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制造业物流规划改善传道·授业·解惑，快来 　　拣选与分拣的概念 　　什么是物流拣选? 　　拣选是仓储配送中心的配货人员按订单要求的商品名，规格，型号，数量，将商品从存储的货架或货垛中取出，搬运到理货区的过程。 　　物流分拣是什么? 　　分拣是拣选作业完成后，将拣选出的商品按照不同的客户，不同的配送路线进行分类，集中，等待装车配载，送货作业的流程。

拣选作业，就是一边确认发货单（拣选清单）上所写的产品编号与数量，一边集齐需要发货的商品。拣选分为2种，分别是根据不同配送对象，分别集齐商品的“摘取方式”，以及事先集齐商品，再分拣到各配送对象的“播种式”。摘取方式是最常用的手法，即找到发货单（拣选清单）上所写的商品并进行发货。又被称为“单一拣选”、“订单拣选”，用于将各类商品配送到大量配送对象的情况。因其灵活度高，拣选后可立即发货，适用于邮购等物流。但是，操作人员需要从仓库中找出商品，会耗费不少的精力及时间。播种方式又被称为“整体拣选”、“分类式”，非常适用于对少量客户提供少数种类商品，且需要大量发货的情况。这种方法可以统一集齐商品，减轻操作人员的负担，但必须确保足够的分货空间。还存在难以掌握分拣情况，难以应对突发商品追加等缺点。

　　物流拣选与分拣的技术 　　拣选技术 　　拣选技术是整个拣选作业的真正核心。不同拣选技术的选择，同样会影响每种拣选方式最终在拣选效率和上的表现。拣选技术通常的分类有订单，批次，流程拣选。例如批次拣选可以支持单人拣选，多人同时间选和多人分区拣选。该拣选技术适合仓储拣选作业区面积比较大，同时每个订单的订单行又比较少的情况。任何一家仓储运营企业的拣选作业都是这几种技术的运用。随着行业的发展，拣选技术方面的研究将会越来越多。 　　分拣技术 　　分拣技术主要涉及自动分拣系统，是先进配送中心所必须的设施条件之一。自动分拣系统在最短的时间内从庞大的高层货架存储系统中准确找到要出库的商品所在位置。安配送地点运送到理货区域或配送站台集中。能大批量的分拣货物。分拣误差率极低。分拣作业基本实现无人化。由控制装置，分类装置，输送装置及分拣道口组成。其技术所需投资大，要求高，要根据经营商品的包装情况来确定是否建或建什么样的分拣系统。 　　拣选与分拣的方式

拣选与分拣方式主要分为两个大类，即人到货与货到人拣选。

第一代是纸单拣选，也就是人拿着纸单，上面写着拣什么货、拣多少、去那里拣，然后走过去进行拣货；后来出现了手持终端技术，手持终端已经把纸单代替，但也是通过屏幕显示告知操作员到哪里拣什么货、拣多少；随着语音技术的发展，操作员把双手解放出来了，只带一个耳麦就可以进行拣选了，通过声音告诉操作员相关信息。然而，我们有了电子标签，通过灯光的闪亮提示操作员，并通过数字显示的形式告知操作员拣选内容……这些传统的拣选方式，无论用什么样的技术，其实都是需要人去找货的方式来完成。

01/纸单拣货（人到货）

说明：纸单拣货还是大多数仓库使用的解决方案。

优点：作业简单；价格低廉。

缺点：单据众多；效率低，差错率高；低生产率/准确度；不是实时的。

使用场景：仓库作业量较小；临时的仓库设施；低价值产品小批量发货；仓库作业人员低工资水平；仓库作业成本难以评估。

02/RF拣货（人到货）

说明：通过RF指示引导，拣货人员到达指定拣货位，扫描位置和/或产品条码验证。

优点：实时调度平衡人员工作量，跟踪作业效率，数据采集功能（例如批次跟踪）；拣货精确度提升；投资成本相对较低。

缺点：对条码标识的要求更高；工人经验要求高。

使用场景：可用于从收货到发货的所有仓库人工功能，确保所有库存移动的实时准确性；RF拣选最适合于慢/中速环境，其中条形码在产品或库存容器级别可用。

03/拣货车拣货（人到货）

说明：通过语音或RF定向波次确认拣货的移动推车；通常用于波次拣选环境（例如，每趟拣选12个订单）；每次分配给拣货容器的多个订单。

优点：通过在一次行程中拣选多个订单缩短行走时间；灵活性随着时间的推移容易添加更多的项目品种。

缺点：按库存单位计数的长拣选路径；手推车笨重，不便于操作，需要更宽的通道；流程需要高度的纪律性，才能将子订单/数量分类到正确的容器中。

使用场景：最适用于低速或中速采摘环境，在货位上有大量的慢速移动的SKU分布在一条长长的拣货路径上。

04/电子标签拣货（人到货）

说明：操作员被分配到输送机旁边的特定拣货区；每个拣货位置都配有一个指示灯和一个读数显示器；操作员扫扫描塑料箱/纸箱ID以确认订单的拣货任务；操作员按下发光按钮以验证拣货精度。

优点：高速拣选订单；传送带减少行走时间。

缺点：每个拣货地点需要一个指示灯和一个RF；数据捕获具有挑战性；需要准确补货。

使用场景：最适合在高速分拣环境中使用。

05/语音拣货（人到货）

说明：通过语音设备传输给操作员的分拣指令，通过耳机进行操作员对话，以验证拣货位置、项目代码、UPC或其他别名代码，以验证拣货精度。

优点：免提操作，非常适合处理整箱、重型或笨重物品。缺点：数据传输需要使用RF设备，这将减慢拣货过程;对于大量的分箱拣选环境来说可能太慢

使用场景：适用于高速全套拣箱环境，实现免提的好处；适合冷藏环境或者SKU种类多、分拣成本太高的分箱环境。

所谓“货到人”拣选系统，简单来说就是在物流中心的拣选作业过程中，由自动化物流系统将货物搬运至固定站点以供拣选，即，货动，人不动。

“货到人”系统大幅度减少了拣选作业人员的行走距离，不仅实现了高于“人到货”模式数倍的拣选效率，大幅度降低了劳动强度，同时在存储密度、节省人力等方面拥有突出优势。因此，“货到人”系统已经成为物流配送中心非常重要的拣选方式。

主流的“货到人”拣选方案

06/料箱式堆垛机拣货（货到人）

说明：货物堆码至标准化料箱中，利用巷道内的自动堆垛起重机在高层货架巷道内来回运行，将位于巷道口的货物存入货格，或者相反，取出货格内的货物运送到巷道口。

优点：没有行进时间，因此选择率更高；非常狭窄的过道（例如1米）用于ASRS机器，因此高密度存储。

缺点：中低速吞吐能力；由于小负荷异步电动机的通过能力受限于机器的垂直和水平速度，因此每个通道只有有限的循环次数（70~）。

使用场景：需要大密度高利用率存储的场地；常用于固定场合，适用于需要安全存储环节的货品。

07/多层穿梭车拣货（货到人）

多层穿梭车，从结构上讲分四部分，在巷道里面有不同的层，每层都有一个车，然后有一个货架输送机，连接小车，最后一部分就是货架，由于每层都有一个拣选小车，从而实现了高速出和高速入的流量。这个技术多年前在欧美已经使用，近年来在中国也开始广泛推广。

多层穿梭车是如何支持货到人拣选的呢？

第一，所有的货物都存储在自动化立体库，可以实现自动的存和出的功能，人只需要站在前面就可以了。根据系统需要，把相应箱子从立体库里调出来，放在人的面前。多层穿梭车系统主要的功能是支持货到人拣选，还有一些辅助功能，比如说超高密度存储；

第二，就是高速出入库，一般用作高速缓存来处理；

第三，可以做到出库实现不同程度排序的功能。

说明：在接收时，分箱产品被放入标准实体（容器或托盘）中。完整的箱子可以原样存放;将货物运送到缓冲区的导入点。垂直升降机将容器运输至存储层。

优点：极高的吞吐量和高达12米的存储容量，空间利用率较高。

缺点：投资要求高；一定的尺寸和重量限制使穿梭机能够处理产品。

使用场景：快速的订单周转时间带来竞争，适用于高效高速的工作环境或者空间较高的场景，主要用于基本固定的场合。

08/类KIVAAGV机器人拣选（货到人）

说明：AGV机器人基于导航和路径算法，搬运货架至拣选区，操作员只需在拣选站内拣选货物。拣选完成后，机器人又将货架送回存储区。

优点：拣选速度快，降低人力成高，可快速相应部署。

缺点：前期投入成本较高；对调度软件的算法精准性要求高。

使用场景：适用于SKU量大、商品数量多、有多品规订单的场景。

正是由于该系统的诸多优点，越来越多的企业进入该行业并对产品进行创新。例如，自动跟随机器人（行业内无标准叫法），或者订单到人拣选解决方案，即机器人跟随拣货人员完成拣货，并搬运订单商品；此外还有一种形式，即以机器人替代人进行长距离的行走，拣选人员只在局部区域内行走并完成拣货。

09/Miniload（货到人）

Miniload轻型堆垛机系统，与托盘式立体仓库ASRS结构相似，但存储货物单元为料箱/纸箱，因此也被称为料箱式立体仓库。该系统早在上世纪八九十年代便已推出并在欧洲得到广泛应用，目前技术相对成熟。由于堆垛机的货叉和载货台形式多达数十种，Miniload系统具有广泛的适应性，是最重要的“货到人”拆零拣选解决方案之一。目前，国内外多家物流装备企业均可提供Miniload系统，堆垛机运行速度普遍能达到m/min，部分产品能达到m/min及以上。

货到人”系统因其在提高拣货效率和降低劳动强度等方面的突出优势，越来越受到市场青睐，未来将具有更加广阔的发展空间，特别是以拆零拣选为主的电商行业，对拣选效率和准确性要求更高的医药行业，以及有特殊需求的冷链行业等领域将得到大范围应用。在技术方面，“货到人”系统也将朝着自动化、智能化、标准化方向发展，并且将最终由机器人替代现有人工完成拣货作业，实现真正的自动拣选和智能拣选。

但在现阶段，要从以上几种各具特色的主流“货到人”解决方案中找到最适合企业特点，最能满足需求的解决方案却绝非易事。通常来说，企业选择“货到人”解决方案的目的主要有两点：

一是提高物流作业效率；

二是降低物流作业成本。

企业在选择适合的解决方案之前，除了要对自身的业务类型特点及需求有非常明确的认识，还要平衡好效率与成本之间的关系。此外，企业在考虑“货到人”系统时，还需要准确预测未来几年公司的业务量变化情况，但要保证预测的准确性同样非常之难，这也为系统选型带来困难。

END

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