汽車物流供應鏈下的零部件揀選策略研究

文/ 高躍峰 王麗娜 高金寶

一汽物流有限公司

本文通過汽車物流零部件供應鏈各環(huán)節(jié)的分析，提出匹配各環(huán)節(jié)的揀選模式，針對批量和拆零的揀選模式進行揀選策略分析，在常規(guī)揀選策略基礎上，提出融合策略模型，并在相應的揀選場景及策略下，匹配相應的揀選智能技術裝備，提供汽車物流供應鏈下完整的揀選方案。

一、汽車物流供應鏈中的揀選場景

1.汽車物流零部件供應鏈

汽車物流供應鏈是一個復雜的系統(tǒng)工程，汽車物流零部件供應鏈為整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈服務，通過供應商生產(chǎn)、異地循環(huán)取貨完成異地調(diào)達，通過干線運輸后到達集散中心，由集散中心發(fā)運至各倉儲中心進行存儲，隨后發(fā)往各車間的超市緩存中心。在商品車完成組裝后，通過全國備件中心和區(qū)域備件中心的配置為各4S店配送備件，滿足汽車后市場服務。

（1）物流中心分類

汽車物流零部件供應鏈包含產(chǎn)前調(diào)達、產(chǎn)中配送、產(chǎn)后后市場三部分，在這三部分中，包含汽車零配件集散中心、倉儲中心、超市緩存中心、全國備件中心、區(qū)域備件中心多個節(jié)點。在各個節(jié)點下，揀選是整個倉儲作業(yè)的核心環(huán)節(jié)，也是物流中心作業(yè)成本最高、人力耗費最大、時間占用最多的環(huán)節(jié)。

在各個節(jié)點中，均涉及不同程度的揀選分撥。根據(jù)零件特性及包裝類型的不同，各個物流中心也具有各自不同的揀選特點。

（2）物流中心揀選作業(yè)對象

● 零件

揀選對象按體積或重量可劃分為大物（GLT）零件與中小物（KLT）零件。通常中小物零件采用塑料箱或紙箱進行包裝，長度≤800mm、寬度≤600mm，高度≤280mm，單包裝重量≤15kg，便于人工或自動化設備整箱搬運或揀選；大物零件采用圍板箱、金屬器具等包裝形式，重量較大，整箱搬運貨揀選需要機械設備（如液壓車、傳統(tǒng)叉車、無人叉車、AGV等）配合進行。

● 包裝類型

包裝類型從不同角度可分為不同的品類，分別對揀選造成不同的影響。

包裝循環(huán)性：包裝可分為可循環(huán)包裝與一次性包裝，可循環(huán)包裝涉及返空箱，一次性包裝涉及垃圾回收。

包裝材質(zhì)：從材質(zhì)上劃分，包裝材料主要包括塑料箱、紙箱、金屬器具、圍板箱等，其中紙包裝主要是一次性包裝，其他包裝具有一定的可循環(huán)性。

使用范圍：塑料箱多用于中小零件的包裝，金屬器具、圍板箱多用于較大零件的包裝，而紙包裝在各種規(guī)格的零件中均有使用。

功能劃分：包裝可分為通用型包裝與專用型包裝。通用型包裝可用于多種零件盛放使用，包裝內(nèi)一般沒有隔斷或內(nèi)襯，對揀選作業(yè)影響較??；專用型包裝是特定包裝，根據(jù)零件的屬性、外觀、特殊要求進行設計，對揀選作業(yè)影響較大。

2.不同物流節(jié)點的零部件揀選特點

（1）集散中心

為最上游的集貨分撥環(huán)節(jié)，上游對接供應商送貨或循環(huán)取貨，下游銜接干線運輸，零件多以整箱或整托的形式緩存。由于干線運輸時間長，每個訂單至少為一個送貨周期需求量，揀選作業(yè)以整箱或整托的形式完成出貨任務。

（2）本地倉儲中心

承接異地零件干線運輸后的存儲任務，存儲周期較長，存儲量較大。揀選要求多取決于下游超市緩存中心的要貨原則與物流模式。本地倉儲中心多以整箱的形式進行揀選，用量大的零件以整托的形式揀選出貨。同時，部分零件如標準件，單一包裝收容數(shù)巨大，以單箱的形式揀選同樣會增加內(nèi)物流的庫存壓力與面積壓力，因此在揀選作業(yè)前，需對該類零件進行包裝轉(zhuǎn)換，“化整為零”，以小箱、少量的形式揀選出貨。

（3）超市緩存中心

為零件上線前的最后一環(huán)，無論是推動還是拉動要貨邏輯，超市緩存中心都需要在保證零件質(zhì)量的前提下，將正確品種、正確數(shù)量的零件，在準確的時間范圍內(nèi)完成揀選，并配送至生產(chǎn)線旁。超市緩存中心是整個物流供應鏈中，除線旁庫存外最低庫存量的一環(huán)，也是揀選準確性、時間要求最嚴格的一環(huán)。根據(jù)生產(chǎn)模式不同，零件的揀選模式主要可分為批量上線看板模式、SPS揀選模式、排序模式。不同的揀選模式對線旁庫存有著不同的影響：在線旁面積較為充足的前提下，主要采用批量揀選模式，該模式下揀選效率較高，零件質(zhì)量衰減風險較低，物流面積、上線器具等要求相對寬松；而在線旁面積緊張的情況下，可采用SPS揀選模式或排序模式，將面積壓力轉(zhuǎn)移給物流超市緩存中心，超市緩存中心需按時按量將生產(chǎn)所需的零件逐個進行揀選。

（4）全國備件中心

在全國范圍內(nèi)設立幾個全國備件中心，向各個區(qū)域板塊覆蓋。存儲品種最全，存儲量最大。揀選多為不拆箱的批量揀選，但備件覆蓋的車型多、零件品類多，揀選還是存在一定的難度。

（5）區(qū)域備件中心

區(qū)域備件中心直接對接每一個區(qū)域的多個4S店，直接根據(jù)4S店的日訂單進行實時配送，鑒于訂單需求，揀選均為到單個零件的拆零揀選，因備件品類多、零件包裝尺寸各異，揀選及包裝難度較大。

3.傳統(tǒng)人工揀選作業(yè)痛點

揀選環(huán)節(jié)追求的目標為高質(zhì)量、低成本、高時效、保安全，即滿足QCDS四方面的綜合要求。目前傳統(tǒng)人工揀選的作業(yè)痛點在于揀選差錯率居高不下、面積利用率低、效率有待提高。

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揀選差錯率高。首先揀選作業(yè)仍以人工為主，不可避免出現(xiàn)差錯問題；另外，不同揀選模式下揀選難度不同，差錯率也有一定差別，拆零揀選差錯率普遍高于批量揀選。

空間利用率低。人工揀選作業(yè)面有限，受限于零件擺放高度、通道面積等限制條件，物流空間利用率相對較低。在不考慮空間利用率的情況下，投影面積利用率不足50%。

揀選效率低。汽車零部件品種多、選型復雜，揀選過程中需同步考慮先進先出、零件質(zhì)量防護等作業(yè)要求，效率低下。一般批量揀選中的作業(yè)效率無法突破50～60箱/人/小時。

二、揀選策略分析

從整體運作邏輯而言，揀選環(huán)節(jié)下游的要貨可分為拉動式和推動式兩種：拉動式即后補充式，是根據(jù)下游庫存的消耗情況，考慮在途與安全庫存，向上游進行要貨，啟動揀選作業(yè)；推動式即計劃式要貨，依照生產(chǎn)計劃生成揀選訂單，在生產(chǎn)的同時啟動接下來一段時間生產(chǎn)所需要的零件揀選工作。無論哪種要貨邏輯，對于揀選環(huán)節(jié)而言，皆是通過系統(tǒng)算法，將需求轉(zhuǎn)化為訂單，供揀選作業(yè)參照，同時皆應遵循FIFO（先進先出）原則。

圖1 揀選模式

圖2 揀選難度等級

1.揀選模式選擇

在各個物流中心，針對汽車零部件的揀選分為批量揀選和拆零揀選兩大類。批量揀選中分為整托和整箱（看板），拆零揀選中分為整套（SPS）和單類（排序）。不同層級的物流節(jié)點，對揀選深度的要求不一致，上游節(jié)點批量揀選的比例高，下游節(jié)點多為拆零揀選。

（1）模式一：看板模式

按看板揀選是指作業(yè)者按照訂單要求，將零件以箱為單位，即以看板為單位進行揀選，進而完成向下的配送工作。批量揀選模式下的集散中心、倉儲中心，多采用此種揀選策略。此種揀選策略的優(yōu)點在于訂單任務簡單，無論是推動還是拉動要貨，作業(yè)者只需要根據(jù)訂單要求，匹配相應的看板，完成揀選工作即可。在揀選過程中，作業(yè)者僅核對看板信息，無需對包裝內(nèi)的零件進行核驗，操作對象也是相對規(guī)整的立方體包裝形式，便于揀選搬運、堆碼垛存放以及配送上線。

（2）模式二：SPS揀選模式

SPS揀選多應用于超市緩存中心環(huán)節(jié)，該模式下的揀選對作業(yè)者提出了較高的要求：揀選頻率加快，批量模式下揀選一箱零件，而在SPS策略下需按輛份將一箱零件分多次進行揀選；揀選人員需對零件個體進行操作，因此增加了拆除外包裝、去除內(nèi)部一次性隔襯、處理空箱等工作，當零件器具較為復雜時，需要調(diào)整器具結構，額外行走、彎腰揀選大尺寸包裝內(nèi)的零件；甄別零件的工時與責任轉(zhuǎn)嫁給超市緩存中心揀選作業(yè)人員，揀選人員需仔細核對備貨單與零件看板，區(qū)分顏色、高低配，注意單次揀選的零件數(shù)量是否匹配等；要求作業(yè)者關注零件質(zhì)量，拆除包裝、零件拿取、放置在器具內(nèi)指定位置等工作均需要強化培訓。

排序揀選模式針對同種零件高低配、顏色選型較多、零件個體體積較大，線旁面積不足的情況所采用的，在如今主流的、多車型混線生產(chǎn)的主機廠被大量采用。排序揀選是根據(jù)生產(chǎn)計劃，提前一定時間將需揀選的零件以訂單（備貨單）的形式推送給作業(yè)者，作業(yè)者按照訂單順序?qū)⒘慵鹨粧x并放置在器具內(nèi)，排序器具多為專用器具，需對零件起到較好的固定與防護作用。排序揀選與SPS揀選均是針對個體零件，因此排序揀選對揀選作業(yè)人員的要求及關注點與SPS類似，但排序揀選更具針對性，僅對單獨一種零件進行揀選操作，并且零件一般體積較大，如車門玻璃、門護板、空調(diào)等。

2.揀選策略分析

在三種揀選模式中，后兩種為拆零揀選，揀選復雜，難度大。在拆零揀選中，一般分為兩種揀選策略，分別為播種式揀選和摘果式揀選。播種式揀選是集訂單的揀選，先把其中每種物料的數(shù)量分別匯總，再逐個對各個去向進行分貨，形式如播種。摘果式揀選的作業(yè)特征是從貨架上取貨，放入指定的箱中。

（1）播種式揀選

播種式揀選是先對多個訂單進行預處理，將每批訂單上的同類零件進行累積并從存儲區(qū)全部揀選出來，進行整理，然后對同一種零件進行處理，將其按訂單需求進行分配，即放置在上線器具上，當該種零件分配完畢后，再對下一種零件進行分配。播種式揀選在揀選過程中同時處理多個訂單，作業(yè)任務是處理之后的“新訂單”，需要做好充分的準備工作，通常該部分訂單的分割與合并由系統(tǒng)完成，因此播種式揀選更適用于品種較多、數(shù)量較大的零件。播種式揀選可以高效地處理批量訂單，行走距離相對較少，完成一份訂單的平均耗時較短。由于揀選任務基于合并后的訂單，一旦發(fā)生差錯，將影響多個乃至全部訂單。

（2）摘果式揀選

圖3 預揀選策略

表1 儲分一體類技術

表2 揀選類技術

圖4 技術匹配圖

摘果式揀選是指讓揀選作業(yè)人員在存儲區(qū)巡回作業(yè)，按某一訂單揀選出訂單中的全部零件，完成一個訂單需遴選整個存儲區(qū)，將該訂單揀選完畢后，再進行下一訂單的揀選任務。摘果式揀選是針對每一訂單，逐一進行揀選，更適用于品種少、訂單量大的情況。由于該揀選策略需遍尋整個倉儲區(qū)，因此行走距離較大、動作多、耗時長，多品種將增加揀選的難度與產(chǎn)生差錯的可能，而一旦發(fā)生差錯，只影響一個訂單，相對而言影響范圍較小。

（3）融合揀選策略

橫向?qū)Ρ雀魑锪鳝h(huán)節(jié)揀選難度，縱向挖掘揀選的復雜度。超市緩存中心拆零整套（SPS）揀選、拆零單類揀選為難度和復雜度最高的環(huán)節(jié)，對揀選的準確度、效率提出了最高的要求。

在SPS揀選中同時涉及GLT/KLT、通用件/專用件、同時車型選裝信息的影響，需按照車序進行揀選。針對SPS揀選特點，提出以下策略：

● 融合揀選策略

采用播種式和摘果式融合的策略進行揀選，在通用件的預揀選過程中，將指定訂單數(shù)作為一個訂單集，單次揀選多個相同零件，利用播種方式進行揀選。在專用件的揀選過程中，利用摘果方式進行揀選。一個揀選過程，使用兩種揀選方式。

● 主流程優(yōu)先策略

分析GLT與KLT的零件品類、數(shù)量，將品類多、數(shù)量大的那部分確認為主流程，其他為支流流程，優(yōu)先對主流程進行流程設計及布局設計。將支流流程進行弱化設計，優(yōu)先主流程服務。汽車零部件物流SPS揀選中，往往KLT零件品類多、數(shù)量多、行跡管理復雜，故對KLT揀選流程予以優(yōu)先設計；將GLT零件流程后續(xù)輔助設計。

● 預揀選策略

主體設計思路為設立GLT&KLT通用零件揀選區(qū)域，提前完成揀選訂單中通用零件的揀選；以立體貨柜作為備貨緩存為例，首先完成通用零件的揀選，因立體貨柜揀選的便利性限制，將KLT尺寸≤600mm或800mm的專用零件存放至立體貨柜中；完成立體貨柜揀選后，對KLT＞600mm或800mm及GLT的專用零件進行揀選，完成整個揀選操作。

● 預編組策略

為了提高揀選的效率，盡量在1～2個揀選操作平臺上完成整個訂單的揀選，需要對SPS臺車整套零件按編組算法規(guī)則進行預編組。即，按零件的車型選裝信息智能配載托盤層，進行預先編組。

首先將利用系統(tǒng)預先對揀選單進行排序，保證足夠長周期內(nèi)揀選單的相似度最大化。在此基礎上，算法結合主機廠生產(chǎn)信息，將車序信息與訂單信息提前給出，實現(xiàn)各車型的預先組合排序，按生產(chǎn)順序的需求實現(xiàn)快速準確揀選。

圖5 智能裝備選型

3.揀選技術選型

揀選環(huán)節(jié)效率的高低、揀選是否精準、成本是否可控與上游的倉儲和下游的轉(zhuǎn)運有著直接的聯(lián)系。目前隨著物流技術的不斷發(fā)展，在倉儲、分揀環(huán)節(jié)應用的技術越來越成熟，基于以上的揀選策略分析，結合各個不同的分揀場景，給出以下基于智能裝備應用的智能化、定制化揀選解決方案。

（1）儲分一體類技術

倉儲類技術可分為大件GLT和小件KLT兩種，為了降低倉儲成本，針對這兩種不同包裝性質(zhì)的零件會進行密集式的批量存儲，為了提高揀選效率，可在批量存儲后，下架至備貨緩存區(qū)域，配合后續(xù)的揀選。

在批量存儲GLT的過程中，四向穿梭車技術為近幾年較為新式的做法。通常利用四向穿梭車，在同一平層實現(xiàn)存取，利用提升機實現(xiàn)四向穿梭車及貨物的換層。同時，可利用Kiva AGV或無人叉車與四向穿梭車進行混合調(diào)度，實現(xiàn)無縫的連接與配合，提高整體存取及轉(zhuǎn)運的效率。

在批量存儲KLT的過程中，多層穿梭車因效率高、儲量大、柔性高的特點被電商及汽車物流企業(yè)廣泛應用。隨著技術的發(fā)展，多層穿梭車從單一尺寸發(fā)展為可變尺寸，適應更多的器具尺寸形式，與Kiva AGV散盤區(qū)或立體貨柜等備貨緩存技術進行有機結合，形成完整的儲分一體化方案。

圖6 批量揀選裝備選擇

圖7 揀選技術選擇

（2）揀選類技術

揀選類技術分為輔助揀選類和自動揀選類，輔助揀選類以聲光提醒為主，提高揀選的效率和準確性；自動揀選技術適用揀選機器人，利用夾抱和抓取的原理進行整箱或單個零件的揀選。

目前輔助揀選類技術利用電子標簽功能，根據(jù)場景的不同，與Kiva等技術融合簡化應用，達到快速貨到人揀選，可達到60～80箱/小時的揀選效率。

（3）技術匹配

通過儲分一體類技術與揀選類技術的排列組合，可實現(xiàn)適應不同業(yè)務場景的多種一體化解決方案。具體選擇哪一種方案，取決于流量的限制、效率的要求、成本的制約等因素。

根據(jù)各個場景的不同，給出批量倉儲與快速揀選技術匹配的基本模型，便于大家在日常使用過程中進行技術選擇。批量倉儲以料箱級存儲技術為例，主流技術為多層穿梭車與Miniload。

快速揀選以拆零單類零件為例，主流技術為輔助揀選技術（聲、光）及自動揀選技術。未來以機器視覺、六軸機器人、AMR機器人為發(fā)展方向，以人機協(xié)作方式進一步提高生產(chǎn)力水平。

三、未來發(fā)展趨勢

近幾年物流技術高速發(fā)展，倉儲、揀選設備可基本滿足標準化的業(yè)務流程與作業(yè)對象。未來將在算法、系統(tǒng)策略層面進行優(yōu)化與突破。例如機器視覺技術，通過機器學習、深度學習算法的植入與升級，實現(xiàn)更智能的感知，將從外部獲取的信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字化的信號，進而通過人工智能進行判斷與決策，使各項揀選技術能夠應對非標準化的流程與揀選對象，實現(xiàn)揀選柔性化、個性化；再如AMR技術，同樣是通過后臺的人工智能支撐，實現(xiàn)路線的自主導航與自動規(guī)劃，為揀選作業(yè)提供更高效的技術支撐；通過數(shù)字孿生技術，實現(xiàn)實際場景的虛擬數(shù)據(jù)及圖像采集，利用算法校驗揀選的準確性，實現(xiàn)效率優(yōu)化和技術升級。