让无人仓取代人力，美国人是怎么做这个自动化仓储的？

雷锋网按：本文作者frank，宾夕法尼亚大学工程硕士，现为美国物流行业从业者，专注于现代化仓库，自动化仓储设备，基于数据的物流系统优化设计。本文为雷锋网独家首发。

人工成本越来越高，作为大后方的物流仓储真是腹背受敌，那么无人仓真的能解救吗？先来看看京东无人仓视频（点击可看）

如果大家看了上面的视频，第一反应一定是cool！是的，随着科技的发展特别是自动化控制的水平提高，越来越多的仓库开始采用机器去代替人力。也有越来越多的人开始考虑一个新的概念，无人仓。

无人仓，顾名思义，不需人力的仓库。通常来说，仓库里的人力按照流程主要分为几种：

卸货(inbound卡车)->存货（货架）->提货（订单）->分拣（装箱）->贴标（货品清单+运送地址）->装货（outbound卡车）。

这么多流程，这么多人工，真的可以做到不依靠人力纯靠机器来完成吗？这篇文章，我们将基于一些行业的真实数据，从技术和现实的角度讨论美国现有的自动化仓储系统以及无人仓的可行性，为读者提供一个理性分析的视角。

实话来说，近几年来，美国传统仓库真的越来越少，大多已经进行了现代化更新，或者正准备更新。特别是大的企业，每天需要完成几十K的订单，如果纯用人工那就太费钱了。

举个栗子，简单为大家算一下，笔者之前去Urban Outfitter的仓库，在宾夕法尼亚州，离费城大约2小时车程。Urban Outfitter有五个子品牌，namesake， Anthropologie， Free People，Terrain，and BHLDN。 全球有400家零售店，1400经销店，还有电商部分。 宾州的仓库负责三个品牌的物流供应，每个品牌一层储物架，共3层，人可以在每一层行走取货，每一层长度是1.5公里。每天大概有100个工人提货（仅仅是提货这个部分）。美国普通仓储工人一年35k工资，每年光开工资就要350万美元！而且这还是一天一个班次，要是两个班次就得double了。

另外，seasonality（季节性）是另一个问题，等到感恩节（类似中国双11）的时候，订单数量通常会翻3-6倍，提货这个环节也要相应的翻3-6倍的人工。更讨厌的是大部分仓储都是聚在一起的（政策导向or地理原因），等到holiday season大家都在抢劳力。有个客户跟我说，他们那小镇的劳动力人口已经达到极限，招不到人了，去年因此还撤下了很多广告以防订单太多。

Figure 1 Hebron KY, 这个小镇全是各大品牌的物流仓库，人口已不足支撑仓库工人需求。图中品牌包括Amazon，Toyota, Speedway, Kroger等

另一个方面是美国很多企业的电商体系相当成熟。电商订单很特殊，基本上有三大特点：量大，物少，组合多。就是每天有很多订单，但是每个订单也就一两个东西，但是这东西可能是各种组合：你买了块肥皂加洗面奶，我买了肥皂加巧克力，等等等等。以前仓库工人去搬东西，花半分钟走过去，一搬搬一箱，现在同样半分钟走过去，一拿拿一个，再花半分钟走到仓库的另一端拿另一个，太低效了。而且如果物品种类繁多，货架又长又高（如Urban Outfitter的1.5公里），平均提货时间会达到90秒。

所以，在高额的人工成本催化下，成熟的电商体系基础上，和快速发展的科学技术的前提下，美国利用伟大的科技发明了各种自动化仓储系统：

第一代ASRS自动化仓储：

这是最初的最简单的系统，中间一个crane（中文貌似是堆垛机），可以前后移动，中间那个buffer可以上下移动，所以这一列的所有箱子都能拿到。京东视频里的也是用的这个，现在在中国比较流行。

但是缺点也很明显，非常慢啊。一次取一个盒子，得用多少个这样的crane以及多少列才能完成我一天50k的订单乘以2个物品的吞吐量？在美国，这样的初代自动化设备已经被大多企业抛弃，只有一些对速度要求不高，但是对重量要求很高的企业在用（比如汽车大型配件）。

第二代ASRS自动化仓储：

以Dematic为代表的shuttle system，穿梭车。

每个小车都在这一行运行，可以把箱子拿出来，完了送到系统前端，放到传送梯上，传送梯在送到传送带上。大家通过图2可以更清楚地看到这一系统的运作原理。为什么这个系统比第一个好呢？因为这个系统一下子就把速度提升了10倍+， 如果层多的话更甚，你将有更多的穿梭车，相应的提取时间也会变短。

这是美国正在流行的系统，技术已经相当成熟，很多大的公司都在做，互相压价，市场空间所剩无几了。但是这个系统还有问题，就是吞吐量的瓶颈在外面的传送梯那。换句话说，如果电梯的速度是1000箱每小时，那么小车再快吞吐量也就是1000箱了。可惜的是电梯因为又要上又要下，还要拿箱子卸箱子，吞吐量能到300就不错了......所以聪明的美国科技企业发明了第三代系统。

第三代ASRS自动化仓储：

这个系统叫Perfect Pick，从外面看不出来多厉害，贴张图为大家解释一下：

这张图是剖面图，中间白色的是放物品的箱子，前后两边都有，蓝色的是小车。这个系统最大的创新在于，每一个小车能上能下能左能右，可以到达系统的任何一个地方。不像第一代一次只能取一个，也不像第二代一辆车被束缚在哪一行，极大的增加了自由度。所以，如果我们从Picker的角度看，就是这样的：

一堆小车拿着东西排队等你拿。你没有任何的时间浪费，不需要走动也不需要等待，吞吐量多大全看你能拿多快。如果你3秒拿一个，1秒钟小车transfer，你的吞吐量就是3600/(3+1)=900每小时，要是你可以1秒拿一个，那个吞吐量就是1800...... 这是一列，第一张图上有10列，在乘以工人每天工作时间10小时，轻轻松松上几万，秒杀其他任何系统。

但是，这个系统的瓶颈在哪？人。

人会累，人会伸懒腰，监工不在的时候还会偷懒，一天平均下来4秒能拿一个已经是好员工了......怎么办？拿机器换呗......回到开始的问题，答案是肯定的。

既然在现实角度需要换，经济角度应该换，为什么还没有换呢？这涉及到另一个问题，机械手臂。现在美国主要有两种机械手臂，吸盘式和夹取式：

这两种手臂现在的能力都还不够，吸盘式可以处理多样产品，但是力量有限，5磅是上限。夹取式可以夹重物，但是对形状和表面规整度很很高的要求。另外，两种手臂都有个共同的问题就是图像识别。箱子里的物体可能是各种角度摆放，如何才能找到对的角度提取是个巨大问题，最近有很多公司开始使用人工智能的算法，深度学习，这一方面貌似进展很快。

我们相信，在不远的将来，绝大部分人力将被自动化设备所替代，不单单是因为很cool，更多是因为这样更快，这样更准确，这样更省钱。虽然不知道这样对仓库的工人们是个好消息还是坏消息，但是历史的滚滚车轮应该不会为此而停留。

最后希望说明的是，这些系统都不便宜，在美国这么高的人工下催生出来，ROI依然在3年左右。如果在中国，1/6的人工工资不一定能hold住（18年的ROI相信没有一个CEO会投资），所以可能最后算算造价发现还是人便宜。任何商业决策的背后，其实还是一个投资回报的问题。

雷锋网注：本文为雷锋网独家文章，转载请联系我们授权，不得修改内容。