物料仓储作为制造业物流系统的关键组成部分，在装配企业，配套企业以及配送中心等环节起着至关重要的作用。目前在智能仓储领域，多是基于RFID技术进行物料管理。其中仓储采购、出入库质量核验、台账录入等工作均由人工识别与粘贴RFID标签。但现有人工识别和RFID技术难以发现物料的微小差距和质量问题，容易出现记录错误或出入库物料质量不一致等问题，这些缺陷问题将带来严重的安全隐患; 其次操作人员业务熟练程度不一，一旦粘贴标签错误，则会导致实际库存与台账记录存在差异。基于上述现状，本文重点探讨人工智能技术在仓储管理中产生的优化作用，打通各部门信息壁垒，形成人机协同的作业方式，提升仓储物料出入库时的信息记录与质量把控，协助仓管管理人员制定灵活的管理战略提供技术支撑。 　　作者 | 胡乐怡 　　一 　　智慧仓储的市场规模 　　随着我国工业进程的不断加快，大宗商品运输和工业生产原材料及半成品的运输需求稳步提升，我国智能仓储的市场规模一直保持稳定增长态势。与此同时，在人力成本上升、土地资源有限、经济转型升级等背景下，许多制造业企业开始以物流端为切入点进行自动化转型升级，其中智能仓储作为重要的后端环节能有效对物料的进出库、存储、分拣、包装等进行合理配置与管理。根据前瞻产业研究院发布的数据显示，2018年中国智能仓储市场规模797.69亿元，同比增长16.45%，2014-2018年智能仓储市场规模年均复合增长率18.81%。前瞻产业研究院预测到2023年，中国智能仓储市场规模将达1975亿元。     　　二 　　物料仓储管理中的常见智能技术 　　计算机视觉：通过计算机视觉技术自动识别货物货架上的条形码，二维码等标签从而记录出入库的物料设备名称以及型号，完成对物料设备的管理，重点解决物料的出入库操作的效率和准确率问题。同时通过智能仓储图像识别系统和高拍仪进行物料的出入库校核，降低仓库操作人员工作量也可准确的掌握当前仓库物料的存量、分布状况、短缺情况等。 　　增强现实技术：仓库管理员在拣选过程中戴上AR眼镜，打开操作系统，就可以看到物品的质量、体积等各种信息，进行快速分类。同时可以连接数据后台，对于有异常的物品进行快速的处理及时挽回因各种原因造成的损失。 　　物联网技术：通过利用射频识别等信息传感设备与企业信息系统连接起来，实现智能化识别和管理，对库存管理决策中所需的库房信息如仓库信息、货位信息、物料信息、出入库信息等进行实时搜集并为仓库管理人员掌握各仓库的信息提供有力保障。 　　语音识别技术：自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。语音拣选系统能将仓库管理系统信息转换为语音，并转达给仓库操作员，指引他们前往下一个地点，并引导他们按步骤完成任务，以完成拣选、补货、维护和维修等流程。仓库管理人员找到取货位置后进行语音核对校验码完成拣选。 　　大数据技术：利用大数据技术分析物料出入库的周转次数预测需求量并预测潜在的物料不足，从而优化库存结构和降低库存存储成本。 　　三 　　人工智能技术在仓储管理的应用分布     　　四 　　人工智能在物料仓储管理中的应用案例案例介绍 　　ROBi-库存盘点机器人：结合了RFID技术和Fetch Robotics的移动机器人平台，能从各个角度和方向自动读取标签信息。仓库中所有零部件的信息及位置数据已被事先记录在Surgere的云端资产管理系统，通过在程序设定的路线上移动，RObi能读取零件、工具及其他资产的标签，将信息传送到云端进行比对、审核，以此判断仓库的库存量变化。 　　KNAPP-AR设备：基于可穿戴式移动的AR设备具有视觉拣货功能，利用实时物体识别，条形码读取，室内导航等辅助仓库工人在拣货时无需腾出手来即可获得直观的数字信息支持;例如：系统会指导工作人员按照最优路线行走，迅速找到货架上的商品，并进行扫描等操作，帮助仓库管理员迅速地完成质量检测、包装等工作。 　　Oracle-仓库管理软件: Oracle的仓库管理软件支持多地点库存，货仓跟踪，周期盘点等仓储管理功能，基于可配置参数(如周转率，体积)的上架规则和物料分类规则优化仓库资源，最大限度地减少零碎存储，执行存储政策，减少报废，同时根据某产品的未来需求以及在预先拣选区预测到该产品涉及物料有潜在的短缺时，自动创建一个补货任务。 　　Honeywell Intelligrated-机器人拣选解决方案：使用视觉技术和专门设计的机械臂末端工具来识别、搬运、拣选和放置单件物品，以完成订单履行流程。这些解决方案灵活、准确，可使企业适应不断变化的订单需求并管理 SKU 激增，同时将劳动力重新调配到能创造更多附加值的任务中。 　　Anylogic-物料处理仿真模型：用于模拟和分析仓储设施中端到端的流程，通过对库存策略进行测试和优化，分配人员和资源以避免不可预见的瓶颈;在构建输送网络时，使用电子眼来管理输送线路的工作负荷和查看位于特定区域的物料项目;此外，提供基于仿真的调度计划以减少工厂车间可能出现的错误和物料流延迟。 　　五 　　人工智能在仓储管理应用的局限性 　　标准规范难：目前商品条码各厂家仍然不统一，导致频繁需要人工重新贴条码，入库效率低，自动化设备难以适应。此外当前制造业设很多备如分拣机，传送系统来自国外厂商，多厂家软硬件不兼容的情况多见，顶层设计的标准与复杂的现状一时难以匹配落地。 　　仓储管理模式单一：当前仓库管理人员任务单一、弹性弱，难以适应快速变动的市场，而智能仓库的普及更需要新的人机协同分工机制设计要求仓库管理人员不断提高其专业能力。此外部署WMS仓库管理软件的成本较高，其应用程度仍然较低。 　　六 　　人工智能在仓储管理应用的未来趋势 　　多种类安全保护设备：通过对仓储空间的温度、湿度环境进行自动调节，保障仓储工人的工作环境;通过智能语音提示或人员穿戴动态识别限制工人暴露于危险材料，预警工人在操作过程中的不当或危险行为;借助自动化设备减少由于工人贴错RFID标签或取错物料等而带来的大量重复作业的劳损。 　　人机协同操作模式：智能化识别仓储物料基础属性信息，并输出历史流转记录，简化人工干预程度，提升员工工作效率，降低人为因素导致的工作失误，提高仓储配送管理效率，有效辅助仓储管理人员开展出入库操作。通过智能识图技术，实现“以图搜图”等智能检索查询功能，帮助操作人员快速熟悉业务，提升业务技能，其他业务部门也可通过远程设备查询所需物料仓储状态。 　　   　　* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「人工智能在物料仓储管理领域的应用」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。 　　关于「智周」系列报告 　　机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景，逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版及深度版两个版本： 　　核心版浓缩精华分析内容至2页内，覆盖重要数据、分析结论及案例简述，以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。 　　深度版在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。

　　1、智能仓储行业产业链分析 　　智能仓储产业链主要分为上、中、下游三个部分。上游为设备提供商和软件提供商，分别提供硬件设备(输送机、分拣机、AGV、堆垛机、穿梭车、叉车等)和相应的软件系统(WMS、WCS 系统等); 　　中游是智能仓储系统集成商，根据行业的应用特点使用多种设备和软件，设计建造智能仓储物流系统; 　　下游是应用智能仓储系统的各个行业，包括烟草、医药、汽车、零售、电商等诸多行业。     　　2、中国智能仓储行业市场规模接近860亿元 　　根据GGII数据，中国经济的持续健康发展和中国物流业的崛起为仓储业的发展提供了巨大的市场需求，加上制造业、商贸流通业外包需求的释放和仓储业战略地位的加强，未来智能仓储存在巨大市场需求，2019年中国智能仓储市场规模达到856.5亿元。   　　注：2014年市场规模增速为23.8%。 　　3、中国智能仓储行业发展正处于快速提升阶段 　　国内自动化仓储物流系统的发展大致经历了三个主要阶段，目前正处于快速提升阶段，行业发展势头较好。 　　4、中国智能仓储行业发展潜力较大 　　目前国内智能仓储市场处于发展初期阶段，随着智能仓储行业发展政策促进、应用需求增长和相关技术不断突破，中国智能仓储行业将进一步提升。   　　伴随着政府将鼓励和支持“物流行业高质量发展”，同时新一代信息技术与制造业深度融合的智能制造作为大的国家发展战略，国务院及各级地方政府相继出台了各类政策大力发展现代化物流产业，智能仓储行业已经迎来了发展的黄金期。 　　根据GGII数据，中国经济的持续健康发展和中国物流业的崛起为仓储业的发展提供了巨大的市场需求，加上制造业、商贸流通业外包需求的释放和仓储业战略地位的加强，未来智能仓储存在巨大市场需求。2015-2019年年均复合增长率为17%，考虑到宏观经济下行和行业发展阶段，初步以10%年均复合增速测算2020-2025年市场规模，预计到2025年将达到1517亿元。     　　以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国智能仓储行业发展市场需求与投资规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。 　　震荡行情该如何应对?马上打开东方财富APP查看最新机会>> 　　(文章来源：前瞻产业研究院)