最近,2018年4月底,在德國舉行的漢諾威工業博覽會上,今年焦點放在當工業4.0遇上物流4.0,讓倉儲物流行業的自動化發展,變得更受注目。事實上,不論Amazon、阿里巴巴、京東等業者,都已朝向無人化物流倉庫作業為目標。而且,在所有的工業製造環節裡面,不光只是生產現場,同時也都會涵蓋到供應鏈管理,其過程也就包含了物流現場的管理,這也是以往容易被忽略的環節。現在,這波從上游製造業開始的變革浪潮,也將逐漸蔓延至下游的所有產業,並讓不同產業間的邊界變得模糊。

對於自動化倉儲物流的發展,不只是傳統物流業與電商行業,在月中舉行的2018 臺灣雲端大會上,國內石化龍頭公司台塑自動化物流倉儲系統課長趙敏宏,分享了他們在物流倉儲智聯網整合應用的現況。不僅讓我們看到大數據在倉儲物流中的應用發展,同時也見識到整合各式物流倉儲自動化設備所帶來的幫助。

倉儲大數據,聚焦設備運行、庫位、庫存、物流效率與人力分析

隨著倉儲物流的自動化發展,大數據技術的作用日益顯著。趙敏宏表示,這些應用發展都將以工業物聯網(IIoT)為主體架構,在此基礎上的整合,才有辦法蒐集廣泛的數據。然後進一步運用機器學習、AI、深度學習等技術的結合,以達到工業4.0的目標境界。

在自動化物流倉儲之中,到底有多少大數據能被運用?趙敏宏表示,基本上,自動化倉儲的庫位數都是數萬個,更大規模甚至在十萬以上,而每天的搬運量,也都以是千次、萬次來計算。若從入庫、檢驗到出貨這些倉儲的流程,再加上設備運搬的數據,以及陸、海、空運,還有客戶的資料,數據量相當龐大。而且,在這些結構化的資料之外,還有更多是非結構化的資料,包括影音、影像、行車路徑等,存在非結構化的資料庫裡。

趙敏宏指出,過去受限於運算能力,系統多半只是查詢Log與輸出報表,隨著軟硬體的發展與進步,現在他們已經可以進一步運用這些資料,以產生出更有參考性的決策訊息。

以台塑在自動化倉儲物流行業的經驗為例,趙敏宏歸納出5個物流倉儲大數據的關鍵分析面向,包括:設備運行分析、庫位分析、庫存分析、物流效率分析與人力分析。希望藉由這些數據分析的結果,讓倉庫的運作更有效率,而且能夠做到預測的能力。

目前,台塑內部已經開始在主要幾個自動化倉庫導入,海外部分也會陸續推動。對於大數據分析的結果,他們也利用圖形化的圖表來呈現,方便管理人員更容易瞭解自動倉的現況,以供即時對應調整。

在實際的分析效果上,趙敏宏以去年自動倉的大數據分析結果來舉例。像是他們現在可以從每一臺運搬設備的運搬量,來評估工作量是否平均,檢視各搬運設備的使用效率;或是從當日各時段的工作量,以及累計的曲線圖,來檢視運作狀況是否正常;也能隨監看每一座自動倉庫的庫位的使用率,檢視各庫位現況。

為了比對每天每時段的工作量的負荷情形,他們也用了泡泡圖的方式,以每日為縱軸,每一小時為橫軸,來呈現分析結果。如此一來,將更容易觀察出什麼時段作業量大,什麼時段作業量小。而這樣的大數據可以如何運用呢?趙敏宏進一步解釋,像是在工作量尖峰時,就要讓自動化倉庫設備盡量去處理出貨的工作,而在離峰時,則是執行理貨的動作。過去沒有分析出這些資訊,系統就無法有參考依據。

而在庫位頻率的分析上,更讓他們注意到自身庫位冷熱區太分散的問題。這裡的分析是從每個庫格在一段時間的運搬次數,透過視覺化的顯示,以檢視庫位的冷熱點。簡單而言,當庫位冷熱點分散時,運搬距離就會比較遠,效率也就不好。

趙敏宏表示,以往自動化倉儲只是做到單純的自動化,現在有了這些分析數據之後,就要讓系統自動學習貨品分類、庫區分類、貨品出貨關連性分析,幫助自動倉儲物流做到更有效率。

舉例來說,要讓高頻率出庫的貨品,自動分配在熱點庫區,低頻率貨品放置在冷點庫區。同時,也要讓系統對貨品與庫位作關聯分析,透過學習貨品分類模型的方式,做到自動調整分類。甚至看起來不相關的兩個貨品,經過分析後,卻可以發現在某個季節容易同時出貨,這時就可以把貨品集中放到某些庫區庫位,讓儲存率提高,減少整體運搬量,以提升出貨效率。

整體而言,在物流倉儲大數據應用上,趙敏宏認為,現階段最主要帶來的好處就是,讓整體運搬的時間縮短很多,額外也能夠帶來減少設備用電,以及檢少設備磨耗的效益。

此外,在大數據分析的應用下,他們也用雷達圖來呈現倉庫運營的KPI,方便高階主管能以直覺的方式,瞭解庫位配置性、庫位使用率、設備運行效率、設備妥善率與人力作業效率。

在2018臺灣雲端大會現場,趙敏宏也透過庫位頻率分析的實例,來說明他們在物流倉儲大數據應用的經驗。他們將每個庫格在一段時間的運搬次數,以視覺化方式顯示,以檢視庫位的冷熱點,這也讓他們注意到他們的自動倉,其實存在著冷熱區太分散的問題。

走向行動化,讓流程與管理更即時

另一方面,倉儲物流本身是一個高移動性的行業,而在行動化的時代,台塑其實也慢慢跟上腳步,將行動化應用列為重點之一。隨著倉儲物流系統行動化,這改善了過去許多倉儲人員都會面對的問題,像是在現場作業完畢後,還要回到辦公室電腦才能輸入資料,造成時間上的落差等問題。

目前來看,他們的App應用有兩款,像是他們使用的「倉儲寶」App,能方便讓高階主管可以隨時利用手機查詢狀況,當設備發生異常時,警示通知也會推撥到手機上,而不像以要在查看電子郵件時才知道,但設備可能已經停擺許久。即使在假日,當手機收到異常警示,也可以快速透過電話遙控現場做緊急處理,並且也有支援手機上各式感應裝置的應用。而另一款「物流寶」App,則是在物流的環節上,讓手機也能做到全程的監控,包括從派車、到路線的查詢,以及貨品的簽收。

看起來,這些可能都不是很難的技術,不過對於自動化倉儲的作業與管理,也著實帶來不小的幫助。

從漢諾威國際倉儲與物流展看最新自動化應用

關於自動化倉儲的更多智慧應用,趙敏宏也從最近的漢諾威國際倉儲與物流展,分享了他們關注的應用焦點。

趙敏宏表示,由於這些年來,商業模式出現許多改變,而這幾年大家都在談AI、Big Data、Cloud與Device IoT,各行各業也都利用這些技術不斷調整自己的策略,他並以調整企業自身的商業護城河來形容。對此,他認為,透過展會的方式,可以作為重新審視公司SWOT分析的機會。

像是在今年的漢諾威展上,已經有許多硬體設備廠商,正在結合AI影像技術,大數據與物聯網,推升自己產品的競爭力。而以他們在自動化倉儲領域所關注的焦點,主要放在各式AI的應用、室內無人駕駛運搬車(Automated Guided Vehicles,AGV)、室內無人機、室外無人機,以及辨識貨品的影像識別系統、自動裝櫃設備、無人駕駛車等。畢竟,傳統倉庫每天都在做重複的事,像是運搬、堆高車運搬、包裝、揀貨等,而在自動化倉儲領域中,就是要讓機器能夠全自動化處理這些重複性的工作。

現場,趙敏宏也提及不少台塑在此的發展現況。舉例來說,在物流出貨的作業上,台塑目前正在研發自動裝櫃設備,讓貨品可以自動裝櫃道貨車上面,取代現有堆高機或人力運搬的作業方式。

在影像辨識技術的應用上,他們也有透過用照相設備拍照,就能計算棧板塑膠箱的貨品材積分析的應用,取代以往靠人盤點的作業。還有像是在自動倉的許多區域中,是禁止人員闖入,現在也透過影像辨識監視器,能區分出人與物品,在有人闖入時並發出警示,進而取代以往紅外線的感應方式。而在聲控與視覺應用系統方面,他們目前也有用手機搭配耳麥的方案,讓倉庫人員不用去觸控帶紙筆,用說話的方式來控制,而目前市場上也有諸多廠商是以智慧眼鏡搭配聲控的方案。

值得一提的是,關於室內無人機可以幫助盤點的應用,他們對此相當有興趣。顯然,他們相當看好這一方面所能帶來的幫助。

此外,趙敏宏也提到,還有像是AGV室內無人駕駛搬運車的發展,已經有相當多業者投入,畢竟是在相對單純、人少的室內環境,無人駕駛搬運的發展也相對較快速,且設備種類很多元,不論是棧板式、輸送皮帶式、滾輪式,或是搭配機械手臂可夾可牽引。另外像是倉庫機器人貨品物鑑識別揀取,這類自動化手臂加上機器視覺的結合應用,國內外都有許多廠商在發展,另外比較新的應用則是,對於一些無法完全機械手臂自動化的場景,就可以人員介入操作,站在另一個地方遙控,如同電影鋼鐵擂台一般的遙控操作方式。


Advertisement

更多 iThome相關內容