在供應鏈圈子中，我們更頻繁地聽到被稱為暗倉庫的這樣一個概念。從技術(shù)專家的角度來看，最近在配送中心引入的所有自動化都使向完全自主的黑暗倉庫的轉(zhuǎn)變似乎并不遙遠。

但是，你有沒有和運營商談過？當您與倉儲IT團隊、3PL和供應商進行坦率的交談時，您可能會覺得我們離從倉儲等式中去除人為因素還差得遠。如今，大多數(shù)站點都有以倉庫管理系統(tǒng)為補充的手動規(guī)劃流程，并且很少進行自動化決策。大多數(shù)就地機器人系統(tǒng)被視為離散功能提供者以補充人工，很少考慮機器人工作如何與人工同步運行。

讓我們分析一些現(xiàn)有的配送中心技術(shù)，以及它們?nèi)绾卧诙唐趦?nèi)推動有形價值。

您每天都會聽到許多有助于簡化物流運作：倉庫管理系統(tǒng)(WMS)、堆場管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)副本、數(shù)字孿生、增強現(xiàn)實、人工智能(AI)、機器人自動化以及區(qū)塊鏈是創(chuàng)新團體討論的一些最新流行技術(shù)。很可能，您的組織可能已經(jīng)對其中的部分或全部進行了投資，以提高運營效率并提供更好的客戶服務。然而，這些技術(shù)中的每一種如何帶來價值有時很難理解，因為每一種都有自己的復雜方式。

在本文的其余部分，我們將花一些時間來創(chuàng)建技術(shù)墊腳石并傳播每項技術(shù)的運作方式及其帶來的價值。最后，您應該很好地了解哪些技術(shù)可以組合在一起以創(chuàng)建容量更大、挑戰(zhàn)更少的站點。

步驟1：設置基礎數(shù)據(jù)采集

過去十年中幾乎所有的技術(shù)都依賴于準確可靠的數(shù)據(jù)。為了確保一個站點能夠利用其所有潛力，首先為數(shù)據(jù)建立一個基本事實是至關(guān)重要的。對于您的配送中心庫存，您需要知道它是什么，在哪里以及何時需要它。要做到這一點，所需的基礎技術(shù)是倉庫管理技術(shù)。這使您能夠看到：現(xiàn)有庫存、“工作隊列”中的粗略預期活動、未來24-48小時的入站和出站訂單。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)WMS對所有倉庫運營都至關(guān)重要，并為幾乎所有其他創(chuàng)新系統(tǒng)的發(fā)展奠定了基礎。

步驟2：規(guī)范化信息數(shù)據(jù)副本

一旦有了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（WMS），下一步就是讓這些數(shù)據(jù)可見并可供進一步開發(fā)使用。不幸的是，大多數(shù)WMS都很難操作，而且一旦初始設置就無法進行大規(guī)模配置。為了解決這一問題，許多客戶正在轉(zhuǎn)向一種稱為數(shù)據(jù)副本新型技術(shù)，它創(chuàng)建了一個易于訪問的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫可提取實時WMS數(shù)據(jù)，用于查詢、可視化和警報。這些數(shù)據(jù)副本提供了一種對設施內(nèi)的所有內(nèi)容進行完整操作可見性的方法。

關(guān)于數(shù)據(jù)復制技術(shù)的一個有趣的注意事項是，許多大型組織開始投資構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)復制技術(shù)，或者創(chuàng)建一個位于現(xiàn)有系統(tǒng)之上的“瘦客戶機”，以提高數(shù)據(jù)的可用性。雖然這聽起來很有趣，但采取這種方法偏離了大多數(shù)組織的專業(yè)化，帶來了生命周期規(guī)劃、維護、功能支持等各種挑戰(zhàn)。

步驟3：假設分析——數(shù)字孿生

現(xiàn)在您正在收集數(shù)據(jù)并可以以您選擇的任何方式查看數(shù)據(jù)。接下來，使用該數(shù)據(jù)來了解配送中心的未來狀態(tài)至關(guān)重要。許多人將此稱為“假設”計劃，并利用數(shù)字孿生技術(shù)來執(zhí)行此任務。

現(xiàn)實情況是，數(shù)字孿生一詞被過度使用，以至于很難準確指出它的含義。在倉儲中，我們將數(shù)字孿生稱為倉庫的數(shù)學模型，它分析所有面向未來的活動，以預測未來可能發(fā)生的事情。一個好的數(shù)字孿生將考慮勞動力、運輸、庫存可用性、任務分配和空間/資源。此空間中的一些提供程序?qū)⒅攸c放在總體倉庫活動編排上。

為了使其更加實用，可以使用數(shù)字孿生技術(shù)來有效地理解和管理短路流程。隨著時間的推移，通過預測入庫和出庫庫存，一個好的數(shù)字孿生將能夠指出零售商在18 小時內(nèi)發(fā)出的訂單將缺少72 箱SKU 12345。這有助于為計劃人員提供決策支持，或者可能更強大的算法規(guī)劃器。

步驟4：AI高等數(shù)學算法優(yōu)化

有一些人工智能技術(shù)對操作子任務很有用，比如預測或機器人控制，但真正的人工智能在許多地方?jīng)]有價值。相反，這個術(shù)語被用作高等數(shù)學的總括，這對真正想學習的人不利。

因此，高級數(shù)學的價值在于了解在設施內(nèi)實際執(zhí)行工作的最佳方式。無論采用何種系統(tǒng)，DC 中發(fā)生的所有活動都可以量化。這種量化可以與一種稱為基于約束優(yōu)化（constraint-based optimization）或凸優(yōu)化（convex optimization）的數(shù)學風格相結(jié)合，以優(yōu)化不同的活動系統(tǒng)。當與數(shù)字孿生配對時，這種優(yōu)化技術(shù)可以規(guī)定事件序列，創(chuàng)建可行的運營計劃，同時最大限度地減少接觸和勞動力，同時最大限度地提高服務水平。

在實踐中，可以使用高等數(shù)學來理解早上7 點有一個入站計劃，可以在當天晚些時候交叉?？康揭粋€空運拖車上。這最終節(jié)省了上架和檢索，同時最大限度地減少了倉庫各個方面全天的勞動力。這個例子可能是任何時刻發(fā)生的100 項活動之一，所有這些活動都可以使用高級數(shù)學進行優(yōu)化，并進行適當?shù)臋?quán)衡。

步驟5：人工自動化機器人系統(tǒng)

我們技術(shù)路線圖的最后階段是使當今發(fā)生的許多人工流程自動化。無論是使用AS/RS、分層揀選還是貨物揀選系統(tǒng)，機器人技術(shù)都可以顯著提高效率。機器人技術(shù)的挑戰(zhàn)在于資本支出巨大，因此推出具有挑戰(zhàn)性并且通常需要很長時間。

許多團隊在本文上述步驟之前就投資于機器人集成，但這通常會導致自動化活動與手動活動一樣沒有組織。為了降低這種可能性，建議將自動化系統(tǒng)和機器人技術(shù)作為圍繞提高容量和駕駛效率的更廣泛戰(zhàn)略的一部分。

定義路線圖

總之，有很多優(yōu)秀的技術(shù)可以改進倉庫環(huán)境中的運營。更重要的是，它們可以按順序推出，以提高幾乎所有類型站點的效率。如果你沒有WMS，從定義路線圖開始。它可能需要幾個月才能實現(xiàn)，在某些情況下甚至需要一年多，但這是值得的。

一旦您的基礎數(shù)據(jù)采集平臺就位，在其上構(gòu)建數(shù)據(jù)副本，然后再構(gòu)建數(shù)字孿生/高級數(shù)學是一個非常快速的過程。這三項措施都可以在不到六個月的累積個月內(nèi)實施。從那里開始，自動化的下一步將取決于業(yè)務需求、預算和愿景。

物流不再是成本中心，但這一過程中的每項技術(shù)都必須顯示顯著的投資回報。在花一分錢之前，了解您的業(yè)務需求（現(xiàn)在和未來）和供應鏈戰(zhàn)略以確保組織完全一致至關(guān)重要。

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