智能物流系统效率提升的探索者——访浙江工商大学副教授陈婉莹

随着物流系统日益复杂化和智能化设备应用愈发广泛，在物流技术科学研究领域，物流系统效能规划和效率提升成为目前十分引人关注的前沿研究课题。浙江工商大学副教授陈婉莹正是研究这一热门课题的青年学者。本文将介绍陈婉莹副教授在智能物流系统（机器人系统研究方向）效能规划和效率评估领域的研究情况、取得成果以及产业化的思考。

浙江工商大学副教授 | 陈婉莹

随着社会发展和产业升级，作为各个行业支撑体系的物流系统，其作用日益突显，现代物流技术的创新和应用不断发展。目前，智能科技的时代已经到来，体现在物流领域，各种先进的智能物流设备和系统，如机器人系统，被越来越广泛地应用到各个行业的物流中心、仓储中心。然而，物流科学是涉及工程科学、控制科学、信息科学、管理科学等的多学科交叉科学，单纯设备和工具的进步，并不一定能够带来整个系统运作效率的大幅提升。况且，真实的社会生产环境中，物流系统的构建和运营还要考虑成本问题，需要在成本和效果当中寻找到最佳的结合点。因此，管理、评估和挖掘智能物流系统的效率，最大程度发挥智能设备的效能，成为物流科学中非常有前景，也是非常引人关注的前沿科研课题。而浙江工商大学副教授陈婉莹正是研究这一热门课题的青年学者。

研究聚焦效能规划与效率提升

据陈婉莹副教授介绍，她本科学习阶段是在西工大学习的计算机科学与技术，留欧研究生学习阶段学习和研究的是自动化技术，而读博期间，主要的研究方向是计算机和数学。欧洲是智能物流技术的起源之地。

据陈婉莹副教授观察，欧洲人工成本十分昂贵，因此更多新兴智能技术被应用，相关的研究课题也十分火热。当时，陈婉莹副教授的合作者伊拉斯姆斯大学鹿特丹管理学院物流与运营管理教授René de Koster（雷内·阿科斯塔）正在做的研究课题正是如何发挥智能物流系统效率。后来，与陈婉莹副教授合作的学者还有法国里昂商学院人工智能管理学院（AIM）院长龚业明，龚教授对于人工智能技术与商业运作和供应链管理等前沿交叉学科也有深入研究。正是在这样的环境下再加上良师益友的引导，使得陈婉莹副教授也把自己的研究方向确定为智能物流系统（机器人系统研究方向）效能规划和效率评估领域。目前，陈婉莹副教授在这个领域的研究已经取得一定的成果。

研究成果之一是智能仓储仓库机器人系统效率评估。陈婉莹副教授认为：

随着智能科技时代的到来，在仓储设备领域已经掀起了智能化的浪潮。仓库已由需要电梯、穿梭车等多个物流设备发展到仅需机器人就可完成所有存取操作的智能仓储系统。智能仓储系统适用于商品种类繁多且需求波动较大的电子商务仓储。智能仓储中的机器人可在仓库中随机游走以完成从工作台到指定存储位的存取工作，无需使用传送带、升降机或其他物流设备。

而她所做的研究就是在考虑机器人的电量是否充足、机器人拥堵的情况下，采用排队论对智能仓储系统进行建模，以分析仓储效率。具体而言，就是通过建立考虑机器人充电时间的闭环排队网络模型，利用智能算法进行求解，通过分析智能仓储的吞吐时间、订单等待时间以及机器人利用率三个指标，分析智能仓储系统的效率，分析在不同场景不同达到率中，巷道允许的机器人最大通过数量对智能仓储效率的影响、不同机器人速度对智能仓储效率的影响。陈婉莹副教授研究成果获得的数据模型可以为提高设备利用率和仓储整体效率，降低运营成本提供建议。

仓库机器人拥堵避让策略示意图

研究成果之二是医院药品传输系统效能规划成果。这项成果其实是陈婉莹副教授之前研究成果（数据算法）在医院药品分发这个细分场景中的具体应用。药品分发是医院最重要的活动之一：一方面，高效及时的药品配送服务是提升患者就医体验的重要指标；另一方面，如果有大规模流行疫情暴发，医院药房还要面临短期内供给大量应急药品的需求。

而解决以上问题，都需要医院有一套高效的药物分发系统。随着医院现代化水平的提高，具有高运行效率、低事故率的智能药物分发系统（AGV小车配送），被越来越多地应用于各大医院。智能药物分发系统的效率主要受以下三个方面的因素影响：各个部门之间的配合；药房和药物运输AGV之间的交互方式以及药物运输AGV的运作方式。传统的统计学方法和数学模型很难表现复杂系统的运作方式，因此，有必要采取一种新的方法，优化智能药物分发系统的运行效率，减少患者的等待时间。基于此，陈婉莹副教授的研究团队提出了一种智能药品分发系统性能评估方法，以检索事务的响应时间、等待时间最短为评估要素。通过构建嵌套排队网络模型，定量对各个环节进行分析，对系统性能进行评估，便于查找影响患者等待时间的瓶颈资源，改善药物分发流程，优化药房和药物运输AGV之间的交互方式。目前，这项研究成果已经获得国家知识产权局确认的发明专利。

智能药物分发系统

研究成果应用广泛、前景看好

陈婉莹副教授认为，效能规划和效率研究的成果应用广泛、前景看好。首先，相关的研究成果在应急物流当中已经有了很好的应用案例。她介绍到，在2011年前后的几年当中，欧洲曾面临恐怖分子炭疽杆菌袭击的威胁。抗生素是抵抗炭疽的有效药物，而当时欧洲的状况是抗生素管理严格，分发系统能力有限。这就使得当时的欧洲各国面临这样的情景：如果恐怖分子实施炭疽杆菌恐袭，由于抗生素不能有效快速分发，很可能造成大规模公共卫生危机事件。以陈婉莹副教授导师Alain GUINET为首的一批欧洲科学家，研究的快速分发系统方法，很好地解决了这个难题。而这些研究成果，在后来欧洲抗击新冠疫情的战役中也发挥了作用。新冠疫情在欧洲肆虐的时候，法国政府需要在全国范围迅速分发抗击疫情的疫苗和药物。当时的法国政府，不仅仅要考虑整个疫苗和药物分发的时效问题，还需要考虑当疫苗和药品供应不足的情况下，药品分发人群优先级的问题，也就是药物要先发给哪个群体才能达到整体抗疫的最优效果。在这样的前提下，欧洲的科学研究团队通过建模分析得出应对策略，不仅仅确定了药品发放物流网络的节点问题、运作流程问题，还确定了药物发放的优先顺序，这给抗疫的最终胜利提供了极大的支撑作用。

陈婉莹副教授发明的医院自动药品分发系统优化方法在国内也有很好的应用案例。在她的优化算法模型求解完成之后，以我国某三甲医院的数据为基础，建立了一个仿真模型来验证分析模型。在验证过程中，充分考虑了该医院本身的流程以及AGV和工作人员之间的交互过程，使得评估的方法更贴近现实，评估结果更为精确。通过模型验证，找到了该医院之前药品分发流程的瓶颈资源是医生检查患者的检查时间，并提出了在正常需求和紧急需求下降低患者等待时间的成本效益方法。陈婉莹副教授还进一步介绍到，通过优化算法的分析，还能够帮助医院的决策者更好规划物流体系建设的投资方向：即在预算固定的前提下，相关的预算是投放在设备（AGV小车）上多一些，还是多招聘一些药剂师效果会更好，优化算法会给出一个最优的方案。

陈婉莹副教授还认为，相关的研究成果其实不仅仅可以应用到医院药品分发领域，对于任何智能物流中心的建设和运营，尤其是有人机协作的地方，都有很好的应用价值。如今，新一代智能仓储中心的投资建设正处于高潮期，通过优化算法建立模型，输入相关参数，如机器人的成本、仓储货位的成本、每平方米土地的成本、人工的成本等等，就可以计算和分析整个物流中心的运作效率和效果。在人机混合作业的仓库中，可能存在多种作业流程和模式，而仓储中心总体绩效将取决于员工和机器人协作的效果。以AMR系统为例，协作模式就包括由协作式机器人跟随人类、引导人类或者与多人配合的模式。同时，AMR系统也分为小型系统和大型系统，用于拣货。有些系统甚至可以载人，员工可以灵活乘坐和下车。AMR系统如何运作才是最佳？陈婉莹副教授所在的团队曾运用优化算法建立模型，为物流公司设计优化系统，制定了更科学的拣选模式，比如，订单较多时采用平行式拣货，订单较小时采用分区式拣货，以降低成本，提高效率。有时候方案可以节约至少一半的成本。

成果推广有多种模式

与众多科研工作者一样，陈婉莹副教授也希望自己的研究成果能够在实际的生产生活中被应用，为社会创造价值。她说：

“我们现在正在一些细分的市场中去寻找应用的场景和市场空间。例如在电商和快递的‘最后一公里’问题中，利用我们的算法模型可以把更多维度要素纳入考虑范畴，如客户收货方便的时间和习惯等，这种情况下，我们的算法不仅仅能分析出最佳配送路线，还会考虑配送优先级别的问题，由此带来客户满意度的提升。”

为了尽快推广优化方法算法模型，陈婉莹副教授不拒绝任何的合作机会，希望能够与咨询公司、软件公司、系统集成商甚至设备厂商展开多种模式的合作。她畅想：如果与软件商合作，是否可以做成一个小程序，为广泛的客户提供便捷的SaaS模式服务；如果与集成商合作，可以做成一个完整的案例项目，便于其他客户更直观和深刻理解研究成果的价值；如果与设备厂商合作，如与移动机器人厂商合作，可以帮助厂商建立更好的调度系统。

陈婉莹副教授特别提到了一个应用场景。她了解，很多咨询公司或集成商在承接项目的时候，在售前就需要给甲方客户提供方案草案，而很多公司会采用3D仿真建模的方式为客户做方案，比如用analogical或similar flexible等去建模，而且每接一个项目，就需要重新建一个仿真模型，这样做成本非常高。如果应用陈婉莹副教授他们的优化算法建模，相比3D建模测算的方式，虽然准确性没有那么高，但是完成时效更快，综合成本更低，而且完成的初步草案也完全可以满足甲方客户做初步筛选的需求，有着非常高的实际应用价值。这样既能快速满足甲方的需要，又能保证乙方合理有限的投入，因此能够帮助乙方筛选客户，省去很多售前的成本。

在推广中，陈教授也意识到，各个细分市场都有自身的市场规律和惯性，一些新兴的技术或算法要被信任和应用，要走的路还很多，有很大的难度。一方面是一些物流规划和建设者还按照惯有思维去做，对新的算法和模式还有一个接受的过程；另一方面，我国物流从业者人工成本相比欧美偏低，一些智能化替代技术还未体现出价格优势。但是她相信，在物流作业环节，智能化设备替代人工的需求会越来越大，他们的算法模型未来会有很大的应用空间。

最后，陈婉莹副教授谈到：

“智能技术的确为仓储物流行业带来了重大效益，许多技术都对物流实践和研究带来了影响。但是，人力资源依然十分重要，仓库的总体绩效并不仅仅取决于所部署的所有机器人系统的总和，还主要取决于其管理方式以及如何管理与机器人互动的人员。这也为学术研究带来了重要机会。我们的研究希望解答的问题是如何部署和控制智能设备与技术，最终将对绩效产生怎样的影响，尤其是对于协作式机器人系统而言，包括员工如何与系统协作，员工对总体绩效将会产生怎样的影响。”