[焦點報導] 應用AI機器人提升效率致力日用雜貨物流進化
文章來源:文章來源/日本流通研究社《Material Flow月刊》
焦點報導
應用AI機器人提升效率
致力日用雜貨物流進化
編譯/編輯部
由於零售業需求和結構的日益變化,日用雜貨批發業隨之發生大幅度整合以及行業重組。其中,日本知名日用品和化妝品批發商Arata的橫空出世加速了這一發展趨勢,推動了行業整合。本文以Arata九州南部物流中心進行詳細報導。
連接商品·故事·客戶體驗,進一步提高企業價值。這是Arata2017年開始中期經營計畫時提出的概念。正值公司踏入全新景象之際,提出該方針不僅在於送達產品,還在於為消費者帶來更豐饒的生活,提出全新的計畫,旨在成為連接商品·故事·客戶體驗的中間流通商。
2018財年實現最高利潤後,公司2020財年的計畫目標定為銷售額7,800億日元,常規利潤10億日元,當期純利潤68億日元,ROE(淨資產收益率)9%以上。為此,Arata的基本任務是將大概1,600家廠商提供的約12萬個品項商品送達屬於5,000家零售企業的5.5萬家零售店,同時通過對物品和資訊的一元化管理,利用公司的管理、物流能力提供綜合批發商解決方案。
截至2018財年,按產品類別劃分的銷售構成中,健康與美容(H&B)占30.7%,洗護用品23.9%,紙製品20.1%,家庭用品7.4%,寵物用品及其他占17.9%。以客戶行業分類的銷售構成方面,因日本國外遊客銷售需求擴大,環比增長6%的藥妝占47.7%、家庭五金用品超市占16.9%、SM11.9%、折扣店7.2%、GMS6.5%、其他9.8%。
- 繼續制定增長戰略
擴大經營類別(健康與美容、日用品、OTC藥品、寵物),深耕區域(九州、東名阪),按不同業務類型採取不同經營模式。
- 為未來奠定基礎
擴大海外業務,電子商務/開發PB自有產品/培養物流相關的人力資源(增加JAVADA業務職業認證/物流資格證書持有者)。
- 進一步加強業務基本盤
優化整個供應鏈的挑戰,進一步提升對物流中心的投資,深度整合物流功能。
Arata物流總部物流企劃部長兼勞動安全擔當部長大原康一先生說,Arata以11個大型物流中心,年出貨量超180億日元為核心,如果將直營物流中心計算在內,公司在全日本共計有32個基地,加上運營中心則共有38個。值得注意的是,作業現場曾積極引進和開發自動化倉庫、高性能揀貨台車、分揀機等各種MH(物料搬運)機械設備。繼埼玉(08年)、千葉(08年)、石狩(11年)、江南(13年)、北上(15年)等大型中心相繼建成之後,最新投入使用的是九州南部物流中心。
設置物流中心的目的
九州南部物流中心是繼Arata九州北部物流中心的第二個中型物流中心(占地面積3,300坪,作為對照,北上中心面積約11,000坪,江南中心約7,000坪),作為同一區域的中型物流中心,九州南部物流中心以強化和專注本地客戶服務為目的。近期批發物流業(包含醫藥)趨勢正在發生明顯變化,物流樞紐戰略由在全國大部分地區的郊區設置大型物流中心轉為貼近各地市場,打造市區樞紐戰略,Arata九州南部物流中心便是在此背景下建立的。
九州南部物流中心負責人由利 勝昭先生說,本次新建中心的目的是從BCP應急物流觀點出發,除分散風險外,還希望解決勞動力短缺的問題。過去從福岡九州北中心送貨到鹿兒島,開車要花4~5個小時,給駕駛員造成很大負擔,導致很難招聘駕駛員,這也是新建物流中心要解決的問題之一。
(1、2)收貨與檢驗
照片(1)顯示卡車從製造商運來商品的卸貨狀態。在卸貨工作中,貨車停泊在中心等待卸貨時間及駕駛員其他相關工作可能花費數小時,因此,公司與製造商合作開發了“接收優化系統”,並實施了以下操作:事先取得收貨資訊,提高有效分類效率;預約入庫時間;自動驗貨系統,努力減少駕駛員工作時間。
目前九州南部物流中心運行的是簡易入庫系統。入庫時駕駛員擔任的工作需花費大量時間,首先駕駛員應當卸貨,通過手持終端(HHT)檢驗,確認無誤入庫後,將終端列印的標籤貼在外包裝箱上;然後自行辨認標籤上標記的具體儲存位置(以判斷入庫目的地在設施內的自動倉庫還是在其他分區),再重新將產品裝載到托盤上,這等於是重複勞動。因此,在HHT上增加“顯示目的地模式”,在進行入庫檢驗(照片2)的同時,可以一鍵輕鬆查詢儲存目的地並進行分類。
(3)~(5)搬入自動倉庫
在九州南部物流中心1樓,貨物從月台搬入口進入自動托盤倉庫(製造商為IHI物流產業系統,以下簡稱IHI)中。托盤輸送機為環形,通道之間的移動是自動化,可以在夜間由機器人進行無人值守的補貨、出貨,五台堆垛機通過回饋控制系統實現高容量和低震動,貨位有3,848個托盤,如(5)所示,這裡設置了層高較低的區域,提高了空間利用率。
(6) 托盤識別感測器
九州南部物流中心此前一直混合使用自有和租賃的塑膠托盤、木托盤,現在統一使用日本托盤租賃有限公司(JPR)的租賃托盤,簡化為兩種類型,設置了托盤識別感測器,實現在托盤傳送帶上分類,提高操作效率。
(7)RFID 門禁
JPR托盤配有支援個性化管理的RF標籤,貨物運送處安裝了可自動讀取標籤的RFID門禁讀卡器。另外,公司將與JPR的驗證系統展開合作,進一步進化驗證設備,例如在標籤中加入產品資訊,免除驗貨等全新技術。

(8、9) 傳統的碼垛工作、貨箱揀選工作。
照片(8)展示了2樓的貨箱出庫作業台和補貨傳送帶。以往補貨商品從托盤自動倉庫出庫後,如照片(9)所示,貨箱揀選出貨工作由人工進行,是重體力勞動,迫切需要自動化以節省勞動力。值得注意的是,具有固定程式設計模式和教學模式的傳統機器人碼垛機,通常用於貨品品種有限的生產線。但是,九州南部物流中心的貨品種類成千上萬,而且物流現場的狀況千變萬化,根本無法預料下一個來的是什麼商品,採用傳統碼垛機機器人不現實。通過此功能,九州南部物流中心還實現了另一項重大業務改進,即夜間配送業務。公司提供送貨駕駛員安全區域的鑰匙,同時借出附帶HHT,深夜從福岡到達的交貨司機,將商品放入指定區域,有效完成驗貨和存放目的地的分類工作。通過擴大夜間配送業務,公司將物流壓力分攤到白天和夜間,減少白天的工作量。
(10)~(12)AI碼垛機器人
近年來,AI技術迅速發展,IHI在日本首次投入使用AI卸垛機器人克服了傳統機器人碼垛機無法實現的難題。(10、11) 深度學習功能極大提高了2D/3D相機的物件識別能力。儘管MUJIN的自主機器人控制器在日本廣為人知,但是此次的技術是由美國矽谷的創新企業Kinema Systems公司和IHI共同開發,以九州南部物流中心的碼垛機器人系統“Kinema Pick”為基礎,成功開發出無需事前錄入照片像數據和教學數據的碼垛機器人系統。
九州南部物流中心之前規模不大,一天之內的送貨車數量達到40~50輛,而且白天駕駛員的排隊等候時間可達2~3小時。現在主要廠家的交貨時間轉移到了夜間,因此白天的交貨量減少40%至50%,基本實現縮減司機等待時間。另外,公司正在研究與供應商傳遞數據時,能否在運輸訂單數據中添加存儲地點數據,預先按目的地、倉庫樓層分類送貨。這樣可以帶動行業合作,進一步減少駕駛員的等待時間和附加工作時間。
最快搬運時間被縮短為6秒/週期,通過發出最短路線指令,僅靠兩台機器人就可以實現900箱/小時的搬運速度。(12)空氣吸附方式將搬運重量設定為15kg(最大22kg,重量越重,就需要越慢地搬運,不然就越容易掉落),如此,本需要三名工作人員的現場,現在僅需一名。
大原先生說:“起初,我們在調整時遇到很多麻煩,現在相應貨品不再發生掉落現象了。”剩下的問題是,如果貨箱頂部不夠平坦,就很難進行自動搬運。從在整個配送過程中優化物流的角度考慮,將來可能會要求製造商採取支持自動化的貨品包裝。
(13) 自動粘貼標籤
從托盤揀選出庫的貨箱需要粘貼送貨客戶標籤,補貨箱子也需要粘貼相應標籤。在貨品傳送帶上,通過讀取貨箱的ITF條碼,可以將標籤自動粘貼在箱子的短邊上,以前的手工粘貼實現了自動化。此外,將標籤貼在箱子的短邊,是為了裝在籠車上時更方便看到,同時,通過箱體橫向方式進行傳送帶運輸,可實現過去1.3倍的貨箱通過量。
手推車揀選系統
(14) 拆零揀選區
九州南部物流中心3樓的拆箱揀選區為1,550坪,設有108個流利式貨架和596個中量貨架,按貨品分類設置。
(15) 重量驗貨手推車·AiMAS
這是Arata的特色系統,九州南部物流中心引進60台後,數量達到約2,600台,通過手推車終端的易懂指示,工作人員將手推車移動到指定位置,選擇產品,掃描條碼,其後按照指示,將貨品放入手推車上的三個周轉箱之一。放入貨品後,手推車檢查貨品重量,將其與主數據進行核對,從而避免了貨品種類,數量和目的地發生錯誤。這就是九州南部物流中心實現 FiveNine(99.999%)交貨精度背後的秘密。
(16) ~(18)匹配周轉箱
回到工作的起點,工作人員先從開始區域的周轉箱供應傳送帶中取出空的周轉箱,將其放在手推車上,粘貼列印出來的標籤,掃描條碼,完成資訊匹配,然後進入分揀工作。正如照片(16)所示,工作人員此前拿取三個周轉箱、組裝箱體、剝離舊標籤的工作,大約需要1分鐘完成;但如今在清洗箱子時下功夫,進入周轉的周轉箱已剝除標籤,採用周轉箱到人系統,包括登記匹配條碼,整個流程只需要15秒,僅此一項改善,就使生產率提高了5%。
(19)手推車擁堵
但是,在某些情況下,許多手推車會聚集在特定位置,由於交通擁堵導致手推車無法前進。這時,工作人員會放下手推車,手持揀選完畢的貨品步行返回。由於離開終端時容易忘記終端指示,所以工作人員一般都會在紙上做筆記,想方設法進行處理。
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