自2009年“智慧物流”這一概念被提出后，物流業(yè)發(fā)展日新月異，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)更是將物流這一傳統(tǒng)行業(yè)引入信息化、智能化的快車道。前幾年，AGV、無人機(jī)等物流科技產(chǎn)品引發(fā)智慧物流的應(yīng)用潮流，而當(dāng)下物流企業(yè)更加注重效率優(yōu)化與服務(wù)升級(jí)，大數(shù)據(jù)、人工智能成為物流領(lǐng)域的新風(fēng)口。

然而，如何利用好大數(shù)據(jù)是一個(gè)行業(yè)難題。首先，數(shù)據(jù)采集是一道門檻，采集倉儲(chǔ)物流過程中各類數(shù)據(jù)，需要場景建設(shè)具備信息化數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)設(shè)施;其次，做好數(shù)據(jù)整合是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵—數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算、歸納、分類和分析才能得以利用。

筆者在2019年4月為《物流時(shí)代周刊》撰寫的《AIoT驅(qū)動(dòng)倉儲(chǔ)物流變革》一文中曾提到，在四面墻之內(nèi)的倉儲(chǔ)物流領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于掌握?qǐng)鰞?nèi)物流各個(gè)流程環(huán)節(jié)的具體執(zhí)行情況，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，對(duì)人、車、庫的利用率和效率等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、監(jiān)控，由此管理并優(yōu)化倉庫資源。

AIoT即“AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）”，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)交互，產(chǎn)生并收集物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和物流行為數(shù)據(jù)，并通過大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)進(jìn)行分析和提供場景優(yōu)化建議。以揀選場景為例，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)揀選貨架、小車進(jìn)行智能升級(jí)，實(shí)現(xiàn)這些新的智慧倉儲(chǔ)設(shè)施的自動(dòng)交互，指引揀選人員無需思考即可高效完成揀選任務(wù)。同時(shí)，智慧倉儲(chǔ)設(shè)施自動(dòng)采集并上傳揀選業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合并分析處理，得到設(shè)施利用率和人工效率，發(fā)現(xiàn)流程瓶頸，優(yōu)化操作流程，提升人效和整體揀選效率。

在制造業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，有OEE（設(shè)備綜合效率）的概念，用來表征設(shè)備的實(shí)際產(chǎn)能與理論產(chǎn)能的比率。OEE可以掌握設(shè)備利用效率，優(yōu)化設(shè)備排產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率。借鑒OEE的概念，運(yùn)用于倉儲(chǔ)物流環(huán)節(jié)，可以進(jìn)一步提高人效。例如，由于各個(gè)物流區(qū)域作業(yè)對(duì)人的依賴性降低，可以將人作為靈活配置的資源，通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)分析創(chuàng)新地實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域調(diào)配員工，提升人員的綜合利用率。

在上述揀選應(yīng)用中，揀選人員基于與設(shè)備更高效地交互，提高揀選效率，這意味著員工實(shí)際工作時(shí)間將減少，人力資源的需求其實(shí)是降低的。也正因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的使用，對(duì)人的依賴降低，揀選區(qū)域空閑的人，可以被系統(tǒng)調(diào)配到其他物流流程，也能很好地完成工作，這樣人的總體利用率就會(huì)增加，整個(gè)場內(nèi)的物流區(qū)域就能實(shí)現(xiàn)人效進(jìn)一步提高和人員數(shù)量的實(shí)質(zhì)精簡。

TBL華清科盛正在打造智慧物流分析平臺(tái)Wisdom，進(jìn)行物流場景的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)人員的跨區(qū)域智能調(diào)配，進(jìn)而在多區(qū)域進(jìn)行人效突破和人員精簡。與之相類似的是，曠視（Megvii）在2019年初發(fā)布的物流機(jī)器人操作系統(tǒng)“河圖”，統(tǒng)一管理倉儲(chǔ)場景中的機(jī)器人，協(xié)同各種機(jī)器人在不同物流區(qū)域完成業(yè)務(wù)。

由于機(jī)器人種類及功能限制，通常不同工種的機(jī)器人無法協(xié)調(diào)跨區(qū)域工作。而Wisdom基于人員的分析與優(yōu)化，以減少對(duì)人的依賴為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域完成不同倉儲(chǔ)作業(yè)，突破了物流區(qū)域的壁壘，并在提高綜合人效率。

大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為物流市場的新“藍(lán)海”，賦能倉儲(chǔ)物流，提高倉儲(chǔ)效率，只是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的第一步，融合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)在具體倉儲(chǔ)場景中解決問題，還將進(jìn)一步激發(fā)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，提高企業(yè)核心競爭力。

來源：物流時(shí)代周刊