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〈工業技術與資訊〉AI動態倉儲決策管理平台

工業技術與資訊月刊 2021-12-04 14:10

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「AI動態倉儲決策管理平台」從下單到出貨,最快只要10分鐘,不但大幅減少成本,疫情期間還能兼顧零接觸、高出貨率。(Yahoo!奇摩提供)

撰文/唐祖湘

上午滑手機下單,傍晚商品就送到家,如此快速的送貨速度,依靠的是強大的物流體系。工研院為電商平台量身訂做「AI 動態倉儲決策管理平台」,從下單到出貨,最快只要 10 分鐘,不但大幅減少成本,疫情期間還能兼顧零接觸、高出貨率,因而入圍 2021 年「全球百大科技研發獎」。

今年 5 月臺灣疫情嚴峻之際,物流塞車讓消費者、物流業都叫苦連天,隨著疫情趨緩,網購需求從疫情前延續到疫情後,物流業成為新常態(New Normal)的最大受惠者之一。振興五倍券、百貨週年慶、雙 11 購物節,物流業可說是一路從年頭旺到年尾,人力緊俏之際,一套優異的物流自動化系統,將能大幅提升運送與存儲量能,讓這股購物振興經濟的熱潮,順暢不塞車。

AI + 大數據運算 提升儲揀貨效率

研院研發物流資訊化超過 20 年,10 年前切入智慧化與自動化領域,得到經濟部技術處科專計畫支持,將 AI 人工智慧與物流結合,協助業者轉型升級,工研院服務系統科技中心總監陳慧娟表示,電商訂單特色為少量多樣,需在有限空間儲放千百萬件大小、重量不一的商品,且要兼顧倉庫成本,以及少子化造成人力短缺等種種挑戰,勞力密集的物流業急需解方。
平時,千百張訂單還可以雇用臨時人力趕工,一旦遇上購物旺季,海量訂單同時湧入,物流倉庫瞬間亂套,僅憑人力操作,效率差且出錯率高。國外業者尚能透過無人搬運車(AGV)在倉庫裡面移動揀貨,但 AGV 需有廣大腹地移動,並不適合地狹人稠的臺灣。

深知電商痛點,工研院研發「AI 動態倉儲決策管理平台」(AI-Based Warehousing and Transportation Decision Management Platform;AiWT-DMP),從商品入倉開始,系統即啟動丈量感測功能,自動辨識尺寸重量,洗髮精、乳液類商品就不會翻倒在高速運轉的輸送帶上,並依照大小安排適合儲放空間,省去人工丈量、安排儲位的誤差。

過去物流十分依賴人工,一張訂單裡頭有牙膏,就去拿 1 條,10 張單要拿 10 次,浪費時間人力。但透過 AI 演算及大數據分析,系統自動判斷商品熱銷程度或相關性,找出最佳儲放位置,陳慧娟舉例,「像牙膏與牙刷等常見商品組合,就會放在相近地點,」大幅縮減倉儲移動距離與揀貨等待時間。

消費者下單後,系統會分析訂單中商品類型與數量,自動規劃最佳揀貨路徑,進出貨準確度達 90%,透過穿梭車與垂直升降機跨樓層輸送,將物流箱帶往揀貨區,電子輔助揀貨系統(CAPS)再以光束與數字,導引揀貨人員挑出訂單商品放入揀貨籃。

揀貨籃順著輸送帶運抵包裝區,即刻進行封箱、貼標籤、影像紀錄,自動配送系統會根據配送商、時段、尺寸、區域進行分流,將貨品送至消費者手中,完成最後一哩的服務。

三大智慧特色 助電商掌握熱銷契機

「AI 動態倉儲決策管理平台」具有三大特色,首先是出貨快,僅包裝到出貨階段用人工,解決電商倉儲品項多、出貨急迫、人力時間不足的問題,最高可以節省 53% 工時、71% 距離,加快 60% 出貨時間,訂單高峰期更可提升 10 倍貨量。

二是密度高,倉庫採立體式設計,把貨架往上蓋,最高可達 14 層;搭配穿梭式自動倉儲(Shuttle Rack)與上萬個物流箱,儲位達 3~4 萬個,儲量規模與密度高居全臺物流業之冠。

三是決策準,系統會分析季節、天氣、節慶、區域等因素,預測消費習性,可先行調度熱賣商品入庫,提前掌握商機;並依訂單關聯性建立模型,最佳化揀理貨批次與順序,讓同張訂單零時差匯集出貨,精準完成作業。

深耕倉儲領域 30 年的新竹物流,對導入 AI 倉儲系統效率十分滿意。新竹物流總經理李正義表示,倉儲運作流程從進貨到出貨,人力需求大幅減少,疫情期間更派上用場;此外,網購常因促銷或其他外在因素,突然變得熱賣,系統也能自動判斷商品熱銷程度或相關性,快速反應至適當儲位,下班後的深夜時刻,照樣可依出貨頻率優化儲放位置,隔天一早,最佳儲位已就定位,訂單一來即可揀貨,「若是在以前,只怕我們貨還沒搬完,熱銷期就過了!」

目前,工研院已攜手 Yahoo! 奇摩電商平台、新竹物流、漢錸科技,跨業合作建置東南亞首座「新世代智慧倉儲示範體系」。陳慧娟透露,也有臺商擬將此平台引進位於東南亞的倉庫,而團隊也規畫進一步與機械手臂結合,運用於出貨配送作業,優化技術效率與品質,協助臺灣物流產業邁向智慧新時代。

東南亞首座「新世代智慧倉儲示範體系」採立體式貨架設計,最高可達14層。(Yahoo!奇摩提供)
東南亞首座「新世代智慧倉儲示範體系」採立體式貨架設計,最高可達 14 層。(Yahoo! 奇摩提供)

轉載自《工業技術與資訊》月刊第 357 期 2021 年 11 月號,未經授權不得轉載。






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