物聯網應用在物流業的實際例子---倉儲的作業方式

隨著物聯網裝置的數量提升，到底物聯網對倉儲有什麼影響呢?以下會提供 一些物聯網應用在倉儲的好處。

一、即時的能見度和庫存的準確度

藉由感應器不間斷的追蹤與傳遞倉庫樓層間的數據，可以即時了解貨物從棧 板到堆高機間的動向。倉儲經理便可得知堆高機花多少時間在載運、是否採取最 節省的路徑和如何改進貨物棧板在倉庫裡的動向。當貨物通過入站通道時，透過 無線讀取器可以讀取出每個貨物棧板的資訊。這些資訊可以提供一些貨物的細節 如體積、尺寸等資訊。然後這些資料會被統整並傳送到倉儲管理系統(WMS)處 理。

出入口上架設的攝影機可以用來偵測損傷的發生，一旦棧板移動到適當的位 置，標籤會發送訊號到 WMS 提供即時的庫存水平，來避免缺貨的情況。當任何 貨物被放到錯誤的位置時，感應器會提醒倉庫管理員來追蹤貨物的確切位置並修 正。

而耗時的任務，例如：倉庫裡需要的人工計算及感應貨物體積，可以透過 IoT 來減少。用人工蒐集庫存資料常常在精準度上會有一些出入，因此有很多倉庫浪 費不成比例的時間來追蹤遺失或放錯位置的貨物，而造成數據輸入上的錯誤。

如圖六所示，在倉儲時使用 IoT，上述的問題可以被解決，因為感應器可以 去除人為因素而達到 100%庫存準確度。

圖 9-2 RFID 智慧型棧板 (來源: http://www.gs1.org/docs/tl/GS1_T_L_Reference_Book_2014.pdf) 獲取詳細訊息自動更新

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圖 9-3 倉儲中的 IoT (來源:http://peru.itsitio.com/comoimpactaralainternetdelascosasenlacadenadesuministros/)

二、自動裝載貨物與運送

因為大數據及 IoT 的緣故使工廠智慧化；大數據提供需求方面的設計、產量 及所在位置。物聯網成為產品的感應輸入，讓工廠可以 24 小時自動啟動無人搬 運車即時的裝載及供應貨物。倉儲裡的無人搬運車不只可以運輸貨物外，也結合 裝載及卸貨的功能來增加整個流程的效率；除了能增進效率外，無人搬運車也提 高運輸及裝載貨物過程的安全性。

Fraunhofer IML 和 Dematic 合作開發的 MultiShuttle Move 是一個解決例子，內 容是裝載著一些貨物及貨物棧板的無人搬運車可以在任何地方操控，而車輛與車 輛之間可以溝通與合作；整個系統可以適應季節性及每日性的變化，並可以調整 訂單，客戶的優先順序及產品結構來因應變動。這些車子可以在儲存與運輸過程 中切換性能適應特定的工作地點，例如：貨架上、特定的樓層及空間、收貨區和 運輸區。

但無人搬運車是如何知道他要送什麼及應該把貨物送到哪呢？又怎麼知道 如何調配他們的工作？到底無人搬運車之間到底是如何溝通運轉的呢？”訊息”

會在他們之間傳遞。他們以軟體為媒介並應用螞蟻最佳化演算法。這些都是仿照

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真實螞蟻覓食行為所組合的最佳化過程。當一個新的任務來的時候，軟體會通知 無人搬運車；透過 WI-FI 溝通，在訊息的往返間決定哪一台無人搬運車來接任務。

由最接近且可以執行任務的機器接受任務，這樣的作業模式同時也使用被使用在 計程車公司。

使用定位和導航技術，使無人搬運車可以自由的在樓層移動，每台無人搬運 車都配備新開發的混合感應器，感應器有無線電位置、距離與慣性感應器及雷射 掃描，這些裝置可以讓無人搬運車計算出最短路徑同時避免碰撞。

圖 9-4 多台無人搬運車在倉庫自行移動 (來源:Source: Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik

IML)

三、揀貨輔助

在 A、B 兩地間傳送的問題繼續往下討論，下個值得探討的是倉儲中工作者 的部分。當進行人工揀貨作業時，工作車會變的沉重，不符合人體工學的工作車 更會降低過程的速度。此外，往返放置區間的運送過程也常耗費不少時間；加入 自動化科技時，當揀貨工人在機台間穿梭的時後，輔助揀貨的工作車會自動跟在 工人的身邊，當工作車快裝滿時，也可以輕鬆的將他發送到放置區或包裝區；同 時，開始揀貨工作並放置到另一台可以使用的工作車，這個應用的主要好處是，

藉由把貨架裝到自動車上的工作車，而更有效率且讓揀貨過程更貼近人。

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圖 9-5 自動揀貨作業系統---Kiva (來源: Wonderful Engineering)

2012 年網購零售巨頭 Amazone 採用創新的輔助揀貨技術---Kiva 自動倉儲 系統，Kiva 的主要功能是提升揀貨的效率，固定在貨架底部的自動車可以倉庫 中的貨架自行行動並藉此把貨架移動到訂單揀貨員面前，當 Kiva 移動時揀貨員 就只要固定站在一個地方即可；透過智慧控制軟體，這群 Kiva 艦隊就可以在倉 庫的樓層中依照設置好的條碼移動，這可大量的減少揀貨花的時間；不同於只設 計處理特定尺寸的系統，Kiva 可以自動運輸多種在倉庫中的貨品。

四、利用案例 “Last-Mile”最佳化

Cisco Consulting Services 報導，DHL 聲稱 IoT 將徹底的顛覆供應鏈目前的 結構與物流過程，尤其是”Last-Mile”送貨的方式；貨物從物流中心到達目的地(稱 為“Last-Mile”)面臨著新的挑戰----找到有成本效益的解決方法，來讓消費者及物 流業者都能獲益。藉由在”Last-Mile”使用 IoT 的解決方式，將會讓物流業者與消 費者產生深刻的印象，同時也開始推動新的商業模式。

例如：DHL 結合現近的科技(如 RFID 和即時交通資訊)到該公司的運送卡車，

來加快運送的服務、減少駕駛的里程數來提供客戶服務。DHL 智慧卡車使用無 線射頻技術(RFID)及全新的路線規劃軟體，來避開擁塞的路段。這個智慧導航系 統使用衛星定位及電子訊息系統數據來尋找車輛的位置及分析交通狀況。數據傳 送到動態路線規劃系統，將會依照目前的狀況及車流量來重新規劃路線；智慧卡 車司機會自動分配到一個可以讓任務快速完成的群組，如果該司機無法準時交貨，

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則他的工作會轉移給目標區裡的另一個同事；不只如此，智慧卡車也對環境有幫 助，透過有效的路線規劃能降低車輛的燃料消耗及二氧化碳的排放量。智慧卡車 的技術可以用更有效的方式處理同步的訊息及數據，進行即時的溝通與避免錯過 收取貨物及超過運送的有效時限。總之，這樣的應用提供客戶更有效率的服務，

同時也減少車輛浪費的路程及油耗。

圖 9-6 DHL 智慧卡車 (來源:http://cdn.quintiq.com/content/Case-Study-DHL-SmartTruck-Project-Profile-EN.pdf)

五、智慧物流是工業 4.0 的一部分

隨著全球化和重要客戶不斷的增加需求，物流也將面臨巨大的挑戰；遞送貨 物所花的時間必須更短，以應付未來的生產方式，這就是為什麼有必要適應不斷 變化的市場條件和無法預期的附帶效果；滿足未來的需求需要更快速的反應，為 了達到這樣的轉變，運輸與物流要有新的巧思與創新的方法出現；工業 4.0 是一 個可行的解決方案，具有靈活的生產組織系統和結合價值鏈各個階段的網路。

工業 4.0 是各種概念的結合，如物聯網、服務網和虛實整合系統當中透過感應器 收集數據，提供製造商、生產者和大數據分析師做後續的分析。在蒸氣機、輸送 帶及電腦的發明之後，現在網路技術已經預言著第四次工業革命的開始。

智慧卡車的技術零件

旅途規劃系統-動態撿取和運輸路線的規劃 基礎倉儲設施-經由 RFID 外運貨物的定位 基礎車輛設施-RFID 控制裝載的條件

車載設備-自動導航以及排序停止清單 目前的交通數據-交通區域回應

通知-經由 SMS 的撿取給客戶通知

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圖 9-7 第一次工業革命至第四次工業革命 (來源:http://multicam.ca/industry-4-0-the-fourth-industrial-revolution/)

從根本出發，工業 4.0 將包含虛實整合技術(CPS)整合到製造與物流業並使用 在工業生產過程中使用物聯網及服務網，這會對價值創造、商業模式、下游的服 務及作業組織產生影響；物聯網及服務網能夠將整個生產過程建立成網路，使工 廠變成一個智慧型的工作環境；虛實整合系統包括智慧機器、倉儲系統和生產線 數位化，從原料的入廠物流到生產、銷售及貨物出廠後的物流及售後服務都有終 端對終端的 ICT 整合，這不只讓生產更靈活的配置，也因為更多樣的管理與控 制而帶來更多的機會；除了優化現有以 IT 為基礎的生產流程，工業 4.0 將因此 解開流程的細節與影響全球的潛在差異，這在以前是不可能被記錄的。這樣的推 進，將使業務合作夥伴(如供應商與客戶)及員工之間密切的合作，也同時創造更 多雙贏的機會。

工業 1.0 到工業 4.0 的演變

根據機械的生產設備使用水和蒸汽動力驅動

根據分工和使用電能，能夠大批量生產

根據使用電子和 IT 進一步自動化生產

根據使用 網路實體系統

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圖 9-8 工業 4.0 的環境

(來源: http://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ch/Documents/manufacturing/ch-en

-manufacturing-industry-4-0-24102014.pdf)

工業 4.0 中最重要的是它與其他智慧基礎設施的連結，如行動智慧化、智慧

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參考文獻

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8. Industry 4.0. Challenges and solutions for the digital transformation and use of exponential technologies, 2015.

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