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曠視助力夢燕打造智慧倉 破解服裝物流難題

[羅戈導讀]近年來,隨著服裝行業邁入互聯網、信息化時代,服裝零售從以企業為中心的傳統零售向以消費者為中心的新零售轉變。

近年來,隨著服裝行業邁入互聯網、信息化時代,服裝零售從以企業為中心的傳統零售向以消費者為中心的新零售轉變。在這一過程中,物流與設計、生產、銷售一樣,成為服裝企業十分重要的業務體系之一。借助高效的物流體系加快產品配送和提升倉儲效率,已經成為服裝企業的共識。

同時,以曠視為代表的人工智能企業也開始進入物流行業以來,以AI賦能物流行業智慧化升級,持續落地于鞋服、制造、汽車、醫藥、快消等不同行業的近百家客戶。

2017年,江蘇本土領先品牌無錫夢燕品牌管理有限公司(簡稱“夢燕”)為了應對品牌多元化、渠道多元化、產品開發類別更廣、單品類總量下降以及門店規模多樣化并存等行業趨勢對供應鏈系統帶來的挑戰,開始尋求數字化轉型,希望借助自動化、智能化方案,實現供應鏈智能化改革。

位于無錫的夢燕明都工廠店

技術與行業深度融合

據了解,夢燕是一家服裝連鎖零售企業,主要采取自產自銷的經營方式,其主營業務為門店零售。公司目前擁有近600個渠道,日出貨量最高可達6萬~8萬件衣服,都由夢燕無錫倉庫統一發貨,吞吐壓力非常大。

“夢燕建設自動化物流中心的初衷是解決零售端周轉問題”,夢燕總經理吳承淮介紹道,“此前,在集結交換時,經常出現物流存儲空間不夠、運轉效率不高、爆倉等問題。為此,我們決定提升倉庫面積,但了解到還可以通過自動化、數字化的改造提升整體效率。”

經過對業內同行項目的充分研究和對比,夢燕找到業內供應商進行招投標,最后從專業度、性價比、服務水平等多方面考慮,選擇與曠視合作,將其先進的物流工藝規劃融入新建廠房,共創了夢燕自動化物流中心的工藝方案。

夢燕新倉的自動化立體倉庫

據曠視智慧物流解決方案中心負責人白建宏介紹,曠視基于對服裝行業的深刻理解,以及對夢燕歷史數據和未來業務規劃的綜合分析,與夢燕共創了自動化物流中心的整體方案。該方案包括1座25米高、8個巷道的自動化立體倉庫,1套輸送分揀系統(1500米箱式輸送分揀機),8個工位的貨到人播種系統以及包裝復核、自動稱重和貼標、熱縮塑膜機等自動化設備。在軟件及系統方面,智慧物流操作系統曠視河圖將自動化立庫系統、箱式輸送分揀系統、貨到人播種系統與倉庫管理系統(WMS)無縫對接,能夠隨著夢燕業務發展靈活調整,從容應對各種挑戰。

新倉成效初顯

2021年1月,夢燕新倉正式投入使用,目前舊倉貨品及處理流程已經全部轉至自動化物流中心,實現了服裝入庫、上架、存儲、揀貨、分撥復核、集貨等流程的自動化、數字化升級。相比于舊倉,物流中心的新倉在每日可支持出貨量提升5倍的情況下,倉庫空間利用率提升3倍,人員減少40%,并且大大降低工人勞動強度。

據夢燕業務負責人宋建軍介紹,“以前夢燕倉庫員工每天走路的步數是50000余步,現在的運動量是20000余步,從側面反映了效率的提升;以前工人揀貨需要靠記憶力,現在通過RF系統指引提示進行揀貨;以前揀貨之后還需要人工搬運至對應作業區,現在直接投到輸送線上進行自動流轉,搬運效率和準確性提高;以前整個倉庫的作業人員需要55人,現在35人就能滿足同樣的作業量。”

夢燕新倉的自動化輸送

值得一提的是,得益于新倉的投入使用,夢燕的標準化操作也在穩步推進中。吳承淮希望通過倉庫信息化和物流集成倉庫體系,倒逼前端業務擺脫慣性,走向更加標準化、規范化的操作,讓每個崗位上的員工都按照標準執行,帶動業務的優化和調整。對于未來,吳承淮也非常務實,“目前,我們還需要進一步優化管理,加強系統和人的深度結合,提升效率。AI在生產場景有很大的擴展空間,通過計算機視覺能夠有效識別異常操作,通過算法分析大數據能夠降低管理成本,但這塊的提升需要后續進一步的共創。”

助力服裝企業數智化轉型

憑借豐富的行業經驗,曠視智慧物流業務團隊深諳服裝企業的供應鏈難題。白建宏指出,服裝行業不管是零售端、生產制造端還是倉庫作業,相對來說屬于勞動密集型行業,很多工作都屬于簡單重復勞動。近年來隨著勞動力成本上升、服裝產業結構調整、消費方式多元化等因素影響,服裝行業自動化、數智化轉型已經迫在眉睫。夢燕的物流痛點也是如此。此前,海量服裝收貨、上架、存儲、揀選、復核、稱重、貼標、集貨等環節都在舊倉中運行,100%為人工作業。傳統作業方式效率低,出錯率高,直接影響門店銷售,并帶來貨品損耗;還存在人工作業強度大、人員流動性高等問題,制約著業務提升與拓展。

針對這些難題,無疑使用機器將人從簡單重復勞動中解放出來是一大趨勢。曠視看準了這個行業方向,并通過智慧物流解決方案幫助客戶重塑流程,讓自動化、智能化設備進行高強度、重復的作業,讓智慧物流操作系統協同調度倉庫內各種設備運行。白建宏也表示,“每個企業的數智化轉型都不是一蹴而就的,需要由點到面,逐步升級迭代。未來我們還會將AI能力注入傳統物流設備和系統中,不僅實現整個物流系統的生態連接和協同調度,而且通過系統核心功能的算力算法,分析歷史業務數據進而優化業務流程,提高作業效率,這是我們看中的未來發展方向。

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