當前服裝行業由于人力成本上漲、勞動力短缺、訂單碎片化和不可預測性等因素，對于機器人設備的需求越來越強烈。本文結合服裝行業的具體場景，詳細介紹了機器人揀選的系統邏輯以及機器人在服裝行業物流中心的拆零揀選策略。

　　隨著人們生活水平日益提高，服裝不再是基礎的生活必需品，而越來越成為人們彰顯個性和品味的重要介質，因此服裝的款式越來越多，更新頻率也越來越快。隨著電商經濟的興起，除了傳統門店購物外，電商、直播等平臺都在以更加豐富多樣的銷售渠道來滿足大眾對服裝的消費需求，這也促使了大眾對服裝商品的發貨和配送時效越來越高。在這個產品同質化和銷售同質化的時代，人們對于品牌的忠誠度越來越低，如在購物過程中某服裝品牌商家發生缺貨，絕大多數的顧客會去其它品牌門店挑選和采購，從而使商家錯失了銷售的機會。因此，如何保證服裝商品在銷售季不缺貨，從倉內及時且準確地將商品揀選出來并發運是解決這個問題的關鍵。

　　當前服裝行業由于人力成本上漲、勞動力短缺、訂單碎片化和不可預測性等因素，對于機器人設備的需求越來越強烈，本文將結合服裝行業的具體場景，詳細介紹服裝物流中心內機器人倉庫如何進行拆零揀選。

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　　服裝物流中心訂單類型及特點

　　服裝物流中心內的主要揀選訂單分為經銷商訂單、門店訂單和電商訂單三種類型，這三種訂單中的拆零揀選訂單是倉內作業中人數最多，效率影響最大的環節。此外，這三種訂單的訂單結構不同，時效要求不同，因此其在物流中心內對應的揀選策略也各有不同。

　　門店訂單：以拆零為主，訂單行數多在100行以上，行件比多數在2～4。

　　經銷商訂單：多為整箱和拆零揀選為主，拆零訂單結構與門店訂單相似。

　　電商訂單：行數多在1～3行，行件比多為1。

　　目前，針對拆零揀選的訂單，物流中心內的揀選操作主要有兩大策略：

　　一是針對流量較大、面積較大的物流中心，多采用分區存儲+提總揀選的策略，揀選完成后再使用分揀機或機器人進行分揀（門店訂單和電商多品訂單）；

　　二是對于流量相對較小的物流中心，多會采用分區按單揀選的方式，在集貨區按訂單進行集貨。

　　近年來機器人解決方案在服裝拆零揀選領域的應用越來越多，下面我們先來了解下，機器人揀選的基本思想：

　　1.無需人工入貨架區進行上架和揀選，由機器人搬運商品到人，人只做揀選的動作；

　　2.系統根據策略和算法自動派單上墻，保證人員連續揀選；

　　3.算法優化提升每次搬運的效率和盡可能減少機器人的搬運距離。

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　　機器人揀選的系統邏輯

　　1.接收下發訂單

　　客戶系統通過機器人系統接口平臺，推送訂單信息到機器人業務系統。

　　2.貨位預匹配

　　機器人業務系統首先將所有訂單放入訂單池，并進行訂單明細與貨位的預匹配，預匹配會以貨架命中率作為優化目標，預匹配的目的是盡量以最小的搬運次數即最少的機器人數量來完成全部揀選任務。

　　3.訂單調度

　　生產開始后，機器人系統會根據系統配置進行人工或者系統自動調度，調度會參照訂單的業務要求、算法優化、機器人倉庫可用資源等進行，完成調度的訂單由訂單池進入待生產狀態。

　　4.組波/任務拆分

　　隨后機器人系統會根據波次策略進行自動或者人工組波，除了考慮業務上，優先級、時效、波次數量體積限制、款色碼限制等之外，還會參照訂單池預匹配的結果，來提高命中率，減少貨架搬運次數。

　　5.波次上墻

　　隨著生產的進行，波次會按照優先級、訂單類型等業務約束和重合度、貨架距離等算法優化因素來選擇適當的工作站，并自動派單上墻進入揀選狀態。

　　6.尾波策略

　　波次篩選過程中未達成最優波次的訂單，滿足一定條件會觸發尾波策略，用單獨的波次策略來確保尾波也可以按時完成，以達成業務要求。

　　7.機器人調度

　　訂單明細行命中的貨位會被作為搬運任務下發給機器人調度系統，由調度系統選擇最近的機器人通過最短的路徑進行搬運。

　　8.貨到人揀選

　　若多個訂單同時需要同一個SKU，則可以進行合并揀選、再分播來提高揀選效率；揀選過程會按照揀-掃-播-拍燈這樣的流程反復進行，直到最后一件完成揀選，亮燈換箱，新的波次進入。

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　　機器人倉庫揀選策略

　　現結合服裝行業具體的業務場景，對機器人倉庫的揀選策略分析如下。

　　1.業務模式一：門店訂單

　　門店訂單有同款同箱的要求，在人工倉庫內多是通過人工按序揀選實現；在自動化倉庫里多是將門店訂單根據商品體積拆成訂單箱，再進行揀選。機器人倉庫若要嚴格實現同款同箱，需要對機器人搬運貨架的順序做出要求，因此會限制算法的優化深度，犧牲一定的揀選效率。在目前的階段，機器人倉庫多通過訂單箱任務拆分的方式來滿足同款同箱的業務需求，前提是需要準確的SKU體積信息。

　　（1）按訂單揀選

　　在組波時，執行按訂單揀選策略，即可實現一訂單一波次。按訂單揀選，往往搭配邊揀邊分的模式，一個人既進行揀選摘果，又完成播種，輸出的是一個個訂單，后續無需增加額外的二次分揀環節。流程簡單，運營難度低，適用于絕大部分倉庫場景。

　　如不考慮同款同箱，由算法計算最優的揀選順序并執行貨架搬運，揀選過程中若出現滿箱，則進行人工拆箱，拆出的多個箱子一方面會自動綁定到同一個訂單，另一方面箱內明細與箱號也進行一一綁定，便于全程跟蹤。這種模式下，系統不會按照體積進行自動拆分，因此對SKU體積基礎數據無要求，同時對于客戶使用規格不一的入庫箱比較友好，可保證只有一個尾箱，減少整體物流成本。

　　（2）提總揀選

　　在組波時，執行一定的波次策略，即可實現多訂單一波次的提總揀選。機器人倉庫的揀選工作站空間有限，每個工作站僅容納一人操作，因此有效率上限，加人也不能顯著提升揀出效率；對于一些規模較大的企業，或者在業務峰值，大量訂單涌入的情況下，需要更高的效率輸出時，可采用波次分區提總揀選+二次分播的策略。

　　提總揀選策略下，揀選工作站操作人員僅負責揀選和粗分，通過將多個訂單組合在一起，訂單重合度和算法優化深度都會大大加強，反映在實際操作中即命中率大大提升，同樣的貨架搬運次數可以揀出更多的貨物，從而大大提高揀選環節的輸出效率。與此同時，需要在后續環節增加二次分揀環節，將混在一起的多個訂單再分成一個個訂單。

　　提總揀選模式將“揀”和“分”分開，從而提高揀選效率，同時在后續環節通過分揀機或機器人方案雙管齊下，可大幅實現倉庫揀選效率的提升，也可大幅減少人員的投入，但由于需要增加一個分揀流程，因此需要增加分揀區域的規劃，對于倉庫的面積有一定的需求。

　　經銷商訂單中的拆零揀選訂單結構與門店訂單相似，揀選策略亦與門店訂單相同，故不單獨另作分析。

　　2.業務模式二： 電商訂單

　　電商訂單主要有二種，多品訂單和單品訂單。針對兩種訂單結構，在倉庫內多會采用不同的方式來進行揀選。另外，由于電商業務經常開展促銷活動，倉庫在促銷期間也會采用不用的方式來提升揀選效率。

　　（1）多品訂單

　　可采用上述按訂單揀選策略，一訂單一波次，每一個訂單獨占播種墻上的一個格口。訂單上墻時，一方面可以考慮承運商、訂單類型、包裝形式、線路等業務約束，來將訂單指定到某些工作站上，使后續打包、二次分揀更加容易。

　　比如可以將同一個線路的不同訂單分配至同一個工作站，完成揀選的訂單自動對應到同一條發運線路，減少后續操作環節。再比如可以將不同包裝形式的訂單分工作站揀選，同一個工作站揀出的訂單適用一種包裝形式，可以直接將該工作站揀出的訂單與指定包裝臺綁定，減少后續進行二次分揀的難度。另一方面，還會考慮訂單之間的重合度、關聯關系等因素，來將相似或者相關的訂單派至同一個工作站，以增加算法優化深度，增大命中率，減少貨架搬動次數。

　　顯然，最后一種方案是單環節揀選效率最優的，但庫內規劃需要從倉內整個作業流程和布局來考慮，多種的揀選策略，可以滿足客戶不同的需求。

　　（2）單品訂單

　　可采用上述提總揀選策略。在單品訂單組波上墻后，即可以每個格口的任務全部完成再打包，也可邊揀選邊打包，后一種方式極大地提升了訂單完成的即時性。

　　（3）促銷期訂單

　　由于電商促銷較多，訂單量波動較大。針對促銷期的業務特點，會采用多種揀選策略來大幅度提升揀選效率。

　　一是增加機器人的投入量，提升揀選效率；

　　二是增加工作站或工作站復用，可用上架工作站進行揀選；

　　三是延長揀選工作時間；

　　四是調整波次策略，提升貨架命中率和人員每次揀選的行件。其中調整波次策略，一方面可能提升播種墻上每個格口的訂單數量，另一方面也可以多訂單組成一個波次，每個波次占播種墻上的一個格口。組波時，可以設定波次策略，按相同結構訂單、相似訂單等維度進行組波，以最大程度地減少后續二次分揀的難度，其中如按相同訂單來進行組波，則不需要在后面設置二次分揀環節，直接即可復核包裝。

　　針對于電商訂單來說，貨到人機器人解決方案較貨箱到人機器人解決方案，在機器人的效率上優勢更明顯。因為在同一區域，同樣的機器人臺數，同樣的存儲貨架數和庫存量，單量不同的情況下，每個貨架命中的SKU數量不一樣，單臺機器人每次搬運的被命中的SKU也是不一樣的，單量越大，命中率越高。而貨箱到人解決方案，由于每次搬運的量較少，因此命中率提升的機率很小。

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　　結束語

　　綜合以上可以看出，機器人揀選可以更加靈活和智能化地根據業務的不同進行智能策略的匹配，另外機器人也可以根據業務量的變化，柔性地調整產能和布局，相信機器人產品在服裝行業會有更加廣闊的市場空間。

　　貨到人機器人和貨箱到人機器人是當前市面上的兩大主流機器人揀選產品，這兩種產品各有特點，其中貨到人機器人在市場上應用的時間較長，在海外和國內均有較大規模的應用；而貨箱到人機器人是相對新的產品，因其明顯彌補了貨到人機器人產品的劣勢，現在也吸引了很多服裝行業人的興趣。綜合來看，如貨到人機器人產品可以再提升一些貨架的高度來提升庫容利用率和解決揀選需登高的問題，將會更加有市場競爭力；而貨箱到人機器人產品如可以有更加柔性的工作站方案，且可以很好地解決尾箱理貨的問題，并能夠優化設備成本，也將會有更廣闊的應用。