引入300臺Picking機器人 史泰博紐約倉實現物流智能化升級
發布日期：2022年08月17日 00:00
為應對日益增長的倉儲物流發展需求，全球卓越的辦公用品公司史泰博與巨星控股集團旗下國自機器人連續兩度達成戰略合作，2021年在史泰博紐約倉內部署近300臺料箱揀選機器人Picking，達成整倉物流系統升級的目標。
美國史泰博（Staples）公司于1986年在美國波士頓成立，創辦10年便躋身《財富》世界500強，目前是全球最大的辦公用品零售商之一。為了進一步應對快速增長的業務規模，打造全新的物流系統，史泰博于2016年、2021年兩度與國自機器人牽手成為戰略合作伙伴，累計部署超過2000臺料箱揀選機器人Picking，為其北美多個大型倉庫打造了穩定、可靠的智能物流系統。
一、項目背景與簡介
史泰博對倉儲物流系統有著十分深刻的理解。從2017年正式投運的奧蘭多倉庫到2021年順利投運的紐約倉庫，國自機器人已經為史泰博的多個倉庫完成了物流自動化項目實施，也為國內物流機器人大規模“出海”積累了豐富的產品和工程經驗。
史泰博紐約倉的業務范圍，覆蓋紐約州以及紐約州附近地區，其庫區面積超過12000平方米，庫位總數超過40000個，庫內活躍的SKU 超過15000個，日均單量超2萬單。該倉作為2021年新倉改造升級項目，在設計伊始，國自便與客戶一起基于倉庫現狀，同時結合未來預期，對全倉物流進行重新規劃，主要攻克的難點包括：
多而雜的SKU
差異較大的商品體積
較大的倉庫面積，導致過長的揀選路徑
長路徑導致的揀選效率低下
關注商品的熱度管理
最終，國自機器人僅用3個月即完成近300臺Picking交付投產，是現場第三方設備供應商中第一個完成交付任務的廠商。后期配合客戶建設進度，順利完成為期2個月滿負荷運作的產能爬坡任務，達成整倉物流系統升級的目標。
項目建設時的倉庫內部鳥瞰圖
二、解決方案
在史泰博紐約倉內，機器人的作業模式基本流程為：訂單通過WMS進行任務分解，調度系統指派Picking前往貨架區將目標SKU托盤搬運至人工揀選站臺，由人工完成揀選，揀選完成后的包裹通過輸送線流轉至下一個人工揀選站，直至貨物揀選完畢，再通過輸送線流轉到二層打包區域，完成出庫。
該倉庫采用料箱揀選機器人Picking，結合高密度存儲貨架以及全場智能分揀輸送線，實現揀貨與補貨的無人化。
揀選站
針對該倉項目庫容率低、出入庫效率低、單據出錯率高這三個急需解決的問題，國自機器人主要為其規劃設計了如下解決方案：
1.采用基于高位貨架存儲的Picking機器人。
傳統貨架倉庫和Kiva的平面利用率約為40%，貨架高度基本在2米以下。國自于2017年業內首創自身帶儲位的Picking AGV，其形式就像是可自由移動的巷道堆垛機（miniload）。高度達到到3.1米，目前該系列的Picking PLUS產品高度已達5米，大幅提升倉庫庫容。
采用基于高位貨架存儲的 Picking 機器人
Picking AGV不僅可以在巷道中穿行，還可以把巷道兩邊貨架上的托盤搬運至人工揀選的工作站臺，方便人工揀選。Picking AGV屬于貨到人方式的一種，而與Kiva的“貨架到人”相比，Picking的“料箱到人”的揀選模式則更為精準。
在本項目中，單個揀選站臺設計為3面，每面3層，每層4個料箱位，一次可緩存36個托盤，且3臺Picking可以同時存取料箱，大幅減少人等料箱的時間。
Picking可根據客戶的需求，適應不同高度的貨架及存儲位，使用不同高度的料箱/托盤，以便不同大小的SKU存儲。本項目中使用了20英寸和12英寸兩種高度的料箱。
2.創新設計基于冷熱區分開揀選再合單的模式。
傳統倉庫的的揀選模式是“人到貨”，Kiva系統的揀貨模式是“貨架到人”，而國自基于機器人的倉儲物流分揀與補貨系統STAR SYSTEM創新性地將“貨到人”與“人到貨”結合起來，既實現了小體積的揀選頻率低的“冷物料”快速揀選，又解決了大體積揀選頻率高的“熱物料”需要機器人多次搬運的問題，真正達到了更高效的出入庫效率。
本項目中，設計流程先把“冷物料”區小而散的商品，通過的Picking揀選出來，裝在一個料箱里，通過輸送線傳輸到二樓“熱物料”區，然后集中合單再打包復核，用輸送線連接兩個樓層，進一步提高倉庫空間利用率和揀選效率。
3.訂單通過WMS進行分解，調度系統指派Picking前往貨架區將目標SKU托盤搬運至人工揀選站臺，并通過掃碼校驗，極大減少了人員對商品識別的依賴度，提升訂單準確性到近100%，也減少退單、補單的額外流程。
三、項目創新點
經過雙方5年多的緊密合作，國自機器人在滿足客戶需求的基礎上，用創新技術助力客戶物流自動化提升效率，新的作業模式為史泰博公司前端銷售業務提供了強有力的供應鏈保障。
軟件、調度系統維護更新實現不停車在線更新，即更即用，系統升級對現場運營無任何影響。
現場實施的效率，將直接影響到客戶的投運時間。國自經過大量的現場應用數據積累，擁有完善的仿真策略，通過軟件即能在項目實施前做到80%以上完成線上仿真，而智能庫位標定功能，將人工處理標定數據變為軟件智能計算，使現場實施效率大幅提升。
根據業務情況動態調整庫位布局，實現熱銷品和冷銷品動態分布，縮短揀選距離，提高揀貨效率，實現SKU分配與SKU庫存優化提效。
創新采用移動機器人與機械臂相結合的揀選模式，實現站臺揀貨完全無人化，進一步提高了揀選站臺的智能化程度與揀選效率。
設置二層打包區域，通過輸送線將一、二層兩個區域連接，進一步提高作業效率及倉庫空間利用率。
創新火警避讓模式，觸發火警警報后機器人將自動行駛至指定位置，讓現場在緊急情況下全面保證人、車、貨的安全。
四、項目效益及未來方向
在該項目交付后的第一個北美全年促銷高峰“黑五”期間，史泰博紐約倉完成日均出入庫超7萬訂單行的破紀錄任務量，整體揀選效率較傳統人工揀選提高效率50%以上，同時揀選準確率、庫存準確率等運營指標也大幅提升。
在疫情肆虐、人工緊缺的時代背景下，企業“機器換人”的步伐進一步加速。未來，史泰博公司還將在美國多個倉庫部署國自為其打造的這一套物流系統，同時將其復制應用到加拿大、歐洲等更多海外倉，為其全球業務拓展做好強有力的支撐。另外，史泰博和國自正在共同推進和探索下一代物流優化方案，以全面實現無人化為目標，在分揀等環節中使用機械臂替代傳統的人工揀貨，該技術在現有倉庫中已投入測試，并將在后續的規劃中部署使用。
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