完整目录链接 订单拣选技术浅析--序言及托拣 订单拣选技术浅析--箱拣 订单拣选技术浅析--件.摘果 订单拣选技术浅析--件.平库.先拣后播 订单拣选技术浅析--件.分拣站.B2B.先拣后分 订单拣选技术浅析--件.分拣站.B2C.先拣后分 订单拣选技术浅析--件.播种墙.B2C.先拣后播 订单拣选技术浅析--件.边拣边分  8.7 电商B2C.播种墙.件.批拣 这里开始讨论B2C的件拣模式，同样以流利货架做为了拣货区，辅之播种墙。由于该模式较适用小订单的模式，故不再讨论商超件拣的场景。 当然，电商还有一种单品分播的模式，该模式的拣货相当于托拣，并且较适用于分拣台逐个订单打包，这里也不讨论。 同样以拣选44件21个SKU的样本，取SKU重合度50%，平均每订单2.1品项，每品项约2.1件，约需将16个订单的21SKU进行合并成10个SKU先批拣，行走距离为249米，涉及到5条通道。批拣后在播种墙将16个订单逐个分播后打包。 8.7.1 纸单.件.先批拣后播种 8.7.1.1 先批拣后播种走多远 8.7.1.1.1 合单拣货 同前一节中讨论过的B2C用人工手推拣货小车，拣选44件10个SKU，需行走249米,耗时5分17秒。 8.7.1.1.2 播种墙 在播种墙中分拣，无需长途行走，只需要播种墙少量走动即可，不计算行走时间。 8.7.1.2 交互 8.7.1.2.1 拣货交互 同前一节中讨论过的B2C，耗时约2分45秒： 8.7.1.2.2 播种墙交互 使用播种墙进行纸单播种，有两种播法： • 播种单以订单为顺序排列，播种墙以1-16号排列，依次从货箱中将当前编号订单的货品拣取后，播入对应号码的货格中； • 或者以SKU拣选的顺序倒排，分然后分列货格号及数量，依次完成每个SKU的播种。 两种方法各有优劣，采用按货格号播，节省定位货格的时间，但需要在容器花费时间找货，甚至需要从货箱找货。以SKU拣选顺序倒排，只要拣货时以顺序放置在容器，可节省找货时间，顺序从货箱中取货即可，但需要定位货格，易发生播种错误。 所以在这里分析假定以SKU倒排，动作分解如下：   耗时约6分37秒： • 领分播种单：10秒一次（假定拣单中附有播种明细）； • 签单和交单：30秒一次； • 21个SKU计357秒，每SKU： o 看纸单找商品：5秒； o 看数量及货格：5秒； o 定位货格：2秒； o 标记：5秒。 8.7.1.3 拣货 同样使用前一节中拣货分解，每拣一个SKU以15秒计,10SKU共150秒，合2分30秒。 8.7.1.4 分拣 在播种墙用纸单，共计需要125秒，2分5秒： • 取待播箱15秒 • 还空箱5秒 • 每SKU行平均需要5秒完成取货及播入，21个需105秒。 8.7.1.5 作业效率 8.7.1.5.1 拣货效率 合计需10分32秒： • 行走：5分17秒； • 交互：2分45秒; • 拣货：2分30秒; • 增加10%的宽放时间，则单任务时长为变为702.9秒=11分42秒。 平均每小时： • 约51.2个SKU=3600秒/702.9秒*16SKU； • 约225.3件=3600秒/702.9秒*44件； • 工作8小时人均1,802.8件。 8.7.1.5.2 分拣效率 合计需8分42秒： • 行走：0秒； • 交互：6分37秒； • 分播：2分5秒； • 增加10%的宽放时间，则单任务时长为变为580.0秒=9分40秒。 平均每小时： • 约273.1件=3600秒/ 580.0秒*44件 • 工作8小时，人均2,184.8件。 8.7.1.6 考量响应时间 依然是无法即时响应。 8.7.1.7 看看差错率 纸单作业差错率取1%，差错原因见前文。 8.7.1.8 员工流失带来的损失 纸单件合单摘果件拣及播种墙的新员工入职30天后达到KPI，每个新工人要付出15天薪水作为培训成本，约为3000元 8.7.1.9 列出成本项 分成合单批拣成本和播种墙成本 8.7.1.9.1 合单批拣成本项   8.7.1.9.2 播种墙成本项   8.7.1.10 试算总支出 8.7.1.10.1 拣货总支出   8.7.1.10.2 播种墙总支出   8.7.1.10.3 先批拣后播种总支出   8.7.1.11 对比电商工作站分拣 从下表可以看出，以该B2C的场景来讲，使用工作站进行分拣的经济效益比播种墙的要差。   但是播种墙还需要另外花时间集货，但这部分未进行计算，如果以每2个分播工人配1个集货工人，则需要增加约9个工人，年度费用增加162万，费用与分拣工作站相当。 8.7.2 扫描.件.先批拣后播种 在分拣墙配备扫描工作站，建议逐件扫描SKU，不清点数量，屏幕在提示货格时采用图形化指示，以便工人快速定位，完成播入时，扫描目标货格确认，错误采用声音警告，提高准确性。 8.7.2.1 先批拣后播种走多远 8.7.2.1.1 合单拣货 参才前文B2C纸单件拣，改用电动车，拣选44件10个SKU，行走249米，耗时3分44秒。 8.7.2.1.2 播种墙 在播种墙中分拣，无需长途行走，只需要播种墙少量走动即可，不计算行走时间。 8.7.2.2 交互 8.7.2.2.1 拣货交互 参才前文B2C纸单件拣，耗时约2分45秒。 8.7.2.2.2 扫描播种墙交互 动作分解如下：   耗时约5分57秒： • 扫描货箱：5秒一次，启动任务； • 44件SKU，共352秒，每件需时8秒: o 扫SKU 2秒 o 看货格 2秒 o 定位货格 2 秒 o 扫货格 2 秒 8.7.2.3 拣货 参才前文B2C纸单件拣，每拣一个SKU以15秒计,10SKU共150秒，合2分30秒。 8.7.2.4 播种 在播种墙中用扫描枪分播，因为逐件扫描，所以拣货拣乱也不要紧，每件需时2秒，共88秒，加上取待播箱15秒，还空箱5秒，共108秒； 8.7.2.5 作业效率 8.7.2.5.1 拣货效率 合计需8分59秒： • 行走：3分44秒； • 交互：2分45秒; • 拣货：2分30秒; • 增加10%的宽放时间，则单任务时长为变为568.3秒=9分28秒。 平均每小时： • 约63.3个SKU=3600秒/568.3秒*16SKU； • 约278.7件=3600秒/568.3秒*44件； • 工作8小时人均2,229.8件。 8.7.2.5.2 分拣效率 合计需7分45秒： • 行走：0秒； • 交互：5分57秒； • 分播：1秒48秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为489.5秒=4分26秒。 平均每小时 • 约323.6件=3600秒/  489.5秒*44件； • 工作8小时，人均2,588.9件。 8.7.2.6 考量响应时间 依然是无法即时响应。 8.7.2.7 看看差错率 纸单作业拣货差错率取1%，差错原因见前文。 扫描播种墙由于每件都需要扫描复核，并使用音箱进行出错报警，差错率仅取0.5%，： • 易重复扫描，然后再去提取货品，未进行逐件扫描，导致数量出错； 8.7.2.8 员工流失带来的损失 纸单件合单摘果件拣新员工入职30天后达到KPI，每个新工人要付出15天薪水作为培训成本，约为3000元； 播种墙的新员工入职10天后达到KPI，每个新工人要付出15天薪水作为培训成本，约为1000元 8.7.2.9 列出成本项 分成合单批拣成本和播种墙成本 8.7.2.9.1 合单批拣成本项   8.7.2.9.2 播种墙成本项   8.7.2.10 试算总支出 8.7.2.10.1 拣货总支出   8.7.2.10.2 播种墙总支出   8.7.2.10.3 先批拣后播种总支出 8.7.2.11 对比工作站分拣 从下表可以看出，以该B2C的场景来讲，扫描枪首选。 8.7.3 手持.件.先批拣后播种 采用RF手持，在流利式货架区采用电动车拣货，辅之播种墙完成分播。 在作业过程中，假定工人一直是单手拣货，不放下手持，只是在行驶过程中放下手持和停车即拿起手持。 也是假定每件扫描SKU及播种目标货格，相对于采用电脑+无线扫描枪的模式，手持屏幕小，但优势是扫描完就可以看到分播货格指示，且播种程序也需要图示化指示才方便，纯文字的在这个项目上存在辨识困难。 8.7.3.1 先批拣后播种走多远 8.7.3.1.1 拣货 使用RF手持件拣，采用电动车，拣选44件10个SKU，行走249米，耗时3分44秒。 8.7.3.1.2 播种 同样不存在行走 8.7.3.2 交互 8.7.3.2.1 拣货交互 参考前文B2C用RF手持件拣，交互耗时约2分14秒。 8.7.3.2.2 播种交互 采用RF的播种与采用扫描动作基本一致，耗时约5分57秒： 8.7.3.3 拣货 参考前文B2C用RF手持件拣，每拣SKU以15秒计,10SKU共150秒，合2分30秒。 8.7.3.4 播种 同用扫描枪动作播种分解，需1分48秒。 8.7.3.5 作业效率 8.7.3.5.1 拣货效率 合计需8分28秒： • 行走：3分44秒； • 交互：2分14秒; • 拣货：2分30秒; • 电动车只需增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为535.7秒=8分55秒。 平均每小时： • 约 67.2个SKU=3600秒/535.7秒*16SKU； • 约295.7件=3600秒/535.7秒*44件； • 工作8小时人均2,365.7件。 8.7.3.5.2 播种效率 合计需7分45秒： • 行走：0秒； • 交互：5分57秒； • 分播：1秒48秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为489.5秒=4分26秒。 平均每小时 • 约323.6件=3600秒/  489.5秒*44件 • 工作8小时，人均2,588.9件。 8.7.3.6 考量响应时间 即时响应。 8.7.3.7 看看差错率 手持作业差错率取0.5%，差错原因见前文。 8.7.3.8 员工流失带来的损失 手持作业新员工入职30天后达到KPI，每个新工人要付出15天薪水作为培训成本，约为3000元。 8.7.3.9 列出成本项 分成拣货成本和分拣成本 8.7.3.9.1 拣货成本项   8.7.3.9.2 分拣成本项 8.7.3.10 试算总支出 8.7.3.10.1 拣货总支出 8.7.3.10.2 分拣总支出   8.7.3.10.3 先批拣后播种总支出   8.7.3.11 与纸单及扫描枪的对比 同样，条码带来了革命，从下表可以看出，它不仅提升生产效率，还大幅降低差错成本。   8.7.4 灯光.件.先批拣后播种 当播种墙的引入，灯光先批拣后播种成为一种很好选择，它在拣货时解放了双手、双眼，在分播时可以直接在货架上亮灯指示货格，视觉指引，有效避免播错。 如果分播时，扫描SKU后，动态计算出货格位置，顺序点亮灯，可以实现无脑播。 如果拣货时未将SKU乱放，也可以实现非常流畅的播种，取货速度也可以大幅提高，但这种精益化的流程是一种梦想，以电商员工流动性如此之大，基本没有可能实现。 所以还是建议逐件扫描，比较合理可行，在灯光播种墙配置无线扫描工作站，方便工作。 8.7.4.1 先拣后播走多远 8.7.4.1.1 拣货 灯光拣货pick-to-light，采用电动车，拣选44件10个SKU，需行走249米， 耗时3分44秒。 8.7.4.1.2 灯光播种 无需长距行走 8.7.4.2 交互 8.7.4.2.1 拣货交互 耗时约2分45秒： • 交互准备：35秒一次； o 打货签15秒 o 领货签15抄 o 查看集货位5秒 • 7条通道，70秒，每通道 o 扫货签5秒 o 看任务5秒 • 10个SKU，每SKU6秒，共耗时60秒： o 看SKU1秒 o 看数量1秒 o 拍灯3秒 o 找下个灯1秒 8.7.4.2.2 播种交互 灯光播种动作分解如下：   配置扫描工作站，以便工人通过扫描激活播种任务， 耗时约3分1秒： • 扫箱码5秒 • 44件SKU，每件4秒，共176秒，每行： o 扫SKU2秒 o 看指示1秒 o 拍灯1秒 8.7.4.3 拣货 从流利架上拣货，每拣SKU以15秒计,16SKU共240秒，合4分钟。 8.7.4.4 播种 每件2秒，计88秒，加上取待播箱20秒，还空箱5，需1分48秒。 8.7.4.5 作业效率 8.7.4.5.1 拣货效率 合计需12分10秒： • 行走：4分44秒； • 交互：3分26秒; • 拣货：4分; • 电动车只需增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为769秒=12分49秒。 平均每小时： • 约79.2个SKU=3600秒/769秒*16SKU； • 约217.9件=3600秒/769秒*44件； • 工作8小时人均1743件。 8.7.4.5.2 播种效率 合计需4分49秒： • 行走：0秒； • 交互：3分1秒； • 分播：1分48秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为304.2秒=5分4秒。 平均每小时： • 约520.7件=3600秒/304.2秒*44件 • 工作8小时，人均4,165.5件。 8.7.4.6 考量响应时间 即时响应。 8.7.4.7 看看差错率 灯光作业差错率取0.1%，差错原因见前文。 8.7.4.8 员工流失带来的损失 灯光作业新员工入职5天后达到KPI，每个新工人要付出2.5天薪水作为培训成本，约为500元。 8.7.4.9 列出成本项 分成拣货成本和播种成本 8.7.4.9.1 拣货成本项   8.7.4.9.2 播种成本项   8.7.4.10 试算总支出 8.7.4.10.1 拣货总支出   8.7.4.10.2 播种总支出   8.7.4.10.3 先拣后播总支出   8.7.4.11 与纸单及手持的对比 随着灯光技术的引入，从下表可以看出，它带来生产效率的提升，以及差错成本的降低。   8.7.5 语音.件.先批拣后播种 语音与播种墙的结合是一个非常不错的选择。 8.7.5.1 先批拣后播种走多远 8.7.5.1.1 拣货 语音件拣，采用电动车，拣选44件10个SKU，行走249米，耗时2分44秒： • 起停距离：在静止与5KM时速之间起停一次约6秒，起停距离约2米，拣选10个库位，行进32米，耗时60秒； • 掉头：不计； • 转弯：不计。 • 均速移动：小车以平均5KM均速移动229米，大约旅行时间耗时2分44秒。 8.7.5.1.2 分拣 同样在播种墙采用语音分拣也无需长距离行走。 8.7.5.2 交互 8.7.5.2.1 拣货交互 语音所有交互都在行走和拣货中完成，无需停顿，但从前面的动作分解可以看到数据采集跟踪到了动作级，何时到达通道，何时到达库位，何时完成拣货都可以在过程中自动记录到。 8.7.5.2.2 分拣交互 语音动作分解如下   耗时约47秒： • 读取容器号：5秒启动分拣任务 • 每SKU需时2秒，21条需时42秒 8.7.5.3 拣货 从流利架上拣货，参前一节数据每SKU以15秒计,10SKU共150秒，合2分30秒。 8.7.5.4 分拣 将货品从货箱分拣货品，需要完成以下动作: 共计需要2分47秒： • 每订单需要20秒准备； o 取待播箱：15秒 o 还空箱：5秒 • 每SKU行平均需要7秒完成分拣，21个需147秒。 8.7.5.5 作业效率 8.7.5.5.1 拣货效率 合计需6分14秒： • 行走：3分44秒； • 交互：在行走及拣货中完成; • 拣货：2分30; • 电动车只需增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为394.6秒=6分34秒。 平均每小时： • 约91.2个SKU=3600秒/ 394.6秒*16SKU； • 约401.4件=3600秒/ 394.6秒*44件； • 工作8小时人均3,211.3件。 8.7.5.5.2 分拣效率 合计需3分34秒： • 行走：0秒； • 交互：47秒； • 分播：2分47秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为225.3秒=3分45秒。 平均每小时： • 约703.2件=3600秒/ 225.3秒*44件 • 工作8小时，人均5,625.4件。 8.7.5.6 考量响应时间 可实时响应。 8.7.5.7 看看差错率 语音作业拣货差错率取0.01%，差错原因见前文。 分拣差错率也取0.01%，语音进行库位语音校验，数量的语音确认（采用类似超市及银行营业员的唱收唱付的流程，可以使用手脑协调，杜绝数量的错误的可能），并且在作业过程，无需转换视角，减少差错的发生： • 由于未进行SKU的强校验，仅以提示和人眼识别，如箱中SKU太过相近，会导致出错，如果辅之以指环扫描，该差错也可消除。 8.7.5.8 员工流失带来的损失 语音拣选及分播的新员工入职5天后达到KPI，每个新工人要付出2.5天薪水作为培训成本，约为500元 8.7.5.9 列出成本项 分成拣货成本和分拣成本 8.7.5.9.1 拣货成本项   8.7.5.9.2 分拣成本项   8.7.5.10 试算总支出 8.7.5.10.1 拣货总支出   8.7.5.10.2 分拣总支出   8.7.5.10.3 先批拣后播种总支出   8.7.5.11 与纸单和扫描及手持和灯光的对比 当业务流程优化到了极致后，每引入一种新技术的技术，都会让仓库管理水平上升一个台阶，特别是语音，已经是人到货目前较好的选择之一。   8.7.6 机器人.件.先批拣后播种 引入类KIVA机器人完成批拣后： • 一是与播种墙配合完成播种，可与纸单、扫描枪、手持、灯光、语音等技术组合； • 二是采用地面分播机器人，由人工或多轴机协械手投货，由翻板机器人投到分播口。 这里先讨论其中一种模式，后面将会采用前面讨论的各种技术进行组合对比。   第一段由KIVA机器人将POD从拣货区将送到分拣投站，这里参考前文讨论过的模式，1个拣货工人需配备7台机器人供料； 第二段由人工将货品人POD中拣出，投料站配置无线扫描及电脑屏幕， 后面将会以其动作进行分解，看看需要多少台机器人； 第三段由分播机器人将货品播入货格，后面将会讨论需要多少台机器人完成该任务； 第四段由人工在底层完成集货，由于前文都没有计算这部分，这里同样不计算。 由上面可以看出，需要人的在第二段。 8.7.6.1 机器人的旅行 8.7.6.1.1 类KIVA拣货行程 电商场景中拣选44件10个SKU，需要KIVA在一个合单场景完成10次来回，假定拣货区为正方形的50米见方，则最近货架10米行程，最远150米行程，平均取80米行程。 • 取货80米 • 还货40米，假定下一个货位间距为40米 • 共120米，以1.5米每秒行进，需时80秒完成一次SKU的取货 8.7.6.1.2 播种机器人旅行 参考在本章开头的两层分播机器人库区设定，库区23.5米见方，最近分播位的需行驶5米，最远对角需要绕场一周行驶94米，如果投料台在四边都设置，则最远分播在中心位置，需行驶47米，则取平均值，每次分播机器人平均需要行驶26米=（47米+5米）/2，以1.5米/秒平均时速，需要耗时17.3秒，加上两次启停，每次5秒及播种入格5秒，则每个投货循环需时约32秒。 8.7.6.2 交互 使用机器人接力人工投料，只需要考量投料台的工人交互即可。 每SKU13秒，21SKU共273秒： • 看SKU：3秒 • 看数量：2秒 • 看货格：2秒 • 定位货格：2秒 • 扫SKU: 2秒 • 投货确认：2秒 8.7.6.3 拣货 同样只需要考量从POD拣货及投料到机器这个流程。 每SKU6秒，21条SKU分拣行共126秒： • 取货：5秒； • 投料：1秒。 8.7.6.4 作业效率 只需要考量工人投料效率. 合计需6分39秒： • 行走：0秒； • 交互：273秒； • 分播：126秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为420秒=7分。 平均每小时： • 约377.1件=3600秒/ 420秒*44件 • 工作8小时，人均3,017.1件。 拣选10个SKU，平均每SKU需时42秒，需要2.1台KIVA机器人取货供应。 分播21个SKU，平均每SKU需时20秒，需要1.5台播种机器人配合播种。 8.7.6.5 考量响应时间 可实时响应。 8.7.6.6 看看差错率 采用扫描在POD拣货，同前面讨论过的差错率取0.5%。 8.7.6.7 员工流失带来的损失 配合机器人工作的新员工入职30天后达到KPI，每个新工人要付出15天薪水作为培训成本，约为3000元。 8.7.6.8 列出成本项 分成拣货成本和分拣成本 8.7.6.8.1 拣货成本项   8.7.6.8.2 分拣成本项   8.7.6.9 试算总支出 8.7.6.9.1 拣货总支出   8.7.6.9.2 分拣总支出   8.7.6.9.3 先批拣后播种总支出   8.7.6.10 与纸单和扫描及手持的对比 从下表的对比来看，机器人单价要进一步下降，才有成本效益，但相对于全灯光使用，投资较小一些，可以尝试一下。   8.7.7 ASRS.件.先批拣后播种 全面采用自动化设备，目前还是不能适用所有场景，不在这里讨论，依然还是人工件拣后投分拣线模式。   第一段由穿梭车从箱式立库中拣货，送到输送线上； 第二段由输送线将货箱送到投货工作台； 第三段由人工从货箱中将SKU,逐个扫描，并投线； 第四段由分拣线完成播种作业； 第五段由工人将拣完的货箱推回输送线，触发下一箱输送就位； 第六段由输送线将货箱输送到下一个位置，可能是补货工作站，也可能是直接回立库； 第七段由穿梭车将货箱重新上架。 8.7.7.1 输送线自动搬运 8.7.7.1.1 穿梭车 使用D家Multishuttle2的，加上空车调度时间，每箱约需要32秒。电商场景中拣选44件10个SKU，完成10箱货取货出库及回货10箱需时320秒。 8.7.7.1.2 输送线 参考前文在箱拣讨论过的数据，90米总长输送线，以2.5米高速运行，约每小时通过8200箱，这将成为立库的瓶颈，可支撑最多72台穿梭车供货。 完成10箱货的输送，只需要4.4秒。 8.7.7.1.3 交叉带分拣线 以2.5米高速运行，每件间距0.6米，每小时约分拣8200件，44件需时19.4秒。 8.7.7.2 交互 和机器人相同，只需要考量投料台的工人交互即可，每件2秒，44件共88秒： 8.7.7.3 拣货 同样只需要考量从货箱拣货及投料到机器这个流程，共202秒； 每SKU7秒，10个SKU分拣行共70秒： • 等待货箱就位：5秒； • 推回货箱：2秒。 每件3秒，44个SKU分拣行共132秒： • 取货：5秒； • 投料：1秒。 8.7.7.4 作业效率 只需要考量工人投料效率. 合计需4分50秒： • 行走：0秒； • 交互：88秒； • 分播：202秒； • 增加5%的宽放时间，则单任务时长为变为305.3秒=5分5秒。 平均每小时： • 约518.9件=3600秒/ 305.3秒*44件 • 工作8小时，人均4,151.2件。 • 最多允许16个工人同时工作，每件需时6.9秒。 。 8.7.7.5 考量响应时间 可实时响应。 8.7.7.6 看看差错率 采用扫描在货箱中拣货，同前面讨论过的差错率取0.5%。 8.7.7.7 员工流失带来的损失 配合自动化的新员工入职5天后达到KPI，每个新工人要付出2.5天薪水作为培训成本，约为500元。 8.7.7.8 列出成本项 分成拣货成本和分拣成本 8.7.7.8.1 拣货成本项   8.7.7.8.2 分拣成本项   8.7.7.9 试算总支出 8.7.7.9.1 拣货总支出   8.7.7.9.2 分拣总支出   8.7.7.9.3 先批拣后播种总支出   8.7.7.10 与纸单和扫描及手持的对比 至此，除了旋转货架未加入之外，其它都试着比了一回，语音取得最佳，机器人和ASRS都是建立在具有日均10万订单的情况来计算，如果日均只有1万单，那么每件的成本将上升接近1元。   8.7.8 拣货技术与播种的组合 由于拣货与播种可以分开，因此可以考量进行组合   最佳组合为机器人拣货后由语音播种墙，但如果业务量不大，还是选纯语音或者语音拣货+灯光播种墙为合理的选择。