最近，我有機會參觀了亞馬遜的兩個物流中心，深入了解了它們的內(nèi)部運作方式。雖然許多關(guān)于Amazon的文章都在討論基礎(chǔ)知識，但我將深入介紹他們的物流中心的工作原理。

請注意，大部分圖片和所有視頻都是由亞馬遜提供的。

(一)物流配送中心的總體布局以及Kiva機器人系統(tǒng)

物流中心的地點

亞馬遜在全球擁有超過175個物流中心。我參觀的第一個物流中心是德克薩斯州圣馬科斯的現(xiàn)代化SAT2。SAT2的意思是圣安東尼奧機場(SAT)附近的第二個庫房或者地點。這是一個建于2016年的相當現(xiàn)代化的中心，使用了所有奇特的Kiva機器人(現(xiàn)在被稱為“亞馬遜機器人”)。該貨架占地約8萬平方米，約有200萬個貨架槽，可存放1500萬至1600萬件商品。

第二個是德國巴德赫斯菲爾德的FRA3。FRA3意味著它是法蘭克福機場(FRA)附近的第三個庫房或者地點。它們的數(shù)字排列目前已達FRA54。FRA3是德國13個(可能很快會更多)中心中最大的一個。也是唯一一家從德國境內(nèi)運送服裝(服裝、鞋子等)的公司。它成立于2009年，是德國最古老的庫房之一，機器人數(shù)量少得驚人(最古老的是附近的FRA1，它的體積小得多)。整個倉庫只有一個機器人用來堆垛更大的箱子，以便交叉運輸?shù)狡渌麄}庫。這與SAT2形成了鮮明的對比!一個才有十年歷史的倉庫已經(jīng)很舊了，這也太瘋狂了。

FRA3和FRA1處理Amazon所謂的“sortable”的庫房(即可以輕松排序和打包的庫房)。其他中心處理“non sortable”，比如洗衣機和鋼琴。還有分揀中心，客戶的訂單會批量到達，然后為個別客戶重新包裝。收貨中心接收來自供應(yīng)商的大量貨物，并通過配送中心網(wǎng)絡(luò)分發(fā)它們。配送站為最后一公里準備訂單，盡管大多數(shù)訂單直接來自物流中心。最后，還有一些“特殊”站點處理不符合上述類別的物品，并在旺季提供支持。

亞馬遜機器人(前身是Kiva Systems)

亞馬遜最令人驚嘆的方面之一是他們實現(xiàn)的亞馬遜機器人(以前的Kiva系統(tǒng))方法，將物品在倉庫和上架/撿貨員工間移動。因此，在深入了解內(nèi)部工作的更多細節(jié)之前，我想先看看這個相當奇特的機器人技術(shù)。據(jù)估計，Kiva機器人可以降低40%的執(zhí)行成本。

起源

對于更現(xiàn)代化的自動化存儲，亞馬遜使用Kiva機器人(現(xiàn)在是Amazon Robotics)。2012年，亞馬遜收購了Kiva Systems。Kiva以前有很多不同的客戶，包括Gap、Walgreens、Staples、Office Depot等，但亞馬遜沒有續(xù)簽這些合同，現(xiàn)在Kiva是亞馬遜的獨家客戶。目前，全球175個運營中心中大約有26個使用Kivas，但這兩個數(shù)字都在穩(wěn)步增長。據(jù)報道，亞馬遜有了Kivas，可以比通常人工上架/撿貨方式多存儲50%的商品，并且可以在15分鐘內(nèi)取到商品，而手工拾取需要60-75分鐘。

它們是如何工作的

Kiva是一個橙色的小機器人，高約30厘米，重約130公斤。它可以舉起重達750磅(340公斤)的儲物架(稱為“pods”)。這些小型的Kiva機器人將這些特殊的貨架帶到倉庫和上架/撿貨人員前，讓它們從pods添加或中移除物品。在美國，亞馬遜擁有12萬個KIVA機器人。下圖來自美國馬里蘭州塞西爾縣MDT2。然而，這個照片并不能很好地展現(xiàn)在物流中心巨大空間里裝滿pods的景象。我估計一座建筑物里面的一層樓有10,000個貨位。在一個物流中心，很容易加起來超過100,000個貨位。我將在本系列的后面詳細討論這一點。

他們?nèi)绾谓M織自己

下面的圖片是亞馬遜新聞視頻的截圖，展示了一層樓的PODS。你可以看到數(shù)量驚人的PODS。大多數(shù)物流中心都有像這樣的多層。您還可以看到里面，它們保證移動而空“道路”，PODS位于4×6或類似的更大的分區(qū)中。因此，并不是每個pods都可以立即找到。

Kivas主要通過標記在地板上的2D數(shù)據(jù)代碼來知道自己的位置。當Kiva經(jīng)過時，它會掃描標簽來知道它在哪里。一些附加的傳感器有助于避免碰撞。它的背后是Amazon Fulfillment Technologies (AFT)軟件，我也將在后面的帖子中談到。

Kivas工作區(qū)和工人工作的區(qū)域明顯地被柵欄隔開。如果一名維修工人必須進入Kivas工作區(qū)域，他會戴上一種名為“Robotic Tec Vest”的信號設(shè)備，讓他周圍5米內(nèi)的Kivas停止移動，避免碰撞、受傷或損壞貨物。

新一代Kivas

亞馬遜目前正在研發(fā)下一代Kiva機器人，綽號“大力神”，通?？s寫為H-Drive。該項目始于2015年，目標是讓它們變得更短(即為上面的貨物提供更多空間)和更結(jié)實。當然，還有更聰明。

雖然第一代Kivas大約30厘米高，但下一代將只有20厘米左右。第一代機器人可以舉起750磅(340公斤)的重量，而下一代機器人可以舉起1250磅(566公斤)的重量。請注意，還有用于3000磅托盤(1360kg)的重型Kivas。更小更強的尺寸減少了存儲和處理庫存所需的空間。這與亞馬遜在靠近市中心的地方開設(shè)更多倉庫的目標是一致的，因為這些地方的房價更高，但送貨速度可能更快。

新設(shè)計的零件也少得多(亞馬遜聲稱少了50%的零件)，使它們更容易維護，也更便宜。它們將在馬薩諸塞州北里丁的亞馬遜Kiva總部裝配完成，供全世界使用。

空中?

(喬丹·斯特德/亞馬遜)

亞馬遜還在試驗使用全電動無人機進行空中投遞。目前，他們可以攜帶5磅重的貨物飛行15英里，并在30分鐘內(nèi)交貨。這種無人機設(shè)計成像直升機一樣垂直起降，但在飛行過程中會像飛機一樣切換到水平飛行。不同的傳感器(但愿如此)可以探測到像煙囪和電線這樣的障礙物。

然而，你不能指望無人機(目前)會把包裹扔到你的后院。還有很多問題需要解決，包括自動機器人隱形飛行的安全和空域管理的監(jiān)管問題。

（二）亞馬遜物流中心的運作-收貨

在下文中，我們一起看看物流中心的典型布局，并從收貨價值流開始。畢竟，當我們在期待從亞馬遜得到東西時，亞馬遜首先必須從其他地方獲得這些東西。

布局

亞馬遜的物流中心都有類似的結(jié)構(gòu)。以下是FRA3布局的概述，這是沒有機器人技術(shù)的物流中心的常見布局。

所有的貨物都儲存在由幾個區(qū)域圍成的一個中心，并形成物流。一些物流中心仍然有人工挑選過程，商品被存儲在貨架上，通常是多層的。較大的物品放在分隔的紙板箱里。高需求的商品，如新的電腦游戲也可以存儲在整個托盤。下圖來自德國萊比錫。

當然也有送貨卡車的碼頭，這些卡車在收貨區(qū)域卸貨。在接收區(qū)，接受的貨物被拆開并分配到不同的存放區(qū)域。進貨碼頭和出貨碼頭通常在底層，出貨碼頭通常比入貨碼頭多。收貨和打包區(qū)域通常要占用好幾層樓。例如，在SAT2中，有兩層用于接收，兩層用于包裝。上層也有自助餐廳和很少的辦公室。

不管你因什么原因退貨，都在退貨區(qū)處理。一些物流中心也有一個存放危險品的區(qū)域。令人驚訝的是，這里的獨立辦公空間很小，大多數(shù)部門，比如人力資源部門，在倉庫內(nèi)上只有幾張辦公桌。有很多可視化管理來幫助工人在他們的工作。

另外，很多運營中心似乎在大樓外面都有一座二層樓，還有一座橋，人們可以從二樓進入。我認為一層空間對于亞馬遜來說是最重要的出入空間，所以人們的入口在二樓(餐廳也是)。此外，為了安全起見，這使行人和車輛交通分開。

收貨價值流-卸貨、拆箱

收貨流程從到達收貨碼頭的卡車開始。這些卡車可能來自供應(yīng)商，也可能來自其他物流中心。下面是FRA3的碼頭。在德國，卡車周日不開，所以周一上午是收貨區(qū)域最不繁忙的時間。與移動停車標志(見下文)相結(jié)合的交通燈系統(tǒng)，旨在防止卡車的安全，完全關(guān)閉車門之前離開。

卡車卸貨，紙箱被移到接收區(qū)。盒子被掃描和打開，個別的貨物被放入黑盒子(稱為大手提袋)或銀色的推車。包裝被處理，盒子和推車被分配到存放區(qū)域。

手工上架

在這里，我們必須區(qū)分普通的貨架和手動上架，以及自動化的PODS。對于手動上架的人員，要穿過貨架，把物品放在貨架上。產(chǎn)品沒有指定的位置，上架員工只是把它放在他們能找到的空地方。因此，商品的存儲是非常隨機的。這被稱為隨機存儲。為了跟蹤商品的位置，他們會掃描貨架，掃描商品，然后把商品放到貨架上。如果架子上沒有地方了，他們就會問電腦要一個新的位置。下面是這樣一個書架的特寫，它顯示了位于250和255位置的D層。這些數(shù)字代表貨架上10厘米的間隔，因此下面的貨架大約50厘米寬，距離貨架起點25米左右。正如你所看到的，在同一個貨架上有多種不同的產(chǎn)品。

機器人上架

在機器人上架中，仍然是人把物品放到貨架上。(不過亞馬遜正在研究用來裝載物品的機器人。也許5年后?)不同的是，收貨人不再走到貨架前，而是一個橙色的小機器人抬起整個貨架并把它帶到收貨人那里。亞馬遜對這些貨架的技術(shù)術(shù)語是“pods“”，他們的倉庫里有成千上萬個這樣的pods。

不管怎樣，這些pods被帶到上架工作站，看起來和下面的撿貨工作站非常相似。收貨工作站有來自收貨區(qū)域的箱子，掃描不同的物品。類似于手動上架，他們可以把它放在一個混亂的存儲回家的任何空閑貨位。上架員工放入商品，而一個運動傳感器跟蹤放置的位置，在將物品放入pods并點擊確認后，上架員工上架下一個物品到另外的位置或pods。如果你看這個，它進行得非常順利。以下是Kivas的短片。他們在地板上使用二維碼導航。

如果pods位置沒有足夠的空間，上架員工不能把它放在同一個pods的另一個位置上，而是通過計算機獲得一個新的位置或pods。問題解決者將查看為什么pods中的貨位已經(jīng)滿了。同樣地，如果上架員工發(fā)現(xiàn)了損壞，物品也會被放入“特殊貨位”中，以便稍后查看。

（三）亞馬遜物流中心的運作-發(fā)貨

下面我們從非常有趣的發(fā)貨價值流過程開始(例如，貨物如何從倉庫運到你的門口)。

發(fā)貨價值流

發(fā)貨價值流是庫房內(nèi)工作占比最大的部分。這一流程切都始于撿貨，在撿貨區(qū)域中撿取所需的物品?，F(xiàn)代的物流中心使用機器人來實現(xiàn)撿取過程，而舊的中心和有難以處理的貨物(瓶子、衣服等)的中心則使用人工撿取。

人工撿取

讓我們從人工撿取開始。正如你可能想象的那樣，有人正在沿著貨架拾取東西。他們推著一輛裝有黃色盒子的手推車，還有一個手持掃描儀。掃描儀會告訴他們下一個撿取商品的貨架位置。根據(jù)產(chǎn)品的不同，這可能是30厘米的貨位的間隔，如下圖所示，或者是間隔3米的一個新貨架區(qū)。由于這是一個隨機的存儲系統(tǒng)，貨架區(qū)域可能包括其他產(chǎn)品，同樣的產(chǎn)品也可能在其他貨架上。掃描儀掃描貨架條形碼，然后是商品。如果一切正常，完成掃描后，掃描槍將提示將移動到下一個位置。

揀貨員工同時處理多個訂單。例如一個包裹有多個商品(一個多包)，或者多個揀貨員工為同一個包裹工作。因此，揀貨員工的箱子通常包含多個訂單的物品。

如果有任何問題(例如，物品沒有在貨架上找到)，揀貨員工從掃描器獲得一個新物品，但沒有任何物品被揀取。即使揀貨員工在鄰近的地方看到物品，他也不能拿走它。專門的問題解決員工會查看這個架子，找出問題出在哪里。如果有一個錯誤的物品或損壞的物品，一個不可掃描的物品，或商品屬于一個大包裹的一部分，它將進入一個“特殊的箱子”中，稍后由問題解決員工進行分類。

需求量大的商品就存放在離包裝站更近的地方，這樣揀貨員工就不用走那么多路了。超大號物品、危險品和有不同儲存需要的物品(如掛在衣架上的衣服)存放在不同的區(qū)域，有適合該產(chǎn)品的貨架或貨架。超過15kg的較重貨物可使用真空升降機搬運或雙人搬運。他們還試圖讓一個揀貨員工只處理一個揀貨區(qū)域，以減少樓層間移動的耗時(稱為區(qū)域揀貨)。

機器人揀貨

與機器人收貨類似，機器人收貨不需要機器人從貨架上抓取物品。因為這仍然是太不可靠和緩慢的。然而，亞馬遜也在努力實現(xiàn)自動挑選，并且正在考慮使用更標準化的包裝，讓機器人更容易完成這項工作。但就目前而言，從貨架上取下商品仍然是由人工完成的。同樣的小型Kiva機器人，攜帶pods進行上架，也攜帶pods進行撿取過程。

揀貨工作站的工作人員在顯示器上看到一件商品，包括該商品的圖片、數(shù)量以及該商品在黃色pods中的哪個貨位。工作人員只需將物品從貨位中拿出來，掃描，然后放入電腦確定的多個箱子中的一個。與目視化揀取類似，放置位置由箱子上方的一盞燈指示。上面的圖像顯示的是一個手持掃描儀，但是我訪問的SAT2在每個盒子上都有一個掃描儀。因此，與超市結(jié)賬類似，工作人員只需將商品放在掃描儀下，然后將其放入箱子中。一個未來的改變計劃是在工人上方添加射燈，指向pods，顯示pods中的哪個貨位有想要的物品。這可能會使系統(tǒng)運行得更快。以下是在pods 揀取的短片。

與上架類似，如果任何東西出了問題，工人不會被指示去處理它，而是會給問題解決者一個信號（andon），讓他們來解決問題。幫助完成這一過程，在揀取后，相機會拍下pods的側(cè)面。人工智能算法試圖找出照片是否與預(yù)期的pods內(nèi)容一致。如果算法感知到差異(一個“增量”)，它可能會被發(fā)送給問題解決員工。這不是對揀選的交叉檢查，而只是一個質(zhì)量控制過程。

每隔一段時間，黃色(有時是黑色)的箱子就會被推到傳送帶上，以備下一站的使用。如果一個箱子里只有一件商品(單一商品)，那么下一站可能是在打包，或者是對一個包裹里有多個商品的處理過程。

圣誕季

在旺季(特別是圣誕節(jié))，通常數(shù)量的揀貨和包裝站是不夠的。額外的工作站通常在之前被存起來，為更多的工作做準備。通常情況下，這些額外的運輸站并不與傳送帶相連，而是由一個單獨的工人用手推車將貨物運走，送到傳送帶。

跨庫調(diào)撥

有時，顧客訂購的產(chǎn)品，本地庫房沒有庫存，只能在更遠的庫存配送。在這種情況下，把這個小包裹長途直接寄給客戶往往太貴了。更便宜的選擇是使用調(diào)撥箱從一個庫房運到另一個庫房，把它運送到離顧客更近的一個庫房，進行包裝。這樣在庫房之間的運輸，通常是使用放在托盤上的大黑盒子來完成的。這個托盤在目的地庫房拆開。FRA3中使用的機器人將這些黑匣子放在一個托盤上(它被命名為“Chuckle Berry”??)。圖片中的機器人，是在美國一個庫房的機器人處理托盤。

Multi-Pack

在挑選和包裝之間，可能有額外的操作。其中之一就是多樣商品包裝。如果顧客在一個包裹中只得到一件商品，黃色的提包就會直接進入包裝階段。這些客戶要么是小訂單，要么是Prime客戶，他們的包裹更多，交貨更快。在任何情況下，如果顧客訂購的物品多于一件，所揀取的商品需要合并到一起。這是在一個單獨的工作站中完成的。

黃色的箱子在到達rebin 工作站后。SAT2一名工作人員從這些箱子中取出物品，掃描它們，然后將它們放入相鄰貨架上的一個貨位中，根據(jù)燈的指示。每個貨位都是一個包含多個商品的包裹。當一個訂單在貨架上的一個貨位里完成時，另一邊的燈指示另一個工人把這些商品拿出來，放進另一個盒子里，一個灰色的托盤。然后把這個托盤放到包裝工作站。

在FRA3的系統(tǒng)略有不同，在那里的商品是從箱子挑選到架子上的一個貨位。當貨架滿了，整個貨架然后被推到包裝站。下圖是西班牙圣費爾南多德赫納雷斯的MAD4公司的可移動貨架。由于FRA3也處理服裝和鞋子等時尚物品，它更有可能有多重包裝，平均每個包裹2.18件物品。人們似乎會訂購不同的尺碼，看看哪些適合，然后把剩下的退回去。因此，F(xiàn)RA3的退貨率也高于平均水平，但其中95%適合轉(zhuǎn)售。

Re-Pick

似乎在一些物流中心，他們的揀貨箱相當滿，需要為每個訂單重新揀到紅色的箱子里。如下所示。

Giftwrap

對于許多產(chǎn)品，客戶可以選擇禮品包裝。這些產(chǎn)品被送到禮品包裝站。

包裝

最后，物品將被送往打包站。一個物流中心很容易擁有100個或更多的打包站，盡管不是所有的打包站都一直處于活動狀態(tài)。圣誕節(jié)期間臨時增加更多的工作站。

在打包工作站，物品會從黃色箱子中取出并進行掃描。顯示器顯示出要用多大尺寸的紙箱或信封。膠帶機提供合適長度的包裝膠帶。員工將折疊這個盒子并在底部粘貼，放入商品，然后封箱。最后，添加了白色條形碼。這個條形碼將包裹與所有必要的信息連接起來。實際的地址標簽是稍后在SLAM過程中添加的。下面是一個簡短的視頻包裝過程。

空箱后被送回到揀貨崗位。包裹通過傳送帶傳送到SLAM。通常，包裝從一邊提供新的包裝材料。因此，通常是兩排包裝崗位，中間共用一條輸送帶。

人工撿取

SLAM與扔和摔你的包裹無關(guān)(這是在投遞過程中完成的??)，但代表掃描、標簽、應(yīng)用、清單。它也是最后的質(zhì)量檢查，包裹重量，并比較重量與商品和包裝的預(yù)期重量。同樣的，如果有不符，包裹會再次被手動檢查。在包裝過程中，一個條形碼被附在包裹上。這將包裹與相關(guān)信息聯(lián)系起來，但這只是機器可讀的。在SLAM過程中，機器會掃描這段代碼，打印出配送員也能讀懂的正確的運輸標簽，并將該標簽粘貼到包裹上。

左邊的照片顯示的是SLAM設(shè)備，右邊的照片顯示的是一個包裹，包裝條形碼在上部，SLAM標簽在下面。

發(fā)貨

現(xiàn)在包裹已經(jīng)準備好，可以郵寄了。傳送帶以每小時30公里的速度將貨物送到分揀機。似乎有不同的分類系統(tǒng)。右邊的第一張圖片MAD4似乎有一個交叉?zhèn)魉蛶?一個小傳送帶在大傳送帶的頂部橫著走)。每一節(jié)有一個包裹。當包裹通過正確的槽時，輸送帶就會激活，將包裹向左或向右移動到正確的槽中。我在羽田機場物流站也看到過類似的傳送帶。

我訪問的兩個地點有一個稍微不同的輸送帶。他們用滑塊把包裹從傳送帶上推入一個滑槽，而不是用一個小的交叉?zhèn)魉蛶А?/p>

最后，我看到的一張照片似乎顯示了人工分揀，盡管我不確定這張照片的細節(jié)。

根據(jù)分揀的樓層不同，包裹也可能通過螺旋滑到與出貨碼頭位置。就像我見過的所有傳送帶一樣，物品偶爾會掉落。時不時會有包裹掉下來。因此，有人會偶爾檢查一下傳送帶，并把掉下來的包裹重新放入這個過程中。

出貨碼頭

包裹現(xiàn)在已分揀完畢，準備裝上運送卡車。下圖顯示了出站區(qū)域，傳送帶延伸到卡車。FRA3正在重建中，在安裝新的傳送帶之前，它暫時用人工裝載卡車。

每隔一段時間，黃色(有時是黑色)的箱子就會被推到傳送帶上，以備下一站的使用。如果一個箱子里只有一件商品(單一商品)，那么下一站可能是在打包，或者是對一個包裹里有多個商品的處理過程。

發(fā)貨

根據(jù)卡車類型的不同，裝載會讓人感覺像3D版的《俄羅斯方塊》，嘗試著將盡可能多的包裹塞進卡車中。FRA3平均每周運送90萬至100萬件物品，圣誕節(jié)期間24小時內(nèi)的峰值需求為30萬件。

配送

亞馬遜的貨車包裹可以通過FedEx、DHL、Hermes、UPS、DPD、皇家郵政、美國郵政服務(wù)等各種物流公司運送。亞馬遜也越來越多地在最后一英里使用自己的送貨卡車。當然，這對其他快遞公司來說是一個威脅，它們與亞馬遜的生意做得很好，但風險是這項業(yè)務(wù)可能很快消失。一個小機隊的飛機也處理中心之間的遠距離運輸。最近在送貨過程中，我能夠看到一張實時地圖，上面有送貨車的位置，以及在它到達我的位置之前還有多少站。這讓我更容易接受包裹。

術(shù)語說明

在SAT2中，他們有不同顏色的盒子，不同的過程階段有不同的名字。為此，他們花了不少時間研究箱子的同義詞。讓我再給你一個順序:kiva貨架被稱為“PODS”。"這些被選為黃色揀貨使用的箱子叫“tote”。這些箱子里面的商品直接被打包，除非是多件物品的包裝。在這種情況下，這些黃色箱子里面的商品被重新揀選到到灰色的“托盤”中。單一商品的箱子和多種商品的箱子用于包裝，它們最終被放入一個紙板箱中叫做“box“(或較小的物品放入信封中)。問題和損壞的物品會被放入一個“amnesty 貨位”，由問題解決者來處理。所有這些不同的名字可能有助于交流，而不是把它們都稱為一個盒子。然而，在FRA3中，他們在從揀貨到包裝的整個過程中使用同一個盒子，在物流中心之間的運輸中使用大黑盒子。所有的中心都有帶輪子的架子。較大的物品也可以用叉車搬運。

（三）亞馬遜物流中心的運作-Amazon Fulfillment Technologies(AFT)

前面的文字大多是介紹了物流中心內(nèi)部工作的實際操作部分。在這里，我將介紹運營背后的那些軟件。其他公司可能會把“工業(yè)4.0”的標簽貼滿這一切，我們看看亞馬遜是怎么做的。

實現(xiàn)的核心:Amazon Fulfillment Technologies(AFT)

上面我談了很多關(guān)于亞馬遜物流中心的操作方面的事情。雖然這是很好的完成，但亞馬遜庫房中心的真正力量是那些無形的軟件，稱為Amazon Fulfillment Technologies (AFT)。亞馬遜聲稱它是世界上最大的物流中心執(zhí)行引擎，是他們連接操作和虛擬世界的紐帶。由于產(chǎn)品種類繁多，這是一項非常具有挑戰(zhàn)性和復雜的任務(wù)。亞馬遜一天內(nèi)處理約3700萬份訂單。

大多數(shù)其他公司都會貼上“工業(yè)4.0”的標簽，但亞馬遜并沒有真正提到工業(yè)4.0。他們就是這么做。我很喜歡這樣。然而，它包含了大量先進的機器學習技術(shù)，用于預(yù)測、文本理解、圖像識別、翻譯、語音識別等等。

例如:貨位圖片

一個例子是PODS中用于機器學習的圖像。裝在貨位里商品隔離帶是透明的，便于識別。撿取后，拍照的pods的貨位(稱為bin)。你可以在下面看到其中一個圖片。

機器學習被用來回答諸如：

這個箱子里有多少東西?：

貨位里有某種產(chǎn)品嗎?有多少指定的產(chǎn)品在貨位里?等等...通過Github可以獲得一組包含50萬張圖像的數(shù)據(jù)，用于機器學習。

我看了幾張圖片，其中有幾張我自己都很難正確回答。

Aurora數(shù)據(jù)庫

雖然亞馬遜的數(shù)據(jù)庫最初是基于Oracle的，但最終變得太大而難以管理。2017年5月，他們切換到自己的亞馬遜Aurora系統(tǒng)，盡管他們在2019年10月才關(guān)閉了最后一個Oracle數(shù)據(jù)庫。Aurora是一個基于云的MySQL和postgresql兼容的數(shù)據(jù)庫(兩者都是開源數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))。Amazon聲稱它比普通的MySQL數(shù)據(jù)庫快5倍，比PostgreSQL數(shù)據(jù)庫快3倍。亞馬遜還聲稱，它的成本只有以前Oracle數(shù)據(jù)庫的十分之一，無論是授權(quán)(減少60%)還是管理(減少70%)。每個數(shù)據(jù)庫的最大大小似乎是64TB，盡管Amazon將大約75 petabyte 字節(jié)的數(shù)據(jù)從Oracle遷移到Aurora(包括其他數(shù)據(jù)庫，如Alexa、Prime Video、Amazon Music等)。

過程

計算機決定挑選什么，什么時候挑選，如果有的話就激活Kivas，并組織發(fā)貨。這個計算機系統(tǒng)是非常完善的。它根據(jù)客戶的訂單制定一個初步的計劃，但每一步都要根據(jù)每一分鐘的細節(jié)來細化這個計劃，比如卡車可能的路線，卡車上的可用空間，以及許多我只能想象的方面。因此，最快速和/或最便宜的客戶路徑,經(jīng)常根據(jù)新信息進行更新。

該系統(tǒng)包括人工智能。雖然人工智能被談?wù)摿撕芏?，但它在物流和生產(chǎn)管理的工業(yè)應(yīng)用中仍然很少見到。其中一個特點是機器視覺分析Kiva 的pods上或其他產(chǎn)品的圖片。

績效

在FRA3，一個訂單和相應(yīng)的包裹離開碼頭之間的平均時間是驚人的2小時45分鐘，而FRA3是由于衣物處理和人工挑選而較慢的執(zhí)行中心之一。他們的目標是把這個時間提高到2小時30分鐘。從顧客訂購產(chǎn)品到顧客家按門鈴，亞馬遜的當前記錄是…坐穩(wěn)了…3分鐘!

如果我想從我的地下室拿點東西，我需要更多的時間!我過去的一份工作就是在三天內(nèi)就能從街對面的倉庫拿到零件。亞馬遜只用了3分鐘就把包裹送過來了!這是對他們配送方面的能力的一個相當有力的證明，但更多的是在軟件方面。當然，客戶就住在配送中心的對面。而且還不知有多少個包裹在最好的時間送到的，我覺得這非常令人印象深刻。

在一些地區(qū)，亞馬遜甚至定期在2小時內(nèi)送貨。Amazon Prime現(xiàn)在可以在2小時內(nèi)為選定地點的 Prime客戶遞送各種各樣的商品。美國的許多大城市都有覆蓋，世界上其他一些城市也有覆蓋。就在幾年前，對于終端客戶來說，從下單到按門鈴只需幾個小時的送貨時間是難以置信的，除非你花了相當多的錢打車把東西送到你那里。現(xiàn)在亞馬遜免費提供!

在本公眾號中發(fā)表的關(guān)于工業(yè)4.0的文章，寫了——什么有效，什么無效中，我討論了工業(yè)4.0的意義所在。其中一個領(lǐng)域是物流。工業(yè)4.0可能非常昂貴。物流是一個具有規(guī)模經(jīng)濟的環(huán)節(jié)。如果你已經(jīng)編程了一個Kiva，那么你就已經(jīng)編程了所有的Kiva。如果您為一個交付中心提供了后端軟件，那么(稍加調(diào)整)您就為所有的中心提供了后端軟件。因此，亞馬遜將大量資源投入到他們的Amazon Fulfillment Technologies (AFT)軟件中是有意義的，因為收益可以在他們的數(shù)百個物流配送中心中共享?？偟膩碚f，這是一項令人驚嘆的工作，我相信它將繼續(xù)得到改進。

雖然亞馬遜以外的人還不知道很多東西，但我認為Amazon Fulfillment Technologies (AFT)非常出色。收集如此多的數(shù)據(jù)，跟蹤它，并實時更新它是一個相當大的挑戰(zhàn)。但是亞馬遜有足夠的資源來推廣這個軟件(他們雇傭了很多人)，而且它的實施對整個公司都有好處。整體很酷。

（四）亞馬遜物流中心的運作支持過程及最重要的員工滿意度

在這里，我們談?wù)勔恍┻\作的支持過程以及最重要的員工滿意度。我將查看庫存、安全、他們在倉庫樓層的有趣辦公地點、Amazon Go商店和員工滿意度的過程。

庫存

就像在任何倉庫中一樣，數(shù)據(jù)和現(xiàn)實之間偶爾會有差異。有時會出現(xiàn)額外的物品(可能是包裝錯誤或供應(yīng)商超額交付)。然而，更常見的情況是，物品會消失。這可能會丟失，損壞，交貨不足，錯誤地發(fā)送給客戶，甚至被盜。

亞馬遜已經(jīng)對如何解決這些問題制定了標準化流程。

首先，如果出現(xiàn)什么問題，會有問題解決者調(diào)查這個問題。

如果一個架子太滿了，放東西的人不能把東西加進去，它就會被檢查。

如果一件商品應(yīng)該在貨架上，但揀貨員者找不到它，它也會被檢查。

這是一個持續(xù)的長期過程。

還有一個盤點的過程，在這個過程中，人們檢查貨架上的商品，并將其與數(shù)據(jù)進行比較(例如，有什么和應(yīng)該有什么)。在FRA 3中，他們聲稱(軼聞)他們在幾十米厚的架子上發(fā)現(xiàn)了一個錯誤——對我來說，這聽起來太好了，難以置信。但不管怎樣，他們有一個循環(huán)盤點庫存的動作，這在零售業(yè)和類似的庫房中很常見。

防損

正如人們所預(yù)料的，一個倉庫里有很多令人感興趣的貨物，這些倉庫需要安全保障。進入大樓需要一張芯片卡通過安全門。在大樓內(nèi)，進入實際的倉庫是沒有問題的，但出去需要有一些防損措施。在德國的FRA3，這些是簡單的RFID掃描儀，類似于購物中心，它們不做身體掃描，也不檢查員工的口袋。在德克薩斯州的SAT2，它離機場安檢更近，有身體掃描和行李x光檢查。這是為了減少盜竊，雖然不能完全防止它。

我經(jīng)常在亞馬遜上訂購，最近我遇到了第一起我懷疑是偷竊的案件。我訂購了一臺漂亮的新筆記本電腦，但當盒子送到時，里面只有切碎的稻草，可以用來鋪小寵物的床。盒子仍然用原包裝膠帶密封，似乎沒有被篡改過。這些東西重2kg，與筆記本電腦重量相當，因此在SLAM步驟中再次檢查時沒有發(fā)現(xiàn)任何東西。這可能是一個非常奇怪的打包錯誤，也可能是某個員工想出了獲得免費筆記本電腦的方法。由于價格問題，亞馬遜的客服需要將我的問題上報給它的主管，但他們沒有太大麻煩就給我換了一個人(為亞馬遜的客戶服務(wù)干杯!)然而，他們確實展開了一項內(nèi)部調(diào)查，以查明那臺筆記本電腦究竟發(fā)生了什么事，我希望他們能抓住小偷。

辦公室

我喜歡的一點是亞馬遜將辦公室和車間整合在一起的方式。在我訪問過的所有庫房，以及下面MAD4的一些照片中，大多數(shù)辦公室都不是單獨的房間，而是簡單地放在倉庫角落里的桌子和電腦。沒有隔板，沒有墻，沒有門，隨便可以進入。

例如，亞馬遜物流中心(Amazon Fulfillment)的人力資源部門通常在正門有一張辦公桌。每個進出的員工都要經(jīng)過人力資源部的辦公桌，沒有任何分隔的門或墻。如果員工需要或想要與人力資源部門互動，那么他們就會在那里(希望如此)幫助員工。

類似地，問題解決者、質(zhì)量人員、團隊角和改進團隊都在他們應(yīng)該在的地方——在倉庫內(nèi)上(或者用精益術(shù)語來說，genba)。如果你仔細看上面的圖片，你會看到一個gemba看板，它也有不同的問題列表，負責人，截止日期…而且都是手寫的!我很喜歡這種方式。

和所有的開放式辦公室一樣，尤其是位于倉庫內(nèi)的辦公室，也存在噪音問題。這是這種開放式辦公室的缺點，也許他們工作時使用的是消音耳機，這在開放式辦公室里越來越普遍。

員工的滿意度

最后，我想談?wù)剢T工滿意度。亞馬遜最近受到了一些批評，包括約翰?奧利弗(John Oliver)在Last Week Tonight節(jié)目上發(fā)布的一段視頻，哀嘆倉庫的艱苦條件、績效的壓力以及上廁所的困難。

但就我個人而言，我并沒有注意到這些問題。誠然，在倉庫工作是一項艱苦而重復的工作，報酬總是可以更高的。然而，我并不認為亞馬遜的情況比沃爾瑪或其他倉庫差。在我參觀的過程中，觀察工作的人們，我沒有注意到任何憂郁或疲憊的人。我的導游們都很高興，似乎對他們在這兩個地方的工作都很滿意。工作節(jié)奏似乎也可以接受。我參觀的所有中心都有空調(diào)，SAT2的導游說附近的沃爾瑪倉庫沒有空調(diào)。但話說回來，我從未在亞馬遜工作過，我的觀察也只是隨意的。在這兩個地方，他們都聲稱倉庫里有廁所，不用安檢就可以進入。

在Glassdoor或Kununu等公司評論網(wǎng)站上瀏覽一下，你會發(fā)現(xiàn)它們的評價相當不錯，分別得到3.8和3.66顆星(滿分5顆星)。雖然這并沒有讓亞馬遜躋身前100名，但在我看來，這是一個不錯的評級。當然，這是倉庫工人和白領(lǐng)的混合體，后者往往比藍領(lǐng)工人更滿意，但這也適用于其他公司。相比之下，在寫這篇文章的時候，沃爾瑪在Glassdoor、聯(lián)邦快遞3.7星、UPS 3.4星、美國郵政3.0星、聯(lián)合太平洋公司2.2星和DHL 3.7星這幾家物流公司中都有3.2星?？偟膩碚f，我認為工作上的負面壓力被夸大了。

Amazon Go

在談?wù)撔缕媸挛锏耐瑫r，我也想簡單提一下Amazon Go。最大的在線零售商亞馬遜將轉(zhuǎn)向?qū)嶓w店。Amazon Go是一家連鎖便利店，在美國有17家分店。第一家于2017年開業(yè)，不過只是對亞馬遜員工進行測試。自2018年起，公眾只要安裝了Amazon Go應(yīng)用，就可以進入此類商店。

這家商店在某種程度上是零售版的倉庫，里面塞滿了各種傳感器、計算機和人工智能。其目標是盡可能實現(xiàn)購買行為的自動化。顧客只是拿起他想要的東西并隨身攜帶。在普通商店里這是盜竊，但在Amazon Go，攝像頭監(jiān)控顧客，貨架測量他們的重量，RFID芯片檢測商品等等。如果顧客從貨架上取下一件商品，商店會檢測到這一點，并將該商品添加到Amazon Go應(yīng)用程序購物車中。如果顧客把它放回去，商品就從購物車中移除。當顧客離開商店時，購物車中的商品會通過應(yīng)用程序自動支付。

這個概念是革命性的，可以減少零售店的勞動力，甚至減少更多成本，以及由于偷竊造成的損失。據(jù)一些新聞報道，亞馬遜計劃在未來幾年內(nèi)開設(shè)數(shù)千家商店。

中國機械學會認證工業(yè)工程師,上海精益六西格瑪委員會專家委員，亞馬遜物流中國ACES項目經(jīng)理，亞馬遜認證六西格瑪黑帶（ASAT),艾默生電氣認證 “Lean Champion",米其林輪胎認證“工業(yè)工程師”。在價值管理,流程設(shè)計與優(yōu)化,精益六西格瑪,精益數(shù)字化轉(zhuǎn)型,精益供應(yīng)鏈,精益倉儲物流,精益服務(wù)業(yè).在壓縮交付周期,減少庫存,提高生產(chǎn)效率等方面，擁有多年的卓越運營機制建設(shè)及企業(yè)績效提升的實戰(zhàn)經(jīng)驗。