• 倉儲物流業的智能升級,就像從打字機到個人電腦

    12-29
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    物流倉儲業的智能升級,就像是從打字機到個人電腦?!笹rey Orange 亞太和日本地區 CEO Nalin Advani 做了這么個比喻。這既是對于新倉儲物流全面到來時間的估算,也是對于市場接受速度的理性認知。
    Advani 認為倉儲物流是塊被消費者「遺忘」的市場——對于消費者而言,什么時候收到買的東西是時間問題,但對于零售行業來說,從訂單確定到盡快送到消費者手中,倉儲、物流調配是重中之重。
    當場景聚焦到倉儲物流時,復雜的 SKU(庫存量單位)安排和調配讓其成為消費鏈條中成本很高的環節之一。傳統的倉儲管理要依靠強運營、密集勞動來保證系統順利運行,并因此形式了一套相對成熟、穩定的產業鏈條。
    在 Advani 看來,目前的倉儲物流行業和 70 年前相比,并沒有發生什么本質的變化。但隨著電商的快速發展,消費者個性化需求的日益增加,單純依靠強人力運營的倉儲物流管理開始變得不夠用了。比如,按照 Advani 此前的統計,在一個傳統工廠中,為了拿齊一個特定顏色的 iPhone 手機和手機殼,工人要在工廠不同品類庫區運動 11 公里。成本的日益高漲和效率日漸低下正迫使著供應鏈必須進行變革。
    當傳統倉儲物流管理還躺在過去的模式里不知所措時,Grey Orange 為代表的智慧物流公司已經開始用人工智能技術帶給這個傳統行業新的改變,并憑此在短短七年間躋身準獨角獸行列。那么倉儲管理到底是怎樣一個場景?倉儲機器人這個垂直領域中,現實的技術路徑、當下的挑戰和未來有可能帶來的產業新可能又是怎樣的?
    在極客公園 Rebuild 2018 科技商業峰會的現場,Grey Orange 亞太和日本地區 CEO Nalin Advani 發表了《倉儲行業的機器人崛起》的演講。在分享中,他以從業者的身份講述了傳統物流供應鏈存在什么問題,Grey Orange 是怎么從這些問題中找到行業變革機遇,以及在他眼里,真正的智能物流和供應鏈的未來模樣。
    以下是 Nalin Advani 在Rebuild 2018 科技商業峰會上的演講實錄(經過盛世云倉編輯,略有刪減):
    物流倉儲業的智能升級,就像是從打字機到個人電腦
    倉儲物流業的智能升級

    大家下午好,我叫 Nalin,這是我第一次來到成都,成都是一個特別漂亮的地方,成都人也很熱情,Rebuild 大會也非常好,今天希望和大家分享一下我的想法。
    我們的公司叫做「Grey Orange」,在我的祖國,灰色象征著是可靠和工業化,以及富有經驗和知識。
    我們的這個行業其實是非常保守和傳統的行業,這就是為什么,我們會加上橙色,因為橙色象征著一些新鮮的東西,也代表著愿意去嘗試,即使它會帶來一個顛覆性的變化,這就是為什么我們的公司叫做「Grey Orange」。
    想兩個小時收到貨背后,「電商」改變的不止是零售
    現如今,大家可能會經常聽到「供應鏈」這個詞。供應鏈簡單來說其實就是對接消費者和供貨商,我們先從制造商那里拿到貨品,再交到消費者手里,我們可能都覺得這個過程非常理所當然,但其實并不太容易。
    現在你周五下單,可能周一甚至兩小時就能夠收到貨,這背后的過程是非常有壓力的。這迫使我們做出一些改變。
    你看制造端,制造端已經有很大的進展了,比如機器人已經參與到了裝配線中,顧客端需求也跟上來了,現在我們都希望下單倆小時內就能收到貨。很多的平臺都整合起來了。我之前也聽了騰訊那位嘉賓的演講,她提到了顧客端的故事。而在中間環節,也就是供應鏈這塊,壓力是很大的。因此我們必須要有能優化這個過程的能力,但現實是這個領域的創新非常的少。
    僵化了 70 年的倉儲物流供應鏈背后的機遇與問題
    倉儲物流業的智能升級

    現在在制造工廠里,比如富士康,他們有 100 萬工人,也會使用大量的機器生產,在自動化的工廠當中,就像李斌剛才提到的蔚來工廠,已經有 15 萬個在工廠里「工作」的機器人。
    但是在倉儲以及物流領域,1950 年和今天相比沒什么變化,大家看到有什么變化嗎?除了照片變成彩色的了,倉儲和物流領域并沒有出現很大的變革或是創新。
    供應鏈、倉儲以及物流在設計之初,是為了對接工廠和消費者。在過去,這些工廠和消費者都是在同一個地方,同一個區域里面。但是當今世界已經不同以往了,我的公司在新加坡,但我公司的家具是從淘寶上買的。所以說消費行為已經發生了巨大的變化。這也影響到了我們的倉儲業務,想象一下,在一個倉儲中心工作的人,就挑揀貨品這個行為,他們的工作已經發生了巨大的變化。
    一方面,倉儲中心需要為零售店提供貨品,另一方面倉儲中心需要挑揀線上訂單的貨品。他們需要應對的包裹形式也不同了,可能是大箱、直板,也可能是非常小的盒子,因此現在在倉儲中心工作的操作、行為越來越復雜了。
    倉儲行業其中一個就是選貨,我們的倉儲工人,比如說訂單是一個蘋果的手機殼,倉儲工人需要走到貨架那里拿一臺 iPhone,再走到另一個地方拿一個手機殼,一天下來,我們的倉儲工人得走 11 公里。我實際在做的就是付錢讓我的工人去走路而已,所以這并不是一種高效的方式,尤其是雙十一這種日子,我的發貨量突然變成了往常的 20 倍,所以我們要去思考如何去改變我們運作方式,這是非常難的。
    制造業在很早之前就引入了機器人,比如我們的汽車并不僅僅是由人親手組裝起來的。但較之于制造業,物流業所面臨的挑戰是不同的,制造業只需要對機器人編程,然后進行重復性的工作就可以了,同時在這個重復的過程中,行為的一致性以及生產質量也是非常高的,這個輸入和輸出兩端是固定的。
    但是物流業不是這樣的,對于供應鏈而言,我們輸入和輸出,要求和結果不一定是固定的。對于物流業,每一筆訂單都是獨特的,你可能訂的是配耳機和黑色 iPhone,也可能訂的是金色配頭戴耳機的小米手機,所以我們的輸入和輸出是不斷變化的。這種情況下,自動化就非常困難。
    從低效到高效,而不是從人到機器
    倉儲物流業的智能升級

    顯然,我們需要做到有拓展性、靈活性,還要有能力去管理及其復雜的供應鏈,才能真正做到自動化。這看起來有點遙不可及,但是我們正在幫助很多的工廠使用這樣的技術,比如說日本有三個,印度和拉美又兩個這樣的倉儲工廠,另外兩個將會在美國建起來,所以這已經成為現實了。
    我想跟大家強調的是,我們并不是要拿掉人工環節,而是希望可以讓我們的倉庫工人的工作更有效率和生產力,可以更著重于他的工作:更高效、智能的選貨,而不是每天走 11 公里。軟件可以幫助倉庫工人利用人工智能進行一些更好的預測,比如哪些庫存可以整合起來統一發貨。我們的系統是在幫助工人工作,而不是取代工人。
    我們還有第二個產品,就是我們的選貨幫手,這個產品還沒有正式推出,但已經打造出了原型,并且準備量產。我們希望可以幫助我們的選貨工人用很高效的方式去選貨,讓機器人和人合作,來提升他們的生產力。
    我們還有一個軟件平臺,將把人工智能算法和機器學習應用在歷史數據上,再用其指導實際工作,進而提高工作效率,這個系統會變得越來越智能,會充分的考慮到一些要素,比如在不同的季節、新款手機發布的時間等等,我們綜合考慮這些因素,并根據變化調整倉儲系統的運行。
    這僅僅是倉儲中心的選貨物這一個環節,我們的目標還包括希望可以提供端到端,能覆蓋整個倉儲空間的整體解決方案?,F在我們的公司遍布全球五大地區,有 150 多個員工,在新加坡,在印度、日本、德國、美國、新加坡等都有我們的分公司。所以說在這一領域,我們應當算是全球很大的公司了,我們也希望能繼續保持下去。我們也已經申請了 50 個專利來保護我們的知識產權,我們也希望可以進一步的發展,并尋求中國的合作伙伴。
    謝謝各位聆聽我的演講,了解我們是如何進行倉儲和供應鏈的管理,謝謝各位。

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