近日，由亚太物流名刊《物流技术与应用》杂志、鞋服物流创新发展联盟、中国物流产品网共同主办，以“新消费新零售新物流新智造”为主题的“GALTS 2018第十届全球鞋服行业供应链与物流技术研讨会暨《中国鞋服物流实务指南》众享发布会”在上海成功召开。会上，北京极智嘉科技有限公司(Geek+)自动化事业部总经理靳忠祥带来题为《智能机器人助力鞋服新零售物流升级》的精彩演讲。

一、新零售的发展趋势

这张图是我们的梳理。我们认为新零售的发展是基于客户为中心，基于门店的全渠道交付场景。这个场景是以门店划分半径圈，三公里、五公里到十公里，门店不仅能够支持到店的顾客，也能够支持相关的延伸服务，包括自提、到家和整个协同。门店之间通过互存共享能够进行及时的响应，后端要求整个仓和配联动起来，总仓做库存集约化的部署，同时通过一些转运中心实现快速路由，把整个相关的商品触达到消费者手里面去。

末端配送的趋势，包括干配、同城和最后一公里的配送，以及饿了么和美团最后一百米的到家服务，为整个场景做出补充和新的交付环节。这对订单的交付时效要求越来越快，对整个订单的批次越来越小批量化，所以整个仓和店的交付频次越来越小批量、高频的履行，最后实现智能调拨、快速路游以及敏捷反应。

核心问题是如何能够精准使商品高效的触达消费者，这是一个核心问题。这里面拆分不同的环节里面看，我们认为仓的功能发生了新的变化，以前的仓关注于收发存。现在的仓要有层级化划分，有总仓、分仓和云仓。三种类型的仓不同的定位，从而来适配整个交付场景，后端实现不同的功能，总仓来做集约化和异地的部署。分仓做快速流通做转运，云仓做前置化，爆款放在门店端和消费端实现精准的触达。

再看履约，我们要看配送。配送有干线，有宅配和店配，包括B2C、B2B以及整个仓店一体化功能。配送端也有新的演进和变化，核心问题是交付，通过仓、配我们需要实现各种各样交付形式的多样化，从店购、到家到自提，实现店仓一体快速履约，通过这样的变化适应整个商品和消费者的快速联动和交付场景，我们认为这就是新零售的发展方向和趋势。

二、物流的要求和痛点

1、全年季节性波动，包括发货量的波动以及品类、SKU的变化

第一，波动性，我们都知道整个店铺，包括现在电商渠道会做大促，会做积极性的波动。从人员到设备再到整个仓储面积，都需要能够适应弹性要求，可能“双十一”需要做10倍、20倍峰值，日常还有一些变动。相关的是方案需要能够适配波动的需求。

第二，品类多样化，现在很多公司做多渠道、多品牌，包括有季节性的因素。可能夏季是夏装和春装高峰期，冬天是长靴和羽绒服的高峰期，通过品类的不断变化，品类变化之后，库存能力，流通能力都需要进行切换，适配整个变化的要求。所以品类变化，以及发货量的变化，是很大的挑战。

2、三级配送网络体系转型

如果看全国一张网，我们认为以前的仓会有三个层级，正如上图所示，总仓做全国库存，区域仓做覆盖，前端有门店等等，逐步根据门店的拉动补货。将来总仓可以向门店全国覆盖，这个体系会从3级变成1.5级的网络。核心点是需要订单能够快速响应，分仓能够实现快进快出，重流通轻库存，整个库存会弱化功能，同时需要实现更多的增值服务，包括交叉理货等等，从而实现快速响应和快速交付。

3、多渠道多场景兼容，仓内场景多样化

我们认为仓的功能从以前的收发存变成很多其他的细分功能，这些功能都是需要在一个仓里面在不同的渠道看，有正向有反向，有补货有铺货，有电商有门店，把这些功能放到一个仓里完成，而且还要强调时效和交付体系，对仓的要求是非常有挑战性的。同时我们看到订单结构，看电商订单，一个订单是一行到两行订单水平，门店订单小门店十几行到二十行，大门店五十行到一百行，作业里面既要一行两行订单，还要解决门店的整箱业务，订单结构越来越复杂化，越来越对人工、场地、设备提出更高的要求。我们认为这些点是需要直接面对的挑战和瓶颈因素。

三、智慧物流的发展趋势

1、三大核心智慧物流技术

这张图是美国Gartner公司对技术做的盘点，有一些技术比如说区块链、大数据、云计算、无人化、3D打印，在这张图处于不同的维度，有一些技术需要两到三年快速商业化落地，有一些技术需要五年，有一些技术需要十年左右。这些技术会随着整个人类的发展，随着科学水平不断前进会逐步的落地，为整个物流做一些赋能，做整个的增值。这一块我们盘点出来有三种核心的技术。

一是传感器做底层的数据采集，包括我们看到的智慧门店、无人门店通过传感器，包括会用图象识别技术，能够做底层的数据采集。

二是大数据。数据采集完之后，第二步需要大数据，通过云计算，通过各种各样的数据来源做挖掘，做机器学习，做深入学习进行数据梳理。

最后实现AI的赋能。通过大数据来实现对整个仓储和配送做出优化和改善，这里面会有无人仓和无人驾驶技术。无人仓里面前沿公司阿里和京东都有自己的探索，无人驾驶也会有一些技术在不断落地。我们认为这三个方向，结合技术趋势的发展曲线是能够在未来对整个仓配的交付体系有更多的价值。

2、四大模块

首先是数据化运营，这一块是很多公司来做前端门店的线上线下的用户画像打通，一个客户在网上购物完之后到门店里面有什么样的消费场景，这两个数据怎么实现闭环，通过会员的精细化运营实现千人千面的精准触达，这一块是一块完整的体系，有很多公司在做探索和数据化的整理。

第二是系统闭环，有很多系统，CRM、ERP、SCM、OMS、WMS，怎么把数据流进行完整的对接，实现数据协同，实现全局的数据共享，通过OMO完整体系进行搭建。有了前端的数据化运营和系统闭合之后怎么利用数据，就是大数据的问题，这里面会有数据的关联分析，有数据的智能算法，通过一些机器学习和深度学习，对整个商品的触达，对整个商品的订单结构做一些精准的预测，从而做一些优化，一些公司包括一些科技上的手段做整个的数据化的管理。通过仓和配的联动，实现随需而变的能力。

三是底层的智能，仓内机器人有各种各样的场景，有搬运，有机械手臂，通过3D识别和精准的图象识别技术实现精准的抓取，仓外有无人机系统，通过智能设备实现智能物流的升级。这种趋势在未来三到五年一定会逐步落地。

四是仓内技术，包括了电商拆零拣选，包括一些分拨机器人和搬运机器人，同时还有订单到人的解决方案，通过订单料架实现人机共享，在仓库里机器人技术不断进行落地和应用。仓外无人驾驶很多前沿公司，像京东和阿里包括国外一些公司都会做一些探索和落地的测试。同时机械手的抓取已经到了一个临界点，通过抓一些柔性的夹具和算法，实现单件的精准抓取，将来无论是一个奶瓶还是化妆品还是其他物品，都可以实现机械手的精准抓取，我们认为这种技术会落地和成形，为物流带来增值服务。各类技术的发展方向，一定为新零售的发展带来很多的价值。

四、Geek+智慧物流解决方案

1、物流机器人的构成

机器人系统需要有三个核心模块，

一个是机器人的硬件和感知技术，通过图象识别，通过一些机器人的内部结构，实现了精准控制，而且还要做到机器人性能的稳定性和可靠性，需要硬件的技术，结合传感器的技术。

中间需要系统，系统里面需要OMS和WMS进行对接，实现智能化的算法，把整个库存，把整个商品的选择做出一些智能化的排序和优化。

第三块是数据的挖掘和优化，通过对机器人的数据采集，包括机器人在仓里面走了多少公里，有什么样的运行状态，是否会有异常，远程数据要有智能化的水平，实现自动化的数据采集和数据分析。还有对商品进行关联性分析，什么样的商品经常组合在一起被订购，什么样的商品在未来会被促销，什么样的商品在未来有波动的特点。最后是整个订单结构，电商端、门店端，单件订单、多件订单什么样的关联特点，需要深度的分析，通过硬件、系统，通过数据挖掘实现整个系统上的三层架构。

2、极智嘉的整体方案设计

我们的产品设计也需要一些输入端，包括应用场景。我们知道鞋服行业和其他行业有不同的特点，鞋服行业里面不同公司有不同公司的要求，同款集中，跨季配发，门店订单，这些场景都是作为我们的输入点，对场景的理解和深入研究才能做好解决方案。业务特点都有什么样的要求，怎么样进行融合的考虑。最后工艺流程，不同企业里面不同的工艺要求，怎么样做一些规范性的动作，把场景、业务和流程考虑进来，这样就能够给到完整的机器人解决方案。

Geek+在电商、三方物流公司、鞋服、制造业、医药行业都有不同的项目案例，通过案例的积累，我们会把行业中的一些典型的痛点和问题集中化梳理，提供行业级别的标准化方案。这个方案里面一共有四个核心的环节，系统能力、算法。算法基于行业进行适配，这一块需要考量。另外两点非常关键，运营和服务，只有把方案运营下去才能真正带来价值，一个方案如果无法通过考验这个方案就不是非常好的落地方案，运营能力是非常好的因素。另外是售后服务，当系统跑了三年之后怎么进行远程维护，怎么实现定期迭代，售后服务这条线非常重要和关键，我们现在认为整个行业的竞争门槛已经不再是机器人了，更多的是对场景的理解，运营能力以及服务能力是核心因素。

通过行业中的一些梳理和应用，我们希望能够结合行业中的特点给出行业解决方案。对整个客户的业态做梳理，流程的订单量水平，包括订单量的数据流，表格里面可以看到有收货、上架、拣选、打包、单件、多件等等，在不同的季节不同的时间段里能力是不一样的，很多时候春季是入库高峰，很多是退货高峰。数据和流程在不同的时间段里面能力和要求是不一样的，我们需要把这些能力放到一起进行叠加考虑，从而提供整个的物流数据分析，这是我们设计中的基准和前提条件，没有数据流精准的分析，无法出一个很好的方案。全流程、流量能力构建怎么一起考虑？这需要对整个流程有深入的理解和判断，最后实现整个方案的设计。

我们希望能够不仅仅来看一个单个仓，还要看整个供应链，整个交付的核心问题是需要把商品快速高效交付给消费者，这需要考虑联动，我们希望通过深入的理解和分析给出解决方案，针对行业，针对整个场景做一些定制。

我们还会有一些仓储运营服务，不仅给客户定制一个系统，也会建立自己运营的样板仓，在里面做全流程的覆盖。

最后仓配一体化，怎么实现智能的交付，结合末端配送，结合干线一起考虑的因素，仓和仓之间的联动也是非常关键的一个点。

3、Geek+打造的机器人样板仓

云集是我们全国的样板仓，位于昆山，整个仓面积两万平米，300个机器人，这边是全仓的解决方案，还有一些叫门店订单，这里面会有电商的业务，有微商的业务，也会有一些门店业务放在这个体系里面进行作业。第一期上了机器人拣选系统，后期会上无人叉车做高位智能补货，再往后做机械手，通过机械手的抓取优化人员的拣选效率，这个仓我们作为全仓系统，覆盖了全部的仓储功能以及整个的路由功能和快递链对接。上游对应不同的电商，下游是快递公司，通过这样的运营日单量能够到10万单，一个分区几个工位，20多个人做到10万单的能力，后续打包交给快递公司，这个仓是全国最大的机器人的样板仓。

4、下一步希望做仓储2.0服务

我们希望为品牌商做成云仓的概念，通过对机器人的共享，通过对数据库存的共享实现云仓的覆盖，我们发现很多企业在仓之间也需要能力上的适配。现在华东区域的订单量爆增，需要华北区将产能调到华东区来，这样可以实现快速的能力提升。配送的不仅仅是商品，也包括了机器人。通过在机器人之间进行多仓联动实现产能的精准匹配。我们希望能够实现全国库存一盘棋，来实现全局的库存调拨和库存共享。下一步我们想实现这样的机器人网络体系化仓储。

大家都在看

物流技术与应用

权威传媒，只为物流

智能机器人助力鞋服新零售物流升级丨GALTS 2018干货分享