1.2 智慧拆零拣选系统简介

拣选通常是仓库内劳动力最密集或资金最密集的作业环节。根据相关统计，在人工拣选系统中，拣选时间约占配送中心作业总时间的30%～40%，拣选劳动量约占到配送中心总作业量的60% ［10］；在自动化拣选系统中，拣选设备成本约占整个配送中心设备投入的50%～70%［11］。此外，分拣效率直接影响配送中心的作业效率，是决定配送中心服务水平高低和经营效益优劣的重要因素之一。因此，拣选是配送中心内最核心的作业环节。

根据拣货单位的不同，可将拣选作业分为三种类型（图1-2），以托盘为拣货单位的整托盘拣选（Pallet Picking），以整箱为拣货单位的整箱拣选（Case Picking or Carton Picking），以小于一箱数量的货物为拣货单位的拆零拣选（Piece-picking or Broken-case Picking）。其中，对堆垛货物以整层为单位的拣选方式属于整箱拣选的特例，对箱内货物以中包装为单位的拣选方式属于拆零拣选的特例。BARTHOLDI Ⅲ John J.和HACKMAN Steven T.［12］对基于人工拣选模式下的三种拣选类型的设计问题有系统的介绍。

图1-2 基于拣货单位的拣选方式分类图

随着近年来电子商务和连锁零售行业的快速发展，商业企业物流配送中心需要处理的多品种、小批量、多批次、高时效性的订单日益增多，拆零拣选成为劳动强度最大的拣选类型。在拆零拣选作业中，虽然每个订单包含货物数量不多，但是订单量大，并且需要从成千上万种的品规货物中拣选出货物最小单位包装。最典型的例子是国内大型B2C电子商务企业配送中心每天需要处理的订单近99%以上都是拆零订单，日均订单量在十万至百万个，每个订单仅含1~5个品项，但是全部订单所涉及的品项数量却是成千上万个，且这些海量的订单需要快速、准确地配送到终端客户手中。

在传统人工拣选系统中，订单拣选时间通常包括行走时间、抓取时间、寻找时间和单据处理时间及其他时间，各动作时间占订单拣选时间的比例如表1-1所示［12a］。从精益管理的角度，抓取是创造价值的时间，而行走、寻找和单据处理都产生浪费的时间，其中行走时间所占比重最大。

表1-1 各动作时间占订单拣选时间的比例

在过去的十几年间，许多拆零拣选新技术得到成功开发与应用，这些新技术通过采用各种信息化设备和自动化装备实现了对订单高速准确的拣选。为与人员手持拣选单据穿越仓库拣货的传统人工拣选系统相区别，本书将采用新技术的拆零拣选系统称为“智慧拆零拣选系统”。根据智慧拆零拣选系统的技术特征，将现有智慧拆零拣选系统分为人到货、货到人和自动化三种模式。

如图1-3所示，在人到货模式中，拣货人员到分拣区内指定储位进行拣选，为保证拣选的准确性与高效率，借助电子标签提示、RF手持终端或语音提示等信息化技术，从而有效减少打印、扫描订单的时间，提高了寻找货物的准确率和效率，很多配送中心将这些信息设备配合输送线一起使用，在一定程度上减少了拣货人员的行走距离。在货到人模式中，借助自动化旋转货架(Carousel）、自动穿梭车仓库系统、轻型载荷自动化仓库(Mini-load AS/RS）等自动化装备将单箱货物从仓库中取出，输送到拣货人员的面前，拣货人员根据灯光或电子标签的提示完成拆零拣选，消除人工找货、单据处理及行走时间所有人工拣选作业中的浪费时间。自动化拣选模式可以借助通道式自动化拣选设备完全代替人工拣选，高效准确地完成拆零订单拣选作业，该类设备虽然一般采用人工方式补货，但是人工补货成本要比纯人工拣选成本低得多。特别是当配送中心需要处理的拆零拣选订单数量大、订单响应时间短时，自动化拣选模式是一类有效的解决方案，本书研究的阵列式自动拣选系统属于该类模式。

图1-3 智慧拆零拣选系统分类图

虽然近年来自动化拣选技术的应用越来越广，但学术界对其研究相对较少，仅有部分文献且多集中在传统自动化拆零拣选设备A字架系统设计与优化上，即如何改进拣选机结构以提高单机性能，如何通过改进拣选策略来提高拣选机系统的拣选效率等。

在配送中心中，订单的高效分拣是订单履行效率的有力保证，而订单的快速响应可以有效提高客户对企业服务的满意度，因此订单拣选效率是衡量企业服务水平的一个主要指标。随着国内人均工资的不断提高，人工成本在企业经营成本中占比不断增大，控制和减少人工成本是企业赢利的主要运营策略之一，因此人工成本高低是衡量企业效益的一个主要指标。配送中心采用自动化拣选设备的主要目的是为了提高订单拣选效率的同时减少人工作业成本，即在提高服务水平赢得客户满意度的同时有效降低企业的运营成本。

本书的研究对象是一种新型的自动化拆零拣选设备——阵列式自动拣选机。传统的自动化拆零拣选设备A字架系统因系统布局、设备成本等方面的限制，多适用于拣选量集中于有限数量品项的订单分拣。为解决拣选量大且品项种类多的订单拣选问题，阵列式自动拣选机设计研发并得到成功应用［13］。

对于已有的智慧拆零拣选系统，为提高订单拣选效率，减少人工作业成本，现有文献常从战略层与战术层两方面进行优化，如图1-4所示。

图1-4 智慧拆零拣选系统的优化内容

由图1-4可知，设计优化属于战略层优化，主要包括设施布局设计、设备尺寸设计和设备选型与数量设计。控制优化属于战术层优化，主要包括配置优化和作业优化。

配置优化是在设备的数量和布局都确定的条件下，通过拣选品项选择与设备配比、品项分配、货位分配对设备进行优化。其中，拣选品项选择与设备配比是指设备拣选品项的选择以及现有设备数量在选定品项之间划分方法；品项分配是指品项在多组设备构成的拣货区或采用不同拣选系统类型的分拣区之间的分配方法；货位分配指品项在设备具体货位位置之间分配方法。这三个配置优化策略之间是层层深入的关系，拣选品项选择与设备配比是其他两个配置优化策略的基础，只有选定系统拣选品项并给每个品项分配一定数量设备，才能进行下一步的品项分配和货位分配。品项分配是将选定品项在系统内各组设备之间进行分配，品项在设备组内的具体位置并不确定；货位分配是将选定的品项在设备位置之间进行分配，相比其他两个配置优化策略，货位分配的方案最具体。由于配置优化方案的调整一般不能与设备运行同步，且需要花费一定的时间和调整成本，所以配置优化方案一旦确定通常会在一段运行周期内保持不变，因而属于一种静态优化。作业优化是在设备配置方案确定的条件下，通过订单排序、订单分批、品项访问顺序和订单拆分对设备进行优化。由于作业优化是根据现场订单任务生成，优化方案的实施可以在系统运行的间歇时间内快速完成，且实施成本相对较小，因而属于一种动态优化。值得注意的是，不是任意一个智慧拆零拣选系统都可以应用以上优化方法，具体的优化方法应根据现场智慧拆零拣选系统的技术特点来选择使用。

战略层优化由设备设计方案决定，与系统成本相关，所以一旦实施，很难再进行修改。战术层优化方法可在现场设备硬件方案基础上，进一步提高系统拣选效率，挖掘系统节省人工成本的潜能，具有更广泛的应用价值与研究意义。由于阵列式自动拣选设备的作业机理决定了订单排序、订单分批和品项访问顺序等作业优化策略对系统效率和节省人工成本影响较小，因此本书以系统总节省人工成本最大、订单处理总时间最小为目标，对阵列式自动拣选设备的配置优化方法进行研究。