最近人形機器人成為最熱門的話題，技術(shù)進步超出想象。而機器人說到底，也在自動化替代人工的范疇內(nèi)。人形機器人的出現(xiàn)和進步，逐步滲透到供應鏈里頭的物流領域，尤其是倉內(nèi)作業(yè)領域。

自動化取代人工的時薪門檻下降

作為行業(yè)人士，從快消物流角度，我有如下思考關(guān)于過去行業(yè)內(nèi)討論的兩個話題。

一是判斷倉庫自動化程度的標準是什么。過去有不同說法，但是無非在高度，中度，或者部分環(huán)節(jié)等無法量化的措辭。我是傾向用工時對比，或者費率構(gòu)成兩個指標來看。

自動化程度：自動化設備工作工時可以取代的人工工時（不是設備工時，是設備可以替代的人工工時）/全人工環(huán)境下的總工時?？偣r中，需要包括設備維修維保人員工時。

用費率看，是上述工時更換為財務指標。因為不同環(huán)節(jié)人工工資不同，所以兩者公式一樣，但是結(jié)果不同。工費用中，需要包括設備年度維保維修費用。

簡單粗暴劃分的話，如果上述指標如果大于60%，可以認為是進入自動化的倉庫，60%-80%是高度自動化。實踐中估計很難出現(xiàn)超過95%的全無人倉庫，或者說達成這種程度的倉庫，往往會以犧牲上游的成本和下游的利益來配合本環(huán)節(jié)的自動化程度指標。

二是之前和同行在討論自動化取代人工的時候，我一直有個觀點，就是人工到了50元時薪的時候，物流行業(yè)（特指倉內(nèi)）才可能出現(xiàn)大規(guī)模自動化替代人工?，F(xiàn)在看來可能用不了50了。技術(shù)進步和用工環(huán)境的變化改變了這個數(shù)字。

制造端，銷售端，供應鏈端的機器人應用

現(xiàn)在看各類廣義定義下機器人的應用，從全產(chǎn)業(yè)鏈看，可以分成制造端，銷售端，供應鏈端三個板塊。

機器或者機器人替代人，制造端已經(jīng)受益很多了，應用最大。

1.人工工資在三端之間處于中等。

2.目前制造端模式少部分是工作島裝配模式，大部分還是流水線模式，工人不用走動，只用考慮上肢的動作。

3.因為流水線制造端的作業(yè)對象，往往是標準的半成品，處理的批量很大，不會隨時進行更換，所以處理的對象相對是固定的。

4.對應的，人工需要完成的動作，已經(jīng)被過去多年的實踐，嚴格分解成了標準動作SOP，所以一個低成本的機械臂/手，就完全可以完成人工的替換。

銷售端，或者從事銷售業(yè)務機器人，因為如下情況、注定了大規(guī)模應用場景有限。目前更多是無人服務等輕度，少接觸，標準化的場景，也可以理解是客戶有目標的購買行為，類似一個執(zhí)行客戶的采購行為。

1.銷售端人工工資成本最高。

2.場景變化非常大，商業(yè)模式變化也非常大。尤其電商網(wǎng)購開始后，銷售模式變化對隨機應變的能力要求非常高。

3.安全性要求高。需要在不同空間內(nèi)頻繁和客戶互動，包括避讓其他人。

4.恐怖谷反應：人類對機器人天生的一些排斥。至少在完全類人化之前，需要技術(shù)努力爬出恐怖谷。

5.家庭用機器人，因為工作場景有限，其實更加像供應鏈端的人形機器人。還不能算銷售端。

供應鏈端（包括制造端的輔助工種），或者部分狹窄領域的作業(yè)，需要四肢協(xié)調(diào)工作的。

1.勞動力價格相對兩端來說最低----增加了機器替代人的難度。

2.過去的各類工具場景，都是基于人類使用的前提；和流水線的前提不同。

3.作業(yè)場景變化介于上述兩者之間，更多是在四面墻以內(nèi)的環(huán)境，面對貨架，叉車，商品，各種工具等等，處理的動作任務包括收發(fā)存退等等。上述作業(yè)環(huán)境、作業(yè)工具和作業(yè)任務三個維度交叉起來，就是多種組合了。因此需要人工移動，上下肢協(xié)同。

4.因為小單快反模式，所以作業(yè)對象又是多種多樣并且隨時變化的，需要人眼不停進行識別、互動，以及團隊之間進行必要的配合。

5.這種場景下，單一機械手/臂，或者只有上肢的，比較難以應付。

如下以用工比較多的鞋服行業(yè)為例：

(1)即使部分倉庫實現(xiàn)貨到人場景，也同樣需要人工在料箱內(nèi)進行識別和分揀。

(2)鞋服行業(yè)女裝退貨60%，男裝高于20%。在退貨場景下處理的是單件服裝，兼有質(zhì)檢功能。消耗的工時占據(jù)了物流內(nèi)部工時的一半以上。同時質(zhì)檢功能有一定的專業(yè)性，知識的及時傳達，分享非常重要；面對不同貨主不同的質(zhì)檢要求，需要快速切換質(zhì)檢標準。

(3)攬收完成后（完成消費端和平臺要求），退貨在倉內(nèi)處理的時效性對比新品發(fā)貨，時間充裕，更加有利于發(fā)揮機器人長時間恒定工作的特點---畢竟正向發(fā)貨有時效要求，必須在特定時間內(nèi)，投入大量資源完成。高峰過后則是資源浪費。退貨無疑是相對恒定的工作量。

(4)按照鞋服行業(yè)退貨人工，熟練帶質(zhì)檢能力的工人年薪10萬測算，年度有效工時是12月*26天*9小時=2808小時，折算全時薪是35.6元。人形機器人按照兩年回本，那么是20萬一臺，年度工時按照12月*30天*20小時（假設4小時維保及更換電池）=28元/工時。

因此，人形機器人如果要在供應鏈領域進行應用，從人工消耗比例最大的行業(yè)和環(huán)節(jié)入手，鞋服等快消行業(yè)應用的話，那么鞋服退貨行業(yè)是完全可以進行試水的行業(yè)。

例如以常規(guī)的鞋服退貨標準來推測作業(yè)場景：

前提是產(chǎn)品設計或者質(zhì)檢部門，將新品服裝各個視角的3D視覺資料，導入數(shù)據(jù)庫中，作為后期判斷的一個參考。

一，退貨通過流水線傳送過來，不用下肢移動，退貨整理動作可以在一個工作臺上完成。因為只是考慮上肢，那么供電系統(tǒng)都可以在工作臺附近部署，降低成本。有4個上肢，AB是承擔簡單的任務，CD是靈巧手，承擔更加靈活的工作。

二，機器人用AB雙手提起一件衣服，先抖一抖，確認有什么零碎或者附件。

三，通過3D視覺系統(tǒng)采集，完成正反兩面的視覺掃描檢查，判斷出污漬或者破損的位置、大小、深度，對照事先植入的新品服裝標準，通用質(zhì)檢標準，以及對照本公司其他的案例庫（包括質(zhì)檢員工人工制造的案例），來判斷是否可以讓步，還是需要進一步處理---這步非常重要。因為傳統(tǒng)模式下完全依靠質(zhì)檢員個人的素質(zhì)來評估。在數(shù)量效率的績效壓力下，實際質(zhì)檢標準因人而異，因考核而異。也是后期造成二次客訴的主要原因。

四，掏兜。通過3D視覺采集判斷、結(jié)合之前輸入的資料庫，判斷出口袋的位置。因為之前有口袋的角度和深度數(shù)據(jù)，第三、四只更加靈敏的、帶有觸覺系統(tǒng)的靈巧手CD可以完成這個動作，確認口袋內(nèi)沒有異物。

五，AB手放平展開衣服后，CD靈巧手完成摸的動作---這步難度比較大，尤其是判斷哪些是異物，哪些只是扣子，繩結(jié)，附件等等造成的凸起。不過從實操角度看，如果上述執(zhí)行了抖一抖的動作后，這個摸的動作也可以優(yōu)化。或者最低限度，也可以通過人機配合來完成；畢竟后續(xù)的疊衣服、小心打開塑料袋、裝衣服進塑料袋、封口這些動作，還很難用機器人熟練高速完成，或者說性價比比較低，機器人的時薪會高于人工。

上述各項任務的核心，一是機器人的視覺系統(tǒng)，尤其是具備了3D視覺系統(tǒng)的機器人。過去平面視覺機器人無法判斷一個陰影是褶皺，還是污漬，還是被光線遮住的一個點，通過3D視覺可以很好的完成這個任務；同時其他任務也多是建立在3D視覺的基礎上完成的。

二是海量的數(shù)據(jù)庫和案例收集，這點和各行各業(yè)的核心都是一樣的，用作投喂機器人的學習資料。

鑒于人類90%對外界的感知是通過視覺完成的，并且從上述分析也可以看出，3D視覺，不是傳統(tǒng)的平面視覺，可以說是各類互動動作的基礎。

專業(yè)人才是實現(xiàn)ROI最佳的關(guān)鍵

人形機器人應用場景很多，如何才能從ROI最佳的應用環(huán)節(jié)入手？

簡單來說，在實際替代中如果進行匹配的話，那么左邊一列A是，按照SOP和業(yè)務場景等多種因素分析組合，對各個組合內(nèi)的價值或者成本，進行從高到低依次排列；右邊一列B是技術(shù)難度或者投入。最后按照A/B的大小依次進行排列，決定順序或者取舍?？梢钥闯觯芡暾治鐾闍列各類要素組合并排序的管理專家人才，是這個對比的關(guān)鍵因素。