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电子商务物流中蜂窝仓库的

物理仿真模型

摘 要

随着电子商务物流业的发展，对物流和仓储提出了更高的要求，包括在处理大量SKU和订单时更短的交货时间和更高的操作精度。但是，现有的全自动解决方案无法满足电子商务仓储需求的多样性和变化。受蜂窝制造的启发，提出了一种灵活的，可重新配置的仓库系统，称为蜂窝仓库。尽管有几篇文章已经说明了这个新概念，但是很少有关于细胞形成，方案设计和物理仿真模型的系统研究。这项研究开发了具有三个目标的概念模型。首先，对蜂窝仓库的单元形成和操作流程进行了解密。其次，以不同类型的订单处理为背景，给出了包括单元内和单元间操作在内的应用场景。最后，将物理仿真模型创建为测试平台，以进行进一步的定性评估和见解抽象。

1.简介

在全球十大电子商务企业中，中国公司占四个席位。其中，阿里巴巴以26.6％的市场份额位居世界第一。而且，中国的电子商务市场仍在快速发展。电子商务物流作为买卖双方之间的纽带，极大地提高了客户满意度，并成为电子商务成功的关键。电子商务订单的爆炸式增长对物流提出了更高的要求，尤其是在促销活动中。例如，在2017年的“元宵节”中，仅天猫一个电子商务平台的贸易额就达到了1682亿，物流订单量达到了8.12亿，这对电子商务物流提供商而言确实是一个挑战。

Tompkins（1998）指出了仓储面临的挑战，例如，SKU数量更多，客户服务需求增加，减少库存的需求，提高仓库运营效率，空间利用率的需求以及环境变化带来的挑战。每订单的批量低，多批次是电子商务仓库的主要特征。仓库问题应通过不断地合并有关运营环境的新信息（例如新的管理理念和新的信息技术）来动态考虑，以满足市场需求（Gu等，2007）。虽然采用自动化解决方案来解决此问题，但是自动化和无人仓储解决方案存在许多限制。现有的自动化设备只能处理高度标准化的产品和过程。一方面，在一个集成的电子商务仓库中有数以万计的SKU（库存单位）。SKU的机械性能差异很大，在尺寸，形状和重量方面存在很大差异，并且一种自动机器无法处理所有这些问题。

另一方面，电子商务业务中存在很大的差异，这是由几个不同的因素引起的，包括季节性业务变化，促销活动的波动性以及其他新业务。各种电子商务业务和SKU带来了各种仓储要求。仓库布局，决策（例如KPI指标，调度规则），加工程序，设施和设备的选择经常发生变化。

为了应对上述挑战，诸如吞吐能力问题之类的仓储问题已受到相当多的关注，其中包括拣选策略，批处理策略，存储分配策略以及动态控制模型（Cormier and Gunn，1992）。为了有效地运作，必须对拣货流程进行稳健的设计和最佳的控制（De Koster等，2007）。订单拣配可以通过人员对货物（P2G）系统，货物对人员（G2P）系统或自动拣配系统完成。如今，已开发并应用了多种仓库自动化设备。而一种自动化仓库只能处理大小和重量相似的物理属性（Kong等人2018）。针对不同类型的项目设计了不同的自动化系统。不规则的订单仍必须由操作员处理。因此，现有的具有自动化机器和机器人的仓储解决方案无法有效地应对这种变化。

制造和仓储有许多共同点（Shafer和Ernst，1993）。 组技术（GT）是一种制造哲学，其中将相似的零件识别并组合在一起，以获得相似的制造优势。 蜂窝制造（CM）是GT应用程序的值得称赞的示例，它是在制造工厂中实施自动化的一种经济高效的方法。 CM本质上可以理解为一种将机器和零件分成小组或单元的策略，其中每个单元可以完全生产零件族。 不同的部门负责不同产品系列的处理。

受到CM的启发，提出了一种蜂窝仓库（CW）系统，该系统可以高效处理多种商品，并随着市场变化适应新的运营流程。蜂窝仓库由多个仓储单元和一个合并单元组成。每个仓储单元负责处理某些具有高度相似性的订单项目，并配备了适当的自动化设施。每个仓库都负责自己内部的上架，存储，订单拣选和包装，就像在操作仓库一样。此外，为需要几个仓库单元一起完成的订单建立了一个合并单元。每个单元针对其布局，空间，操作和设施进行了优化，以处理相似的项目，而不会牺牲整体性能（Huang等人，2015）。高效，灵活性和可重构性是主要的蜂窝仓库的优势。可重配置性是一种工程技术，可以经济高效地应对市场变化（Koren等，1999）。 Wang等。 （2018）在基于IoT / PI的蜂窝仓库中引入了关键流程，然后涵盖了支持相关操作的主要仓储要素。

CW是一个全新的概念，它仍处于萌芽阶段。 首先在第2节中说明了蜂窝仓库的形成。然后，在第3节中，将使用物理蜂窝仓库仿真模型介绍单元内和单元间的物流流程和网络决策信息流。 最后，将给出结论。

2.蜂窝仓库的形成

单元格形成（CF）用于识别一组适合在指定的一组设施和设备中进行仓储的商品。 Shafer and Ernst（1993）尝试将GT原理应用于仓储操作，并提出利用SKU之间的相似性来提高仓储操作效率。 基于这个想法，Huang等。 （2015年）展示了一个假想的蜂窝仓库，其中包含四种不同类型的仓储单元和一个订单合并单元。 每个仓储单元都配有优化的机器，并负责处理某些订单属性的商品。

在CM中，CF问题具有战略性和运营性重要性，因为它会影响基本结构和整体布局。 生产单元是一组功能不同的机器或过程，这些机器或过程放在一起并专门用于制造特定范围的产品系列（Vakharia，1986）。 Burbridge（1971）引入的最初的CF生产流分析（PFA）方法是通过对路线卡中的信息进行逐步分析来找到产品家族和相关的机器组以进行组布局产品和机器之间的制造关系。

基于PFA的CF描述性程序形式可以分为两个主要类别。 第一类是首先使用产品属性，然后为产品系列分配机器。 第二类是首先采用机器工艺路线，然后根据机器组和产品系列的识别顺序，将这一类分为三类（Wemmerlouml;v和Hyer，1986）。 每种方法在某些情况下都可用。 使用零件族，工艺路线或机器的不同顺序取决于它们在不同系统中的重要性，因此首先采用最重要的因素是合理的。

然而，在用于集成电子商务物流的蜂窝式仓库中，加工商品始终在变化，因此，首先雇用商品族是不可行的。 设施/设备是仓库的核心资源，应首先确定。 仓储和拣选是仓库的两个核心功能，对于处理各种商品的能力也应有所区别。 因此，仓储和拣选设施是仓库的关键设施，应首先确定，然后再在关键设施周围形成设施/设备组。 将关键设施与相应的运输工具和包装站设施相匹配，形成一个完整的仓储单元（如图1所示）。

确定所有设施组之后，下一步是根据货物i将所有货物分配给设施组信息和路由。 对于一种商品，可以有多个可以处理这些商品的设施组，并且在设施组和商品之间可能存在多个工艺路线。 在这种情况下，应考虑并首先满足路线较少的设施和货物的要求。 在将所有货物分配到设施组之后，应使用总仓储绩效评估的标准评估初始仓储单元。 如果使用单元设置的初始仓库是合理的，那么就完成了单元仓库的形成； 如果不是，请返回上一步“关键设施周围的设施组”，评估并判断是否存在不合理之处，然后再次重复该过程。 当评估结果合理时，就可以完成蜂窝房的安置工作。

结合Huang提出的概念模型和仓储单元形成程序，新的说明性蜂窝仓储模型如图2所示。

此CW系统中有四个仓库单元和一个合并单元。对于每个仓储单元，它由一个存储区，拣配区，缓冲区和调度站组成。通过这四个部分，每个仓储单元都可以处理其中的整个仓储和订单履行操作。根据不同设施的特点，可以将存储区和拣配区设置为单独或集成。除了存储和拣配区外，还为需要合并的订单设置了一个缓冲区，为那些可以由一个单元独立完成的订单设置了一个调度站。在仓库单元之间设置了一个具有一定数量工作站的合并单元。在每个工作站的外环，为等待合并的订单设置了缓冲区。当收集到一个订单中的所有物品时，这些物品将从缓冲区中传送到工作站，以进行以下订单合并，检查和包装操作。当然，一个订单中的物品最终将被传送到一个工作站进行处理。每个商品家族都将被分配到一个仓储单元，同时要充分考虑单元的容量和商品类别的覆盖范围。

每个仓储单元可以独立存储，拣选和打包以完成一个订单，也可以一起完成一个订单。 每个仓储单元都设置为处理可以发挥其整体性能优势的订单。 如图2所示，设置了Kiva型系统来处理小的和不规则形状的商品。 AutoStore系统设置用于小型和规则形状的商品； 手动系统仓库设置为处理大型和不规则形状的物品，其他三个仓库不能处理的所有物品/订单，为提高操作效率，操作员将配备可穿戴设备，例如智能眼镜； 第四仓库是AS / RS，处理大型和规则形状的物品。

2.1单元格A：Kiva型仓储单元格

Kiva系统是使用数百种移动设备的解决方案机器人将需要的货物自动带给工人。它接管了来自人工的产品搜索和产品检索任务。项目存储在便携式存储单元中。在Kiva仓库管理系统中输入订单后，系统将找到离该物品最近的Kiva移动机器人，并指示它进行检索。机器人通过跟随地板上的一系列计算机条形码贴纸在仓库中导航。每个机器人都有一个防止与其他机器人碰撞的传感器。机器人将架子运送给指定的人工操作员，该人工操作员将挑选物品并将其放入运输箱中。在整个拣选过程中，人类工人一直呆在自己的工位中，而连续不断的机器人流将被拣选的物品呈现在他们面前。除了Kiva系统之外，还有其他一些初创公司也专注于类似的仓储移动机器人解决方案，例如Geek （中国），Swisslog（瑞士），GreyOrange（印度）等。这种系统适用于多种SKU，正常大小的货物拣配操作和操作仓库可能为数万平方米。对于具有Kiva型机器人的仓储单元，根据其仓储能力，将为该单元分配小的和不规则形状的物品，例如日用品，快速消费品（FMCG）。这些物品很难被机械臂抓住，通常也是高频需求物品。因此，Kiva型机器人适合于处理它们。

2.2单元B：基于网格的仓库单元

机器人网格系统属于G2P自动化解决方案。该系统中没有过道，因此可以在很大程度上利用空间。该系统还具有出色的存储密度和高度的灵活性，可用于拣选小件物品。自动存储系统收到订单后，会将其分配并安排到端口。多个机器人协同工作，以正确的顺序将包含正确项目的垃圾箱发送到该端口。每个机器人都离开该端口，将先前的垃圾箱带回到网格中的最佳位置。由于端口是网格仓库中有限的资源，因此控制器必须同步机器人以相同的顺序工作，以最小化并避免其在分配的端口上的空闲时间。所有垃圾箱都在网格仓库内循环。机器人将空垃圾箱带到补给（入站）端口以存放新物品，并将它们发送到控制器优化的最佳位置。机器人会将包含移动速度更快的物品的垃圾箱优化并重新放置到更高的位置，以便机器人可以在以后快速取回它们。较慢移动的项目存储在较低级别。当从网格底部请求货物时，机器人会协同工作，首先在其顶部重新放置垃圾箱，直到一个机器人能够获取目标垃圾箱为止。 AutoStore可以高效，准确地处理大量拆解的单个和小型项目，但不适用于散装或托盘拣选和分配。因此，它适用于拥有数以万计SKU的大型零售商。

2.3单元C：可穿戴式手动仓储单元

在CM系统中，指定的单元提高了运行效率，但牺牲了整体制造工厂的灵活性，在CW系统中也可能存在相同的问题。 因此，应该有一个仓库单元设置来处理异常订单，以保证系统级的灵活性，例如其他自动化系统无法处理的大型和不规则形状的项目。 因此，设置了手动仓库。 为了提高工人的操作效率和准确性，将配备可穿戴设备，例如智能眼镜。 具有对象识别，条形码读取和仓库导航功能的AR眼镜可以提高仓库操作效率，并且在将来可能会被广泛使用。 智能眼镜的技术原理是增强现实。 这是一项新技术，可无缝集成现实世界信息和虚拟世界信息。

2.4单元D：AS / RS仓库单元

自1960年代以来，自动存储和检索系统（AS / RS）变得很流行。针对不同行业开发了多种AS / RS，例如制造业，物流业和军事事务。 AR / RS有许多优点。它是全自动的，可以全天候工作。标准产品载体的统一自动化处理减少了产品本身的损坏。多深巷道存储可确保充分利用仓库空间。该系统可以适应处理需求中的波动，尤其是在需求增加时。 AS / RS既可以提供较低的运营成本，又可以提供较大的运营效率。在该仓储单元中分配了家用电器等大而规则形状的物品，以提高运营效率并节省仓储空间。

以上四个仓储系统承担具有不同物理属性的商品的存储和拣选功能。除此之外，还应考虑仓库内的运输和输送功能。大型连续输送机系统在大型仓库中通常用于物料运输。然而，当仓库布局改变时，传统的连续式输送机很难重新配置并且花费太多。

3.激励人心的场景

3.1说明性过程

为了更详细，生动地解释CW的操作流程，在图3中给出了一个激励方案。在网络决策中心的控制下，将针对不同类型的订单采用不同的解决方案。 假设有两个客户下订单，则订单1包含来自单元A，单元B和单元D的货物，并且需要通过单元间合作来完成； 订单2仅包含来自单元格C的商品，并且可以独立履行。

• 入库物流

当入境卡车到达时，接收码头的操作员将卸下货物。 然后检查产品的数量和质量。 合格的产品将被接收，操作员将扫描他们的信息标签，并将商品信息上传到网络决策中心。 然后，网络决策中心向操作员发送指令，指示应将这些货物发送到哪个仓库。 运营商将这些货物通过AGV运送到指定的部门，而仓库部门的工作人员将把这些货物收起来。 货物位置信息将被上载到仓库管理系统，其中包括物品的名称，ID号，数量，仓储单元名称，货架位置和位置。

• 订单领料

客户通过在线平台下订单，订单信息将形成并在网络决策中心发布。

顺序1：它将标识任务单元，并将此顺序分配给相应的仓库单元A，B和D。此外，对于单元A，进入Kiva数据库系统，将此任务分配给最佳Kiva机器

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