房殿軍博士，教授，專注物流與供應鏈研究35年，與德國弗勞恩霍夫研究院合作30多年，先后在數十家國內外著名企業和機構擔任物流與供應鏈管理高級顧問，特別是持續20多年擔任華為高級顧問。以卓越貢獻屢獲殊榮，如，2010年獲得德國“弗勞恩霍夫勛章”最高成就獎；2016年獲得華為“藍血十杰”最高榮譽勛章；2018年獲得德國物流聯合會“卓越成就獎”；2019年獲得海爾集團最高榮譽“人單合一”勛章和青島市人民政府“琴島獎”。

　　現任職務：同濟大學教授、博士生導師，中德智能技術博士研究院中方院長，弗勞恩霍夫物流研究院中國首席科學家，德國多特蒙德大學博士研究生院董事、客座教授，德國慕尼黑工業大學客座教授，德國物流聯合會上海分會主席。

　　本文作者基于30多年的行業觀察與實踐經驗，概括總結了倉儲物流技術六大發展趨勢——從自動化到高柔性自動化、高密度化、揀選作業的無紙化與自動化、數字化與網絡化、透明化和可預測性、智能化，并對其特點進行了深入分析。

　　隨著工業4.0發展，產品定制與個性化服務已逐漸成為市場發展的重要趨勢，這對現代物流系統提出了更高要求。倉儲物流系統（Warehousing　Logistics　Systems）作為物流與供應鏈的核心環節，其作業效率、服務質量和運營成本一直是企業重點關注的指標。

　　高效合理的倉儲物流系統可以幫助企業加快物資流動的速度，降低成本，保障生產順利進行，并可以實現對資源的有效控制和管理。現代“倉儲”已經不是傳統意義上的“倉庫”、“倉庫管理”，而是在經濟全球化與供應鏈一體化背景下的倉儲，是以滿足供應鏈上下游需求為目的，在特定的有形或無形場所，運用現代技術對物品進出、庫存、分揀、包裝、配送及其信息進行有效計劃、執行和控制的物流活動。顯然，倉儲物流技術（Warehousing　Logistics　Technologies）是企業建立先進合理倉儲物流系統的關鍵。

　　倉儲物流技術正在經歷從機械化到自動化，乃至智能化的發展階段，本文就其發展趨勢的六大特點進行系統分析與總結，同時也為物流裝備企業及用戶的相關物流活動提供借鑒。

　　隨著工業社會不斷進步，倉儲物流技術也逐漸由人工堆放平面庫，到自動化剛性立體庫，再到高柔性自動立體庫發展。在1917年首臺叉車發明之前，倉儲物流運作一直處于手工作業狀態。叉車技術讓倉儲系統進入了機械化立體庫時代，庫房的空間利用率得到了極大提升，同時保留了高柔性的特點。1962年世界首座基于堆垛機技術的自動化立體庫出現，此后該技術進入了長達半個多世紀的高速發展階段。

　　無人、高效和空間利用率高等優點，使自動化立體庫逐步成為制造業和商業推崇的最佳倉儲解決方案。然而傳統自動化立體庫具有剛性高的短板，很難滿足靈活多變的物流服務的需求，第三方物流服務公司一般不采用這項自動化倉儲技術。盡管早在1980年德國就開始研發高柔性的自動化“衛星車”（子母車）技術，但受控制技術和算法的限制，效率和柔性的博弈持續多年，使其一直沒有達到與傳統自動化立體庫抗衡的水平。

　　2003年世界首臺穿梭車技術（Multishuttle）的面世，讓倉儲物流技術真正進入高柔性自動化時代。穿梭車打破了一個巷道內只能有一臺堆垛機作業的限制，實現了多臺穿梭車分層作業的柔性解決方案。隨著穿梭車技術的發展，四向穿梭車（4-direction　shuttle）技術成為主流。

　　“四向”指的是穿梭車可以自主完成“前后左右”的運行。四向穿梭車配備兩套輪系，分別完成X方向和Y方向的運動，既可以實現在巷道內的出入庫作業，又可以實現在同一層的不同巷道切換。在垂直方向（Z方向），四向穿梭車可通過與換層提升機的靈活匹配，實現立體三維空間內任意貨位的存儲和揀選。

　　四向穿梭車系統具有較好的高柔性自動化的特點，首先可以根據出入庫動態需要靈活變更作業巷道和貨架層面，同時可以按照作業量柔性增減穿梭車的數量來調節系統能力；其次，當其中某輛穿梭車出現故障時，可由其他車輛替代完成作業，克服了堆垛機因故障導致整個巷道無法作業的致命短板。四向穿梭車系統集存儲與揀選于一體，既適合低流量、高密度的存儲型業務，也可用于高流量、高密度的動態揀選型作業，系統作業能力可以通過增減穿梭車和提升機以及其他輔助設備的數量來線性調節。

　　2010年德國弗勞恩霍夫物流研究院提出了“魔浮”穿梭車（Multishuttle　Move）的概念，完成了世界上首輛既能在地面上又能在貨架上自主行駛的多功能智能搬運機器人的研發。“魔浮”穿梭車徹底打通了倉儲物流系統與生產系統之間的“隔墻”，實現了倉儲與生產的無縫對接。傳統穿梭車（包括四向穿梭車）的作業局限在倉庫的貨架上，不能在地面上行駛，要完成生產線的物料配送，必須經過中轉環節。而“魔浮”穿梭車可以自主走出貨架，像AGV小車一樣直接把原材料送到產線，或者將成品直接從產線運送到成品庫的貨架上。這是倉儲物流技術走向高柔性自動化的重要一步。

　　“魔浮”穿梭車雖然實現了貨架和地面上的行駛，但它只能自主完成X方向和Y方向的水平運動，在垂直方向運動仍需借用提升機來實現。為了進一步提升自動化倉儲物流技術的柔性，弗勞恩霍夫物流研究院利用3D打印技術快速實現了攀爬搬運機器人RackRacer的樣機研發。該機器人可以實現XYZ方向的自主運動，在貨架上可以上下自主“攀爬”，不再依靠提升機的幫助。這項技術將自動化倉儲物流技術的柔性推向了制高點。面對低成本個性化定制給物流系統帶來的巨大挑戰，高柔性自動化倉儲物流技術給出了滿意的解決方案。

　　隨著城市化進程不斷深入，土地的稀缺性問題日益嚴重，作為工業、商業和社會不可或缺的倉儲物流用地也日趨緊缺，高密度倉儲物流技術成為發展趨勢。一方面傳統的貨架越建越高，有的甚至超過40米，以充分利用倉庫有限的占地面積。這樣的倉儲系統一般利用超高堆垛機來完成出入庫作業。另一方面是減少巷道的數量，實現貨物在水平和垂直方向的高密度存放。這種三維密集型貨架系統需要采用特殊的出入庫方式，其最大的問題是無法實現對每件貨物的直接出庫作業。

　　目前常見的三維密集型貨架系統和出入庫方式有如下幾種：

　　1.貫通式貨架和駛入式貨架：叉車可以駛入貫通式貨架或駛入式貨架存取貨物，這樣就減少了叉車所需要的通道，能夠在有限的倉庫空間內放下更多的貨架，大大提升了倉庫的空間利用率和存儲能力。貫通式貨架兩邊都有通道，可以實現先進先出（FIFO）的存儲策略；而駛入式貨架只配備單邊通道，所以只能實現后進先出（LIFO）的存儲策略。

　　2.后推式貨架：這種貨架與載貨小車配套使用，托盤貨物通過載貨小車依次逐個后推進入貨架，當第一個貨位上的貨品取走后，后一個貨位上的貨品會被自動回到第一個貨位。在這類貨架系統中，叉車不必駛入存儲巷道，作業效率較高，只能實現LIFO的存儲策略。

　　3.重力式貨架：利用重力實現貨物的存取。重力式貨架是通過在存儲巷道內布置無動力滾筒，安裝出一個向下傾斜的小角度，貨物靠自重自動從入庫端滑移到位置較低的出貨端。第一個貨位上的貨物取走后，后一個貨位上的貨物自動到位，實現FIFO的存儲策略。

　　托盤穿梭板存儲系統是一種半自動化倉儲技術，與貫通式貨架和駛入式貨架不同，叉車不必進入貨架巷道作業，而是與托盤穿梭板協同，在通道上作業。這樣就大大降低了叉車撞擊貨架的事故率，巷道的長度也可以相應增加，進一步提高倉儲密度。

　　垂直和水平旋轉自動貨柜也是高密度倉儲物流技術的分支，其中垂直自動貨柜應用比較廣泛。垂直自動貨柜分為垂直旋轉或者垂直升降兩種主要方式，適合小型零部件的高密度存儲以及符合人體工程學的入庫和揀選作業。定制的垂直自動貨柜可以充分利用倉庫從地面到屋頂之間的高度，從而在最小的占地面積上提供最大的倉儲能力。與固定貨架傳統的倉儲技術相比較，自動貨柜可以節約高達75%的占地面積。

　　AutoStore是一種新型高密度倉儲技術。通常情況下，標準尺寸的料箱（600mm×400mm×310　mm/220mm）存放在立式貨格內，從倉庫地面垂直向上堆疊；一組機器人在立式存儲貨格頂部的鋁制軌道上水平行走，存取料箱；每臺機器人有8個輪子，其中4個沿X軸方向行走，另4個沿Y軸方向行走；每臺機器人配有4條鋼索提升裝置，能將每一垛中最上方的料箱垂直提升至貨格頂部；立式存儲貨格每垛可存儲最多16個料箱（高度達4.9米），每個料箱中可存儲單一品項或多個品項的貨物；料箱能夠根據系統內的存儲需求，簡易地向X軸和Y軸方向擴展；數千只料箱彼此相鄰，每16個一垛存放在密集貨格中，省去了巷道，存儲密度高。AutoStore可以實現自動化存取和“貨到人”拆零揀選解決方案，場地使用比較靈活。因為垂直碼垛方式只能實現LIFO存儲策略，必須依靠合適的存取策略和優化算法來減少機器人的倒貨作業，提高出入庫效率。

　　揀選是倉儲物流中勞動密集的作業環節，在一些電商物流中心里，揀選作業甚至占倉庫運營成本的50%。為了提高揀選效率、降低倉儲物流總成本，近年來揀選方式和技術不斷創新，揀選作業更加動態化，部分領域還實現了揀選的自動化。

　　傳統的“人到貨”（PTG）揀選仍然是常見的揀選方式，尤其是在產品種類眾多的電商物流中心里，“人到貨”揀選是客戶訂單履行的重要組成部分。為了提高揀選效率、降低差錯率，無紙化揀選已經成為大趨勢，常見方式如下：

　　1.PDA手持掃描器

　　2.燈光揀選系統　Pick-to-Light（電子標簽揀選系統）

　　3.語音揀選系統Pick-by-Voice　（聲控揀選系統）

　　4.增強視覺揀選系統Pick-by-Vision（增強現實揀選系統）

　　燈光揀選系統是一種主要依靠電子數字顯示牌和各種指示燈來顯示揀選信息的揀選方式，應用最為廣泛。其常規模式為：在訂單驅動下，系統在需揀選商品的貨位上的電子標簽亮起，指示操作員到準確的貨位揀取準確的數量。操作員通過確認將揀選信息實時傳送回系統，使揀選作業方便、高效和無誤。燈光揀選系統除了用在固定貨架上，還可以配備在揀選小車上。燈光揀選車一般還會配備車載平板電腦和掃描槍，能夠引導操作人員同時揀選多個訂單，正確選擇貨架上的貨物，并放在揀選車上指定的容器里。燈光揀選車還可加裝揚聲器系統，用語音引導人員揀貨。

　　PDA手持掃描器應用廣泛，是實現出入庫和揀選作業無紙化和信息實時化的重要技術。然而在大件物品揀選時，操作員需要雙手揀取貨物，手持掃描器會影響作業。語音揀選系統便可以很好地解決雙手作業的問題，通過語音識別和合成技術，使倉庫作業人員可以直接與倉庫管理系統（WMS）進行對話溝通。作業員無需觀看PDA手持掃描器的屏幕，直接按照語音指令到指定區域庫位揀選貨物，并通過語音進行動作確認。倉庫管理系統直接識別作業人員語音，進行相應的數據處理。語音揀選系統可將多個訂單放在一起批處理，提高揀選效率。在商品周轉慢的倉庫區域（C類商品揀選區），也可將多個訂單批處理到一個語音揀選小車，以提高綜合作業效率，降低倉庫運營成本。

　　增強視覺揀選系統配備有智能數據眼鏡和相關控制軟件，該系統與倉庫管理系統實時無縫交互。根據揀選策略制定的揀選列表和優化后的行走路徑將被實時發送到作業人員佩戴的智能數據眼鏡上，引導作業人員揀選。訂單完成后，增強視覺揀選系統會進行確認，同時索取下一個新的揀選列表。

　　隨著倉儲物流技術的發展，“貨到人”（GTP）揀選系統的應用越來越廣泛。“貨到人”揀選系統最早與傳統自動立體庫（ASRS　/　Miniload）對接，主要用于供應產線的原材料的揀選作業。堆垛機將需要揀選的托盤/周轉箱從立體庫中自動取出，交到連續輸送機或其他搬運設備上，貨物被送到揀選站，由操作工人完成揀選后再次存入自動立體庫。這種“貨動，人不動”的揀選方式，大幅度減少了揀選人員的行走距離，可以實現高于“人到貨”模式數倍的揀選效率，并且按照人體工程學設計的揀選站可以大幅度降低勞動強度和揀選差錯率。

　　隨著四向穿梭車自動立體庫的推廣，“貨到人”揀選系統的效率和靈活性得到大幅度提升，初步往智能化方向發展。高端的四向穿梭車運行速度超過4m/s，可以為揀選站快速補給和運回系統所需的周轉箱。基于四向穿梭車的“貨到人”揀選系統不僅適用于制造企業，在電商和商超物流中心的應用也日益普及。

　　基于kiva機器人的“貨（架）到人”的揀選系統成為近年來電商物流熱點技術之一。kiva機器人通過掃描地面的條碼定位，通過無線通信系統接受指令，將貨物所在的貨架從倉庫搬運至揀選站，揀選人員每小時可挑揀、掃描300件商品，效率是傳統“人到貨”揀選作業的3倍以上，準確率可以達到99.99%。基于kiva機器人的“貨（架）到人”的揀選系統給揀選和包裝流程帶來了進一步優化的空間。在一些電商物流中心里，kiva機器人把貨架直接搬到復核包裝工作臺，由復核打包作業人員完成揀選、二次分揀以及打包復核三項工作。這樣的流程優化，不僅減少了物流中心的人員投入，同時也減少了物流中心的內部物流作業量，提高了電商物流中心作業的綜合效率，降低了總的運營成本。

　　在大型物流中心里，多臺kiva機器人與多個揀選臺的匹配是影響提高揀選效率的關鍵因素。目前常用的規劃方法有動態規劃法、博弈算法、合同網法等，未來基于人工智能的規劃方法也會有很好的應用前景。

　　自動化揀選技術也已經在煙草和醫藥物流領域有了廣泛成功的應用。由于包裝比較規范，卷煙和部分醫藥產品適合在A型架揀選系統、通道式揀選系統等進行自動揀選。中國煙草行業物流技術近年來發展迅速，其中條煙揀選設備已經達到全球領先地位。根據補煙填倉方式和煙倉部件結構形式的不同，自動化條煙揀選設備主要分為立式條煙分揀機、臥式條煙分揀機、通道式條煙分揀機和組合式條煙分揀機。立式條煙分揀機的煙倉直立設置，從煙倉側面人工補煙填倉；臥式條煙分揀機的煙倉傾斜設置，從煙倉端面補煙填倉，一次可實現多條補貨；通道式條煙分揀機的煙倉水平設置，從煙倉端面補煙填倉，一次可實現整件的自動補貨；組合式條煙分揀機是由上述三種條煙分揀機按一定方式組合構成的條煙分揀線，以實現對不同品規的條煙的自動化揀選。

　　而“貨到機器人”揀選系統則可以說是相對“貨（架）到人”的另一項先進技術。隨著工業機器人視覺技術和抓取技術的發展，倉儲物流作業中最為復雜的拆零揀選環節逐步成為工業機器人技術應用的下一個重要陣地。“貨到機器人”揀選系統通常由輸送線或AGV連接自動立體庫和揀選機器人系統，在自動輸送環節，“貨到機器人”和“貨到人”系統的實現方式相同，即完成貨物從立體庫到揀選站的自動化搬運。

　　在揀選環節，“貨到機器人”揀選系統采用機器人自動揀選，即通過機器人來識別、抓取貨物并放在指定的容器內。與“貨到人”揀選系統下的人工揀選方式相比，“貨到機器人”揀選系統下的機器人不僅能夠長時間重復揀選動作，節省人力，還可以大幅度提高揀選效率，保證準確率。

　　因此，在人力成本越來越高的趨勢下，“貨到機器人”揀選無疑將成為倉儲物流系統的下一個熱點。目前“貨到機器人”揀選技術還存在一些技術瓶頸，應用案例比較少。多數物流中心里貨物的品規數量龐大，商品包裝各式各樣，大小和重量差異很大，對機器人的夾具技術要求很高。在現有技術水平上，“貨到機器人”揀選系統還無法滿足對這些不規則商品的揀選需求。不過隨著行業研發力量的不斷投入，不規則物品的全自動揀選技術瓶頸在不久的將來一定能突破。

　　移動揀選機器人是自動化揀選的最高層次，是世界倉儲物流技術領域的重要技術發展方向。移動揀選機器人配備自主導航系統，采用3D視覺和機器深度學習技術，完成移動揀選機器人的精準定位以及貨物的智能識別與抓取，并自主將揀選好的貨物運送到指定地點。移動揀選機器人能夠替代繁重的人工勞動，實現物流中心“機器人到貨”的揀選作業方式，目前其應用范圍還非常有限，主要用于規范包裝貨物的揀選。

　　進入工業4.0時代，企業要實現數字化轉型，應該從物流數字化入手。物流貫穿企業業務全流程，而作為物流核心環節的倉儲物流系統，其數字化是企業數字化建設的重中之重。智能傳感器技術、賽博物理系統（CPS）、窄帶物聯網（NB-IoT）和5G技術正不斷應用到倉儲物流數字化建設中。以下就該方向的四項主要技術逐一介紹。

　　1.智能物流按鈕（iButton）

　　智能物流按鈕是一種倉儲物流系統數字化和網絡化的創新技術，可以用在貨架、揀選小車及其他物流設備上。例如，按下揀選線上補貨的智能物流按鈕，可以拉通整個物流和供應鏈流程：自動立體庫啟動出庫作業，AGV小車將貨物自動配送到揀選線，同時倉庫管理系統可以把需求變動信息自動發送到供應商的物流系統，從而拉動供應鏈上游企業的物流和生產。

　　2.智能物流標簽（iLabel）

　　與傳統的RFID標簽相比，智能物流標簽具有更強的功能，它具有一定的自主決策能力，實現報警和控制物流流程功能。智能物流標簽可以廣泛用在周轉箱、托盤、集裝箱等物流容器上。

　　3.智能周轉箱技術（inBin）

　　通過在周轉箱上加裝感知與智能控制單元，實現了物流單元的智能化。inBin智能箱既能自主管理箱內的貨物，又能向上級系統及時報告智能箱的狀態，實現自動要貨和補貨的功能。基于智能箱的輸送系統可采用分散控制技術，使智能箱不再是被動單元，可以反向給輸送系統下達命令。在智能箱的指揮下，輸送系統可以自動地將箱子送達目的地。

　　4.物聯網技術（IoT）

　　物聯網技術能夠滿足智能物流網絡化的需求，同時也是實現物流全流程數字化的關鍵。相對于基于WiFi和藍牙技術的物聯網數據準確率較低、耗電量較大，窄帶物聯網技術是一種專為物聯網設計的窄帶射頻技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接，也被叫作廣域網（LPWA），以室內覆蓋、低成本、低功耗為特點。窄帶物聯網支持海量連接，為倉儲物流系統的數字化和網絡化創新應用帶來勃勃生機。

　　窄帶物聯網技術支持智能物流單元和智能物流裝備之間低層面的相互交流和決策，真正實現了倉庫內部密集網狀連接，提高倉儲物流信息交換效率和準確率。中國在5G技術上處于全球領先位置，5G無線空口技術（RIT）方案基于3GPP新空口（NR）和窄帶物聯網技術。其中，NR重點滿足增強型移動寬帶（eMBB）、低時延高可靠（URLLC）兩個場景的技術需求，NB-IoT滿足大規模機器連接（mMTC）場景的技術需求。中國大力發展的新基建項目將進一步推進窄帶物聯網建設，為中國企業在物流數字化和網絡化建設方面打下良好的基礎。

　　通過數字化和網絡化建設，可以實現倉儲物流的可視化管理，下一步是全流程的透明化和對未來業務的精準預測。所謂透明化，在于理解為什么系統中正在發生某些事情，進而建立系統的行為邏輯和規范，為系統的優化奠定基礎。要實現透明化，必須首先捕獲和分析系統實時數據，也就是建立系統的數字影像（Digital　Shadow）。通過透明化可以實現流程的優化，提高物流的速度、效率和質量，降低物流成本。

　　基于倉儲物流流程數據的完整性和實時性，可以進行“流程挖掘”，從數字化中挖掘優化的潛能。所謂“流程挖掘”是對實際流程進行展現、監控和優化。即從企業信息系統（如倉庫管理系統）中的實時信息和事件日志里提取知識，尋找規律。通過這種方式，可以挖掘深藏在流程和系統中的“內部信息”：誰、什么、何時、何處、為什么、如何……這些“內部信息”有助于審核、分析和改進現有的業務流程。市場上有多種“流程挖掘”軟件工具，如　Celonis，Hammacher　Datentechnik以及Katana公司的專業軟件。

　　數字孿生技術（Digital　Twin）是一項創新性系統技術，是充分利用物理模型、傳感器信息、運行歷史等數據，集成多學科和多物理量的3D仿真過程。倉儲物流系統的數字孿生就是相應的物流設備和系統在虛擬空間中的數字化表達，以便在這個數字化物流系統上研究實際物理系統可能發生的情況，并借助增強現實和虛擬現實技術生動直觀地展現出來。所有數據模型都能夠實現雙向互聯，真實物理系統的狀態和參數將通過與智能倉儲物流系統集成的賽博物理系統向數字化模型反饋，使生命周期各個環節的數字化模型保持一致，從而實現對物理系統的狀態和性能的實時評估與監控。利用數字孿生模型可以快速和低成本地對物理系統進行仿真優化，通過改變系統控制策略和規則，尋求更優的方案；同時利用數字孿生技術逆向反饋的功能，把優化后的控制方案（甚至包括PLC和機器人控制程序）直接植入到物理系統中。基于數字孿生模型進行的各類仿真、分析、數據挖掘以及人工智能技術的應用，可以確保它與現實物理系統的適用性。

　　電子商務時代，客戶的訂單隨機性高，導致電商物流中心的業務需求波動大，這給倉儲物流系統的資源配置帶來巨大挑戰。基于數字化和新型預測方法的物流需求預測分析，對倉儲物流系統的建設和運營意義重大。目前預測方法研究大都集中在啟發式預測方法和基于數據科學和大數據技術的預測分析方法。

　　倉儲物流技術發展的下一個目標是智能化。即，在數字化和透明化的基礎上，模仿生物和人的智能給倉儲物流系統賦予感知、分析、學習和決策的能力；甚至利用“深度學習”技術，讓系統具有思維、推理判斷和自行解決復雜物流問題的能力。

　　德國弗勞恩霍夫物流研究院近年來一直在研究生物“群智能”在物流領域的應用。群智能源于對鳥群、魚群等動物群體行為的研究，為物流中心內部大量的“細胞式”搬運機器人協同作業尋找解決方案。采用中心控制方式實時管控數千個機器人，需要很大的計算能力和無時延通信技術，機器人群中的突發事件甚至會使中心控制計算機癱瘓。