基于移動機器人的揀貨系統研究進展

來源：專知

基于移動機器人的揀貨系統(Robotic mobile fulfillment systems, RMFS)作為一種新型物至人的揀貨系統, 相比人工揀貨系統和AS/RS揀貨系統(下文統稱傳統揀貨系統)具有更高的揀貨效率、更好的系統可擴展性和柔性. 為全面了解RMFS的運行模式及其優化方向, 本文首先回顧了RMFS的工作流程及優化理論框架, 然后對RMFS的貨位指派、訂單分批、任務分配、路徑規劃以及建模方法等問題進行了文獻回顧和總結, 并指出了RMFS與傳統揀貨系統在揀貨過程方面的異同及當前研究的不足. 最后, 討論了RMFS的幾個重要研究方向, 為RMFS的理論研究和應用實踐提供參考.

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190728

訂單揀選是將商品從其存儲位置揀出以滿足客戶訂單需求的過程, 訂單揀選是典型的勞動密集型作業, 占倉庫運作總成本的60% ~ 70%[1]. 隨著客戶需求從大批量少批次向小批量個性化轉變, 客戶對訂單的配送時限和服務質量要求越來越高, 提升訂單揀選效率已成為當今學術界和工業界共同關心的難題. 基于移動機器人的揀貨系統(Robotic mobile fulfillment systems, RMFS)的訂單揀選效率是傳統揀貨系統的2 ~ 3倍[2–3], 徹底顛覆了傳統倉庫的揀貨作業模式, 為倉庫的廣泛應用和研究開辟了新途徑.

RMFS系統2003年由Kiva公司最先開發, 2012年亞馬遜收購Kiva后在其北美各大配送中心開始部署[4–5], 國內已有菜鳥、京東和快倉等公司成功應用RMFS. RMFS的核心思想是利用移動機器人將存儲商品的移動式貨架搬運到揀貨站臺, 揀貨人員揀取商品后再由機器人將貨架送回存儲區存儲. 相比傳統揀貨系統, RMFS提高了揀貨效率、準確性以及倉庫空間利用率, 縮短了倉庫部署和調試時間, 并可根據客戶需求的變化實時、動態調整倉庫布局結構, 特別適合需求波動性大、時效性強的電商企業的訂單揀選[2–3, 6].

與傳統揀貨系統類似, RMFS也面臨貨位指派、訂單分批、任務分配以及路徑規劃等方面的問題, 但在實際運作過程中, RMFS與傳統揀貨系統相比存在諸多不同, 面臨一些新的亟需解決的問題. 鑒于此, 本文對RMFS訂單揀選過程的幾個關鍵問題進行綜述研究, 并給出未來的研究方向, 為RMFS的實踐應用及學術研究提供參考.