編者按：本期內容來源于《倉儲作業管理（第三版）》中第七章，刊登時有修改?！秱}儲作業管理（第三版）》一書主編薛威，副主編尹軍琪，本書曾獲首屆全國優秀教材獎。

        要深刻理解智能倉儲的含義，首先要理解智能倉儲系統的構成。從系統本身而言，智能倉儲由自動化系統和信息系統組成，這是沒有疑義的。然而，容易被忽視的一點是：智能倉儲系統的設計及裝備制造體系也應該被包括在其中。運用人工智能完成倉儲系統的設計，使其在多方案的選擇中，通過計算機仿真，更容易找到最佳的解決方案；另一方面，對于倉儲設備而言，也存在與智能制造一致的概念，即充分運用計算機人工智能技術，完成物流裝備的智能制造。關于這一點，有專門的著作論述，不在本書中單獨討論

01 自動化作業技術

        自動化作業技術是智能倉儲的基礎和執行部件，智能化首先是體現在自動化方面。具體來說，自動化技術分布在物流倉儲作業的各個環節之中，如輸送、儲存、揀選、包裝、裝卸、配送等。以下逐一說明。

1.1自動輸送

        自動輸送是物流倉儲作業的關鍵環節，其范圍非常廣泛，設備種類也豐富多彩。分布在收貨、入庫、揀選、配送等多個環節。典型的設備包括各種輸送機、提升機、穿梭車。此外，各式各樣的自動叉車、AGV等也屬于自動輸送范圍。

        在各種輸送設備中，自動叉車和AGV當然是未來最重要自動化設備之一。自動叉車的歷史非常短，它的誕生完全是受AGV的影響。事實上，所謂的自動叉車就是AGV的一種。

        有關AGV的應用，可以追溯到1970年代。在德國和日本的物流系統中（主要是制造業）均已經開始應用AGV。開始的AGV主要應用于托盤的搬運，到了2010年前后，隨著導航技術的飛速發展，亞馬遜推出了著名的KIVA機器人，這是一種非常靈活的背馱式AGV，并可進行小型化，以適應周轉箱之類的單元輸送，開啟了AGV應用的新的時代。

        AGV的發展主要體現在導航技術方面，最早的AGV系統主要是以磁力線作為導引的，這一技術到現在仍然在使用。此后，陀螺導航，圖像導航也相繼被采用。直到90年代中期，以激光導引為代表的新一代導航技術開始應用。激光導航系統借用了衛星導航GPS的基本算法，改變了過去需要預埋導引線的剛性做法，使路線設置和調整僅僅需要在軟件上就可以完成，大大方面了實際應用。時間進入到21世紀，新一代的導航技術又有重大突破，這就是所謂自然導航技術。受汽車自動駕駛技術的啟發，自然導航依賴的技術僅僅是攝像機和計算機系統，通過安裝在設備的上的攝像機，可以獲得周邊道路的基本情況，從而為完成自動駕駛提供判斷條件。自然導航系統徹底舍棄了傳統的導航思想--即通過預設路線來獲得自動駕駛的輸入條件，使AGV的控制已經基本上升到軟件控制階段，接近于人工智能的水平。

圖1：具備自然導航的智能叉車系統

1.2 自動存儲

        最典型的自動存儲設備莫過于自動化立體庫系統（AS/RS），隨著物流倉儲技術的不斷發展，無論是存儲形式，還是存儲技術都發生了根本性的改變。從存儲形式分類，可以分為托盤式存儲和箱式存儲兩大類。每個大類下，又有多種技術應用。

圖2 自動存儲分類

        AS/RS系統的誕生被稱為倉儲技術的革命性成果，尤其是四向穿梭車的誕生，使得AS/RS技術得到了充分的發揮，在德國，甚至誕生了可自行穿層的蜘蛛型穿梭車。四向穿梭車有兩套輪系，可以在水平面內沿著X方向和Y方向兩個方向運行，可以適用于任何形狀的場地，徹底解決了傳統AS/RS對于規范場地的要求。

圖3: 四向穿梭車系統

1.3自動揀選

        倉儲系統的揀選分為“貨到人”揀選和“人到貨”揀選兩大類。所謂“人到貨揀選”即貨不動人動，揀選人員（也可以是機器人）行進到揀選貨位，按照系統要求進行揀選作業，這是一種典型的“人到貨”揀選作業。另一種揀選是“貨到人”揀選，即人不動貨動，自動化系統將貨物送到揀選人員面前，由人工完成揀選作業。

        最典型的自動揀選系統如A字架揀選系統和機器人揀選系統。前者的應用已經有數十年的歷史，后者由于技術的局限則剛剛開始。機器人揀選的巨大困難在于對復雜環境的識別和定位，目前的應用還僅僅局限于現場局面非常簡單的情形，如單一品種且擺放相對整齊的情形。

圖4：機器人自動揀選系統

        在實際應用中，“貨到人”揀選更加普遍一下，主要是因為技術更簡單一些，而效率也更高一些。

        未來的揀選更多采用的將是半自動化的揀選，即最后的揀選動作由人工完成。這樣可以大大降低系統的復雜性和提升系統的適應性。目前流行的“貨到人”揀選絕大部分采用半自動方式。

圖5：貨到人揀選系統

1.4自動包裝

        自動包裝也是非常重要的自動化技術，與此關聯的設備還包括自動纏膜、自動開箱、自動裝箱、自動貼標、自動封箱等技術。作為自動化物流倉儲系統的重要一環，自動包裝技術越來越受到重視，其應用前景也更加廣泛。

圖6：自動封箱系統

1.5自動分揀

        自動分揀在很多物流中心已經廣泛采用，尤其隨著電子商務的發展，快速分揀已經越來越受到重視。

        目前主要的分揀技術有交叉帶分揀、托盤分揀、滑塊式分揀、模組分揀、AGV分揀等。

        隨著AGV技術的深入應用，采用AGV進行分揀已經在電商和郵政系統中開始應用，開創了一個全新的分揀技術，對于未來的自動化分揀作業有很大的示范作用。

        傳統的分揀系統有一個最大的局限性是分揀格口和分揀效率受限，以交叉帶分揀系統為例。一套系統的小時分揀能力最大僅為10000件左右，即使通過分區投放和預分揀處理，其能力也不過每小時20000~30000件，格口受到場地和分揀機長度的限制，最大也不過200~300個，可以突破的可能性非常小，這對于動輒幾十萬件甚至上百萬件的分揀要求來說，實在是難以適應。AGV分揀從理論上完全可以突破這一限制，無論是分揀效率，還是分揀格口，僅僅受到場地的限制，這是分揀技術的一大突破。

圖7：分揀AGV

1.6 自動裝卸

        裝卸一直是物流倉儲系統中的重要環節，而自動裝卸，自動碼垛/拆垛更是物流倉儲作業中最難實現的節點之一?；?D視覺技術的自動裝卸技術，對于提升整個物流倉儲系統的效率，起到了至關重要的作用。

1.7自動配送

        配送機器人已經開始研發，隨著自動駕駛汽車技術的日臻完善，自動配送機器人的商業化只是時間問題。此外，無人機的應用也在實驗室中進行，據亞馬遜報道，其無人機配送已經克服了技術上的障礙。未來自動配送和無人配送將有很大的應用前景。

02互聯網及信息技術

2.1 AI技術

        沒有什么技術比人工智能（Artificial Intelligence）更令人著迷和期待了。人工智能技術首先是一個系統問題，包括信息的接收、分析、處理、反饋，形成系統自主作業的指令。人工智能應用于物流倉儲系統，不僅在于指導系統規劃和設計，更在于規劃和指導倉儲作業。目前，人工智能在深度學習，模式識別等多個方面已經取得重大突破，其應用已經在某些領域展開，可以期望，其在物流系統中的全面應用，必將開啟一個全新物流倉儲時代。

2.2云計算Cloud computing

        云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種形象說法。過去在示意圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。云計算通過分布式的并行計算來實現復雜的運算請求，從而獲得快速的反應。云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力。擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

        對云計算的定義有多種說法?，F階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院（NIST）定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

        隨著電子商務的快速發展，海量訂單和數據的處理已經成為家常便飯，可以預見，云計算將會在物流倉儲信息處理方面和庫存決策方面發揮巨大作用。

2.3大數據（Big data）

        麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模，快速的數據流轉，多樣的數據類型和價值密度低等4大特征。

        大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。而事實上也是如此，數據已經越來越重要，甚至可以說已經成為一種關鍵的商業資源。

        從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理，分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

        隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。有學者認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要向數十、數百或甚至數千臺的計算機分配工作。

        大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的互不關聯和離散的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理數據庫，數據挖掘，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網和可擴展的存儲系統。

        大數據的基本特征：

        容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

        種類（Variety）：數據類型的多樣性和非結構性；

        速度（Velocity）：數據增長的速度非?？欤?

        可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

        真實性（Veracity）：如何甄別數據的真偽是一個難題，比如一個調查的結果；

        復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道；

        價值（Value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

        大數據的價值體現在以下幾個方面：

        對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

        做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

        面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

        當然，“大數據”在經濟發展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。

        大數據對物流倉儲而言是一個適逢其時的技術。其應用將非常廣泛，如通過大數據分析，可以完成貨物的有效采購（包括品種，采購時機，采購數量等），并根據銷售預測，完成貨物的前置布局，這是新零售的一個重要特點。

2.4區塊鏈BLOCK CHAIN

         隨著比特幣的火爆，區塊鏈技術變得炙手可熱。

        從定義上看，區塊鏈是分布式數據存儲，點對點傳輸，共識機制，加密算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學算法。

        區塊鏈的基本原理理解起來并不難?；靖拍畎ǎ?

        交易（Transaction）：一次操作，導致賬本狀態的一次改變，如添加一條記錄；

        區塊（Block）：記錄一段時間內發生的交易和狀態結果，是對當前賬本狀態的一次共識；

        鏈（Chain）：由一個個區塊按照發生順序串聯而成，是整個狀態變化的日志記錄。

        如果把區塊鏈作為一個狀態管理機制，則每次交易就是試圖改變一次狀態，而每次共識生成的區塊，就是參與者對于區塊中所有交易內容導致狀態改變的結果進行確認。

        區塊鏈的主要特征表現在以下幾個方面：

        去中心化

        由于使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬件或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。

        開放性

        系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的接口查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。

        自治性

        區塊鏈采用基于協商一致的規范和協議（比如一套公開透明的算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對“人”的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。

        信息不可篡改

        一旦信息經過驗證并添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%的節點，否則單個節點上對數據庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。

        匿名性

        由于節點之間的交換遵循固定的算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。

        區塊鏈技術在物流領域的應用

        目前形成公認的意見中，認為區塊鏈對新零售產生三個相對確定的技術應用：優化供應鏈管理，商品溯源，消費者身份確認。

        沃爾瑪公司發明了一個名叫“智能包裹（smart package）”的區塊鏈技術，利用區塊鏈技術完善更智能的包裹交付追蹤系統。這個專利技術，還有一個記錄包裹信息（比如包裹內容、環境條件、位置信息等）的設備。沃爾瑪的這個技術，甚至還有一個基于區塊鏈技術的無人機包裹寄送追蹤系統。能實現包括賣家私人密鑰地址，快遞員私人密鑰地址和買家私人密鑰地址等，一系列用于監管配送地址的加密技術。

        在跨境供應鏈管理上，利用區塊鏈技術，商品的全球鏈路可追蹤技術，會更加精準無誤。分布式紀錄讓商品的全鏈路過程，從匯集生產、運輸、通關、報檢、第三方檢驗等信息，全部得到加密確證，不僅不可更改，每個流程還能清晰可追蹤、可監控。

        因為是去中心化分布式數據庫，區塊鏈的點對點交易和私密性，可能對現有零售業的整個業務體系，存在顛覆性沖擊。如S2b2C交易模式。既然區塊鏈能查詢到商品從源頭、制作、出廠、上架銷售所經歷的所有歷程。那么品牌商也能看到每件商品的流向，以及終端消費者的分布情況。從這個技術角度來說，品牌商完全可以直接觸達每一個精準又私密的終端消費者。

        注：S2b2C交易模式：一種新型的電子商務交易模式，其中S一般理解為供貨商或廠家；b則是指直接服務于消費者的商戶或者企業，小寫的b表示與傳統的分銷商不同，是社區級別的小商戶；C的話就是我們熟悉的消費者，也可能會是采購商。

2.5 3D視覺技術

        3D視覺技術又稱為3D機器視覺技術，可以簡單地定義為對三維對象（或表面）進行測量或檢查的技術。其基本原理是通過雙目相機進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮處理，利用幾何算法，確定對象的三維坐標。有幾種不同的方式可以實現：

        1）激光輪廓分析：激光輪廓分析是最受歡迎的3D成像技術之一。被測物體通過激光束移動，利用激光反射原理測量出物體的輪廓。

        2）立體成像：另一種流行的3D成像技術是立體成像，其中兩個相機用于記錄物體的2D圖像，然后可以將其三角化并制成3D圖像。

        3）條紋投影：在條紋投影中，條紋圖案投影到待測量的整個表面區域上。然后通過垂直于被測物體定位的攝像機記錄圖像。

        4）飛行時間：飛行時間法測量光脈沖到達被測物體然后返回的時間。測量每個圖像點所花費的時間將根據對象的大小和深度而變化，因此每個點將在測量時提供該信息。

        3D視覺技術在物流系統中有廣泛的應用前景，如自動碼垛/拆垛，自動裝車/卸車等，此外，3D視覺還可以用于障礙物探測，污損條碼分析，工件檢查等多種場合。是智能倉儲不可或缺的基礎技術。

2.6 SLAM自然導航技術

        SLAM（simultaneous localization and mapping）即同步定位與映射，指在未知的環境中，移動設備（如AGV機器人）通過自身所攜帶的傳感器（激光傳感器或者3D視覺傳感器等）來對自身進行定位，并利用傳感器獲取環境信息，構建增量式地圖，從而完成自動導航的目的。SLAM自然導航是AGV系統采用的最新的導航方式之一，也是未來智能倉儲采用的最主要的導航方式。其根本原因是自然導航突破了傳統導航技術（如磁線導航、磁釘導航、二維碼圖像導航、激光導航等）需要預設場景的限制，可以實現非預設路徑的導航。SLAM自然導航技術還可以用于無人駕駛汽車，其原理與AGV是一致的，由于路況的原因，無人駕駛汽車面對的情況要更加復雜。

2.7 物流可視化技術

        按照狹義的定義，可視化（Visualization）是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，再進行交互處理的理論、方法和技術。而可視化在物流系統中的應用范圍要更加寬廣，總體來說，物流可視化技術就是利用計算機網絡技術、物聯網技術、圖像處理技術等，使物流過程和物流數據實現可跟蹤和可監控。物流過程包括收貨、檢驗、存儲、揀選、補貨、輸送、包裝、集貨、發貨、運輸等，物流數據則包括物流過程中所產生的和攜帶的所有數據，包括但不限于訂單數據、庫存數據、作業數據、設備數據、管理數據、財務數據、故障數據等。

        與可視化相關的另一個概念是數字孿生（Digital Twin）。數字孿生最早是用于航空航天飛行器的健康維護與保障。首先在數字空間建立真實飛機的模型，并通過傳感器實現與飛機真實狀態完全同步，這樣每次飛行后，根據結構現有情況和過往載荷，及時分析評估是否需要維修，能否承受下次的任務載荷等。數字孿生在物流倉儲系統的應用有兩方面，其一是在設計階段就完成數字化模型，從而在虛擬的空間中對倉庫進行仿真和模擬，并將真實參數返回以指導設計修正；其二則是在建成后，在日常的運維中實際系統和仿真系統二者繼續進行實時的信息交互，從而實現系統全生命周期的數字化監控。

        物流可視化技術為訂單跟蹤、故障處理、系統評估提供了依據，其意義不僅在于提高客戶服務的質量，其更大的價值在于數據可同時呈現于管理的各個平臺，從而為同步決策和管理提供了可能。

2.8 RFID自動識別技術

        RFID（Radio Frequency Identification）技術，又稱無線射頻識別技術，被稱為智能物流倉儲與倉儲的關鍵技術。其實，RFID是一種通信技術，它可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸。

從概念上來講，RFID類似于條碼掃描，對于條碼技術而言，它是將已編碼的條形碼附著于目標物并使用專用的掃描讀寫器利用光信號將信息由條形磁傳送到掃描讀寫器；而RFID則使用專用的RFID讀寫器及專門的可附著于目標物的RFID標簽，利用頻率信號將信息由RFID標簽傳送至RFID讀寫器。

        從結構上講RFID是一種簡單的無線系統，只有兩個基本器件，該系統用于控制、檢測和跟蹤物體。系統由一個詢問器和很多應答器組成。當然，就其技術構成而言，RFID有很多分類，如有源RFID和無源RFID等。

        RFID最重要的優點是非接觸識別，它能穿透雪、霧、冰、涂料、塵垢和條形碼無法使用的惡劣環境閱讀標簽，并且閱讀速度極快，大多數情況下不到100毫秒。有源式射頻識別系統的速寫能力也是重要的優點?？捎糜诹鞒谈櫤途S修跟蹤等交互式業務。

        制約射頻識別系統發展的主要問題是不兼容的標準。射頻識別系統的主要廠商提供的都是專用系統，導致不同的應用和不同的行業采用不同廠商的頻率和協議標準，這種混亂和割據的狀況已經制約了整個射頻識別行業的增長。許多組織正在著手解決這個問題，并已經取得了一些成績。標準化必將刺激射頻識別技術的大幅度發展和廣泛應用。

        在物流倉儲應用方面，RFID可應用于貨物識別。在貨物或單元中植入RFID芯片，可以使系統能夠自動識別貨物，尤其是有源RFID，可以自發的發射信號，為智能物流倉儲的實現打下了基礎。

        此外，RFID還有很多應用，如盤點，貨物跟蹤與溯源管理等。