cookieOptions = {...}; .無人商業的颱風已起, 這四大 AI 技術將成為支撐無人經濟的絕對勢力(下) - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2018年2月26日 星期一

How smart is today's artificial intelligence?



三、無人倉儲的三大核心

人臉辨識和商品辨識,可以看作是支撐,店鋪前端體驗的核心人工智慧技術。而消費者看不見的後端,同樣需要投入極大規模的AI技術方案與產品。

近期,對岸中国京東公佈的,首個全流程智慧無人倉,佔地面積40000平方米,物流中心主體由收貨、儲存、訂單揀選、包裝四個作業系統組成儲存系統由8組穿梭車立庫系統組成,可同時儲存商品6萬箱。

在貨物入庫、打包等環節,京東無人倉配備了3種不同型號的六軸機械臂,應用在入庫裝箱、揀貨、混合碼垛、分揀機器人供包4個場景。

值得注意的是,在分揀場內,京東引入了3種不同型號的智慧搬運機器人執行任務。在5個場景內,京東分別使用了2D視覺辨識、3D視覺辨識、以及由視覺技術,與紅外線測距組成的2.5D視覺技術,為這些智慧機器人安裝了「眼睛」,實現了機器與環境的主動交互。

預計未來京東無人倉正式營運後,它能夠實現每天處理超過20萬訂單的能力。

除了引入目前業內最先進的大型設備之外,京東無人倉的最大特點,是對於機器人的大規模、多場景的應用。在京東無人倉的整個流程中,從貨到人到碼垛、供包、分揀,再到集包轉運,應用了多種不同功能和特性的機器人,而這些機器人,不僅能夠依據系統指令處理訂單,還可以完成自動避讓、路徑優化等工作。

全流程智慧無人倉,可視為京東在智慧化倉儲方面的一次大膽創新,其自動化、智慧化設備覆蓋率達到100%,可以應對電商靈活多變的訂單的業務形態。

除此之外,全流程智慧無人倉依靠智慧算法,精確推薦包裝材料,可以實現全自動體積適應性包裝,做到節省每1釐米包裝材料。

從現有資訊來看,京東最先達到100%無人倉化。

通常無人倉儲系統由三大組成部分:AGV(智慧倉儲機器人)、RCS(機器人調度系統)、iWMS(智倉儲管理系統)。

1.AGV(智倉儲機器人)


智慧倉儲機器人,通常具備自動化的色碼掃描、自動化數量檢測技術、自動化形狀變識技術。AGV接到指令後,會自行到存放相應商品的貨架下,將貨架頂起,隨後將貨架拉到揀貨員跟前。完成揀貨之後,機器人再將貨架拖到貨架區存放,大幅減少了人到貨物的跑動距離,同時顯著提高了貨物的揀選效率。

AGV自誕生以來,逐步衍生出了三種主流方案:
磁條方案:磁條方案是AGV機器人,最早採用的方案,該方案需要先在地面上鋪設磁條,機器人沿著磁條移動,實現點到點的搬運。雖然成本低廉,但靈活性較低。

雷射方案:該方案分為兩大類型,一種是反光板導航,即在AGV行駛路徑的周圍,安裝位置精確的雷射反射板,AGV透過發射雷射光束,同時採集由反射板反射的雷射光束,來確定其當前的位置和方向,並透過連續的三角幾何運算,來實現AGV的導航。

雷射導航的優點在於定位精確,地面無需鋪設定位設施,機器人的行駛路徑可靈活多變,但雷射導航AGV製造成本較高,且對環境有一定要求。

另一種是透過雷射測距結合SLAM算法,建立小車的整套行駛路徑地圖,不需要任何的輔助材料,柔性化程度更高,適用於全局部署; 【3S Markt:這應用已涉及「室內定位」技術,3月27-30日歡迎至2018智慧城市展智慧監控解決方案專區安委工業展示攤位】

二維碼方案:該方案需要在倉庫地面上,佈置柵格化的二維碼圖形,最後使得倉庫地面類似一個圍棋棋盤,機器人平時透過慣性導航,經過二維碼時再進行校正。二維碼導航不受聲光干擾,但對二維碼的貼碼材質有特別要求,對陀螺儀的精度及使用壽命也有嚴格要求。

由於歷史比較悠久,當下佔據市場裝置率最多的,仍然是採用磁條方案的AGV,而雷射和二維碼方案,是最近三五年才發展起來的,其中亞馬遜Kiva採用的就是二維碼方案。

從目前的整體趨勢來看,二維碼方案將是未來的發展趨勢。
2.RCS(機器人調度系統)


AGV好比智慧倉儲系統的四肢;而RCS機器人調度系統( Reat-time Control System),則是系統的大腦,負責倉庫內所有機器人的調度、任務分配和運行維護。

RCS採用多種調度算法,可實現任務的最優分配、多機器人路徑規劃,以及機器人交通管理,讓機器人集群能協調在一起工作,互相合作又互不影響,發揮出更大的效能。

RCS還負責監控機器人的運行狀態,根據每個機器人的當前狀態和歷史情況和,來決定是否需要進行具體項目的保養維護,並結合充電站的運行狀態,和當前的任務執行情況,合理的安排有需要的機器人,進行能源補充和自主充電,並記錄、分析、匯總全部機器人的警報訊息,即時通知運維人員,給出相應的檢查和處理的建議,保障整個系統運行的可靠性。

衡量這個大腦聰明程度的一大指標是,單一倉庫內系統能夠調度的最大AGV數量。日前,菜鸟网络惠阳仓正式投入使用,單倉AGV數量多達100多台,號稱中國最大的智慧倉庫。

3.IWMS(智慧倉儲管理系統)


IWMS 整合了多種倉儲優化技術,可實現物料隨機儲存,提升倉儲空間利用率;即時動態調整冷熱區物料,提高出庫效率;透過對歷史運行數據的分析,還可以挖掘物料之間的關聯,並制訂相應的入庫策略,提高出庫效率;與影像監控互聯,即時查看現場運作動態。

那麼智慧倉儲管理系統如何運作的?
原材料入庫:貨車將原材料送達後,倉庫門口有一個暫停區。工人使用手持設備,掃描送貨單完成收貨過賬,並將托盤指示器與每托貨物的訊息資料進行掃描綁定,指示器透過亮燈顏色顯示貨物的即時處理狀態。比如紅色代表物品還需要檢驗,藍色和綠色分別代表上高層貨架和單層貨架。

貨物送達後,首先要獲取其體積和重量參數,然後IWMS會自動分析倉庫還剩下多少倉儲面積,以及貨物的重量,根據既定的入庫策略分配最優倉位。

與此同時,AGV搬運空貨架至入庫工作台,數量較多、單件較重的貨物,則透過叉車(堆高機),將整托貨物移載至單層貨架,提高上架效率,減輕工人的搬運量;數量較少、重量較輕的貨物則放置在多層貨架,最大程度利用倉儲空間。

原材料出庫:系統可以自動感知,產線上缺少什麼物料,傳達給IWMS系統對接。IWMS系統會將用料需求分為多個訂單,每個訂單又分為多個訂單行,AGV根據訂單行自動把對應的貨架拉出來,再由人工從貨架上,揀選出需要的原材料送到產線上去,實現了「貨到人」、「貨等人」的要求,提高出庫效率。

原材料運送:原材料出庫透過週轉箱+籠車進行運送,若產線在同一樓層,由AGV直接搬運籠車至產線;若在不同樓層,則由RCS調度提升機,實現籠車跨樓層搬運,到達目標樓層後,再由另一台AGV接駁搬運至產線。

成品入庫:工人掃描成品包裝訊息,並擺放在單層貨架上,碼托完成後呼叫AGV。與原材料運送相同,若目標庫區在同一樓層,由AGV搬運成品直接入庫;若在不同樓層,RCS調度提升機實現跨樓層搬運入庫,入庫後完成更新庫存息。

成品出庫:成品出庫就是說客戶下了單,需要把訂單裡的貨物找出來。比如客戶下了5個攝影機,AGV就會到倉庫裡,把這5個攝機拉出來。如果5個攝機不在同一個貨架上,它就會分別拉幾個貨架出來,讓工人揀選出這五個攝機。

至於貨架拉出來之前的位置、放置的位置、放回去的位置,以及由哪台AGV完成哪個任務,都是由系統自動分配的。貨架出來和進去的位置並不一定相同,系統會進行自動優化。

倉庫劃分為冷區和熱區,冷區擺放不經常進出的貨物,熱區擺放經常進出的貨物。熱區離工作台較近,冷區則相對較遠,以實現最短的進出總距離。

四、基於運籌學的物流優化


物流與倉儲環節,往往緊緊相扣。

其中,運籌學在物流優化中扮演著重要角色。運籌學是將實際問題轉化成數學模型,並高效求解的一套方法,運籌學過去多被應用於軍隊資源調配,和商業優化等諸多領域。

但長期以來,它只是一個小眾概念,不被大眾所熟知。在無人技術中,往往可以起到這些作用: 

1.區域劃分和選址


物流環節面臨的首要的問題便是區域劃分和選址。

物流企業需要選擇每一個網點的具體位置,以及這個網點負責哪片區域,這些將直接影響到企業的效益。

首先,物流企業要弄熟知目標,透過區域劃分,保證每個區域的需求量、面積、配送時間大致相同,並以數學的形式表達。實際劃分過程中,物流企業往往面臨諸多約束,如某兩個點屬於同一區域,另外兩個點卻不在。

基於此,技術人員需利用算法對結果進行優化,單平面劃分並不複雜,但物流企業還需考慮時間維度,因為很多時候快件投遞,是有時間窗口的。區域劃分並非一個靜態問題,而是會隨著時間不斷變化。

劃分完區域之後,還要考慮選址問題:哪些地方為網點,哪些地方是投送點。這個過程中,同樣需要考慮很多因素,比如目標送貨員從哪裡出發最近,怎樣設置網點,才能實現平均送貨時間最短,或者最長送貨時間最短等等。

區域選址之外,還有更高維度的樞紐選址問題。大型物流公司的物流網絡遍布全世界,為了保證貨物快速有序流通,需要設置一些樞紐。如何選擇樞紐地址對提升送貨效率至關重要。

和區域劃分一樣,選址問題也可以轉化為數學形式,設定相應的目標和約束,透過合適的算法得出最佳決策結果。

2.車輛調度


路徑優化,也是物流行業中非常基礎性的問題。

物流企業每天都會接到大量的送貨和取貨需求,如何設計一條最佳路線,在滿足所有需求的前提下,壓縮成本並保證效率呢?

以車輛調度為例,這是一個非常複雜的過程,需要同時考慮多個因素。這一場景涉及多個送貨員和多個出發點;同時需求是不斷即時變化的,有的是取貨,有的是送貨;道路上也充滿許多不確定因素,比如路面的承受重限制等。這時就需要用到很多運籌學優化,和機器學習方面的技術。

3.定價與收益管理


定價和收益管理,通俗講就是商家如何在正確的時間,將正確的商品,以正確的價格,賣給正確的人。

要實現好的收益管理,首先需要採集和整理數據,包括消費者的基礎資訊、歷史交易數據等等。

有了這些數據之後,再用機器學習進行客戶挖掘、對消費者進行標注、分析消費者對價格的敏感程度等。並最終決定對什麼樣的產品,制訂什麼樣的價格,在何時推薦給什麼樣的人。

具體到物流行業,其中很重要的一點就是如何制訂產品線,或產品目錄。物流企業需要給目錄中的每一個產品,制訂相應的價格,並實現整體收入的最大化,這時候就需要考慮到,不同產品和服務之間的相互影響。

另外對於一些新的產品和服務,由於缺少消費者數據的累積。商家無法一步到位制訂合理的價格,這時就需要用到動態機器學習,不斷累積數據並進行分析,學習消費者的行為,總結其選擇的規律。

物流行業中另一個常見的問題,是非標產品訂價。物流行業其本質就是在不同時間,將貨物送到不同的地點,其中時間是一個非常敏感的因素。因此,物流企業需要透過機器學習算法,挖掘消費者對每一單價格的反饋,做到更好的個性化訂價

五、總結
可以看到,目前人工智慧不僅全面滲透在零售領域當中,與此同時,它們也已延伸至多個無人場景。

文章中闡述的四大類AI技術在任意一種無人值守場景中,均可發揮其巨大勢能。無人值守模式的需求方和場景方,一定需先懂得「人工智慧,也僅僅是一個普通的工具」。當對每一項技術形成系統的認知後,很多問題也將迎刃而解。 
—— 完 ——

2018 智慧城市展 3月27-30日@南港展覽館
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