全国服务热线 15711559060
登录/注册
请选择高考地区
安徽
北京
重庆
福建
广东
广西
甘肃
贵州
海南
河北
黑龙江
河南
湖北
湖南
江苏
江西
吉林
辽宁
宁夏
青海
陕西
山东
上海
山西
四川
天津
新疆
云南
浙江

【物流学术年会展播】余玉刚:机器人与平台物流

时间: 2023-03-03 来源: 安徽理工大学招生信息网 浏览量: 7314 收藏
省重点博士点硕士点保研资格重点实验室
安徽省/理工类/公办/安徽省
排名: 第201名
综合指数: 61.82
热度:39412K

3月2日,中国物流学会报道学校党委副书记、常务副校长余玉刚关于机器人与平台物流的专题论述,余玉刚在论述中重点谈及了论文导向的科技成果转化。

第一,机器人物流场景,怎么去上架、存储和取货。以一个企业实际机器人物流场景为例,10000平方米的面积里有2000多个货架,60个机器人,中间还有上货下货的点,右侧有人工操作货架,最后取货满足客户的订单需求。在整个仓库里有很多存储位置,会产生很多虚拟的过道,这是码的比较规整的情况。第一个是上架,在常见的仓储系统里面,一般会通过AGV把货上架,上架上的巧妙,一个订单取几个货,一个货架就可以满足。如果上架上的不好,可能需要好几个货架,这样会耗费大量的路径成本。第二个是仓储,在理了货之后,让机器人往仓里面放,放在什么位置,就直接影响了后面取货的效率。如果把经常取的货放的很远,把不经常取的货放的很近,也会增加很多成本。第三个是取货,一次取很多货的时候,先取谁后取谁的问题。这是仓储系统里常见的三个基本运行决策。一般情况下很多研究和仓储里面做管理的时候,是分三个不同岗位的人进行操作,也就是相对割裂的。我们研究试图把三个做联合决策,去发现它们之间的协同,实际上在每个仓库里面的协同也是巨大的问题。

我们做这样的研究,就会涉及到仓储实际运输的时候,要知道每一个入库的货物、收货的时间、仓源、目的地、数量等数据,去满足做上架、存储、取货的决策信息。从订单导向,每一个订单是从哪个货位取的,哪个机器人运的,这个信息全部都要拿来。在此基础上,我们做理论上的分析,在理论上做联合的决策,提出解决思路。因为联合起来做决策,数学模型就会极其庞大,就不具有可操作性。我们就变成企业可操作的方案,怎把联合的过程中分成两个层级,一是放在仓储里面分类,把货物放在分类的级别去做三个联合决策,二是做到机器人每一类里面货物的存储移动。然后实行了分解,在分解的基础上提出算法,这个算法我不展开讲了,结果企业里面的实际情况和理想的确定性情况偏差是非常小的,也就是我们能够得到非常好的理想中的解。联合决策的价值是什么呢?和分开决策进行对比,会显著提升40%,如果随机仓储不匹配的话,会提升50%。和企业真实的对比,大概是30%的提升,联合决策对企业有很大的价值。

第二,平台物流。在电商的情况下,我们有大量的电商数据,这时怎么做仓库里面的仓储呢?我举一个例子,在美国平台上有一个中国的跨境企业,生产了大量的服装商品,这些商品的特征是什么呢?生命周期一般只有3-6个月,因为都是时尚女装,切换的速度都非常快。我们存货的时候,要把常见的,像超市一样的,把这个货分类,就是ABC Curve,用的是随机仓储。原因是新的货太多,即使是老的货,这个月畅销,下个月压根销不出去。要用书上的东西就不行,所以说传统的ABC仓储方法在这就会受到很大的瓶颈和影响。通过企业的实际数据可以看出,每个月的新货到场都是超过20%的,总体上造成的结果是准确率都低于70%。这就说明用传统教科书的东西来分类仓储,就会造成极大的误差。

面对这样的情况,书本上的东西是不能简单的用了,这个知识在60年代的时候有一篇非常有名的文章,怎么去做仓储,后来在教科书里面也有这样的理论。我们就是要解决在快速变化的大数据环境下,企业是不是可以考虑用分离仓储,关键就是预测和优化技术能不能解决。我们就提出了一个策略,虽然是新的产品,能不能把你的需求动态的预测出来呢?这是一个很大的挑战,所以第一步就是要收集海量数据,把计算机的工具和管理的工具结合起来,先基于这些去做一些统计和机器学习,去做实时预测。尤其是新上来的产品,怎么知道它的需求?怎么知道老的产品下个月的销售量就会急剧下降?如果这个事情能把控,然后放到一个动态仓储的模型里面产生互动,这个问题就能解决,所以就是要把这个技术给攻关下来。

预测新品的思想,宏观地说就是一个新品出来之后,特征是固定的。比如衣服是黑色的,领子是圆领子、方领子,是便装还是西装。它的特征决定了它的市场,决定了季节,决定了很多内在的东西。我们用这些内在的东西可以把很多新品的销量进行实时动态的预测,对老品也是这样。从结果来看,原来的预测大面积的偏差,现在都提升到了90%以上的准确率,潜在就可以把这个联动机制做起来。

这是理论上匹配出来在实践当中的吻合度,然后需要拿到企业里去进行测试。这是测试企业的仓库图,基于这个数据,再嵌入一个优化模型去产生一些互动,互动完之后,我们的技术就开发出来了,并对产生的效果进行分析。第一步做的效果分析,如果用原来的技术,像快消品预测误差度到30%-40%的时候,比随机仓库还更加糟糕,因为季节性变化很强,就会造成很多误仓储。用了我们的策略之后,不会产生偏差,通过九个月的测试,结果大概是平均对企业库存效率提升15%,也是比较满意的。

第三,我们给这些企业做了很多东西,我们实验室不仅有人做理论,而且有软件工程师、商业模式分析师,有一批职业的团队开发软件。我们有一个工程技术中心,去做科技成果转化。有很多企业项目,核心技术是我们的,基于技术把企业数据里面的接口开放,抓到我们整个系统里面,然后再提出解决方案。这里涉及到异常运单监测系统、保费差异化定价模块、库存决策系统、海康自动仓储系统、京东人工智能开放平台等。我们也在做能源供应链和物流预测的实时监控,可以做到十秒级,跟碳交易市场实时联动,把物流信息和碳交易、碳权耦合起来。我们以前基于仓储需求,但是存在一个很大的问题,一直没有结合化学反应来做物流,都是在结合物理反应做物流。最近结合化学反应,结合双碳来做物流的时候,发现了一个非常巨大的结果。是基于火力发电在整个中国碳排放里面占了半壁江山。烧的煤是不同的煤种、不同的热值放在一起烧的时候,煤耗会产生不一样的结果,这是化学反应,结果耗费的物品和物料量的差异是巨大的,考虑了化学过程的物流供应的影响。通过配煤掺烧优化方案,实现整体成本最优节约,使配煤工艺更加科学化精准化。我们在某火力发电企业做实验,结果还是非常惊人的,一台火力发电机组一天能节约近40万,所以物流市场结合“双碳”是非常巨大的。

(来源:中国物流学会)


编辑:宣传部 施培松

审稿:田中良

 


★微信搜索小程序:定志愿

找大学】院校信息,985/211/双一流院校等

选专业】专业信息,清晰了解专业具体情况

高考选科】三个维度,帮助考生自主搭配学科

学业管理】学业剖析,定目标找差距圆梦大学

一键查询】输入分数,一键查看能上的大学

智能填报】志愿神器,AI大数据+冲稳保策略

学业评测】免费测评,五大维度快速认知自我

直播课堂】填报技巧,支持无限次重复回放

专业指导】量身定制,不浪费高考每一分

高考资讯】高招政策,高考实时资讯全掌握

志愿客服】在线解答,高考咨询一键接招

免责声明:文章部分文字内容来源于网络,如有侵权,请联系删除,版权归原作者所有。