原创 | 百万级订单如何“拆零拣选”？

怎么样？是不是有一种不想买回身退单的念头？

要知道，在你下单的同时，仓库又接到了成千上万的不同用户的不同采购商品的订单，如何将这些不同的订单的商品找出来并单独打包？真的是个可怕的工作量！

先来看一组数据：

2019年快递包裹数达到630亿个，数年内达到1000亿个应该不成问题！你们有没有想想仓库人员的感受！

有的大型物流中心多达数十万平方米，SKU多达几十万个，日订单处理能力多达100万单以上！你们有没有想想仓库人员的感受！

京东618期间，一个拣货员一天要走60000步，约数十公里！你们有没有想想仓库人员的感受！

而为了给大家从仓库里找到大家采购的物品，仓库人员必须要解决一件事：拆零拣选。

在详细谈拆零拣选之前，首先从流程上，我们来理顺一下整箱拣选和拆零拣选的区别：

整箱拣选：

拆零拣选

从物料物理包装上来看：

整箱拣选：

拆零拣选：

我们在整箱拣选一文中已经提到过，仓储中的拆零作业中，最耗费时间的是拣选员的行走过程。

造成行走时间长最直接的原因是各类物品之间距离较远并且分散，因此如果能将各类物品尽可能的存储在小范围内，则可以有效的降低拣选员的行走时间，提高拣选效率。

如下图所示：同样多品类的物料如果按照托盘存放和按照料箱存放后，拣选员接收由这些物料组合的拣选订单，很明显，料箱库能极大的减少拣选员的行走距离，压缩了拣选面，增加了拣选密度。

由于拆零拣选是将整箱内的单件取出来，因此整箱为单位的存储也能满足多个订单的存储量，无需频繁补货。因此拆零拣选的货物通常是来自存放在隔板货架中的料箱中。

与整箱拣选类似，为了提高拣选效率，工程师们绞尽脑汁想出各种办法来打响这场战役。

为赢得战争，我们主要从战���和战术两个方面对拣选过程进行优化，其中战略主要从宏观的角度来考虑，可以应用到各种具体战术中。

1：对订单属性和物料属性和不同的业务特点进行分类、分区、分别对待

一个仓储物流中心在初始建立前，往往都要对其预期的业务数据进行EIQ分析，目的就是为了将各种物料和相关设施进行分类和有区分的资源调配和管理，使各种资源能（包括人力和设施）达到最佳利用率。对于拣选也是同样的原理。

对于周转率不同的物料往往要区别对待才能使综合拣选效率最高。比如将周转率高的物料集中存放到一起，周转率普通的放到一起，周转率极低的放到一起。

如，在人工拣选作业中，将快消品集中放在由流利式货架组成的周转率高的存储区，这样拣选员就可以只停留在流利式货架的取货一侧作业就可以，减少行走的范围。

又如，在搬运机器人组成的货到人自动化拣选系统中，周转率高的货物要被放置到靠近拣选位的储位上，即所谓的物料的智能热度分析和处理。这样对于搬运机器人来讲，可以减少整体的物料搬运距离，提高物料到拣选站台位的供货速度。

对于包装形式不同的也需要区别对待，比如大件和小件不能混放，规则物品和不规则物品不要混放。小件和规则的物料可以通过一定自动化的系统进行存储和拣选，从而提高效率和减少人工作业。

总之，对于不同的订单属性，要分门别类的应对，以达到合理的资源利用和最高的综合拣选效率

2：波次拣选

通常情况下，订单是随着时间一个个到达仓库的。而拣选员在拣选的第一个订单过程时，要从周转箱A拣取1件物料到拣选箱B。而如果下个订单也要从周转箱A拣选，则拣选员还要找到周转箱A后再拣选。而类似于此类情况，如果订单很多，同时订单的物料同类品项较多，则可以将多个订单合并，将需要的物料合并从周转箱拣取总数后再分配给各个订单。

再比如，如果物料被分布到不同的楼层或者区域内，每次拣选员跨区域或者跨楼层会给拣选工作带来不便，因此采取波次拣选，将本次多个订单合并后，集中取出所有的某楼层的物料后再分配给各订单，也能有效提高拣选效率

采取这样的拣选策略，可以大幅度的提高拣选的作业效率，减少无用的作业时间。当然前提是满足工艺要求，比如允许拣选的一定的lead time，订��之间的关联性较强等等。

波次的选取原则要根据具体的工艺和现实条件来选取，不能一概而论，有的按照发货地区，有的按照最终的包装形式，有的按照线路，有的按照订单物料关联性等等，不过波次拣选的最终目标是为了简化拣选流程，除去无用过程，以提高整体拣选效率。

波次拣选的战略既可以被应用在人工拣选方式中，

也可以被应用在“货到人”自动化拣选过程中。

3：串行&并行

串行拣选是在仓储系统中最常见的一种拣选方式。一个拣选订单从统一的上游发起后，对应的订单箱被输送设备依次搬运到各个拣选区域处，拣选员根据本订单箱在本拣选区需要拣选的物品的数量拣选到该订单箱后，继续向前运行到下个拣选区继续拣选，直至到所有拣选区域的末端完成。

可以简单理解为，一个订单箱按照输送次序一次遍历各个区域“旅行采集物料”后，才算完成本订单的拣选。

串行拣选的思路很简单，因此拣选可靠性非常高。同时我们也可以得知：

如果每个区域的订单拣选时间为Tn，则一个订单的拣选���成时间为：

T=T1+T2+T3+……+Tn

一个订单的拣选开启后，每个订单箱一个时刻只能在一个拣选区作业，当前不服务的拣选区存在等待时间，到底整体拣选效率低下。因此串行拣选时应想法使所有的拣选区都能忙碌起来，从而提高拣选效率。将刚性的串行拣选变成柔性的可调的串行拣选是未来的一个发展方向，以后有机会，我们单独再讲，这里先埋个坑。

并行拣选是另外一种应用在对付大量拣选订单的对策。串行拣选既然存在某些拣选区的等待时间，则可以先将一个订单拆分几部分，不同的部分在不同的拣选区各自拣选，拣选完毕后，再统一合单，这算最后完成本订单的拣选。

可以简单理解为一个订单，在统一时刻的不同地点，有若干个订单拆分后的子订单箱在不同的区域同时被拣选，由于各个子订单在同时动作，所以能很快完成。完成后在合并到同一的最终发货箱内。

一个订单被拆分成n个子订单后，每个子订单的拣选时间为Tn，则该订单的最终拣选时间为：

T=Max（T1,T2,T3,……Tn）

也是说一个订单的拣选时间是由最长的拣选子订单决定的。

并行拣选后由于最后的子订单要合并到一起，而由于拣选时同时几个订单在进行，那也就意味着同时对应的N个子订单在进行，这样最后多个子订单会在本区混合在一起，因此在拣选的最后需要对各个子订单进行合箱操作，而合箱操作前要有分拣的过程，分拣之前要有一定的缓存储位。因此并行拣选对订单的时间管理的要求很高，同��也由于缓存和合箱的需求需要增加一定的投入。

在实际应用中，串行和并行往往是根据具体工艺情况结合使用的，也有自动化拣选和人工拣选结合串行或者并行的方式完成最终的拣选的。

不过，配置的最终的目标是使真个拣选订单的效率最高。

结合战略的作战思想，工程师运用各种技巧和手段来达成高效、低成本拣选的目标。

1，RF拣选

2，语音拣选

3，电子标签

以上的这些方法在绝大多数的拆零拣选过程中都会用到，而且更多是互相结合的方式以促进更高效、更准确的拣选作业。以上各种方式通过与一定的电子设施的交互，都构成了一个无纸化环境，有利于实现整个供应链内信息的实时传输。此类设备不仅可提高作业效率、准确率与生产率，而且还能提高供应链可视度与可追踪性。

具体的过程描述可以参考之前的文章：整箱自动化拣选

上文提及的多种基础战术中，拣选员在拣选过程中，虽然有电子设备的辅助，但是仍旧要根据获取的信息在货架处寻找目标货物，在寻找过程中，有一定的行走时间也同时被消耗掉。而如果要被拣选的物料直接递送给拣选面前，则效率势必会更加高。

拣选人员只停留在原地无需移动，待拣选的周转箱和订单箱源源不断的被移动到拣选员的身边，拣选员根据系统提示，按照订单中要求的数量将单件取出，放置到订单箱内。

效率

拣选人员由于只停留在原地，因此绝大部分的时间都在“拣”动作上，我们按照拣选过程中一取一放的动作来估算，大概拣选一次需要5s，那一个小时一个拣选员可以拣选720次（订单行）。

因此要使拣选员能高效拣选，我们粗略的认为需要每小时提供给拣选员的周转箱720个。由于订单之间是千差万别的，因此这720个箱子是根据要求每次要拣选的不同物料顺序而及时递送给拣选员面前的。显然人工出库和搬运是不可能，而采用miniload立体库的单巷道吞吐效率在40~100箱/小时，及时多个巷道并发出库，出库效率上也是勉强的。

此时，就需要更高效的出库方式和料箱搬运方式来完成720次/小时递送给拣选员的面前，一个大订单量的配送中心，几十个拣选员同时工作的效率自然更加高了。那如何应对呢？

A：出库

出库的任务主要要高速的完成即将要被用来拣选的周转箱，总的平均效率要至少能给1个拣选站台5秒中从库里提供一个正确的周转箱。在这么高的出库效率情况下，采用多层穿梭车的自动化存储系统是不得不替身而出了。对于单巷道的多穿系统，出库的效率能最高n能达到2000件/小时。

事实上，有很多拆零拣选的场合不需要这么高的拣选效率，为投资或者因素的考虑，也可以采用其他的存储方式，比如miniload自动化立体库等。

具体介绍可参考之前的文章：料箱类自动化立体库

B：搬运

出库后的物料要移动到拣选员的面前，一个拣选员附近一进一出，至少每5秒中要进出两个周转箱。这样大吞吐量的料箱搬运非连续输送机系统不可胜任，自然，连续输送机是最佳的高效料箱搬运的选择。选取多条、多层并行的输送机可以达到非常高的吞吐效率。

C：拣选台

在拣选台处，拣选员每5s完成一个订单箱，这5s过后，系统要将下一个待拣的周转箱呈给拣选员面前，也就是5s必须要完成前一个周转箱离开和下一个周转箱进入的过程，效率要求也非常高。

常用的方式有：

1）输送机直接当拣选台，当前在拣选料箱和下一个即将要被拣选的料箱在同一条输送机上，上一个料箱拣选后向前移出拣选台的同时，后边的下个料箱随��输送机一起带入，无移栽和其他等待时间，吞吐效率非常高。

2）专用换箱机构

有些货到人为了符合人体工程学并且使拣选台能占地面积小巧，通常采用特殊设计的料箱置换机构。此类料箱置换机构可以同时在移出上个拣选料箱的同时又带入了下个要拣选料箱到拣选平面上，动作十分快速干脆。

3）交替缓存

最简单的拣选站台可以采用移栽的方式将要拣选的料箱从主线上移栽到拣选支路上，这种方式在两个料箱进出切换时，一方面进、出不能同时进行，另外一方面移栽机构的切换动作也要消耗时间，因此很那满足高吞吐的要求。此种情况下可以采用双个拣选站台互为缓存来达到高速吞吐的目的。

人体工程学

要完成每天的所有拣选工作，一个要拼“速度快”，另外一个要拼“时间长”。“货到人”拣选方式中，由于拣选员的90%的工作都是从一个箱子抓到另外一个箱子这样的重复性劳动，因此如果在这一重复的过程中，如果存在对身体不舒适的影响，拣选员在工作时间久了，会引发疲劳减低拣选效率甚至引起身理疾病。因此对货到人拣选的工作台处的人体工程学显得格外重要。

对拣选动作的研究表明，要想改善拣选的重复工作的劳作强度，主要从如下两个方面入手：

1） 拣选面始终处于肩部与臀部之间，理想情况下始终位于臀部水平面

2） 从倾斜的拣选面拣选，以减少手臂和躯干的用力

1：1 or 1：N

很显然拣选站台中的料箱作业位有两大类，一个是来自库内的源周转箱S，一个是订单周转箱O。S和O的比例究竟该如何设置才合理，是与拣选订单的结构有关系的。如果业务主要是针对C端客户的，则意味着每个订单的关联性很低，也就是每个订单中牵扯到的库内周转箱的共性很低，也即各订单对应的各类周转箱在库内很分散，则S：O选择1：1较好，此种情况下拣选人员直选在原地重复从A到B的拣放动作即可，效率非常高。

1：1的模式下，每个拣选箱就是一个订单，每次切换的库内周转箱需要按照拣选顺序排列好出库并陆续呈递给拣选员面前。

而如果拣选任务主要是针对批发类的比如B端的客户，则通常每个订单的品类少，但是数量多，则S：O选择1：N比较合理，如果继续采用1：1的方式，则会给出库各环节设施带来不必要的搬运任务和压力，整体效率低下。

而在现代商业社会中，往往拣选订单的特性会发生变化，因此需要O和S的比例能动态可调，此时在拣选站台引进临时缓存可以使比例更加灵活。

比如当前的订单特性有一些关联性，则系统和合并订单组成波次进行拣选，临时缓存中可以存储多个订单箱，进行批量播种拣选；如果当前订单又恢复到典型的C端客户无关联性特点，则临时缓存可以调整为存储常用的周转率高的待拣周转箱，从缓存中摘取物料拣选到单个的拣选箱内。

订单排序

在货到人拣选系统中，从出库到拣选再到回库，整个物流过程中，周装箱的出库和入库效率是整个环节的瓶颈，因此货到人拣选系统中，周转箱的频繁出入库是对设备的性能要求是最严格的。因此为了保证出入库的效率而不至于影响整体的拣选效率，一方面可以从提升出入库设备的性能入手，另外一方面也可以通过其他优化的方式来降低周转箱出入库的频率要求，比如合理的订单排序就是一种方式。

对于单个拣选台来讲，如下图所示，当前订单从周转箱A捡取物料后放到订单箱1后完成订单，周装箱A此时返回仓库；而如果系统分配的下一个要拣选的订单2中正好也要从周转箱中A周转，则周转箱A可以在完成订单1后继续留在拣选处供订单2拣选，这样通过合理的订单排序，充分利用当前停留在拣选处的周转箱，减少周转箱的频繁出入库。

此处提及的订单1和订单2也可以认为是订单波次1和订单波次2.

对于多个站台来讲，同样的，上游的周转箱如果能被下游的拣选站台也利用起来拣选订单，这样同样可以减少物料周转箱的回库频率，减轻周装箱库的压力，变相提高整个拣选区的效率。因此对于整个拣选区域的订单排序优化也能有效的降低周转箱高频进出对于设备造成的压力。

种类

“货到人”拆零拣选系统由于能极大的提升拣选效率，又能降低拣选人员的劳动强度，因此在现实中有很广泛的应用。各种“货到人”的方案层出不穷，很多都体现在物料的存储和出入库的方式上。

类Kiva机器人

多个移动货架搬运机器人根据订单情况，将要拣选的物料所在的货架，搬运到拣选员面前进行拣选，类Kiva搬运机器人通过强大的调度系统和后台库存、订单管理软件，可以动态的优化物料存储位置和根据当前拣选订单进行排序出库。

由于每次拆零拣选都是按件来捡取的，因此上班的每个移动货架中往往不会只放一个品类的商品，而是多个关联度较高的商品，比如牙刷和牙膏可以放到同一个货架中，每次订单拣选的时候大概率会在同一个货架内拣选完成两个品类。而在某些应用场景下，物料与物料之间的关联度很低，则每次搬运的货架中大部分是无效的物料。

本着“干一行爱一行”的态度，在原始Kiva机器人的基础上，加装一定的存取机构则可以使kiva机器人不用每次都搬运一个大货架到处跑，而是需要什么，就从货架上取下来什么然后送到拣选员面前。

前边已经讲到过，“货到人”拣选中，周转箱的频繁进出是对存储和搬运设备的极大挑战，而每次只搬运一个周转箱显然会把机器人累的吐血，因此搬运机器人每次携带多个料箱去拣选员工位显然更加高效，避免了用掉一个料箱就得返库再换下个料箱的情况。

由于搬运机器人本身结构的问题，机器本身不能做的太高以免引起带载移动时的不稳定，因此此类搬运机器人在空间高度上无法充分利用。因此有公司采用阁楼的方式将搬运机器人可以在更高的空间内运行以使空间能够更加充分的利用起来。

多穿系统：

前边说明中已经讲述过，物料周转箱被存放到货架中，在每层货架中都有快速移动的穿梭车对物料进行出入库，各层的交接由快速提升机完成，从多穿立体库中出来的周转箱由输送机提供给拣选员。

由于多穿系统只能在本巷道内移动，为了增加灵活性，又逐渐产生四向穿梭车。

为了进一步提升柔性，穿梭车可以直接爬货架，省掉了提升机的部分

同时穿梭车也可以直接将物料周转箱递送到拣选员面前。

能自己爬上爬下的多穿车虽然玩的high，但是仍旧离不开本货架巷道内，为了使系统更加柔性，需要水陆两栖的物种来出现，比如

两栖的多穿车既能在各个巷道内自由的存储周转箱，又可以代替输送机直接将待拣选物料搬运到拣选面前，不得不说这是最强的柔性货到人拣选系统。

密集类

“货到人”拣选系统中，另外一个方向是周转箱的密集化存储，最典型的是如下的autostore方案

或者这种

又或��

又或者往水平方向密集的

“货到人”拣选系统在工业中的应用已经有将近20年的历史了，既然货物已经送到了拣选员的面前，那为何这么多年里，没有把技术更进一步，将拣选员换成机器人呢？其中的原因很多，最主要的原因是机械手抓取技术不成熟。

在实际拣选中，我们会遇到各种形状、各种材质不同的物品，抓取这些物品对于人来说非常简单，而对于机械手来说缺并非易事。

难度主要集中在两方面：一方面是多重规格的物品上下叠摞且分布不固定，机器人很难识别各个物品的位置，另外一方面由于材质和表面的不同，很难有通用的夹具能达到像人手一样的性��。

而随着科学技术的进步，现在这两方面在近年来有了长足的进步，在很多应用领域中已经可以使用机械手代替人来拣选物品了，这要得益于以下两方面的技术进步：

一方面得益于人工智能在视觉领域的长足进步，通过视觉模块和强大的视觉算法的加持，机械手可以获取每个物料的坐标位置了

另外一方面得益于灵巧手的各种尝试和设计，可以使夹具具有一定的通用性了

这样，从物料的存储、搬运、到拣选可以全环节做到无人化有了可能，使拆零拣选有了更加宽阔的想象空间。

在仓储物流运营中心中，拆零拣选的需求越来越大是不争的事实，而应对越来越海量的订单拣选和各种不同业务类型的订单拣选是目前各界要做的工作。本文中提到的不论战略层面的拣选策略还是战术层面的各种应用到拣选中的设备和技术，都是要针对具体的业务情况来具体选择的，不能一概而论。不能说“货到人”一定比“人到货”要优，而是要综合多方面的因素来综合考量，或者需要将二者结合起来才能达到更好的效果和更合理的投资。

而随着现代商业的发展和人工智能技术的迅猛发展，势必会出现更加柔性、适应更多场景的、更智能、更高效的拆零拣选方式和方法。