15亿件包裹 看快递“黑科技”如何使出洪荒之力?

1评论 2017-11-10 19:31:29 来源:新华网 中国芯还将继续火爆

  新华社北京11月10日电题:15亿件包裹 看快递“黑科技”如何使出洪荒之力?新华社记者赵文君齐中熙

  每到“双11”,消费者就开始担心快递包裹的“安危”。今年“双11”,快递包裹预计超过15亿件,而去年还不到7亿件。一方面是高速增长的快递件量、一方面是消费者对快递服务的要求和期望不断提升,如何应对这样的需求和矛盾?“双11”前夕,记者实地探访顺丰、申通等几大快递企业发现,与往年不同的是,今年快递“黑科技”有望使出洪荒之力。

  “小黄人”“扫地机器人(行情300024,诊股)”各种PK

  很萌、很准、很快,申通快递(行情002468,诊股)的“小黄人”,今年成为风靡全球的中国快递网红。“小黄人”在不足1米高的空间里溜来溜去,把发往不同城市的快递包裹准确地投放至隔口。

  “小黄人”是一种智能分拣机器人,可以实现24小时不间断分拣,占地面积小、1小时可以分拣18000个快件,可减少70%的人工。分拣采用独特的影像系统,可以做到每单快件自动识别单号以及拍照保留快件信息,实现快件源头可追踪,有据可查。

  “目前"小黄人"主要用于快递小包裹的分拣,每单快件平均时效至少缩短3个小时,标准化分拣步骤大大减少了快件受损程度,错误率几乎为零。”申通快递副总裁熊大海介绍,目前“小黄人”已经在义乌、郑州、天津等地投入使用,无人仓库总占地面积超过1万平方米。

  在上海奉贤的苏宁自动化分拣仓库,快递分拣员不需要绕着货架找商品,一个个像扫地机器人的大圆盘“驼”着货架,按照程序指令挨个“滑”到分拣员身边,行动井然有序。

  该仓库负责人介绍,这种“货到人”的拣选模式打破了常规的“人到货”模式,集成了先进的软硬件技术,拣选人员只需根据显示屏和电子标签的提示,从指定货位拣取相应数量的商品放入订单箱即可。

  通过“扫地机器人”,小件商品拣选效率超过5倍人工,拣选准确率可达99%,平均一个快递包裹1.2小时完成出库,效率比原来提升50%。

  企业自主研发各显神通

  以前每到“双11”,各大快递企业都上演人、车大战,在包裹传送带两边,隔一米至少有两名操作员,完全靠人工分拣,熟练工1小时最多分拣100件,还必须眼疾手快。有的包裹“抛物线”式在场地里飞来飞去,真是想“不暴力”都难。

  今年,各大快递企业纷纷自主研发智能化分拣系统。在各大企业的分拣中心,现场几乎看不到人。快递包裹通过各种形状的管道、漏斗,像玩“激流勇进”游戏一样,准确滑入各个池子,等待下一个环节打包、装车发运。

  位于上海青浦区的圆通速递(行情600233,诊股)上海自动分拣中心,1.5万平方米的双层新场地可容纳几百辆大货车进出,“双层自动分拣”系统每小时处理包裹4万单,设备全部启动后,日均处理量可到150万件。

  “全程仅需扫码一次,每小时分拣效率约2万件,分拣差错率低于万分之一,处理同样数量的快件可以节省分拣人员约40%。”韵达速递副总裁周柏根介绍,韵达目前上线的自动化分拣流水线,有效避免人工分拣差错,确保了快递服务的时效性和稳定性。

  中通快递则自主研发了自动伸缩机,长达16米,可以直接伸到身长13.5米的大货车车厢内装卸快递包裹,极大地提高快件的装卸和操作效率。此外,中通快递广州花都转运中心的双层自动分拣系统,每小时最大处理量达7.2万件快递包裹。

  智慧物流实现更快捷、更安全

  国家邮政局预测,今年“双11”期间,最高日处理量可能达到3.4亿件,是日常处理量的3倍。

  顺丰用数字化手段实现全流程管理,可将快件量的预测提升至城市、行政区甚至到每一个派送网点的更小维度,还可以将提前预售的货品提前发至离消费者更近的管理区域,实现更加合理、高效的整体资源配置。

  与传统面单相比,电子面单省去了快件在揽收时填写名址等繁琐的环节,快递员用巴枪一扫,就自动录入了面单信息,节省了快递的揽收时间。每个电子面单背后,都串联着发货商家、快递公司和收货消费者的各个环节的数据信息,快件在运转的各个时间节点都可通过系统支撑“可视化”。仅以中通为例,目前全网每天收发2000多万件快递,全网电子面单使用率达91%。

  快递“黑科技”带来的不仅是速度,还能解决消费者对隐私泄露的担忧。在隐私面单上,只有二维码或条形码,看不到详细地址、姓名电话。这既保护了消费者的隐私,也不影响快递员的派件操作。目前,申通快递全网隐私面单使用率已经超过50%。未来,顺丰的“丰密运单”还有可能实现内部保密的目标,避免用户信息从快递公司内部泄露。

  国家邮政局副局长刘君表示,互联网先进的技术在快递业用得很广泛,而且用得很实际,效果非常明显。中国的快递企业在智慧物流方面实现了突破,成为全世界的领先者。

  (责任编辑:刘伟 HF113)

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