双十一当天xy是什么品牌的电机,配送员在仓库走xy是什么品牌的电机的路,相当于跑xy是什么品牌的电机了一个马拉松,
问题是,双十一今天可不止一个——
本报记者 蔡宇丹
2016年双11,6,57亿的包裹量连在一起,相当于从地球到月球距离38万公里,配送距离加起来能走出太阳系。未来几年内中国当日快递日单量将达2亿件。这意味着,传统物流和仓储即便投入再多人力,也赶不上电商爆发的这种非线性增长速度。
以1亿包裹签收时间来看,2013年是9天xy是什么品牌的电机;2014年6天;2015年4天,2016年只用3.5天。这就是“换轨”带来的巨大颠覆——如果不是用大数据改造传统物流,电商大平台如何驱动双11物流这个号称“第二春运”的战役?
超人必须的上场了,然而这次不是阿里为剁手族送来了新希望。
看看这“哥们”,马拉松还算事儿么?
“最快一单”12分钟是 作秀吗?
是大数据颠覆了传统物流
每年双11,京东集团副总裁兼X事业部总裁肖军都要到仓库体验“极限峰值”。
“这一天,我最多在仓库走20公里,而配送员这一天在仓库要走50公里,相当于跑了一个马拉松。”11月23日,肖军在京东物流品牌战略发布会上这样。
就像Facebook最早是为满足哈佛大学一批无聊的想看女生照片的男生的需求,如何让仓库配送员少走路,甚至不走路,这就是肖军最初想要做的最朴素的事。2014年京东上线了一套系统,让仓库配送员平均每天少走15公里,这个系统每迭代一次,仓库配送员每天就少走5公里。
肖军说,比如拣货员之前走S形路径,我们对其过去走的路径进行大数据分析判断,再根据现在要分拣的货物位置分布,通过一套算法进行路径优化,让拣货员应该走到哪儿,再在哪个点回头。
“路径优化”是大数据运用到仓储管理的典型案例,在这里算法是核心。
亚马逊的原则是“不走回头路”。亚马逊后台有一套数据算法,它会给每个拣货员随机地优化路径。每捡完并扫描一件货品后,手持终端(扫描枪)会自动告诉拣货员下一个要拣的货在哪儿,拣货员直接朝前走,不用走回头路。这种模式可确保拣货员全部拣选完了后走的路最少,比传统拣货模式少走60%的路。
这得益于亚马逊的“随机上架”规则。产品入库时,商品基于尺寸分类存储。在货物合理分类前提下,将拥有类似属性的商品放到同类货架上。
与此同时,对于处于不断拣货过程的货位,可以哪里有空就塞哪里,多品类混合上架,大大减少选择货位的时间和走路的距离。
麻烦不会留给后期拣货环节吧?还是要靠大数据。由于商品分散分布,可以从整个库存商品所在位置出发,将位置最为相邻的商品及单个客户订购的不同商品组合成一个最优路径。
亚马逊从下单到发货,拣货,包装,出库最快30分钟。不过,它的中国的同行已经超越了这一记录。因为xy是什么品牌的电机他们面对的是比亚马逊大得多的中国市场,他们需要更快的速度让买家记住他们的优质服务。在这里,京东的记录是2分钟。
今年双11,京东最快的一单,从上海买家下单到送货上门,只用了12分钟,这不是作秀,大数据“提前布货”分分钟搞定。
具体做法是后台系统记录客户浏览商品的轨迹和历史,然后通过大数据分析,精准分析客户的需求,然后把顾客感兴趣的库存放在离他们最近的仓库。
“提前布货”已成为各大电商平台和物流公司仓储系统的标配了。顺丰有一款类似产品“顺丰灯塔”。前不久,京东成立了Y事业部打造智慧供应链,其中一个产品就是销量预测平台,专门为“提前布货”服务。
亚马逊在 2014年获得了预测式下单专利,这是根据用户的购买习惯和兴趣爱好,在用户下单之前就开始发货。该系统可以在未指定具体发货地址和时间的情况下,将包裹运送至目的地所在区域,具体地址将在运输途中确定下来。如果决策得当,这种预测式下单可使物流成本降低10%到40%。
肖军说,现在,仓库数量和面积每年成倍增长,合理安排商品储存位置对于提高仓库利用率和搬运分拣效率有着重要意义。哪些货物放在一起可以提高分拣率,哪些货物储存的时间较短,都可以通过大数据关联模式分析出商品的相互关系,来合理安排仓库位置。
像训练AlphaGo一样训练分拣机器人
这么玩双十一,你可以么?
数据显示,在运输与仓储共同组成的物流体系中,仓储费用占物流运营总费用60%,有效提高库存周转速度,是物流企业降低成本的关键点。
像今年双11期间投入运营“京东一号”智能分拣中心,日可处理百万订单,分拣效率提升5倍以上,人力成本节省70%以上。
而京东研发的无人仓,将目前行业里各种自动化技术,甚至磁悬浮等技术都进行了应用,还构建了一套系统解决方案,支持设备上的数据感知和人工智能算法,让这些设备具备出色的学习能力和适应性。
无人仓配备了四大爆款机器人,它们是拥有3D视觉系统、动态分拣等功能的DELTA型分拣机器人;可以惯性导航、自动避障的智能搬运机器人AGV;运行速度高、定位准确、性能稳定的SHUTTLE货架穿梭车;高重复定位精度、载荷最高达165公斤、臂展接近3米的六轴机器人6-AXIS。
现实中,一个包裹分拣由人操作需36秒,分拣机器人操作只需1秒,效率提高35倍。关键是,“传统分拣中心要有多人盯着包裹,这个应该是我这个站点的,那个应该是他那个站点的,导致生理疲劳。在双11或618大促时,这对生理极限是很大挑战。”肖军说,这个机器人是在人的不断训练下,通过深度学习获得这种强大功能力的。
这种训练其实就像谷歌训练AlphaGo一样。谷歌用了几十万盘围棋高手之间对弈数据来训练,让它变得聪明;在计算上,用了上万台服务器来训练AlphaGo下棋的模型;并且让不同版本的AlphaGo相互对弈了上千万盘,这才保证它算无遗策。同样的道理,京东自营商品、SKU有3000多万。京东在人工仓储中心安装了摄像头,让机器人每天根据操作员的操作方式,对商品的绑定方式进行学习。经过一周训练,机器人对一个商品经过100次循环识别,拣货准确率会从过去的80%达到99%多。
“我们还会训练机器人在各种光照环境下工作,有时候会补点光,有时候是暗光,再进行优化,使机器人能大范围地适用工作。这也是人类理解机器人的一种方式。”肖军说。
肖军透露,这种机器人目前正在组建工厂进行生产,明年华北地区启动无人仓时,这种分拣机器人就会上岗。
搬运机器人是未来物流行业的标配。未来仓库里面不再是工作人员开着车带着庞大的货架穿行其间,而是搬运机器人带着托盘工作。托盘会通过直升机,通过各种方式应用在货架上。京东开发的AGV可实现物料在对应工位之间的搬运,通过调度系统可灵活改变路径。
AGV目前业是全球最矮搬运机器人,但最大负重300公斤,个子矮可降低货物重心,稳定度更高。肖军透露,在研发中,京东采购了全球所有品牌的电机进行实验,包括各种电池,传感器的组合,最终形成了现在这一版搬运机器人。
穿梭车SHUTTLE目前行走速度最高是4-6米每秒,每小时吞吐量1600箱。它很快会投产,在全国进行小规模部署。这款机器人的研发花了5个月,肖军表示,在双11和618高压下,必须要让SHUTTLE赶超国际先进水平,未来2年要对完成4次迭代。
六轴6—AXIS机械臂适用于卸车时搬大件或者拆垛码等粗活重活。京东给这款机械臂加上了图像视频,双目测距功能。搬运的货物去哪个位置,不再通过程序控制,机械臂通过“眼睛”看到坐标变化后,从而判断应该把货物搬到哪里去。这种机械臂现在还在研发阶段,很快会投产。
“我们用什么样的机器人来帮助生产,帮助哪个环节提升效率,这是基于十多年来京东对物流仓储这一行业的理解和积淀。京东自营物流做了这么多年,没有人能比我们更深刻理解这给行业了。”肖军说,这个过程中,需要很多合作伙伴帮助我们一起创新。
肖军的话不难理解,处于爆发期的电商市场撑起了一个万亿规模的物流仓储行业,靠单打独斗已是不行。不管是京腾计划、京条计划,还是从11月23日的京东开放物流,京东展现出来的合作伙伴思维和开放的势态越来越明显。
史上最快双11,用了哪些大数据秘密武器
而今年双11能成为史上最快双11,大数据在物流仓储上的那些创新性应用功不可没。它们是——
智能建站
线下配送站到底该建在哪,才能成本最优效率最高?这是基于地理坐标、房屋成本、订单密度、订单量、消化订单量、配送半径等因素,由智能建站系统进行大数据决策。
智能路由
通过机器学习,对配送员过去走过的所有路径进行分析,算出用时最短路径。同时对配送过程中实时产生的数据快速分析配送路线的交通状况,推荐一个最不拥堵路线。
智能排产
以京东为例,整个生产配送10万人,每个仓库上千人,每个岗位上百人,今天应该来多少人,分成几班,第一班多少人,过去完全靠一线岗位主管来判断,现在通过对以往数据进行分析、学习,形成智能调度,从订单进入仓库,货送到客户手里,每个岗位配多少人,全程由系统来管理。
网络路径规划
就区域订单调度来说,比如北京市朝阳区的客户下了一个订单,那么货物由北京哪个仓库出可以更快地送达到客户手中?京东的方案是通过数据驱动进行模拟、规划,最后看仿真效果,决定货物由哪个仓库出来。
就全国调度来讲,比如新疆客户下了一个订单,货物需要从北京发出。哪一段由哪家快递公司,京东可以选择在某一段物流速度最快的合作伙伴送货,比如说顺丰从北京到山西这一段速度最优,这样就让系统决定整个配送方案。
从这里不难看到,国内电商和物流企业在大数据产品的开发上,相互追得非常紧,各方是基于手中握有的大数据资源来开发相应产品的。像“数据灯塔”的开发,就是基于顺丰手中握有海量的运单数据和“最后一公里”的地址数据,使它不光可以洞察消费者,还可以洞察供应链。可以批量化精准预测商品未来订单走势,帮助商家提前备货。
菜鸟网络的物流数据平台汇集了商家、物流公司以及来自于第三方的数据资源,对阿里平台上海量的商品、交易和买家行为、商家备货数据等信息,给物流合作伙伴提供“未来包裹量预测”。
现在,全国主要物流公司都向菜鸟实时推送包裹跟踪数据,菜鸟对这些数据进行分析挖掘,就可解析出14大物流公司的路由网络。菜鸟掌握了这些物流公司的状况,就可以选择合适的物流公司进行商品配送。
京东更多聚焦在供应链和物流优化,做的是提效降本的事情,顺丰也有相关物流优化产品,像“中转场探测器”可以通过大数据分析自动预警爆仓和晚点率。
这场大数据战役,容不得参与的玩家松一口气。因为只有技术迭代得足够快, 才能赶得上互联网下半场的速度。那就是,看准一个风口,资本、人才、各种资源立马涌入,全速推进。就在11月23日、24日,我们注意到,京东连放两大招,前脚宣布京东物流全面开放,后脚宣布成立Y事业部,京东物流和供应链加速智能化,这也是京东加速向一个大数据公司迈进的信号。
京东云会不会成为第二个AWS
未来,一个自动驾驶集装箱车队行驶在高速公路上,途经城市居民区,一群小电瓶车从集装箱中下来,直接送货上门。消费者只需扫码收货;集装箱车队继续行进,到达农村地区,一队无人机自动起飞,到达客户位置,自动悬停在一米高度,将货物交给偏远地区的消费者后迅速飞回集装箱等待下次指令……
这是京东正在研发的智慧物流的应用场景,是不是有点好莱坞大片中的科幻镜头的感觉?事实上,所有的研究与创新都来自于实践的驱动。在京东物流品牌战略发布会上,肖军首次披露的自动驾驶集装箱货车的研发情况。
京东的物流配送车每天在公路上跑上万公里,对树木、公路、道路都有识别,产生了非常多的环境和交通数据。这些数据可通过机器学习以及训练,加载到无人驾驶的货车里。未来,无人驾驶货车行使在公路上,配送由无人小车完成,也可以跟配送站进行对接。
这种自动驾驶集装箱货车在高速公路等简单道路环境中,以队列跟随行驶。集装箱车内含货架系统与货仓对接,换句话说,这就是一个搭载着高精度导航、自动感知环境、自主判断货物投放的移动仓库。而终端的无人快递机器人由电池提供动力,解决城市最后一公里的问题。而无人机的开发,则是为解决农村地区最后一公里配送痛点。
肖军表示,京东在研究无人技术时,在环境感知这块走了一条跟谷歌、特斯拉截然不同的道路——在实践中学习,加快实际应用。比如无人小车走的道路很准确,京东采集到了很多环境数据、环境知识,这些无人驾驶环境数据商业价值非常大。而菜鸟是通过和国家气象局合作,采集了全国天气预测和实况数据;交通实况的数据通过和高德地图的合作。
这条路子充满了想象空间。我们知道,独占全球云市场31%份额的AWS,当初正是亚马逊库为了解决管理系统而建起的强大的大数据基础设施。亚马逊的Bin管理系统系统精细化非常高。任何的库存转移的操作都必须与系统同步,造成了数据库的读写负荷极大,这对系统的可靠性、稳定性的要求很高。其次,所有库存转移的操作与系统同步都需要设备,这些设备必须具有移动能力,相当于每个操作人员都必须配备,这一投资也是非常巨大的。
但另一方面,正是亚马逊在解决了像Bin系统这样的管理超大型数据中心和复杂的软件系统的问题后,才诞生了AWS这样的公有云服务,到2016年一季度,AWS营收15.7亿美元,占亚马逊总营收的7%,却为亚马逊贡献了49%的利润。
现在,京东实时数据平台要掌握每天订单有多少,产能是多少。一线操作人员,配送员所有操作信息都存在京东物流云里,可以分析每位操作员的习惯,然后进行优化。京东云已于今年初对外提供服务。未来,做为京东智慧物流基础设施的京东云,会不会成为像AWS一样,成为为京东贡献利润的主力军?或者说,在无人技术的开发中,会不会诞生像高德地图那样的杀手级应用?
互联网下半场,谙熟规则的玩家迭代速度都足够快,当你不由自主被趋势推着快速小跑时,一切都未可知。
而整个社会正在被技术创新改变。未来,通过技术提升,社会分工也会进行改变,配送员不再需要每天送货,他要做的是帮助机器人去训练,帮助这些数据决策系统提供过去更多的经验,让这些机器人变。
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