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【物流产学研结合工作会展播】余玉刚:机器人与平台物流
来源: 时间:2023/3/2 16:18:29 作者:
  
余玉刚  安徽理工大学副书记、常务副校长,中国科大讲席教授,中国物流学会兼职副会长
在2022年(第二十届)中国物流学术年会跨年会
暨2023年(第十五届)物流领域产学研结合工作会上的演讲(摘要)
(2023年2月25日 江苏·南京)

我今天讲一些具体的,刚才大家讲的比较宏观。我是一个学者,我讲论文导向的科技成果转化,是结合我自己实验室做的一些科技成果转化。大概从2000年到现在,我一直都研究物流和供应链,最近也成为基金委国家创新体负责人、基金委重大项目负责人。

第一,我讲的是机器人物流场景,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,我讲一下平台物流。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,我讲一些宏观的。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。我今天想强调最近几个月一个非常大的做物流的体会,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,所以我体会到物流市场结合“双碳”是非常巨大的。

最后,向推荐大家多投稿《现代供应链研究与应用》期刊,这也是国际采购与供应链管理联盟的第一本官方期刊。谢谢各位!

(根据速记整理,未经本人审阅,转载请注明作者和来源中国物流学会。)


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