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← 大型仓库中发生了什么?

每天,我们都在进行成千上万次的网络购物。可是是谁(或什么)将货物按照复杂的订单装进了我们的包裹呢?在本次的演讲中,米克 芒茨将用一个充满机器人的迷人而惊奇的世界来展示到底大型仓库中发生了什么。

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25 Languages

Showing Revision 10 created 11/23/2014 by Tony Yet.

  1. 我向你们讲诉
  2. 或分享的是
    库存管理方面的
  3. 一个突破性的新方法
  4. 我们这里讨论的是
    取货,包装和出货
  5. 给大家一个提示
  6. 这个新方法使用成百个
  7. 有时候是上千个
    移动机器人
  8. 让它们在仓库里忙碌
    我待会儿会介绍这种方法
  9. 现在先回想一下
  10. 上次你网上购物的情景
  11. 你坐在沙发里
  12. 见到一件一定要买的红色T恤
  13. 你一点,
    它便被放到了购物车里
  14. 然后你又想买条绿裤子
  15. 看上去很好看,买!
  16. 再买双蓝色的鞋吧,一点
  17. 这时候你已经搜集完了
  18. 你并没有停下想一想
  19. 整套的行头根本不搭
  20. 但是你已经提交了订单
  21. 两天后,包裹就到了
  22. 打开一看,这些还真是我买的
  23. 你有没有想过
  24. 这些货物是如何从仓库
    被放进盒子里的呢?
  25. 那我现在来告诉你
    看那有个男人
  26. 在照片的中间
  27. 你会发现一个
    传统的取货-发货工人
  28. 正在分配或者执行订单区域工作
  29. 在传统工作模式下
  30. 这些工人一天有60%到70%的时间
    都浪费在行走当中
  31. 他们经常要在仓库中
    步行五到十英里
  32. 寻找订单中的货物
  33. 这个方法不仅效率低下
  34. 也满足不了工人的成就感
  35. 让我来讲讲
    我在哪儿第一次碰到这个问题
  36. 那是1999-2000年间,互联网公司方兴未艾
    我在旧金山湾区
  37. 一个叫“Webvan”的红极一时
    但短命的电子商务公司工作
  38. (笑声)
  39. 这家公司以网上出售杂货
    并送货上门的理念
  40. 筹集了数亿美元的资金
  41. 最终不符成本效益法则
  42. 事实证明电子商务并不简单
    花费也大
  43. 在这个例子里,我们尝试从仓库把30个货物
  44. 装箱,装车,再送到顾客家里
  45. 花了我们三十美金
  46. 回想一下,那个年代一罐汤是89美分
  47. 而我们从取货到装箱竟要花一美元
  48. 那还是没加运费之前的花销
  49. 长话短说,我在Webvan的一年间
  50. 和所有货物处理的供应商探讨过
  51. 当时根本没有一个方法是专门针对取货的
  52. 就是把红的,绿的
    和蓝的货物放进一个箱子里
  53. 但我们觉得一定有更好的方法
  54. 现有货物处理是把商品
    装到托盘或箱子里
  55. 然后送到零售商店
  56. 理所应当,在一年半之后
    Webvan关门大吉
  57. 但我还在琢磨这个问题
    仍束手无策
  58. 我反复思考
  59. 应该把注意力放在:
    如果我是一个取货-发货工人
  60. 我想要什么或
    我认为应该怎么做
  61. (笑声)
  62. 我说:“让我们只关注问题吧。”
  63. 我现在有一个订单
    我想做的是
  64. 把红的,绿的和蓝的货物
    放进这个箱子里
  65. 我需要一个操作系统
    一伸手-成了-
  66. 商品出现
    然后装箱
  67. 现在让我们想想
  68. 这是一个以操作工为中心的解决办法
  69. 这就是我想要的
    现有的科技可以实现吗?
  70. 如你所知,
    订单来来往往,会变动,商品也是
  71. 这个方法把取货-发货工人作为中心
  72. 只要提供相关工具
    就能使他们尽可能的高效
  73. 那我是怎么想到这个办法的呢?
  74. 实际上,来自一次头脑风暴的实践
  75. 可能你们大多数人
    都用过这种方法
  76. 就是对一个新想法集思广益
  77. 先准备一张白纸(白板)
  78. 在各种极端情况下验证你的想法
  79. 在这个例子里,我们设计了一个命题
  80. 如果在中国建一个配送中心
    我们应该怎么做
  81. 那里的成本很低
  82. 劳动力和土地都很便宜
  83. 我们说的具体点
  84. 如果每小时的人工费是零美金
  85. 我们可以建造一个百万平方尺的配送中心
  86. 那么就不由想到
  87. 在仓库里雇很多人
  88. 我说:“等一下,一小时零美金
  89. 那我就‘雇用一万个工人
  90. 每天早上八点来仓库
  91. 每人只取一件商品
  92. 然后站在那儿就行了
  93. 就像你拿一袋Captain Crunch(谷物早餐),
    你拿一罐激浪饮料
  94. 你拿一瓶健怡可乐
  95. 就站在那儿,
    有需要我会叫你
  96. 当我需要健怡可乐, 我就叫它,
    工人之间互相告知
  97. 健怡可乐就会被工人传过来
    装箱走人”
  98. 如果这些货物能自己说话和行走该多好!
  99. 那将是有趣且有效
  100. 具有潜力的库房管理法
  101. 当然,劳动力没有免费的
  102. 实际与理想的差距!
  103. (笑声)
  104. 所以我们想到了移动式货架
    我们把货物放在上面
  105. 使用移动式机器人
    就可以让整个存货都动起来
  106. 我们开始实施这个创意
    2008年,我坐在沙发上看电视
  107. 你们都看北京奥林匹克
    运动会的开幕式了吗?
  108. 当我观看时,
    差点没从沙发上滚到地上
  109. 像这样就行!
  110. (笑声与掌声)
  111. 我们让成千上万的工人站在仓库里
    而他们站在球场上
  112. 有趣的是,这两件事还真有联系
  113. 那些人创造了另人难以置信的数码艺术
  114. 听说连计算机都没用
  115. 全靠人与人之间的合作与交流
  116. 你站起来,我就蹲下
  117. 从而创造了精美的图案
  118. 当你让个体之间相互交流时
  119. 系统中便形成了新的力量
  120. 简单来讲
    这就是新点子的由来
  121. 那么现在这个想法变成什么样了?

  122. 这里是一个仓库
  123. 是一个拥有万种不同存货
    的取货,装货和出货中心
  124. 我们叫它们红笔
    绿笔,黄色便贴
  125. 我们派出那些橙色小机器人
    去挑选蓝色的小货架
  126. 并把货架送到仓库的边缘
  127. 这样所有的取货工人
    现在只呆在周边地带了
  128. (机器人的)任务就是挑选货架
  129. 运输货架,送到指定地点
  130. 取货工人的命运一下子
    截然不同
  131. 不像以前穿梭于仓库中
    她可以固定在
  132. 像这样的取货操作台旁
  133. 所有仓库里的货物
    都被送到她的面前
  134. 全部过程都很高效
  135. 伸出手,提取货物
    扫描条形码,然后包装
  136. 当转过身来时
  137. 另外一件物品已经等着
    被提取和包装了
  138. 我们做的就是
    免去所有的无用功
  139. 像走路,寻找,
    浪费掉的和等待的时间
  140. 我们开发出一种高度精确的取货方式:
  141. 把货物对准激光
    扫描条形码后
  142. 然后按一下灯
    指示货物进入了该进的箱子
  143. 因此更高效更精准
  144. 为工人们开创了
    更为有趣的办公室似的环境
  145. 他们能够在此完成整个订单
  146. 红的,绿的,蓝的,
    而不是一部分
  147. 他们觉得可以更好地
    驾驭自己的工作环境
  148. 这一方法的深远影响
  149. 让我们大吃一惊
  150. 虽然我们估计到
    它将大幅提高效率
  151. 但我们没有料到的是
  152. 它会遍布到仓储管理的其他方面
  153. 这种方法的真正有效性
  154. 是使配送中心变成了一个
    大规模并行处理引擎
  155. 这又是一个跨界互动的创意
  156. 这是一个仓库
    让我们想象一个
  157. 具有并行处理器
    的超级计算机的构架
  158. 原理是这样的
  159. 在屏幕右边有十个工人
  160. 他们都是独立的
    并有自主权的取货工人
  161. 如果三号操作台的工人要去洗手间
  162. 对于其他九个工人来说并没影响
  163. 于此不同,对比一下
    传统工艺的传送带
  164. 当上家递给你订货箱
  165. 你装一件物品进去,传给下家
  166. 为了保证这连续的过程
    每个人都必须各就各位
  167. 而新方法为仓储管理
    提供了更合理的模式
  168. 更有意义的是
  169. 我们可以跟踪产品的流行程度
  170. 我们运用动态与自适性演算法
  171. 来调节库存管理
  172. 正如你所见,情人节前夕
  173. 那些粉红色的糖果
    被放在仓库的前面
  174. 工人们正忙着装箱
    因为很多人订购了糖果
  175. 情人节过后两天,剩余的那些糖果
  176. 被移到了仓库的后面
  177. 图上看,就是那些冷色调的区域
  178. 运用平行处理的另一个影响是
  179. 它能被扩展到难以置信的规模
  180. (笑声)
  181. 无论建立两个操作台,或20个
  182. 或200个,路径规划演算法
  183. 和存货演算法都是一样的
  184. 在这个例子里,你会看到
  185. 库房的四周都被存货占据
  186. 那是因为四面都有操作台的缘故
  187. 是它们自行解决的
  188. 让我用最后一个视频
  189. 总结一下运作流程
  190. 它反映出取货工人真实的一天
  191. 正像前面提到的,这个过程就是
  192. 移动存货,找到该去的操作台
  193. 后台的管理软件
  194. 清楚每个操作台的情况
  195. 管理软件指挥着每个货架的运行
  196. 尽量让它们行为有序地进入操作台
  197. 提供给工人所需物品
  198. 更有趣的是,我们可以量体裁衣:
  199. 动作快的工人得到更多的货架
    反之亦然
  200. 这些工人真的体会到
  201. 以前梦寐以求的工作方式
  202. 伸手,物品到手
  203. 或伸长点儿,得到了
  204. 然后扫描,装箱
  205. 所有的技术本身都隐藏在幕后
  206. 所以她现在的工作
    只需关注包装
  207. 没有空闲时间
    也不用离开操作台了
  208. 事实上,我们认为
    这不仅提高
  209. 完成订单的效率和准确度
  210. 而且对工人来说也更有意义
  211. 我为什么敢这么说
  212. 因为这间工厂的工人们
  213. 为有幸到Kiva 区域工作
    而相互竞争
  214. 有时在客户证明视频中
  215. 他们会说
  216. 现在工作后,
    有更多的精力和孙子孙女玩
  217. 曾经有个工人说:
    “Kiva 区域太轻松了
  218. 我现在都不用吃降压药了“
  219. (笑声)
  220. 那是一家药品分销商
    所以视频被禁了
  221. (笑声)
  222. 所以我想留给你们的是一个理念
  223. 当机器有想法
    能行走,并相互交流时
  224. 高效的流程和生产力便出现了
  225. 我想下次,当你开门
  226. 捡起网上订购的产品
  227. 你打开箱子,东西都在
  228. 你可能会琢磨一下
  229. 会不会是机器人帮忙完成的订单呢
  230. 谢谢
  231. (掌声)