人工成本越來越高，作為大后方的物流倉儲真是腹背受敵，那么無人倉真的能解救嗎？先來看看京東無人倉視頻！

　　如果大家看了上面的視頻，第一反應(yīng)一定是cool！是的，隨著科技的發(fā)展特別是自動化控制的水平提高，越來越多的倉庫開始采用機(jī)器去代替人力。也有越來越多的人開始考慮一個新的概念，無人倉。

　　無人倉，顧名思義，不需人力的倉庫。通常來說，倉庫里的人力按照流程主要分為幾種：

　　卸貨(inbound卡車)->存貨（貨架）->提貨（訂單）->分揀（裝箱）->貼標(biāo)（貨品清單+運(yùn)送地址）->裝貨（outbound卡車）。

　　這么多流程，這么多人工，真的可以做到不依靠人力純靠機(jī)器來完成嗎？

　　實(shí)話來說，近幾年來，美國傳統(tǒng)倉庫真的越來越少，大多已經(jīng)進(jìn)行了現(xiàn)代化更新，或者正準(zhǔn)備更新。特別是大的企業(yè)，每天需要完成幾十K的訂單，如果純用人工那就太費(fèi)錢了。

　　所以，在高額的人工成本催化下，成熟的電商體系基礎(chǔ)上，和快速發(fā)展的科學(xué)技術(shù)的前提下，美國利用偉大的科技發(fā)明了各種自動化倉儲系統(tǒng)：

　　第一代ASRS自動化倉儲：

　　這是最初的最簡單的系統(tǒng)，中間一個crane（中文貌似是堆垛機(jī)），可以前后移動，中間那個buffer可以上下移動，所以這一列的所有箱子都能拿到。京東視頻里的也是用的這個，現(xiàn)在在中國比較流行。

　　但是缺點(diǎn)也很明顯，非常慢啊。一次取一個盒子，得用多少個這樣的crane以及多少列才能完成我一天50k的訂單乘以2個物品的吞吐量？在美國，這樣的初代自動化設(shè)備已經(jīng)被大多企業(yè)拋棄，只有一些對速度要求不高，但是對重量要求很高的企業(yè)在用（比如汽車大型配件）。

　　第二代ASRS自動化倉儲：

　　以Dematic為代表的shuttle system，穿梭車。

　　每個小車都在這一行運(yùn)行，可以把箱子拿出來，完了送到系統(tǒng)前端，放到傳送梯上，傳送梯在送到傳送帶上。大家通過圖2可以更清楚地看到這一系統(tǒng)的運(yùn)作原理。

　　為什么這個系統(tǒng)比第一個好呢？因為這個系統(tǒng)一下子就把速度提升了10倍+， 如果層多的話更甚，你將有更多的穿梭車，相應(yīng)的提取時間也會變短。

　　這是美國正在流行的系統(tǒng)，技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，很多大的公司都在做，互相壓價，市場空間所剩無幾了。但是這個系統(tǒng)還有問題，就是吞吐量的瓶頸在外面的傳送梯那。

　　換句話說，如果電梯的速度是1000箱每小時，那么小車再快吞吐量也就是1000箱了。可惜的是電梯因為又要上又要下，還要拿箱子卸箱子，吞吐量能到300就不錯了......所以聰明的美國科技企業(yè)發(fā)明了第三代系統(tǒng)。

　　第三代ASRS自動化倉儲：

　　這個系統(tǒng)叫Perfect Pick，從外面看不出來多厲害，貼張圖為大家解釋一下：

　　這張圖是剖面圖，中間白色的是放物品的箱子，前后兩邊都有，藍(lán)色的是小車。這個系統(tǒng)最大的創(chuàng)新在于，每一個小車能上能下能左能右，可以到達(dá)系統(tǒng)的任何一個地方。不像第一代一次只能取一個，也不像第二代一輛車被束縛在哪一行，極大的增加了自由度。所以，如果我們從Picker的角度看，就是這樣的：

　　一堆小車拿著東西排隊等你拿。你沒有任何的時間浪費(fèi)，不需要走動也不需要等待，吞吐量多大全看你能拿多快。如果你3秒拿一個，1秒鐘小車transfer，你的吞吐量就是3600/(3+1)=900每小時，要是你可以1秒拿一個，那個吞吐量就是1800...... 這是一列，第一張圖上有10列，在乘以工人每天工作時間10小時，輕輕松松上幾萬，秒殺其他任何系統(tǒng)。

　　但是，這個系統(tǒng)的瓶頸在哪？人。

　　人會累，人會伸懶腰，監(jiān)工不在的時候還會偷懶，一天平均下來4秒能拿一個已經(jīng)是好員工了......怎么辦？拿機(jī)器換唄......回到開始的問題，答案是肯定的。

　　既然在現(xiàn)實(shí)角度需要換，經(jīng)濟(jì)角度應(yīng)該換，為什么還沒有換呢？這涉及到另一個問題，機(jī)械手臂。現(xiàn)在美國主要有兩種機(jī)械手臂，吸盤式和夾取式：

　　這兩種手臂現(xiàn)在的能力都還不夠，吸盤式可以處理多樣產(chǎn)品，但是力量有限，5磅是上限。夾取式可以夾重物，但是對形狀和表面規(guī)整度很很高的要求。

　　另外，兩種手臂都有個共同的問題就是圖像識別。箱子里的物體可能是各種角度擺放，如何才能找到對的角度提取是個巨大問題，最近有很多公司開始使用人工智能的算法，深度學(xué)習(xí)，這一方面貌似進(jìn)展很快。

　　我們相信，在不遠(yuǎn)的將來，絕大部分人力將被自動化設(shè)備所替代，不單單是因為很cool，更多是因為這樣更快，這樣更準(zhǔn)確，這樣更省錢。雖然不知道這樣對倉庫的工人們是個好消息還是壞消息，但是歷史的滾滾車輪應(yīng)該不會為此而停留。

　　最后希望說明的是，這些系統(tǒng)都不便宜，在美國這么高的人工下催生出來，ROI依然在3年左右。如果在中國，1/6的人工工資不一定能hold住（18年的ROI相信沒有一個CEO會投資），所以可能最后算算造價發(fā)現(xiàn)還是人便宜。任何商業(yè)決策的背后，其實(shí)還是一個投資回報的問題。