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初始发布:2024-09-12 最新更新:2024-09-12
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“码箱子”这事儿,也有黑科技?
大家出行或搬家的时候,一定遇到过这种问题,行李箱里怎么才能多塞下一件衣服,大货车一趟怎么多运点?而这个“恼人的小问题”放到有千万件货品运送需求的大促节点中,显得尤为棘手,货品的分拣和装箱打排成了一门大学问。
在物流链中,传统的人工进行打排或货柜装载中,除了效率低,也会不可避免地造成空间利用率低下或轻重配比不合理,产生“飞机运棉花”的问题。PC大户联想则以“5D俄罗斯方块”的思路,解题装箱打排问题。
作为一个益智类小游戏,“俄罗斯方块”玩法规则简单,要求玩家在有限的三维容器空间里有目的地放入大小不同的方块,通过不断消解同色方块,保证最优的空间利用率。
这听起来是不是与物流中的装箱打排环节有些相似?实际上,货箱排布还会更加复杂,需要再多考虑方块重量和时间两个维度。重量维度的考量相当于给“俄罗斯方块”的每个大小不同的方块设定了重量,并要求同一个容器不能都装很重或很轻的方块。而时间维度则需要提前预测有哪些方块在什么时候落入,是为第5维。
简单来讲,在对应到业务场景方面,装箱或打排时要尽可能装满或码够,少留空隙;同时考虑货品重量,做好轻重平衡。在此基础上对后续1天或多天要运的货品做出预测,提前预留好装箱和打排的空间,进一步做到箱尽其用,排尽其用。
因此,联想研究院基于深度学习中的增强学习技术,创造性应用传统的运筹优化算法,实现了从整箱配给、散件配载装箱到箱型组合码托、托盘配载装柜的多层智能模型和算法。同时,集成基于运单需求履约、在库货品状态和出库包装最优组合,实现从拣选到装运的端到端智能包装模型和算法。
联想将上述模型和算法封装为微服务方案,能够与第三方物流WMS(Warehouse Management Systems)或智能设备灵活集成、整合。
智能包装人工智能算法架构
该方案涵盖了联想多项自由知识产权技术,包括单箱散件的优化装箱模型和算法、多箱多排的优化打排模型和算法、全局优化的拣货模型和算法。并应用于端到端装载优化,涵盖从包装纸箱、托盘或栈板到货柜或集装箱的全领域场景。
我们可以将这些解决方案放置在具体场景中,解析一波。
首先,当配货员将商品装进纸箱时,会根据发运订单商品品类、数量去大致选择一个型号的箱子,化身“收纳精英”将商品们塞进去。受人工估算的局限,哪怕再有经验,仍然会遭遇箱子过小,导致商品无法全部装载进一个箱子的情景。此时,要么再发一个箱子,要么重新换选一只更大型号的箱子。无论是哪一种解决方案都是对时间或者成本的浪费。
联想的装箱打排算法可计算最佳配载组合,选型最贴合的包装箱,指引运作员完成商品包装,监控实际包装平衡系数的目标水平。联想在收到订单后,综合计算商品的长、宽、高、重量以及时间等五个因素(不同的“俄罗斯方块”), 把商品排列组合并“严丝合缝”的装进货车内。
智能包装系统架构
其次,除了选定合适型号的箱子外,合理且符合运输要求的重量组合也是需要经过精心设计的。智能化算法可通过自动3D测量与称重,获得发运订单每一个包装箱单体的数据,再通过集成了自研先进算法内核的系统进行快速演算,给出最佳的包装箱码托组合,输出操作指南指引工人完成商品包装,监测实际包装结果,确保满箱率和轻重平衡系数最优化。
最后,在成百上千的箱子需要装载进多个集装箱或货柜时,装货员很难纵观全局,把大大小小的箱子按型号排列好,再一一地装进载进去,这会耗费过多的时间和体力。然而,若不进行更加优化的安排,将会空出大量的空间,导致轻易浪费掉有限的运力。这时,联想通过智能码托信息的监测与采集,系统的智能模拟演算,能够快速给出最佳托盘装载组合及选型最经济的集装箱型号,指引工人完成商品的配载发运,确保每个集装箱都能够达到最大化装载率。
在实践过程中,系统通过各维度的包装及装载优化,提升货物密度的权衡系数,在同等发运业务量下,能够将原平均装载轻重权衡系数降低超过10个百分点。
而以上,无论是哪种场景,大促期间的爆单量都压缩了人工操作的反应和处理问题时间。这时,无须计算和试错,具有感知、学习和推理决策能力的智能装箱打排方案就成为了最好的收纳师。
现今,以大宗商品为代表的生产资料物流也正朝着智能化方向发展,无论是陆运、海运、空运等场景,都需要从轻微细节中压缩成本。而联想的智能装箱打排方案也将会在这些细分的物流领域中发挥技术领先优势。相信在不久的未来,终年忙碌的货运中转站、运输港口和航空港货运区将利用联想智能装箱打排解决方案达成无人值守、智能化管理的效果,最终达到降本增效的目的。
智能打排技术的重要性告诉我们,成功来自于细节。