晴時多雲

《科技與創新》AI立體式智慧倉儲系統

2021/05/25 08:00

工研院與新竹物流、漢錸科技共同開發「AI立體式智慧倉儲系統」,運用AI人工智慧作訂單需求預測與倉儲決策,勇奪本屆愛迪生獎金牌。(圖片由工研院提供)

上班前,在手機螢幕滑一滑、按一按;下班後,網購商品宅配到家,已是現代人的日常,如此驚人的效率,光靠人力很難辦得到。工研院開發「AI立體式智慧倉儲系統」,運用AI人工智慧作訂單需求預測與倉儲決策,從下單、揀貨、包裝到出貨,最快只要10分鐘,勇奪本屆愛迪生獎金牌。

夜深人靜,已經拉下鐵門的大型倉庫裡隱約傳出聲響,黑漆漆的倉庫裡沒有人,只有數10台高速穿梭車,像是有人指揮般的,在數千坪空間內來來回回,依照指令找到相應貨架,隨著機械升降平台上下移動,箱子在輸送帶進進出,搬移到指定地點。這不是靈異現象,而是全臺首座AI人工智慧決策的物流中心,導入AI後,大幅提升揀出貨速度的實際場景。

電商物流面臨少量多樣挑戰

工研院投入物流資訊化的研發超過20年,10年前開始切入智慧化與自動化領域。工研院服務系統科技中心總監陳慧娟表示,「線上通路興起,物流業者面臨挑戰不僅是價格、訂單背後的物流速度,還有空間與人力的成本與效率。」電商訂單特色為少量多樣,如何在有限空間儲放上百萬件大小、重量不一的商品,且要兼顧倉庫成本;少子化衍生缺工問題,也讓勞力密集的物流業招募難上加難,「種種都是考驗,」陳慧娟說。

平日,千百張訂單尚能雇用臨時人力趕工,一旦遇上雙11等購物節的促銷,數10萬、甚至上百萬件海量訂單同時湧入,物流倉庫就像兵荒馬亂的戰場,光憑人力處理,不僅效率差且出錯率高;也有物流業者導入國外自動化設備,但維修速度不夠敏捷,要是在這種旺日停擺,可說是叫天天不應,叫地地不靈。

為改善廠商痛點,由工研院整合系統,規劃串接AI軟體技術,新竹物流負責倉庫營運控管,漢錸科技建置自動化設備,這套MIT的「AI立體式智慧倉儲系統」問世,2019年為Yahoo!奇摩購物中心打造的全臺首座AI立體化物流中心正式啟用。

系統會分析訂單商品類型與數量,自動規劃最佳揀貨路徑,驅動穿梭車與垂直升降機跨樓層輸送,將儲放商品的物流箱帶往揀貨區。(Yahoo!奇摩提供)

AI加持 入庫到出貨一氣呵成

負責該物流中心營運的新竹物流總經理李正義表示,導入AI立體式智慧倉儲系統後,倉儲運作流程從進貨、丈量、儲位、揀貨,到包裝、配送、出貨,人力需求大幅減少。他說明,貨品一進入倉庫,即啟動自動材積丈量,系統會自動測量商品大小,並安排合適的儲放空間,存放位置會進入系統,省去人工丈量、安排儲位的誤差。

李正義說明,過去儲放商品雖也有電腦輔助,但往往還是要靠人員經驗,且無法即時、動態反映訂單趨勢,「平日接單還可應付,旺季時5倍、10倍的單量,很難單靠人力提升效率,」如今透過AI演算法及大數據分析,系統會自動判斷商品熱銷程度或相關性,快速反映至適當儲位,常見的商品組合(如牙膏與牙刷)也會放在相近地點,可大幅縮減倉儲移動距離與揀貨等待時間。

消費者下單後,系統會分析商品類型與數量,自動規劃最佳揀貨路徑,驅動穿梭車與垂直升降機跨樓層輸送,將儲放商品的物流箱帶往揀貨區,電子輔助揀貨系統(CAPS)再以光束與數字,導引揀貨人員一一挑出訂單的商品放入揀貨籃,「揀貨人員無須太多訓練就能上手。」

最後,揀貨籃運抵包裝區進行封箱、貼標籤、影像紀錄,自動配送系統會根據配送商、時段、尺寸、區域進行分流,將貨品送至消費者手中,一氣呵成完成最後一哩的服務。

以物就人 出貨效率大幅提升

陳慧娟點出此系統三大特色:一是出貨快,在所有流程中,僅「包裝」到「出貨」階段要用到人力,而且高達80%是「以物就人」,也就是把物流箱傳送到工作人員面前,再由人進行包裝,跟過去到貨架揀貨的方式相較減少3成人力,商品出庫時間減少60%,訂單高峰期,產能甚至是原來的10倍。

二是密度高,該系統部署立體式空間,貨架最高可達14層,搭配穿梭式自動倉儲(Shuttle Rack)與上萬個物流箱,儲位達3~4萬個,儲量規模與密度高居全臺物流業之冠。

三是決策準,透過AI數據運算,結合季節、天氣、節慶、區域等因素,可先行調度熱門商品入庫,提前掌握商機;下單後依訂單關聯性建立模型,最佳化揀理貨批次與順序,讓同張訂單零時差匯集出貨,精準完成作業。

就連經驗老到的新竹物流,也對這套系統超出預期的表現感到驚喜。李正義表示,原以為AI倉儲最佳化僅限於進貨時,後來發現,網購產品常因促銷或其他外在因素,突然變得熱賣,此時AI動態調整儲位功能大大派上用場,特別是深夜時分,員工下班後,照樣可依出貨頻率優化儲放位置,隔天一早,整個倉庫最佳儲位己就定位,訂單一來就可以揀貨,「若是照以往靠人力搬運,只怕還沒完成,熱銷期已經過了!」

AI立體式智慧倉儲系統,從進貨入庫、揀貨、包裝、配送到出貨,都有AI的細緻打理。客戶下單到出貨,最快10分鐘就可完成。(圖片由工研院提供)

最後一哩 導入機械手臂應用

團隊也在導入過程中不斷修正不足,像是發現電力不穩造成訊號誤差,影響穿梭車的反應,因此導入室內5G解決通訊瓶頸;因整條輸送帶長達2公里,自動化控制需更精準,因而發展穿梭車動態追蹤定位技術,即時驅動其在正確位置等,讓運作更順暢。

陳慧娟透露,這套系統以模組化設計,其中自動化分揀與AI儲揀決策模組也已導入國內某便利商店業者,也有臺商計畫將其引進位於東南亞的倉庫。未來還打算將機械手臂,融入出貨配送作業,在最後一哩進行自動化堆疊,持續優化技術效率與品質,落實到更多產業應用,打造臺灣智慧物流產業的國際優勢。

(本文轉載自工業技術與資訊月刊)

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