物流配送中心通常涉及多種揀選模式和多種揀選技術，它們共同組成一整套揀選系統，其背后，則是揀選策略必不可少的支撐。揀選策略直接關系到整個揀選系統是否能發揮最高效能。本文梳理了揀選技術的發展以及先進揀選技術的構成，并重點以國內某知名電商物流配送中心為例，介紹了揀選策略、揀選技術及揀選方式的選擇邏輯。

　　提到訂單履約中的訂單揀選技術，大家通常會想到RF揀選、語音揀選、電子標簽揀選、各種自動存取設備以及各種貨到人揀選站臺等等，這些是揀選的外在表現形式。對于一個物流配送中心來說，通常會同時存在多種揀選模式和多種揀選技術，所有這些揀選技術和揀選模式加起來組成了一整套揀選系統。在這些揀選外在表現形式下，其背后一定有一套不可缺少的揀選策略支撐著整個揀選系統實現揀選作業，揀選策略是否合適直接關系到整個揀選系統是否能發揮其最高效能，如果把各種揀選技術比作搭建樂高的單塊積木的話，那么揀選策略就是搭建樂高的藍圖。

　　高效的揀選技術如何提升訂單履約能力？運營者又是如何調整揀選策略以提高運營水平的？讓我們以揀選技術的發展歷程為切入點，一同了解當下先進多樣的揀選技術和背后的揀選策略。

　　荷蘭 Arvato 歐唯特項目采用 Swisslog AutoStore 貨到人系統

　　“人效”與“機效”相輔相成

　　揀選技術的發展是伴隨科學技術的發展而發展的，經歷過電氣化時代、自動化時代，到現在的智能化時代。整個揀選技術的發展過程，就是圍繞著“人”、“機”兩個維度不斷探索提升的過程。比如探索如何減少人的行走距離、降低勞動強度、降低作業復雜性、優化揀選策略等來提高“人效”；應用各種科學技術研發適用各種貨物、各種應用場景、能力、成本等需求的物流設備來提高“機效”。揀選技術由最初通過人攜帶載具去貨位尋找貨物、進行分類處理的“人到貨”技術，到利用各種自動化設備將貨物送到人面前揀選的“貨到人”技術，已發展為整個揀選過程完全通過自動化方式實現的全自動揀選技術。

　　發展至今，揀選技術組合多種多樣，基本可滿足不同客戶對不同產品、不同效率、不同建筑布局、不同成本投入等因素的需求。揀選按照單位來分，可分為整托、整箱、單品揀選，其中整托、整箱揀選基本都可實現全自動化揀選，而單品揀選一直是整個揀選中最復雜和最關鍵的環節，發展至今產生了豐富多樣的揀選技術和揀選模式（見圖1）。

圖1 揀選技術和揀選模式

　　揀選引擎加持“貨到人”技術發展

　　瑞仕格（Swisslog）作為世界領先的老牌物流解決方案提供商，陪伴整個物流行業不斷成長，也不斷貢獻優秀的物流解決方案。目前公司產品涵蓋物流行業主要自動化設備。比如托盤系有Vectura托盤堆垛機（涵蓋單深、雙深、多深）、PowerStore密集存取穿梭車系統、托盤輸送系統、AGV系統等，輕載系有Tornado堆垛機系統、CycloneCarrier多層穿梭車系統、AutoStore系統、CarryPick AMR系統、ItemPiQ機器人拆零揀選系統、輕載輸送系統等，以及瑞仕格自主研發的SynQ WMS物流管理軟件系統。下面以瑞仕格產品為例，針對市場主流趨勢的拆零揀選技術作簡要說明。

　　1. CycloneCarrier多層穿梭車+G2P(Goods to Person) Workstation貨到人揀選系統

　　由CycloneCarrier多層穿梭車系統作為揀選引擎，配以箱式輸送線系統鏈接G2P貨到人揀選工作站組成。CycloneCarrier多層穿梭車系統最高可達25米，實現高效率儲存，適用紙箱、料箱等貨物靈活儲存，單巷道出入庫效率高達2000箱/時，單個G2P站臺能力在800~1000件/時，可實現一對一或者一對多的揀選模式。適用于產品出入庫頻次高、訂單行較多、小時動碰SKU數（每小時活躍的SKU數量，或每小時會揀選到的SKU數量）較多、訂單數量多的拆零揀選場景。基于不同的訂單行項數與小時動碰SKU數，可采用按行揀選或提總揀選（邊揀邊分）。

　　2.AutoStore+AS Workstation揀選系統

　　由AutoStore機器人系統作為揀選引擎，配以多種形式揀選工作站組成。AutoStore系統是一個高密度儲存、高效率、高度標準化、高靈活度的自動存取系統，儲存密度為傳統箱式庫的3~4倍，可靈活適應各種建筑形狀。對于形狀不規則的建筑來說，可充分利用建筑的各個角落，可靈活擴展應對未來不同的需求。多種揀選站可實現一對一、一對多，甚至多對多的揀選場景，單個揀選站臺可實現約每小時350~650箱的揀選效率，揀選站臺可靈活配置及擴展。適用于產品出庫頻次ABC特性明顯、訂單行較多、單行小批量、訂單數較多的拆零揀選場景。

　　3.CarryPick（AMR）+ Workstation貨到人揀選系統

　　由AMR+料架組成的揀選引擎，配以相應的揀選工作站組成。料架上可同時放置多個SKU，AMR負責料架的存取與搬運，揀選工作站可實現多對一、多對多的揀選模式。適用于各種出庫頻次特性的產品、單行小批量、訂單數量較少的揀選場景。

　　4. 揀選引擎+ItemPiQ全自動機器人揀選系統

　　由AutoStore或者CycloneCarrier多層穿梭車系統作為揀選引擎，結合機器人全自動單品揀選工作站系統組成，可實現一對一或一對多的揀選模式，單個揀選站效率約可達1,000件/時，適用于產品表面可吸取、重量不超1.5kg、尺寸在20mm×25mm×10mm～650mm×400mm×400mm以內、產品出庫頻次ABC特性非常明顯、訂單行適中、單行小批量、訂單數適中的拆零揀選場景。

　　揀選策略源于流程與忠于場景

　　揀選技術、揀選方式豐富多樣，這兩者組合在一起所形成的解決方案更多，如何從中找到最合適的解決方案？這就需要分析配送對象、配送商品種類、配送商品數量、物流通路、物流服務品質、交貨時間、投資預算等因素后，制定一整套合適的揀選策略作為整個解決方案的藍圖，再給揀選作業的各個環節選擇最合適的揀選技術和揀選方式，這樣才能在滿足需求的情況下設計出經濟效益最大化的解決方案。

　　揀選策略常需考慮分區、訂單分割、訂單分批及分類四個主要因素。

　　分區策略是按作業場地將揀選劃分為不同作業區。常有按揀貨單位（如整托、整箱、單品）分區、按揀貨方式分區（如按單揀選、批量揀選）、按工作分區、產品特性分區等，且這些方法可嵌套組合使用。

　　訂單分割策略是按揀選區域將主訂單分割為若干子訂單分別進行處理的方法。一般適用于訂單行數多、要求履約時效性要求高的揀選作業，且訂單分割一般與揀選分區對應。

　　訂單分批（分波次）策略是按照一定的分批規則，將多個訂單集合在一批（波）集中進行處理的方法。分批原則有總合計量分批、按時間窗口分批、按固定訂單量分批、智能型分批、按配送地區或路線分批等。

　　分類策略是將批量揀選出的產品按照訂單需要進行分類。常用的分類策略有一邊揀選一邊分揀的策略，比如目前人到貨的揀選臺車配以電子標簽，以及貨到人揀選站臺配合電子標簽實現邊揀邊分的應用；另一種是通過分揀機將大批量揀選出的貨物按訂單或其他顆粒度進行分類的方法。

　　這些策略可單獨或聯合使用，但都應基于具體項目、具體數據分析靈活運用。下面就以國內某知名零售電商的一個物流配送中心為例，簡單介紹一下其背后的揀選策略、揀選技術及揀選方式選用邏輯。

　　揀選策略應用案例介紹

　　該配送中心主要對應B2B和B2C的服裝配送業務，其中B2B業務覆蓋全國各地數千家門店，SKU近4000個，日訂單行數超12萬行，日發貨件數超60萬件，拆零比例超70%；B2C業務覆蓋全國各地終端客戶，日訂單近10萬單，拆零比例100%，日動SKU數近9000個。

　　1.如何確定揀選單位和儲存單位？

　　通過IQ-PCB分析（品項發貨單位-托盤、整箱、單品分析）可知，B2B業務約30%整箱揀選發貨，70%為拆零揀選發貨，無整托發貨；B2C業務為100%拆零揀選發貨，從而可知整個物流中心揀貨單位為整箱和單品兩種。而且從B2B+B2C業務總量來看，拆零揀選發貨占80%，20%為整箱發貨。

　　從以上數據看，如果單純以托盤為保管單位，其出入庫效率需求將非常大，超出系統運行能力；采取托盤為一級儲存、箱為二級儲存，又會增加托/箱的轉換作業，提高系統的復雜性和造價，對比分析后采用箱為保管單位為宜。也可參考行業前輩提煉的經驗快速做選擇，具體如表1所示。

表1 揀選單位、儲存單位、入庫單位的確定

　　2.分區與訂單分割

　　B2B業務由于有30%整箱發貨，70%拆零發貨，且單個訂單發貨量大，揀選時可以分為整箱揀選區和拆零揀選區單獨作業，而且是以箱為儲存單位，整箱發貨完全可以通過箱式儲存系統進行自動整箱揀選。針對拆零揀選訂單做EN&IK分析（訂單品項數&品項重復訂購頻率分析）發現，平均每個B2B訂單超過100行，單個訂單的貨品繁雜，因此采取按單揀選的方式更合適。但由于單個訂單行過多，單訂單發貨箱數也多，宜再將訂單進行分割到多個工作分區并行揀選完成訂單。考慮到要滿足同款同色裝箱，因此可按照產品款進行分區作業，同時進行款級別的ABC動碰頻次分析，將ABC款均勻分配到各區（同款不跨工作區，但每個區都有ABC類產品），以便均衡各工作區的流量。在同一個工作分區內，根據流量可設置多個揀選工作站，為了提高揀選效率，揀選工作站采用一對多的揀選模式。B2B訂單揀選分區及訂單分割邏輯示意如圖2所示。

圖2 B2B訂單揀選分區及訂單分割邏輯示意圖

　　拆零揀選在根據分區進行訂單分割后，由于B2B子訂單行還較大，可再進一步分割，由于揀選工作站采取一對多的邊揀邊分模式，此時應盡量將子訂單分類，且同類子訂單分配在一個揀選工作站完成任務，以提高一次出庫命中的訂單量。

　　B2C業務由于單件訂單占比約達60%，這部分可以考慮按批量揀選，且批量大，可采取直接從箱式庫自動批量揀選的方式作業，再直接按單品單件訂單分類打包。B2C 業務40%為多品訂單，且平均每個訂單的訂單行不超過3.3個，經過IK分析，重復訂購頻率適中，因此也可采用批量揀選+按單播種的方式，此時批量揀選訂單可根據播種墻的任務總量提總揀選，再配合電子標簽播種墻方式進行分類。在各區提總揀選站臺的設計上，為了提高揀選效率，也可采用一對多的揀選模式。B2C訂單揀選分區及訂單分割邏輯示意如圖3所示，分揀方式的選擇如表2所示。

圖3 B2C訂單揀選分區及訂單分割邏輯示意圖

表2 B2C訂單分揀方式選擇

　　3.各區設備的選擇

　　通過以上分區及訂單分割邏輯，再進一步進行數據分析，得出各個區域的流量及保管量需求。對于箱式保管區的設備選擇，目前市場上常用的有箱式堆垛機、多層穿梭車等，從保管量及流量分析來看，保管量高達數十萬箱，出入庫流量適中，近5000箱/時。從綜合保管量、流量、造價及建筑布局來看，使用Miniload輕載堆垛機較合適。

Tornado 輕載堆垛機系統

　　B2B、B2C業務共用揀選引擎，通過B2B、B2C的流量分析匯總，揀選引擎的出入庫流量較大，超10000箱/時。結合綜合流量、建筑布局及成本考慮，使用多層穿梭車來作為揀選引擎較合適。

　　經過訂單Hit-rate命中率分析，B2B拆零揀選站、B2C多品多件批量揀選采用貨到人+一對多的工作站模式，B2C的播種墻也采取一對多模式。

　　4.訂單分批（波次）

　　B2B業務為門店業務，且配送是通過少數幾家承運商完成，各承運商負責不同的區域配送，同一個地區的季節性差異小，訂單品項較趨同，因此可根據承運商的覆蓋地區進行訂單分批，以減少揀選的動碰頻次。同時根據系統的能力情況，均衡作業量進行波次時間的設定。

　　B2C業務為終端客戶業務，客戶分散在全國各地，且要求發貨的時效性高，按照時窗分批為佳，可結合過往訂單量及項目設計效率確定波次時間長度。

　　5.分類策略

　　B2B、B2C業務都是通過承運商或快遞公司發貨，其在物流公司會有二次分揀作業，因此該配送中心在訂單（或子訂單）打包好后，統一按照物流承運商或快遞公司進行分類即可。且根據整個分揀流量分析可知，總分揀流量近10000件/時，同時考慮到有整箱及單品包裹的情況，綜合分析采用交叉帶分揀機更合適。

　　前文提到，揀選策略主要考慮分區、訂單分割、訂單分批以及分類四個因素，四個因素組合在一起運用形成的揀選策略也千變萬化，運用組合如圖4所示。

圖4 分區、訂單分割、訂單分批、分類因素組合下的揀選策略

　　揀選策略的運用邏輯大體如上所述，其中訂單分割應該還有進一步深挖的空間。比如對于訂單行數比較多的多個訂單，如何通過算法自動分割子訂單，且考慮自動將這些子訂單任務分配到同一個G2P揀選站臺，使一次出庫SKU箱能盡量命中更多的子訂單；再比如CarryPick G2P多對多揀選系統，由于一個料架可存多個SKU，如何通過數據分析及算法，自動將不同SKU組合在一起上架至同一個料架上，再配合電子標簽播種站臺，來最大化提高揀選效率。

　　結束語

　　萬變不離其宗，揀選技術、揀選方式、揀選策略不斷在發展進步，但是技術與方法都來源于項目實踐。只有適合的才是最好的。揀選技術和策略的選擇依托于企業的業務渠道、發展方向和物流的運營流程，化繁為簡，提高效率，滿足發展是揀選策略背后最重要的邏輯基礎。