辅助拣货技术在汽车物流中的应用

潘晓兰，潘荣胜，张鸣鹤，孟伟，刘黄唯（上汽大众汽车有限公司，上海201805）

辅助拣货技术在汽车物流中的应用

潘晓兰，潘荣胜，张鸣鹤，孟伟，刘黄唯
（上汽大众汽车有限公司，上海201805）

介绍了辅助拣货技术在汽车行业中的使用现状，总结了各项辅助技术的应用条件及发展前景，分析了语音拣选技术项目在上汽大众推进的具体过程及实施效果评估。

汽车物流辅助拣货语音拣选绿色

1 前言

汽车零部件数量繁多，主机厂流水线节拍高，如何保证安全可靠的零部件供应是上个世纪汽车物流的重要课题。进入21世纪，在技术发展日新月异的今天，如何发展现代化的智能仓储系统，保证拣货质量的前提下，又能做到成本低廉、绿色环保，是每个国内整车制造商都需要解决的难题。辅助拣货技术就是在这样的背景下，作为有效的解决方案蓬勃发展起来。

2 辅助拣货技术种类及应用意义

传统拣货技术采用打印纸质单据，人工解读单据信息（包括零件号和库位编号等），在仓库中寻找相应的零件，完成拣货动作。显然这种方法效率不高，存在着无效走动的浪费。其次，人工解读纸质单据容易犯错，在工人未接受良好的培训或状态不佳时容易混淆零件，严重时甚至配错零件，都将造成流水线停止。而每天打印的纸质单据，大量消耗纸张和墨盒，也造成了资源的浪费。

辅助拣货技术可有效避免以上情况，存在拣货正确率高、成本低廉、环保绿色、柔性高等诸多优点。辅助拣货技术的后台系统与仓库管理系统（WMS，Warehouse Management System）对接，通过视觉或听觉等技术，将拣货的信息传递到物流工进行拣货指引。通过灯光、语音等感官指引，以及物流工拍灯、语音答复的确认，可以大幅提升拣货质量、减少差错率。与全自动化立体仓库以及货到人技术相比，辅助拣货技术投入小、产出快、柔性大，可广泛适用于汽车物流的各种拣货场景。辅助拣货技术可取消排序单等纸质单据的打印，更为绿色环保。另外，昵称拣选通过对零件取较为通俗易懂的名称，如香蕉、苹果等，并且配合相应的图片，使物流工易于辨识，也是一种低成本的解决方案。

上汽大众自2009年开始采用扫描拣选（Radio Frequency），通过无线手持终端扫描零件包装上面的条形码进行拣选，可提升拣货的准确率，但仍存在物流工人不断放、取手持终端的效率不高的情况。自2011年11月起在上汽大众汽车一厂采用灯光拣选（pick to light）开始，亮灯拣选已经作为物流小车拣货的标准配置，在各个标准化总装车间的物流得到了广泛应用。物流工人通过待拣选物料前的亮灯指示，可以简单辨识即将拣选的零件，可提升效率、减少拣选差错。2015年在长沙工厂采用射灯拣选（pick to point），发动机、变速箱排序时，需要通过葫芦进行零件吊装。传统的亮灯拣选技术，竖立在地面的提示灯容易和吊装葫芦上的零件发生碰撞，造成零件损伤；而射灯拣选，采用灯打箭头的方式，在地面投影，以指引工人取料。2016年在安亭首批仓库进行的语音拣选（pick to voice）项目时，又为辅助拣选增加了新的可能。

3 语音拣选技术特点及模式分析

语音拣选技术是通过耳机等可穿戴性备，对物流操作员进行货物拣选的提醒及核对。

整个语音拣选过程可分为简单的三个步骤：首先是物流工给系统一个提示，表示已经准备就绪，等待系统发送拣货指令；语音指令给出一个区域号和货位号，系统要求物流工说出校验号，再由物流工扫描对应货位上的零件号，如果系统确认无误，便会立即提示需要拣货的数量；最后物流工把相应的货物及数量拣出，向系统发出“完毕”的语音信号。然后等待系统发出下一个拣货指令。

语音拣选技术的态势分析（SWOT，Strengths WeaknessesOpportunities Threats）如下：

优势（Strengths）：无固定在料架或是仓库顶端的硬件设备，不与其他物流设备干涉；如物流布局进行调整，柔性大；按照物流工的数量配备可穿戴设备，设备数量少；解放双手，提升物流工的作业效率及准确率；提升物流工作的技术含量，提高工作满意度；无需打印配料单据，绿色环保。

劣势（Weakness）：设备及软件开发投资较高；核心设备为进口件，采购周期较长。

机遇（Opportunities）：整个社会大环境对于“工业4.0”、物流技术的重视；企业对于拣货质量的要求提升和对于拣货效率的追求，有进行技术更新、投资的意愿。

威胁（Threats）；辅助拣选技术多样化的选择；机械手拣选技术的发展、自动立体仓库（AS/RS，Automated Storage and Retrieval System）的应用，可完全取代人工进行拣选及仓储。

语音拣选技术给物流工提供了解放双眼和双手的操作效果。物流工的手眼可以脱离拣选的纸张和手持终端等，全神贯注于选择的物品的数量和种类，这使物流工的动作连贯，并大幅提升工作效率。语音拣选技术帮助物流工实现从“听”到“行动”这样一个比较自然的操作方式，来自系统的自然人声使枯燥的工作充满乐趣。

4 语音拣选技术应用案例及实施效果评估

语音拣选系统此次在上汽大众安亭生产基地的应用，为汽车制造行业的国内首次应用。另外，这也是国内语音拣选系统第一次采用语音+指环扫描枪的案例。在上汽大众实施语音拣选项目过程中，涉及项目立项、采购招标、设备/系统、实施培训等环节，根据工作分解结构（WBS，Work Breakdown Structure），又可以分为若干个小模块，每个模块均需定义负责人，并且定义整个项目的实施周期。

首先是项目立项阶段，侧重技术分析比较、应用区域选择、经济性分析和初版方案及小范围测试。其次是采购招标阶段，需细化方案，进行供应商的选择与评估，明确各项资源和需求。再次是设备/系统阶段，进行设备采购、系统开发等。最后是培训实施阶段，主要在现场进行系统和设备的联调、人员培训、语言采集和起步陪伴。

语音拣选技术于2016年3月正式实施，使用效果明显。首先，相比较扫描拣选，效率提升15%以上；其次，拣选准确率提高到99.99%；第三，接受拣选指令时不需要用手和眼，作业顺畅，人机工程提升；第四，减少了物流工的培训时间，提升仓库整体作业效率和稳定性。另外，语言拣选技术在系统内可实时监控每个物流工的工作状态，记录每个物流工当天完成的订单数量，对于现场管理和绩效评估非常有益。

5 各项辅助拣选技术的应用条件

随着辅助拣选技术发展，根据不同物流区域和技术特性，进行辅助拣选技术的选择与应用成为新的课题。本文通过上汽大众的实践经验进行了分析。

在技术评价方面，首先分析影响物流成本与效率的评价指标，再分析每项技术的评价，见表1。在应用对象方面，其适用范围见表2。

在应用区域上，见表3。昵称拣选常应用于排序区域，扫描拣选适用于小件拣货区。在配料车（SPS，SetParts System）、物流篮等零件密集排序的区域，灯光拣选能较大程度地发挥优势。射灯拣选常用于大件的排序拣选，尤其适用于发动机、变速箱等用吊具取用的零件。语音拣货灵活性好，适用于零件经常变换的首批仓库和排序区域。

6 总结及展望

在工业4.0的时代，产品创新、模式创新成为热点话题；在精敏物流供应链的要求下，高效率、高柔性、零差错、绿色环保成为汽车物流的关键词。在机器人拣选技术不断发展的情况下，可能有一天将大范围实现模拟人工拣选的机械手臂，但是在现有条件和成本控制下，人工辅助拣选将不失为成本低廉、快速解决问题的措施，得到了汽车物流行业的大量应用与发展。辅助拣货技术在提升物流效率的同时，一些高技术、可穿戴的智能设备可大幅提高员工对于工作环境、工作条件的满意程度，在年轻员工中广受欢迎。另外，辅助拣货技术在国外的一些展会（如德国的LogiMAT、CeMAT展会）上不断有新产品问世，例如雷达拣选、智能眼镜等；也有专业的物流技术公司，如LUCA GmbH Logistics Solution，可提供一系列的辅助拣选解决方案；而国内从事相关行业的供应商较少，整体技术也局限于较为传统的灯光拣选。此外，高端辅助拣选的核心设备的国产化率不高，上文提到的射灯拣选、语音拣选设备均为美国进口，需得到国内相关行业的关注。

表1 辅助拣选技术评价

表2 应用对象评估

表3 应用区域分析

[1]保尔汉森T，等著.实施工业4.0-智能工厂的生产.自动化.物流极其关键技术、应用迁移和实战案例[M].工业和信息化部电子科学技术情报研究所，译.北京：电子工业出版社，2015.

[2]王喜文编著.中国制造2025解读：从工业大国到工业强国[M].北京：机械工业出版社，2015. [3]孟伟，顾正炯，潘荣胜等.升降式平台装卸模式在汽车生产物流的应用[J].物流科技，2014（5）：95-97，105.

[4]孟伟，潘荣胜，潘晓兰等.汽车生产厂内物流技术发展前景探究[J].物流科技，2015（2）：101-104.

Application ofAuxiliary Picking Technology in Automobile Production Logistics

Pan Xiaolan,Pan Rongsheng,Zhang Minghe,Meng Wei,Liu Huangwei
（Saic Volkswagen Automotive Co.,Ltd.,Shanghai201805,China)

Introduce the application ofauxiliary picking technology in automobile production logistics; conclude the application conditions and prospects of auxiliary picking technology;analyze the application processand theeffectofpick to voice system in Saic Volkswagen.

automobile,logistics,auxiliary picking technology,pick to voice,green

10.3969/j.issn.1671-0614.2017.03.009

来稿日期：2017-04-21

潘晓兰（1981-），女，工程师，主要研究方向为汽车物流规划及物流技术。