無人倉技術可以簡單劃分為硬件、軟件兩方面。無人倉軟件又分為WMS和WCS兩大類，WMS承接訂單信息，通過WCS驅動設備工作，工作效率的高低取決于系統(tǒng)背后的決策系統(tǒng)，即無人倉的智慧大腦，而支撐智慧大腦高效決策的，是各類智能優(yōu)化算法，可以說，算法是無人倉技術的核心與靈魂所在。

　　2018年，我國快遞業(yè)不斷刷新著歷史紀錄：11月11日，天貓當日物流訂單量突破10億件大關，我國快遞正式進入一天10億包裹的新時代；12月28日，2018年度我國快遞業(yè)務量突破500億件，連續(xù)5年保持世界第一，超過美、日、歐等發(fā)達經濟體快遞業(yè)務量的總和。

　　快遞量高速增長的同時，訂單處理效率也在不斷提高：2018年“雙11”期間，在物流訂單量增長超過兩億單的前提下，一周內送完11億個包裹，速度遠超上一年。這一切得益于科技手段、智能設備等技術的大規(guī)模使用。

　　科技是心怡發(fā)展的驅動力，心怡科技自2014年起開始實施智能化戰(zhàn)略，依托電商場景，通過研制物流搬運機器人、貨到人/訂單到人分揀機器人，引入自動化立體庫、高速箱式輸送線、高速分揀機等一系列智能設備實現(xiàn)操作的無人化，大力推動無人倉的構建。

心怡科技“貨到人”智能機器人

訂單到人”智能機器人

無人倉發(fā)展背景

　　無人倉，從字面上理解，指倉庫的運轉不需要人的干預，借助各類智能設備實現(xiàn)入庫、存儲、揀選、包裝、分揀出庫等主要流程的無人化操作。

　　無人倉近幾年受到社會各界的廣泛關注，發(fā)展迅速，主要得益于以下幾個方面的原因：首先，從需求來看，電商行業(yè)存在海量訂單、高SKU、高時效要求、多頻次小批量等特點，傳統(tǒng)倉庫的粗放型管理模式難以滿足復雜場景下的訂單生產，制約著電商的發(fā)展，倒逼倉庫轉型升級；其次，從成本來說，隨著我國人口紅利正在慢慢減退、人力成本上升、土地成本上漲，使得訂單生產成本不斷提高，物流行業(yè)的人員流失率高，電商的各種大促不斷，經常需要招聘臨時工，這些都給倉庫運營管理帶來很大的挑戰(zhàn)，也增加了很多管理成本，“機器換人”、“空間省地”等戰(zhàn)略應運而生；再次，從技術出發(fā)，科技創(chuàng)新正在席卷全球，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、運籌優(yōu)化等技術的蓬勃發(fā)展，給各行各業(yè)帶來了智能化升級的動力，智能倉儲、智慧物流等概念相繼出現(xiàn)；最后，從政策考慮，近年來物流業(yè)相關政策的密集出臺，政策扶持力度不斷加大，物流業(yè)迎來前所未有的發(fā)展機遇。在需求、成本、技術和政策等多方面的綜合作用下，“無人倉”的出現(xiàn)和發(fā)展勢在必行。

無人倉主要技術

　　無人倉技術可以簡單劃分為硬件、軟件兩方面。硬件方面，在入庫、存儲、揀選、包裝、分揀出庫等環(huán)節(jié)通過智能設備模擬人的定位、識別、抓取、行走等行為來代替人的操作。無人倉軟件主要分兩類，倉庫管理系統(tǒng)（WMS）和倉儲設備控制系統(tǒng)（WCS）。

　　WMS涵蓋了倉儲運營的每個細節(jié)，對人員、場地、設備、流程、作業(yè)進行精細化管控；WCS是設備有機組合的象征，主要完成對業(yè)務作業(yè)指令進行設備級別的命令拆分，并在設備子系統(tǒng)內部協(xié)調各個硬件依序完成一系列的操作，從而實現(xiàn)某一整體動作，WCS的另一個功能是時刻對現(xiàn)場設備的運行狀態(tài)進行監(jiān)控，出現(xiàn)問題立即報警提示維護人員，保障現(xiàn)場作業(yè)的安全和穩(wěn)定。

　　WMS承接訂單信息，通過WCS驅動設備工作，工作效率的高低取決于系統(tǒng)背后的決策系統(tǒng)，即無人倉的智慧大腦，也是整個無人倉的數(shù)據(jù)中心、監(jiān)控中心、決策中心和控制中心。

　　智慧大腦從整體上對全局的工作進行調配和統(tǒng)籌安排，最大化設備的運行效率、充分發(fā)揮設備的集群效應。通過對無數(shù)傳感器感知的海量數(shù)據(jù)進行分析，精準預測未來的情況，自主決策后協(xié)調智能設備的運轉，根據(jù)任務執(zhí)行反饋的信息及時調整策略，形成對作業(yè)的閉環(huán)控制，具備智能感知、實時分析、精準預測、自主決策、自動控制、自主學習的特征。支撐智慧大腦高效決策的，是各類智能優(yōu)化算法，可以說算法是無人倉技術的核心與靈魂所在。

三大算法在無人倉中的應用

　　無人倉算法可以大致分為三類，一是和業(yè)務相關的算法，二是設備調度相關的算法，三是設備本體控制相關的算法。

1.業(yè)務算法

　　業(yè)務相關算法研究的對象主要是商品、庫存和訂單，比如商品銷量預測、三維裝箱、庫位推薦、訂單波次組合等算法。

（1）商品銷量預測算法

電商倉庫處理的訂單是實時流入的，很難提前知曉第二天的訂單明細，為了做好第二天的作業(yè)安排，如提前補充揀選區(qū)的庫存保障訂單的揀選任務、動態(tài)調整商品的庫位減少機器人的擁堵等等，就需要對歷史數(shù)據(jù)進行分析，建立數(shù)學模型精準預測商品未來的銷量。

（2）三維裝箱算法

　　倉庫里訂單箱的大小型號在一段時間內一般固定為幾種，當接收到用戶的訂單，假設這個訂單有N件商品，系統(tǒng)需要為這N件商品推薦大小最合適的訂單箱，訂單箱過大會造成耗材成本的浪費，訂單箱過小會導致包裝環(huán)節(jié)增加換箱動作降低包裝效率，這可以抽象為三維裝箱問題。商品有標準外包裝的情況相對比較簡單，對于非標商品的處理就要復雜一些，除了考慮商品在三維空間的擺放位置，還要考慮有的商品不能側放，有的商品可以對折等因素。此外，在末端訂單箱的裝車配送也可以看成三維裝箱問題來求解。

（3）庫位推薦算法

　　數(shù)據(jù)挖掘中有一個很經典的例子是沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”的故事：沃爾瑪通過對超市購物籃數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)美國婦女們經常會叮囑丈夫下班后為孩子買尿布，30%～40%的丈夫同時會順便購買喜愛的啤酒，超市就把尿布和啤酒放在一起銷售增加銷售額。類似的邏輯，對倉庫來說，可以把尿布和啤酒放在一個貨架或者一條通道，就可以減少機器人的行走路徑。除了考慮商品間的關聯(lián)性，再加上商品的銷量、體積、屬性等因素，為每個商品規(guī)劃合適的存放位置，最小化訂單的處理時間，就是倉庫里用到的庫位推薦算法。

（4）訂單波次組合算法

　　電商訂單往往是多頻次、小批量的揀選，因此往往需要將訂單組合成一個個波次進行揀選以提高揀選濃度，如何從成千上萬張訂單中挑選一定數(shù)量的訂單組成一個個波次才能最大化揀選效率，就需要借助波次組合算法，計算訂單間的關聯(lián)性，避免機器人“滿場跑”造成的資源浪費，使機器人的行駛時間最短。

2.設備調度算法

　　設備調度相關算法研究的對象是機器人、穿梭車、分揀機等智能硬件，比如大規(guī)模機器人調度算法。

　　這是用機器人實現(xiàn)無人化揀選方案中非常重要的一個算法，操控幾十臺機器人協(xié)同工作相對容易，但是數(shù)百上千臺機器人的調度就不簡單了，其復雜度呈指數(shù)級增長，調度得不好就很難實現(xiàn)“機器換人”的目標。

近千臺 AGV 機器人聯(lián)動

　　調度算法的目標是最小化訂單的處理時間。在處理訂單時，算法需要考慮處理訂單的先后順序；為訂單分配最合適的機器人和工作站點；接著為機器人規(guī)劃最佳的行駛路徑，對單個機器人作業(yè)的場景而言，最佳路徑一般是最短路徑，但是在多個機器人協(xié)同作業(yè)的場景下，最短不一定最優(yōu)，得考慮路網的交通狀況和站點的繁忙程度，提前預防擁堵。

　　此外還要關注機器人對路權、站點、庫位等資源的使用情況，均衡各站點和區(qū)域的工作量、減少作業(yè)等待時間、避免死鎖等情況的發(fā)生。對于業(yè)務復雜、時效要求很高的電商場景來說，比如“當日達”的截單訂單，需要1小時內完成出庫，這一時間要求未來可能會更短，這就需要算法監(jiān)控訂單的處理情況，動態(tài)調整任務優(yōu)先級保障訂單的順利出庫。調度算法需要打通業(yè)務、資源、路徑等多層進行統(tǒng)籌決策，否則容易陷入局部最優(yōu)，也就很難發(fā)揮機器人群的巨大潛力。

　　穿梭車可以看作有軌的智能機器人，以往復或者回環(huán)方式，在固定軌道上運行，將商品/容器運送到工作站點。

托盤式有軌直線穿梭 RGV

　　穿梭車的調度算法包括路徑規(guī)劃、站點的選擇、多個穿梭車之間的協(xié)同工作等等，目標是最小化商品或容器的運送時間。

　　分揀機的調度則包括：在合流、分流時商品/容器作業(yè)順序的安排，道口的選擇等決策。目標同樣也是最小化商品/容器的處理時間。

3.設備本體控制算法

　　設備本體控制相關算法研究的對象主要是設備本體，比如運動軌跡規(guī)劃算法、機器視覺領域相關算法、路徑規(guī)劃算法等等。如機械手需要從當前A點移到B點，從多個商品中抓取商品C，這需要運動軌跡規(guī)劃算法，規(guī)劃一條無碰撞的最短路徑從A點移動到B點，再利用機器視覺算法提取特征值等信息，從多個商品中識別商品C，執(zhí)行抓取的動作。此外，激光導航、視覺導航機器人本體也會嵌入路徑規(guī)劃、機器視覺等算法，實現(xiàn)安全、快速地移動。

4.無人倉的其他算法

　　除了上文提到的算法外，還有很多的算法藏在無人倉的智慧大腦中，有決策的地方都可以抽象出一個數(shù)學問題用算法求解。

　　可以看到，上述絕大多數(shù)算法的目標都是從成本、時間角度出發(fā)，這源于無人倉降本增效的建設初衷，由于業(yè)務模式、設備工作方式、設施布局的不同，不同無人倉項目的算法目標要進行相應的調整。

　　這些算法要解決的問題，尤其是業(yè)務和設備調度相關的問題，早期一般是系統(tǒng)通過簡單的規(guī)則進行求解，或者依靠經驗指導現(xiàn)場作業(yè)，得到的往往是局部最優(yōu)解。

　　近幾年，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、運籌優(yōu)化等技術的發(fā)展，它們不斷被應用到這些問題的求解中，求解效率和解的質量都得到了大幅改進，加速著無人倉的落地實現(xiàn)。

　　早在2014年，心怡就開始研究如何用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、運籌優(yōu)化等技術來優(yōu)化現(xiàn)有作業(yè)流程、賦能智能硬件，經過多年的努力，實現(xiàn)了倉易寶WMS倉庫管理系統(tǒng)、WCS系統(tǒng)的智能化升級，以及上述無人倉算法在天津“未來一號倉”的大范圍應用，大幅提升“未來一號倉”的效率，使得2018年“雙11”期間機器人4分鐘揀選18張訂單成為可能。

心怡科技“未來一號倉”自動化立體庫

　　“未來一號倉”通過自動化立體庫、高速箱式輸送線、高速分揀機等設備實現(xiàn)了存儲、輸送、分揀的無人化作業(yè)，通過近千臺智能機器人、訂單到人和貨到人等多區(qū)域多模式協(xié)同和接力的作業(yè)方式實現(xiàn)了揀選的自動化作業(yè)。目前實現(xiàn)了近3萬個SKU的揀選，訂單完全按照客戶嚴格的4個截單點要求出庫，順利通過2018年“雙11”、“雙12”等六個大促考驗，在“雙11”期間實現(xiàn)連續(xù)多天24小時的作業(yè)，實現(xiàn)了無人倉算法的落地驗證，完成理論到大規(guī)模實踐的一大步飛躍。

無人倉發(fā)展趨勢

　　目前電商行業(yè)仍然保持著高速的增長，另一方面，隨著智慧供應鏈的不斷推進，制造業(yè)物流的智能化升級需求將會不斷顯現(xiàn)，可以預見，未來無人倉技術仍會受到更多的關注，繼續(xù)保持高速的發(fā)展。未來無人倉有以下幾個趨勢值得關注。

　　一是無人倉的發(fā)展會繼續(xù)推動商業(yè)模式的創(chuàng)新，給資本市場、技術市場帶來一個有活力的新領域，為新技術的研發(fā)與應用提供土壤，市場將更加細化。

　　二是從電商行業(yè)向多行業(yè)延伸，過去應用在處理電商海量訂單的智能硬件和柔性系統(tǒng)也會出現(xiàn)在供應鏈上下游的各個場景，對于加速傳統(tǒng)行業(yè)意識與理念的革新、產業(yè)升級轉型有一定推動作用。

　　三是人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、運籌學等領域的技術將會有更廣泛地應用，驅動適應和探索更復雜多樣的解決方案不斷涌現(xiàn)，算法、設備與作業(yè)流程的進一步協(xié)作將會演化出更為聰明的“超級大腦”。