显弥补了货到人机器人产品的劣势，现在也吸引了很多服装行业人的兴趣。综合来看，如货到人机器人产品可以再提升一些货架的高度来提升库容利用率和解决拣选需要登高的问题，将会更加有市场竞争力；而货箱到人机器人产品如可以有更加柔性的工作站方案，且可以很好地解决尾箱理货的问题，并能够优化设备成本，也将会有更广阔的应用。