隨著物流系統日益復雜化和智能化設備應用愈發廣泛，在物流技術科學研究領域，物流系統效能規劃和效率提升成為目前十分引人關注的前沿研究課題。浙江工商大學副教授陳婉瑩正是研究這一熱門課題的青年學者。本文將介紹陳婉瑩副教授在智能物流系統（機器人系統研究方向）效能規劃和效率評估領域的研究情況、取得成果以及產業化的思考。

浙江工商大學副教授 | 陳婉瑩

隨著社會發展和產業升級，作為各個行業支撐體系的物流系統，其作用日益突顯，現代物流技術的創新和應用不斷發展。目前，智能科技的時代已經到來，體現在物流領域，各種先進的智能物流設備和系統，如機器人系統，被越來越廣泛地應用到各個行業的物流中心、倉儲中心。然而，物流科學是涉及工程科學、控制科學、信息科學、管理科學等的多學科交叉科學，單純設備和工具的進步，并不一定能夠帶來整個系統運作效率的大幅提升。況且，真實的社會生產環境中，物流系統的構建和運營還要考慮成本問題，需要在成本和效果當中尋找到最佳的結合點。因此，管理、評估和挖掘智能物流系統的效率，最大程度發揮智能設備的效能，成為物流科學中非常有前景，也是非常引人關注的前沿科研課題。而浙江工商大學副教授陳婉瑩正是研究這一熱門課題的青年學者。

研究聚焦效能規劃與效率提升

據陳婉瑩副教授介紹，她本科學習階段是在西工大學習的計算機科學與技術，留歐研究生學習階段學習和研究的是自動化技術，而讀博期間，主要的研究方向是計算機和數學。歐洲是智能物流技術的起源之地。

據陳婉瑩副教授觀察，歐洲人工成本十分昂貴，因此更多新興智能技術被應用，相關的研究課題也十分火熱。當時，陳婉瑩副教授的合作者伊拉斯姆斯大學鹿特丹管理學院物流與運營管理教授René de Koster（雷內·阿科斯塔）正在做的研究課題正是如何發揮智能物流系統效率。后來，與陳婉瑩副教授合作的學者還有法國里昂商學院人工智能管理學院（AIM）院長龔業明，龔教授對于人工智能技術與商業運作和供應鏈管理等前沿交叉學科也有深入研究。正是在這樣的環境下再加上良師益友的引導，使得陳婉瑩副教授也把自己的研究方向確定為智能物流系統（機器人系統研究方向）效能規劃和效率評估領域。目前，陳婉瑩副教授在這個領域的研究已經取得一定的成果。

研究成果之一是智能倉儲倉庫機器人系統效率評估。陳婉瑩副教授認為：

隨著智能科技時代的到來，在倉儲設備領域已經掀起了智能化的浪潮。倉庫已由需要電梯、穿梭車等多個物流設備發展到僅需機器人就可完成所有存取操作的智能倉儲系統。智能倉儲系統適用于商品種類繁多且需求波動較大的電子商務倉儲。智能倉儲中的機器人可在倉庫中隨機游走以完成從工作臺到指定存儲位的存取工作，無需使用傳送帶、升降機或其他物流設備。

而她所做的研究就是在考慮機器人的電量是否充足、機器人擁堵的情況下，采用排隊論對智能倉儲系統進行建模，以分析倉儲效率。具體而言，就是通過建立考慮機器人充電時間的閉環排隊網絡模型，利用智能算法進行求解，通過分析智能倉儲的吞吐時間、訂單等待時間以及機器人利用率三個指標，分析智能倉儲系統的效率，分析在不同場景不同達到率中，巷道允許的機器人最大通過數量對智能倉儲效率的影響、不同機器人速度對智能倉儲效率的影響。陳婉瑩副教授研究成果獲得的數據模型可以為提高設備利用率和倉儲整體效率，降低運營成本提供建議。

倉庫機器人擁堵避讓策略示意圖

研究成果之二是醫院藥品傳輸系統效能規劃成果。這項成果其實是陳婉瑩副教授之前研究成果（數據算法）在醫院藥品分發這個細分場景中的具體應用。藥品分發是醫院最重要的活動之一：一方面，高效及時的藥品配送服務是提升患者就醫體驗的重要指標；另一方面，如果有大規模流行疫情暴發，醫院藥房還要面臨短期內供給大量應急藥品的需求。

而解決以上問題，都需要醫院有一套高效的藥物分發系統。隨著醫院現代化水平的提高，具有高運行效率、低事故率的智能藥物分發系統（AGV小車配送），被越來越多地應用于各大醫院。智能藥物分發系統的效率主要受以下三個方面的因素影響：各個部門之間的配合；藥房和藥物運輸AGV之間的交互方式以及藥物運輸AGV的運作方式。傳統的統計學方法和數學模型很難表現復雜系統的運作方式，因此，有必要采取一種新的方法，優化智能藥物分發系統的運行效率，減少患者的等待時間。基于此，陳婉瑩副教授的研究團隊提出了一種智能藥品分發系統性能評估方法，以檢索事務的響應時間、等待時間最短為評估要素。通過構建嵌套排隊網絡模型，定量對各個環節進行分析，對系統性能進行評估，便于查找影響患者等待時間的瓶頸資源，改善藥物分發流程，優化藥房和藥物運輸AGV之間的交互方式。目前，這項研究成果已經獲得國家知識產權局確認的發明專利。

智能藥物分發系統

研究成果應用廣泛、前景看好

陳婉瑩副教授認為，效能規劃和效率研究的成果應用廣泛、前景看好。首先，相關的研究成果在應急物流當中已經有了很好的應用案例。她介紹到，在2011年前后的幾年當中，歐洲曾面臨恐怖分子炭疽桿菌襲擊的威脅。抗生素是抵抗炭疽的有效藥物，而當時歐洲的狀況是抗生素管理嚴格，分發系統能力有限。這就使得當時的歐洲各國面臨這樣的情景：如果恐怖分子實施炭疽桿菌恐襲，由于抗生素不能有效快速分發，很可能造成大規模公共衛生危機事件。以陳婉瑩副教授導師Alain GUINET為首的一批歐洲科學家，研究的快速分發系統方法，很好地解決了這個難題。而這些研究成果，在后來歐洲抗擊新冠疫情的戰役中也發揮了作用。新冠疫情在歐洲肆虐的時候，法國政府需要在全國范圍迅速分發抗擊疫情的疫苗和藥物。當時的法國政府，不僅僅要考慮整個疫苗和藥物分發的時效問題，還需要考慮當疫苗和藥品供應不足的情況下，藥品分發人群優先級的問題，也就是藥物要先發給哪個群體才能達到整體抗疫的最優效果。在這樣的前提下，歐洲的科學研究團隊通過建模分析得出應對策略，不僅僅確定了藥品發放物流網絡的節點問題、運作流程問題，還確定了藥物發放的優先順序，這給抗疫的最終勝利提供了極大的支撐作用。

陳婉瑩副教授發明的醫院自動藥品分發系統優化方法在國內也有很好的應用案例。在她的優化算法模型求解完成之后，以我國某三甲醫院的數據為基礎，建立了一個仿真模型來驗證分析模型。在驗證過程中，充分考慮了該醫院本身的流程以及AGV和工作人員之間的交互過程，使得評估的方法更貼近現實，評估結果更為精確。通過模型驗證，找到了該醫院之前藥品分發流程的瓶頸資源是醫生檢查患者的檢查時間，并提出了在正常需求和緊急需求下降低患者等待時間的成本效益方法。陳婉瑩副教授還進一步介紹到，通過優化算法的分析，還能夠幫助醫院的決策者更好規劃物流體系建設的投資方向：即在預算固定的前提下，相關的預算是投放在設備（AGV小車）上多一些，還是多招聘一些藥劑師效果會更好，優化算法會給出一個最優的方案。

陳婉瑩副教授還認為，相關的研究成果其實不僅僅可以應用到醫院藥品分發領域，對于任何智能物流中心的建設和運營，尤其是有人機協作的地方，都有很好的應用價值。如今，新一代智能倉儲中心的投資建設正處于高潮期，通過優化算法建立模型，輸入相關參數，如機器人的成本、倉儲貨位的成本、每平方米土地的成本、人工的成本等等，就可以計算和分析整個物流中心的運作效率和效果。在人機混合作業的倉庫中，可能存在多種作業流程和模式，而倉儲中心總體績效將取決于員工和機器人協作的效果。以AMR系統為例，協作模式就包括由協作式機器人跟隨人類、引導人類或者與多人配合的模式。同時，AMR系統也分為小型系統和大型系統，用于揀貨。有些系統甚至可以載人，員工可以靈活乘坐和下車。AMR系統如何運作才是最佳？陳婉瑩副教授所在的團隊曾運用優化算法建立模型，為物流公司設計優化系統，制定了更科學的揀選模式，比如，訂單較多時采用平行式揀貨，訂單較小時采用分區式揀貨，以降低成本，提高效率。有時候方案可以節約至少一半的成本。

成果推廣有多種模式

與眾多科研工作者一樣，陳婉瑩副教授也希望自己的研究成果能夠在實際的生產生活中被應用，為社會創造價值。她說：

“我們現在正在一些細分的市場中去尋找應用的場景和市場空間。例如在電商和快遞的‘最后一公里’問題中，利用我們的算法模型可以把更多維度要素納入考慮范疇，如客戶收貨方便的時間和習慣等，這種情況下，我們的算法不僅僅能分析出最佳配送路線，還會考慮配送優先級別的問題，由此帶來客戶滿意度的提升。”

為了盡快推廣優化方法算法模型，陳婉瑩副教授不拒絕任何的合作機會，希望能夠與咨詢公司、軟件公司、系統集成商甚至設備廠商展開多種模式的合作。她暢想：如果與軟件商合作，是否可以做成一個小程序，為廣泛的客戶提供便捷的SaaS模式服務；如果與集成商合作，可以做成一個完整的案例項目，便于其他客戶更直觀和深刻理解研究成果的價值；如果與設備廠商合作，如與移動機器人廠商合作，可以幫助廠商建立更好的調度系統。

陳婉瑩副教授特別提到了一個應用場景。她了解，很多咨詢公司或集成商在承接項目的時候，在售前就需要給甲方客戶提供方案草案，而很多公司會采用3D仿真建模的方式為客戶做方案，比如用analogical或similar flexible等去建模，而且每接一個項目，就需要重新建一個仿真模型，這樣做成本非常高。如果應用陳婉瑩副教授他們的優化算法建模，相比3D建模測算的方式，雖然準確性沒有那么高，但是完成時效更快，綜合成本更低，而且完成的初步草案也完全可以滿足甲方客戶做初步篩選的需求，有著非常高的實際應用價值。這樣既能快速滿足甲方的需要，又能保證乙方合理有限的投入，因此能夠幫助乙方篩選客戶，省去很多售前的成本。

在推廣中，陳教授也意識到，各個細分市場都有自身的市場規律和慣性，一些新興的技術或算法要被信任和應用，要走的路還很多，有很大的難度。一方面是一些物流規劃和建設者還按照慣有思維去做，對新的算法和模式還有一個接受的過程；另一方面，我國物流從業者人工成本相比歐美偏低，一些智能化替代技術還未體現出價格優勢。但是她相信，在物流作業環節，智能化設備替代人工的需求會越來越大，他們的算法模型未來會有很大的應用空間。

最后，陳婉瑩副教授談到：

“智能技術的確為倉儲物流行業帶來了重大效益，許多技術都對物流實踐和研究帶來了影響。但是，人力資源依然十分重要，倉庫的總體績效并不僅僅取決于所部署的所有機器人系統的總和，還主要取決于其管理方式以及如何管理與機器人互動的人員。這也為學術研究帶來了重要機會。我們的研究希望解答的問題是如何部署和控制智能設備與技術，最終將對績效產生怎樣的影響，尤其是對于協作式機器人系統而言，包括員工如何與系統協作，員工對總體績效將會產生怎樣的影響。”