Amazon物流中心的内部工作

最近,我有机会参观了亚马逊的两个物流中心,深入了解了它们的内部运作方式。虽然许多关于Amazon的文章都在讨论基础知识,但我将深入介绍他们的物流中心的工作原理。

请注意,大部分图片和所有视频都是由亚马逊提供的。

(一)物流配送中心的总体布局以及Kiva机器人系统

物流中心的地点

亚马逊在全球拥有超过175个物流中心。我参观的第一个物流中心是德克萨斯州圣马科斯的现代化SAT2。SAT2的意思是圣安东尼奥机场(SAT)附近的第二个库房或者地点。这是一个建于2016年的相当现代化的中心,使用了所有奇特的Kiva机器人(现在被称为“亚马逊机器人”)。该货架占地约8万平方米,约有200万个货架槽,可存放1500万至1600万件商品。

第二个是德国巴德赫斯菲尔德的FRA3。FRA3意味着它是法兰克福机场(FRA)附近的第三个库房或者地点。它们的数字排列目前已达FRA54。FRA3是德国13个(可能很快会更多)中心中最大的一个。也是唯一一家从德国境内运送服装(服装、鞋子等)的公司。它成立于2009年,是德国最古老的库房之一,机器人数量少得惊人(最古老的是附近的FRA1,它的体积小得多)。整个仓库只有一个机器人用来堆垛更大的箱子,以便交叉运输到其他仓库。这与SAT2形成了鲜明的对比!一个才有十年历史的仓库已经很旧了,这也太疯狂了。

FRA3和FRA1处理Amazon所谓的“sortable”的库房(即可以轻松排序和打包的库房)。其他中心处理“non sortable”,比如洗衣机和钢琴。还有分拣中心,客户的订单会批量到达,然后为个别客户重新包装。收货中心接收来自供应商的大量货物,并通过配送中心网络分发它们。配送站为最后一公里准备订单,尽管大多数订单直接来自物流中心。最后,还有一些“特殊”站点处理不符合上述类别的物品,并在旺季提供支持。

亚马逊机器人(前身是Kiva Systems)

亚马逊最令人惊叹的方面之一是他们实现的亚马逊机器人(以前的Kiva系统)方法,将物品在仓库和上架/捡货员工间移动。因此,在深入了解内部工作的更多细节之前,我想先看看这个相当奇特的机器人技术。据估计,Kiva机器人可以降低40%的执行成本。

起源

对于更现代化的自动化存储,亚马逊使用Kiva机器人(现在是Amazon Robotics)。2012年,亚马逊收购了Kiva Systems。Kiva以前有很多不同的客户,包括Gap、Walgreens、Staples、Office Depot等,但亚马逊没有续签这些合同,现在Kiva是亚马逊的独家客户。目前,全球175个运营中心中大约有26个使用Kivas,但这两个数字都在稳步增长。据报道,亚马逊有了Kivas,可以比通常人工上架/捡货方式多存储50%的商品,并且可以在15分钟内取到商品,而手工拾取需要60-75分钟。

它们是如何工作的

Kiva是一个橙色的小机器人,高约30厘米,重约130公斤。它可以举起重达750磅(340公斤)的储物架(称为“pods”)。这些小型的Kiva机器人将这些特殊的货架带到仓库和上架/捡货人员前,让它们从pods添加或中移除物品。在美国,亚马逊拥有12万个KIVA机器人。下图来自美国马里兰州塞西尔县MDT2。然而,这个照片并不能很好地展现在物流中心巨大空间里装满pods的景象。我估计一座建筑物里面的一层楼有10,000个货位。在一个物流中心,很容易加起来超过100,000个货位。我将在本系列的后面详细讨论这一点。

他们如何组织自己

下面的图片是亚马逊新闻视频的截图,展示了一层楼的PODS。你可以看到数量惊人的PODS。大多数物流中心都有像这样的多层。您还可以看到里面,它们保证移动而空“道路”,PODS位于4×6或类似的更大的分区中。因此,并不是每个pods都可以立即找到。

Kivas主要通过标记在地板上的2D数据代码来知道自己的位置。当Kiva经过时,它会扫描标签来知道它在哪里。一些附加的传感器有助于避免碰撞。它的背后是Amazon Fulfillment Technologies (AFT)软件,我也将在后面的帖子中谈到。

Kivas工作区和工人工作的区域明显地被栅栏隔开。如果一名维修工人必须进入Kivas工作区域,他会戴上一种名为“Robotic Tec Vest”的信号设备,让他周围5米内的Kivas停止移动,避免碰撞、受伤或损坏货物。

新一代Kivas

亚马逊目前正在研发下一代Kiva机器人,绰号“大力神”,通常缩写为H-Drive。该项目始于2015年,目标是让它们变得更短(即为上面的货物提供更多空间)和更结实。当然,还有更聪明。

虽然第一代Kivas大约30厘米高,但下一代将只有20厘米左右。第一代机器人可以举起750磅(340公斤)的重量,而下一代机器人可以举起1250磅(566公斤)的重量。请注意,还有用于3000磅托盘(1360kg)的重型Kivas。更小更强的尺寸减少了存储和处理库存所需的空间。这与亚马逊在靠近市中心的地方开设更多仓库的目标是一致的,因为这些地方的房价更高,但送货速度可能更快。

新设计的零件也少得多(亚马逊声称少了50%的零件),使它们更容易维护,也更便宜。它们将在马萨诸塞州北里丁的亚马逊Kiva总部装配完成,供全世界使用。

空中?

(乔丹·斯特德/亚马逊)

亚马逊还在试验使用全电动无人机进行空中投递。目前,他们可以携带5磅重的货物飞行15英里,并在30分钟内交货。这种无人机设计成像直升机一样垂直起降,但在飞行过程中会像飞机一样切换到水平飞行。不同的传感器(但愿如此)可以探测到像烟囱和电线这样的障碍物。

然而,你不能指望无人机(目前)会把包裹扔到你的后院。还有很多问题需要解决,包括自动机器人隐形飞行的安全和空域管理的监管问题。

(二)亚马逊物流中心的运作-收货

在下文中,我们一起看看物流中心的典型布局,并从收货价值流开始。毕竟,当我们在期待从亚马逊得到东西时,亚马逊首先必须从其他地方获得这些东西。

布局

亚马逊的物流中心都有类似的结构。以下是FRA3布局的概述,这是没有机器人技术的物流中心的常见布局。

所有的货物都储存在由几个区域围成的一个中心,并形成物流。一些物流中心仍然有人工挑选过程,商品被存储在货架上,通常是多层的。较大的物品放在分隔的纸板箱里。高需求的商品,如新的电脑游戏也可以存储在整个托盘。下图来自德国莱比锡。

当然也有送货卡车的码头,这些卡车在收货区域卸货。在接收区,接受的货物被拆开并分配到不同的存放区域。进货码头和出货码头通常在底层,出货码头通常比入货码头多。收货和打包区域通常要占用好几层楼。例如,在SAT2中,有两层用于接收,两层用于包装。上层也有自助餐厅和很少的办公室。

不管你因什么原因退货,都在退货区处理。一些物流中心也有一个存放危险品的区域。令人惊讶的是,这里的独立办公空间很小,大多数部门,比如人力资源部门,在仓库内上只有几张办公桌。有很多可视化管理来帮助工人在他们的工作。

另外,很多运营中心似乎在大楼外面都有一座二层楼,还有一座桥,人们可以从二楼进入。我认为一层空间对于亚马逊来说是最重要的出入空间,所以人们的入口在二楼(餐厅也是)。此外,为了安全起见,这使行人和车辆交通分开。

收货价值流-卸货、拆箱

收货流程从到达收货码头的卡车开始。这些卡车可能来自供应商,也可能来自其他物流中心。下面是FRA3的码头。在德国,卡车周日不开,所以周一上午是收货区域最不繁忙的时间。与移动停车标志(见下文)相结合的交通灯系统,旨在防止卡车的安全,完全关闭车门之前离开。

卡车卸货,纸箱被移到接收区。盒子被扫描和打开,个别的货物被放入黑盒子(称为大手提袋)或银色的推车。包装被处理,盒子和推车被分配到存放区域。

手工上架

在这里,我们必须区分普通的货架和手动上架,以及自动化的PODS。对于手动上架的人员,要穿过货架,把物品放在货架上。产品没有指定的位置,上架员工只是把它放在他们能找到的空地方。因此,商品的存储是非常随机的。这被称为随机存储。为了跟踪商品的位置,他们会扫描货架,扫描商品,然后把商品放到货架上。如果架子上没有地方了,他们就会问电脑要一个新的位置。下面是这样一个书架的特写,它显示了位于250和255位置的D层。这些数字代表货架上10厘米的间隔,因此下面的货架大约50厘米宽,距离货架起点25米左右。正如你所看到的,在同一个货架上有多种不同的产品。

机器人上架

在机器人上架中,仍然是人把物品放到货架上。(不过亚马逊正在研究用来装载物品的机器人。也许5年后?)不同的是,收货人不再走到货架前,而是一个橙色的小机器人抬起整个货架并把它带到收货人那里。亚马逊对这些货架的技术术语是“pods“”,他们的仓库里有成千上万个这样的pods。

不管怎样,这些pods被带到上架工作站,看起来和下面的捡货工作站非常相似。收货工作站有来自收货区域的箱子,扫描不同的物品。类似于手动上架,他们可以把它放在一个混乱的存储回家的任何空闲货位。上架员工放入商品,而一个运动传感器跟踪放置的位置,在将物品放入pods并点击确认后,上架员工上架下一个物品到另外的位置或pods。如果你看这个,它进行得非常顺利。以下是Kivas的短片。他们在地板上使用二维码导航。

如果pods位置没有足够的空间,上架员工不能把它放在同一个pods的另一个位置上,而是通过计算机获得一个新的位置或pods。问题解决者将查看为什么pods中的货位已经满了。同样地,如果上架员工发现了损坏,物品也会被放入“特殊货位”中,以便稍后查看。

(三)亚马逊物流中心的运作-发货

下面我们从非常有趣的发货价值流过程开始(例如,货物如何从仓库运到你的门口)。

发货价值流

发货价值流是库房内工作占比最大的部分。这一流程切都始于捡货,在捡货区域中捡取所需的物品。现代的物流中心使用机器人来实现捡取过程,而旧的中心和有难以处理的货物(瓶子、衣服等)的中心则使用人工捡取。

人工捡取

让我们从人工捡取开始。正如你可能想象的那样,有人正在沿着货架拾取东西。他们推着一辆装有黄色盒子的手推车,还有一个手持扫描仪。扫描仪会告诉他们下一个捡取商品的货架位置。根据产品的不同,这可能是30厘米的货位的间隔,如下图所示,或者是间隔3米的一个新货架区。由于这是一个随机的存储系统,货架区域可能包括其他产品,同样的产品也可能在其他货架上。扫描仪扫描货架条形码,然后是商品。如果一切正常,完成扫描后,扫描枪将提示将移动到下一个位置。

拣货员工同时处理多个订单。例如一个包裹有多个商品(一个多包),或者多个拣货员工为同一个包裹工作。因此,拣货员工的箱子通常包含多个订单的物品。

如果有任何问题(例如,物品没有在货架上找到),拣货员工从扫描器获得一个新物品,但没有任何物品被拣取。即使拣货员工在邻近的地方看到物品,他也不能拿走它。专门的问题解决员工会查看这个架子,找出问题出在哪里。如果有一个错误的物品或损坏的物品,一个不可扫描的物品,或商品属于一个大包裹的一部分,它将进入一个“特殊的箱子”中,稍后由问题解决员工进行分类。

需求量大的商品就存放在离包装站更近的地方,这样拣货员工就不用走那么多路了。超大号物品、危险品和有不同储存需要的物品(如挂在衣架上的衣服)存放在不同的区域,有适合该产品的货架或货架。超过15kg的较重货物可使用真空升降机搬运或双人搬运。他们还试图让一个拣货员工只处理一个拣货区域,以减少楼层间移动的耗时(称为区域拣货)。

机器人拣货

与机器人收货类似,机器人收货不需要机器人从货架上抓取物品。因为这仍然是太不可靠和缓慢的。然而,亚马逊也在努力实现自动挑选,并且正在考虑使用更标准化的包装,让机器人更容易完成这项工作。但就目前而言,从货架上取下商品仍然是由人工完成的。同样的小型Kiva机器人,携带pods进行上架,也携带pods进行捡取过程。

拣货工作站的工作人员在显示器上看到一件商品,包括该商品的图片、数量以及该商品在黄色pods中的哪个货位。工作人员只需将物品从货位中拿出来,扫描,然后放入电脑确定的多个箱子中的一个。与目视化拣取类似,放置位置由箱子上方的一盏灯指示。上面的图像显示的是一个手持扫描仪,但是我访问的SAT2在每个盒子上都有一个扫描仪。因此,与超市结账类似,工作人员只需将商品放在扫描仪下,然后将其放入箱子中。一个未来的改变计划是在工人上方添加射灯,指向pods,显示pods中的哪个货位有想要的物品。这可能会使系统运行得更快。以下是在pods 拣取的短片。

与上架类似,如果任何东西出了问题,工人不会被指示去处理它,而是会给问题解决者一个信号(andon),让他们来解决问题。帮助完成这一过程,在拣取后,相机会拍下pods的侧面。人工智能算法试图找出照片是否与预期的pods内容一致。如果算法感知到差异(一个“增量”),它可能会被发送给问题解决员工。这不是对拣选的交叉检查,而只是一个质量控制过程。

每隔一段时间,黄色(有时是黑色)的箱子就会被推到传送带上,以备下一站的使用。如果一个箱子里只有一件商品(单一商品),那么下一站可能是在打包,或者是对一个包裹里有多个商品的处理过程。

圣诞季

在旺季(特别是圣诞节),通常数量的拣货和包装站是不够的。额外的工作站通常在之前被存起来,为更多的工作做准备。通常情况下,这些额外的运输站并不与传送带相连,而是由一个单独的工人用手推车将货物运走,送到传送带。

跨库调拨

有时,顾客订购的产品,本地库房没有库存,只能在更远的库存配送。在这种情况下,把这个小包裹长途直接寄给客户往往太贵了。更便宜的选择是使用调拨箱从一个库房运到另一个库房,把它运送到离顾客更近的一个库房,进行包装。这样在库房之间的运输,通常是使用放在托盘上的大黑盒子来完成的。这个托盘在目的地库房拆开。FRA3中使用的机器人将这些黑匣子放在一个托盘上(它被命名为“Chuckle Berry”🙂)。图片中的机器人,是在美国一个库房的机器人处理托盘。

Multi-Pack

在挑选和包装之间,可能有额外的操作。其中之一就是多样商品包装。如果顾客在一个包裹中只得到一件商品,黄色的提包就会直接进入包装阶段。这些客户要么是小订单,要么是Prime客户,他们的包裹更多,交货更快。在任何情况下,如果顾客订购的物品多于一件,所拣取的商品需要合并到一起。这是在一个单独的工作站中完成的。

黄色的箱子在到达rebin 工作站后。SAT2一名工作人员从这些箱子中取出物品,扫描它们,然后将它们放入相邻货架上的一个货位中,根据灯的指示。每个货位都是一个包含多个商品的包裹。当一个订单在货架上的一个货位里完成时,另一边的灯指示另一个工人把这些商品拿出来,放进另一个盒子里,一个灰色的托盘。然后把这个托盘放到包装工作站。

在FRA3的系统略有不同,在那里的商品是从箱子挑选到架子上的一个货位。当货架满了,整个货架然后被推到包装站。下图是西班牙圣费尔南多德赫纳雷斯的MAD4公司的可移动货架。由于FRA3也处理服装和鞋子等时尚物品,它更有可能有多重包装,平均每个包裹2.18件物品。人们似乎会订购不同的尺码,看看哪些适合,然后把剩下的退回去。因此,FRA3的退货率也高于平均水平,但其中95%适合转售。

Re-Pick

似乎在一些物流中心,他们的拣货箱相当满,需要为每个订单重新拣到红色的箱子里。如下所示。

Giftwrap

对于许多产品,客户可以选择礼品包装。这些产品被送到礼品包装站。

包装

最后,物品将被送往打包站。一个物流中心很容易拥有100个或更多的打包站,尽管不是所有的打包站都一直处于活动状态。圣诞节期间临时增加更多的工作站。

在打包工作站,物品会从黄色箱子中取出并进行扫描。显示器显示出要用多大尺寸的纸箱或信封。胶带机提供合适长度的包装胶带。员工将折叠这个盒子并在底部粘贴,放入商品,然后封箱。最后,添加了白色条形码。这个条形码将包裹与所有必要的信息连接起来。实际的地址标签是稍后在SLAM过程中添加的。下面是一个简短的视频包装过程。

空箱后被送回到拣货岗位。包裹通过传送带传送到SLAM。通常,包装从一边提供新的包装材料。因此,通常是两排包装岗位,中间共用一条输送带。

人工捡取

SLAM与扔和摔你的包裹无关(这是在投递过程中完成的😉),但代表扫描、标签、应用、清单。它也是最后的质量检查,包裹重量,并比较重量与商品和包装的预期重量。同样的,如果有不符,包裹会再次被手动检查。在包装过程中,一个条形码被附在包裹上。这将包裹与相关信息联系起来,但这只是机器可读的。在SLAM过程中,机器会扫描这段代码,打印出配送员也能读懂的正确的运输标签,并将该标签粘贴到包裹上。

左边的照片显示的是SLAM设备,右边的照片显示的是一个包裹,包装条形码在上部,SLAM标签在下面。

发货

现在包裹已经准备好,可以邮寄了。传送带以每小时30公里的速度将货物送到分拣机。似乎有不同的分类系统。右边的第一张图片MAD4似乎有一个交叉传送带(一个小传送带在大传送带的顶部横着走)。每一节有一个包裹。当包裹通过正确的槽时,输送带就会激活,将包裹向左或向右移动到正确的槽中。我在羽田机场物流站也看到过类似的传送带。

我访问的两个地点有一个稍微不同的输送带。他们用滑块把包裹从传送带上推入一个滑槽,而不是用一个小的交叉传送带。

最后,我看到的一张照片似乎显示了人工分拣,尽管我不确定这张照片的细节。

根据分拣的楼层不同,包裹也可能通过螺旋滑到与出货码头位置。就像我见过的所有传送带一样,物品偶尔会掉落。时不时会有包裹掉下来。因此,有人会偶尔检查一下传送带,并把掉下来的包裹重新放入这个过程中。

出货码头

包裹现在已分拣完毕,准备装上运送卡车。下图显示了出站区域,传送带延伸到卡车。FRA3正在重建中,在安装新的传送带之前,它暂时用人工装载卡车。

每隔一段时间,黄色(有时是黑色)的箱子就会被推到传送带上,以备下一站的使用。如果一个箱子里只有一件商品(单一商品),那么下一站可能是在打包,或者是对一个包裹里有多个商品的处理过程。

发货

根据卡车类型的不同,装载会让人感觉像3D版的《俄罗斯方块》,尝试着将尽可能多的包裹塞进卡车中。FRA3平均每周运送90万至100万件物品,圣诞节期间24小时内的峰值需求为30万件。

配送

亚马逊的货车包裹可以通过FedEx、DHL、Hermes、UPS、DPD、皇家邮政、美国邮政服务等各种物流公司运送。亚马逊也越来越多地在最后一英里使用自己的送货卡车。当然,这对其他快递公司来说是一个威胁,它们与亚马逊的生意做得很好,但风险是这项业务可能很快消失。一个小机队的飞机也处理中心之间的远距离运输。最近在送货过程中,我能够看到一张实时地图,上面有送货车的位置,以及在它到达我的位置之前还有多少站。这让我更容易接受包裹。

术语说明

在SAT2中,他们有不同颜色的盒子,不同的过程阶段有不同的名字。为此,他们花了不少时间研究箱子的同义词。让我再给你一个顺序:kiva货架被称为“PODS”。"这些被选为黄色拣货使用的箱子叫“tote”。这些箱子里面的商品直接被打包,除非是多件物品的包装。在这种情况下,这些黄色箱子里面的商品被重新拣选到到灰色的“托盘”中。单一商品的箱子和多种商品的箱子用于包装,它们最终被放入一个纸板箱中叫做“box“(或较小的物品放入信封中)。问题和损坏的物品会被放入一个“amnesty 货位”,由问题解决者来处理。所有这些不同的名字可能有助于交流,而不是把它们都称为一个盒子。然而,在FRA3中,他们在从拣货到包装的整个过程中使用同一个盒子,在物流中心之间的运输中使用大黑盒子。所有的中心都有带轮子的架子。较大的物品也可以用叉车搬运。

(三)亚马逊物流中心的运作-Amazon Fulfillment Technologies(AFT)

前面的文字大多是介绍了物流中心内部工作的实际操作部分。在这里,我将介绍运营背后的那些软件。其他公司可能会把“工业4.0”的标签贴满这一切,我们看看亚马逊是怎么做的。

实现的核心:Amazon Fulfillment Technologies(AFT)

上面我谈了很多关于亚马逊物流中心的操作方面的事情。虽然这是很好的完成,但亚马逊库房中心的真正力量是那些无形的软件,称为Amazon Fulfillment Technologies (AFT)。亚马逊声称它是世界上最大的物流中心执行引擎,是他们连接操作和虚拟世界的纽带。由于产品种类繁多,这是一项非常具有挑战性和复杂的任务。亚马逊一天内处理约3700万份订单。

大多数其他公司都会贴上“工业4.0”的标签,但亚马逊并没有真正提到工业4.0。他们就是这么做。我很喜欢这样。然而,它包含了大量先进的机器学习技术,用于预测、文本理解、图像识别、翻译、语音识别等等。

例如:货位图片

一个例子是PODS中用于机器学习的图像。装在货位里商品隔离带是透明的,便于识别。捡取后,拍照的pods的货位(称为bin)。你可以在下面看到其中一个图片。

机器学习被用来回答诸如:

这个箱子里有多少东西?:

货位里有某种产品吗?有多少指定的产品在货位里?等等...通过Github可以获得一组包含50万张图像的数据,用于机器学习。

我看了几张图片,其中有几张我自己都很难正确回答。

Aurora数据库

虽然亚马逊的数据库最初是基于Oracle的,但最终变得太大而难以管理。2017年5月,他们切换到自己的亚马逊Aurora系统,尽管他们在2019年10月才关闭了最后一个Oracle数据库。Aurora是一个基于云的MySQL和postgresql兼容的数据库(两者都是开源数据库管理系统)。Amazon声称它比普通的MySQL数据库快5倍,比PostgreSQL数据库快3倍。亚马逊还声称,它的成本只有以前Oracle数据库的十分之一,无论是授权(减少60%)还是管理(减少70%)。每个数据库的最大大小似乎是64TB,尽管Amazon将大约75 petabyte 字节的数据从Oracle迁移到Aurora(包括其他数据库,如Alexa、Prime Video、Amazon Music等)。

过程

计算机决定挑选什么,什么时候挑选,如果有的话就激活Kivas,并组织发货。这个计算机系统是非常完善的。它根据客户的订单制定一个初步的计划,但每一步都要根据每一分钟的细节来细化这个计划,比如卡车可能的路线,卡车上的可用空间,以及许多我只能想象的方面。因此,最快速和/或最便宜的客户路径,经常根据新信息进行更新。

该系统包括人工智能。虽然人工智能被谈论了很多,但它在物流和生产管理的工业应用中仍然很少见到。其中一个特点是机器视觉分析Kiva 的pods上或其他产品的图片。

绩效

在FRA3,一个订单和相应的包裹离开码头之间的平均时间是惊人的2小时45分钟,而FRA3是由于衣物处理和人工挑选而较慢的执行中心之一。他们的目标是把这个时间提高到2小时30分钟。从顾客订购产品到顾客家按门铃,亚马逊的当前记录是…坐稳了…3分钟!

如果我想从我的地下室拿点东西,我需要更多的时间!我过去的一份工作就是在三天内就能从街对面的仓库拿到零件。亚马逊只用了3分钟就把包裹送过来了!这是对他们配送方面的能力的一个相当有力的证明,但更多的是在软件方面。当然,客户就住在配送中心的对面。而且还不知有多少个包裹在最好的时间送到的,我觉得这非常令人印象深刻。

在一些地区,亚马逊甚至定期在2小时内送货。Amazon Prime现在可以在2小时内为选定地点的 Prime客户递送各种各样的商品。美国的许多大城市都有覆盖,世界上其他一些城市也有覆盖。就在几年前,对于终端客户来说,从下单到按门铃只需几个小时的送货时间是难以置信的,除非你花了相当多的钱打车把东西送到你那里。现在亚马逊免费提供!

在本公众号中发表的关于工业4.0的文章,写了——什么有效,什么无效中,我讨论了工业4.0的意义所在。其中一个领域是物流。工业4.0可能非常昂贵。物流是一个具有规模经济的环节。如果你已经编程了一个Kiva,那么你就已经编程了所有的Kiva。如果您为一个交付中心提供了后端软件,那么(稍加调整)您就为所有的中心提供了后端软件。因此,亚马逊将大量资源投入到他们的Amazon Fulfillment Technologies (AFT)软件中是有意义的,因为收益可以在他们的数百个物流配送中心中共享。总的来说,这是一项令人惊叹的工作,我相信它将继续得到改进。

虽然亚马逊以外的人还不知道很多东西,但我认为Amazon Fulfillment Technologies (AFT)非常出色。收集如此多的数据,跟踪它,并实时更新它是一个相当大的挑战。但是亚马逊有足够的资源来推广这个软件(他们雇佣了很多人),而且它的实施对整个公司都有好处。整体很酷。

(四)亚马逊物流中心的运作支持过程及最重要的员工满意度

在这里,我们谈谈一些运作的支持过程以及最重要的员工满意度。我将查看库存、安全、他们在仓库楼层的有趣办公地点、Amazon Go商店和员工满意度的过程。

库存

就像在任何仓库中一样,数据和现实之间偶尔会有差异。有时会出现额外的物品(可能是包装错误或供应商超额交付)。然而,更常见的情况是,物品会消失。这可能会丢失,损坏,交货不足,错误地发送给客户,甚至被盗。

亚马逊已经对如何解决这些问题制定了标准化流程。

首先,如果出现什么问题,会有问题解决者调查这个问题。

如果一个架子太满了,放东西的人不能把东西加进去,它就会被检查。

如果一件商品应该在货架上,但拣货员者找不到它,它也会被检查。

这是一个持续的长期过程。

还有一个盘点的过程,在这个过程中,人们检查货架上的商品,并将其与数据进行比较(例如,有什么和应该有什么)。在FRA 3中,他们声称(轶闻)他们在几十米厚的架子上发现了一个错误——对我来说,这听起来太好了,难以置信。但不管怎样,他们有一个循环盘点库存的动作,这在零售业和类似的库房中很常见。

防损

正如人们所预料的,一个仓库里有很多令人感兴趣的货物,这些仓库需要安全保障。进入大楼需要一张芯片卡通过安全门。在大楼内,进入实际的仓库是没有问题的,但出去需要有一些防损措施。在德国的FRA3,这些是简单的RFID扫描仪,类似于购物中心,它们不做身体扫描,也不检查员工的口袋。在德克萨斯州的SAT2,它离机场安检更近,有身体扫描和行李x光检查。这是为了减少盗窃,虽然不能完全防止它。

我经常在亚马逊上订购,最近我遇到了第一起我怀疑是偷窃的案件。我订购了一台漂亮的新笔记本电脑,但当盒子送到时,里面只有切碎的稻草,可以用来铺小宠物的床。盒子仍然用原包装胶带密封,似乎没有被篡改过。这些东西重2kg,与笔记本电脑重量相当,因此在SLAM步骤中再次检查时没有发现任何东西。这可能是一个非常奇怪的打包错误,也可能是某个员工想出了获得免费笔记本电脑的方法。由于价格问题,亚马逊的客服需要将我的问题上报给它的主管,但他们没有太大麻烦就给我换了一个人(为亚马逊的客户服务干杯!)然而,他们确实展开了一项内部调查,以查明那台笔记本电脑究竟发生了什么事,我希望他们能抓住小偷。

办公室

我喜欢的一点是亚马逊将办公室和车间整合在一起的方式。在我访问过的所有库房,以及下面MAD4的一些照片中,大多数办公室都不是单独的房间,而是简单地放在仓库角落里的桌子和电脑。没有隔板,没有墙,没有门,随便可以进入。

例如,亚马逊物流中心(Amazon Fulfillment)的人力资源部门通常在正门有一张办公桌。每个进出的员工都要经过人力资源部的办公桌,没有任何分隔的门或墙。如果员工需要或想要与人力资源部门互动,那么他们就会在那里(希望如此)帮助员工。

类似地,问题解决者、质量人员、团队角和改进团队都在他们应该在的地方——在仓库内上(或者用精益术语来说,genba)。如果你仔细看上面的图片,你会看到一个gemba看板,它也有不同的问题列表,负责人,截止日期…而且都是手写的!我很喜欢这种方式。

和所有的开放式办公室一样,尤其是位于仓库内的办公室,也存在噪音问题。这是这种开放式办公室的缺点,也许他们工作时使用的是消音耳机,这在开放式办公室里越来越普遍。

员工的满意度

最后,我想谈谈员工满意度。亚马逊最近受到了一些批评,包括约翰·奥利弗(John Oliver)在Last Week Tonight节目上发布的一段视频,哀叹仓库的艰苦条件、绩效的压力以及上厕所的困难。

但就我个人而言,我并没有注意到这些问题。诚然,在仓库工作是一项艰苦而重复的工作,报酬总是可以更高的。然而,我并不认为亚马逊的情况比沃尔玛或其他仓库差。在我参观的过程中,观察工作的人们,我没有注意到任何忧郁或疲惫的人。我的导游们都很高兴,似乎对他们在这两个地方的工作都很满意。工作节奏似乎也可以接受。我参观的所有中心都有空调,SAT2的导游说附近的沃尔玛仓库没有空调。但话说回来,我从未在亚马逊工作过,我的观察也只是随意的。在这两个地方,他们都声称仓库里有厕所,不用安检就可以进入。

在Glassdoor或Kununu等公司评论网站上浏览一下,你会发现它们的评价相当不错,分别得到3.8和3.66颗星(满分5颗星)。虽然这并没有让亚马逊跻身前100名,但在我看来,这是一个不错的评级。当然,这是仓库工人和白领的混合体,后者往往比蓝领工人更满意,但这也适用于其他公司。相比之下,在写这篇文章的时候,沃尔玛在Glassdoor、联邦快递3.7星、UPS 3.4星、美国邮政3.0星、联合太平洋公司2.2星和DHL 3.7星这几家物流公司中都有3.2星。总的来说,我认为工作上的负面压力被夸大了。

Amazon Go

在谈论新奇事物的同时,我也想简单提一下Amazon Go。最大的在线零售商亚马逊将转向实体店。Amazon Go是一家连锁便利店,在美国有17家分店。第一家于2017年开业,不过只是对亚马逊员工进行测试。自2018年起,公众只要安装了Amazon Go应用,就可以进入此类商店。

这家商店在某种程度上是零售版的仓库,里面塞满了各种传感器、计算机和人工智能。其目标是尽可能实现购买行为的自动化。顾客只是拿起他想要的东西并随身携带。在普通商店里这是盗窃,但在Amazon Go,摄像头监控顾客,货架测量他们的重量,RFID芯片检测商品等等。如果顾客从货架上取下一件商品,商店会检测到这一点,并将该商品添加到Amazon Go应用程序购物车中。如果顾客把它放回去,商品就从购物车中移除。当顾客离开商店时,购物车中的商品会通过应用程序自动支付。

这个概念是革命性的,可以减少零售店的劳动力,甚至减少更多成本,以及由于偷窃造成的损失。据一些新闻报道,亚马逊计划在未来几年内开设数千家商店。

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