对于电商和物流行业来说,仓储、调度方面效率的提升一直是核心课题。尤其在近年来,越来越多的电商狂欢节点燃了消费者的购物热潮。打折商品是每一位消费者都能够直观看到的,而背后的仓储、物流对于消费者来说则是隐性的。然而如果在这些环节上出了问题,那么影响到的必然是仓储调度的效率,亦或是物流运输的效率。因此,在普通消费者把精力放在商品上的同时,电商、物流们却在背后关注着仓储、运输的效率问题,同时也在积极采用更加科学的方法去提升效率,以保证618、双•11这种特殊时期的企业与用户的双向需求。
对于电商领域的领导企业京东而言,在管理层面上主要涉及到仓储与物流两个方面。新商品入库时需要做好物流属性标注,出库时才能够达到更快、更高效的物流要求。商品的物流属性主要包括尺寸、体积、重量,以往做这些工作的往往是纯人力,仓库工作人员拿着卷尺、台秤等工具进行人工测量。
这种情况带来的影响有两种:其一,仓库在存放商品时无法高效的做到区域分类;其二,走上物流运输流程之前的打包过程效率非常会被降低,打包人员每次都要根据订单商品的形状,人工判断所需包装耗材,工作人员不得不一一核对数据之后,再对商品进行运输包装,使得整个过程效率低下,且的人力、物力成本难以更好的被控制。
那么如何才能够解决这样的问题呢?
既然传统的人工采集方法已被证明有诸多弊端,智能化采集物流属性就成了必经之路。然而,智能化解决方案又是各大物流厂商的痛点所在。京东以前的做法是通过采购国外专业的测量设备来对商品物流属性进行采集,虽然能够提升一些效率,但一台设备二十万元左右的价格确实不菲,因此就无法在全国范围内的物流仓库中铺开,只有一些大型的转运仓库才能够配置一到两台左右,这其实远远无法满足大量的仓储、物流需求。
正是在这种大背景下,京东与英特尔达成了合作意向,借助RealSense实感技术成立联合创新实验室,并且合作推出了仓储商品物流属性采集项目——竖亥。
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