动态人机协作拣货策略：提高仓库效率

"这篇研究论文探讨了动态人机协同拣货策略在仓储自动化中的应用，特别是在全渠道仓库中。文章指出，自动移动机器人（AMR）与人工拣选员合作可以提高订单拣选效率，减少拣选员的非生产性步行时间。通过分区存储系统，机器人的移动可以进一步优化拣货过程，但最佳分区策略仍不明确。研究对比了无分区（NZ）策略和渐进分区（PZ）策略，并提出了动态切换（DS）策略，即根据订单类型和负载情况在两者之间灵活切换。使用实际数据进行分析，结果显示DS策略可以降低高达7%的运营成本，但随着每个拣选员分配的机器人数量增加，成本节省效果可能会减小。" 本文首先介绍了当前零售业的趋势，即结合实体店铺和线上销售，利用自动化仓库提升效率。自动移动机器人（AMR）作为仓库自动化的重要组成部分，与拣货员协作以优化拣选流程。为了进一步提高效率，研究人员提出分区存储概念，其中AMR负责在不同区域间移动，以减少拣选员行走时间。 接着，论文深入研究了两种分区策略：无分区策略（NZ）和渐进分区策略（PZ）。NZ策略下，机器人无特定分区，而PZ策略中，机器人按顺序负责更广阔的区域。这两种策略各有优劣，对于大型商店订单和小型在线订单可能适应性不同。 为了评估这两种策略以及潜在的动态切换策略（DS），研究采用了排队网络模型，模拟不同拣货策略下的吞吐速率，这与AMR数量和固定分区策略相关。接着，引入马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）模型，以研究如何在策略间动态切换以提升拣选性能。 实证研究基于包含多种订单规模的全渠道仓库数据，结果表明DS策略能够显著降低成本，最高可达7%。然而，当每个拣选员对应的机器人数量增加时，这种成本节约的优势会减弱。这提示在设计和实施动态人机协同拣货策略时，需要平衡机器人配置与成本效益的关系。 这篇论文对仓储自动化领域的动态人机协作策略提供了理论依据和实践指导，对于优化全渠道仓库的拣货效率和降低成本具有重要意义。通过模型分析和实际数据验证，研究者提供了对如何有效管理和调整AMR和拣选员协作模式的新见解，这对于未来仓库管理策略的制定具有参考价值。