picking 电商拣选技术与拣选方式（上）｜最有料的技术贴

正文|本刊记者任芳编辑

在《物流技术与应用》杂志主办的“2017中国新零售与新物流发展论坛暨第七届中国快速消费品供应链与物流峰会”上，围绕“新变化、新物流、新未来”主题，苏州木星智能科技有限公司创始人兼总经理刘明先生发表了题为“电子商务拣选技术与拣选方法对比分析”的演讲，详细分析了当前电子商务行业的主流拣选技术与拣选方法

因为干货太多，为了方便读者理解和阅读，演讲内容会分为上下两部分。

以下是前半部分的演讲细节——电子商务分拣技术。

采摘技术和采摘方法

整个电子商务行业从诞生到现在已经发展了20年左右，但是到目前为止还没有专门的学科来介绍电子商务物流、仓储和物流。对于电商行业来说，拣货是仓储作业中最重要、最复杂、最有影响力的环节，它直接关系到仓库布局、流程、设备、效率和成本。但人们在谈论电商提货时，通常会混淆两个问题——提货技术VS提货方法。

比如到货技术，KIVA机器人，这是分拣方法还是分拣技术？

众所周知，中国武术分为外功和内功，包括“道”和“术”。内功不一定人人都看得见。是技术，外部技能是解决办法。如果用PDA在仓库提货，可以直观的看出是一种提货方式。

采摘模式是采摘的表现形式，其背后的驱动力是采摘技术，采摘技术是采摘过程和效率的真正核心。

也就是说，产生这个波数时有很多方案，但在这些方案中，只有一个是最有效的。如何找到这个最优解是波数选择的核心问题。

用暴力解决这个问题是没有用的。如果最优解没有得到很好的求解，那么它的排序效率就比订单拣选差。因此，需要建立数学模型，快速找到最优解，提高排序效率。

这里有两个寻找最优解的简单模型。

①最小面积建模方法

整个仓库变成一个坐标系，每个货架的每个位置都作为一个坐标，每个点都会有一个坐标，所以订单在订单池中转入系统时会被绑定，每个订单都会有自己的坐标，有的是单个，有的是两个。

然后画一个以任意点为中心的圆，最小面积代表阶数波数的最优解。一般情况下，如果有3000个订单，可能有9000个点可以作为圆心，所以画9000次圆才能得到最优解。但这个最优解只是近视的最优解，不一定是真正的最优解。

②最小建模方法

同样的，在仓库里，每个货架都有一个坐标，每个订单出来后，都会总结出自己的坐标。举个例子，如果一个订单是一两块，落到坐标和坐标，那么就要分两部分求和，1+3；1+8等于4+9等于13，所以拣选这个订单的成本是14。所有订单的最小值之和是找到该批次最优解的方法。

这两种方法只是批量拣货中的两种模式。每个企业都应该根据自己的情况建立自己的数学模型，这种建模方法也与企业管理密切相关。

每次选波后，都要进行联合批。如果是一个人做，可能没有联合批工，直接配送就可以了；但是如果多个地区、多人同时完成一波，就必须有批量操作。所以从订单拣货到批量拣货，一个流程变成了三个流程。

在批处理阶段，可以使用许多批处理自动化设备来代替人工，如穿梭巴士、微型装载机、旋转货架，甚至堆垛机。联合批准后，就是分配。由于大家都很熟悉，这里就不赘述了。

但是值得一提的是，批次优化不好的企业和批次优化好的企业的分拣效率可以翻倍。所以当一个企业的分拣效率很低的时候，很可能出现批量优化的问题。要考虑数学建模，如何找到最优解比较合适。

但现实情况是，很多小企业不具备开发数学模型的能力，购买的标准产品可能不具备寻找最优解的功能。在很多情况下，他们只能手动移动订单或简单排序，这对排序效率影响很大。

按流程流水拣货

这种排序技术可能大家都比较陌生，从字面上来说，就是按流程排序。

订单拣选是一次完成一个订单；

批量拣货是一次完成多个订单，但是当拣货人走到某个位置时，一个新订单掉了下来，要拣货的商品在前面，拣货人却不能拣货；

流水拣货是指拣货员在拣货时处理新生成的订单，拣出路径中所有可以拣出的货物。

所以理论上按流程排序会达到最高的排序效率。具体来说，挑流是如何实现的，采用挑流后会给后续挑流带来哪些变化？我们来看看下面的视频。

但是对于流水拣货来说，最大的困难在于如何组装一个又一个订单。额外的流程是一个个拆开，然后在传送带上组装一单，送到配送墙。

因为流水拣货可以持续优化，所以理论上效率最高。适合流水拣货的场景是大量SKU，一般在一百万以上；订单行很少；同时存储面积也比较大。

然而，与此同时，流动采摘也有一些问题:

1)结合批量和拆分，将每个选定的商品逐个拆分，企业需要保证这种分拣技术在整个流程的投入产出效率上是优越的；

2)流水拣货离不开自动化设备和计算机软件，必须配备很多设备。有时候我们看到有的仓库用的是几十公里的传送带，都是流挑的；同时，我们离不开强大的计算机软件，因为我们需要详细记录每一个提货，然后批量生产，再控制自动化设备一个个组装订单。

除了以上三种分拣技术，影响电子商务分拣技术的因素还有很多，如订单池细化、存储分拣分离、货位优化、随机存储等。由于篇幅有限，后续文章会呈现更多精彩内容，敬请关注。

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