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拣货作业为仓储物流中心最重要也是最占成本的环节，拣货作业的效率及正确性都大大的影响着企业的服务质量。拣选方式和技术直接影响着整个仓库的拣选效率，关系到仓库成本的高低，因此备受关注。而如何有效的提升作业效率及降低作业人员的误拣率是拣货作业中非常重要的课题。

目前仓储常见的拣选作业方式有：手持RF/PDA拣选、语音拣选、灯光拣选、AR视觉拣选、AS/RS拣选、AGV拣选等。

也有可以分为“人到货”、“货到人”、“货到机器人”的分拣方式。

人到货分拣

PDA人工拣选（手持RF/PDA拣选）

人员使用手持设备扫描条码获取信息完成拣选作业。该方式需无线网络覆盖整个拣选作业区。拣货位商品可以是一位一品，也可以是一位多品。拣选准确性较高、造价和维护成本较低，灵活性强。但该拣选方式要求拣选人员熟悉货位位置。

优势：

解放双手，提高效率；能够随时记录拣货员的操作信息，方便跟踪追溯；提高准确率；无纸化作业，扫描即可完成拣货，方便快捷。

缺点：

1、需要人员对PDA操作熟悉，培训成本提高；2、核单效率受限于网络与PDA数量。

电子标签拣货系统

灯光拣选：是一种基于SKU管理的拣选方式，市面上常见的PTL拣选大多结合电子标签使用。在每个货位安装提示灯，指示操作人员到达哪个货位、拣选什么货品、数量是多少。适用于小型商品拣选，拣货位固定一位一品。其优势是效率和准确率高、不依赖员工的熟练程度，但布局建设完成后不易更改。

优势：借助视觉指示、解放双手、拣货速度快、在单个SKU拣取效率上更高。

缺点：1、一旦布局完成，无法更改；2、增加SKU，需要增加相应货架、标签，费用较高。

语音拣货系统

语音拣选：语音拣选系统会将WMS系统的指令转化为语音播报给作业人员，作业人员根据语音指令到达相应的货位，拣取货品，并通过口头语音应答来确认拣选作业的完成。

其最大的优点是通过耳机等可穿戴的的设备，解放了拣选员的双手，适合大件商品拣选、冷库环境拣选等。

优势：准确率高、无纸化作业、需较少的人工判断、作业速度较快。

缺点：设备投入费用较高、受地方口音影响、影响的因素较多。

语音拣货系统适合整箱、BC类商品的拣选，必须一个SKU一个库位，对操作的准确性要求比较高。电子标签适合零拣、而且是A类商品的零拣，拣选速度快，拣选面小。

适用场景：电商、冷链、汽车、医药、城配、TO B等多行业

眼镜拣选

AR视觉拣选：佩戴增强现实眼镜，由眼镜的导航功能导航至拣选货位。所有的作业信息全部投影在眼镜上。AR拣选与跟语音拣货一样，解放了拣选作业人员的双手，同时又具备条形码复核能力，保障拣选质量与库存数据同步。但AR拣选目前在国内还鲜见应用案例。可口可乐希腊装瓶公司近年首次尝试通过智能眼镜有效地实现了视觉识别拣选货物。

货到人拣选

货到人拣选系统的技术，主要在于快速存取技术和拣选工作站技术。货到人拣选技术是当前应用较广、较流行的技术。

主要包括：Miniload、多层穿梭、旋转货架、类KIVA、料箱4向穿梭车技术等。

货到人拣选技术主要分为平面型和立体型两大类，要完成的工作主要是存取（储）、输送、拣选。

平面型技术不需要完成垂直方向的提升动作，这是与立体型技术的最大差异。平面型技术的典型系统包括kiva拣选系统、半自动旋转货架系统等。Kiva系统的难点在于导航和路径算法，这是与其它技术相比特别的地方。从适应性讲，平面型技术适应于空间比较低的场合，存储空间以人的高度为限，如楼库的改造。

立体型技术典型的如穿梭车技术，料箱4向穿梭车、旋转货架技术，Miniload技术等。其出发点在于充分利用空间，最高可以达到20多米（其中旋转货架只能达到5米左右）。相比平面型技术，立体型技术需要解决水平和垂直两个方向的快速输送问题，快速提升机是关键技术之一。

Miniload

Miniload是堆垛机的一种，用于料箱立体仓库，适用于重量小的货物，速度奇快，业内平均可以做到300米/min水平速度。Miniload堆垛机系统可以做到三伸位，高度可以达到60米左右，mini-load系统是高存储密度的料箱智能拣选解决方案，是目前应用较早而且广泛的重要“货到人”拣选解决方案之一。

KIVA技术拣选

KIVA技术拣选是使用AGV小车完成拣选及搬运作业，AGV拣选小车根据系统指令，自动导航到商品位置停泊，通过车载显示终端告诉拣选人员被拣选商品的位置和数量。

此类拣选技术项目实施速度快，交付周期短；更重要的是灵活性非常强，易于扩展，非常适用于SKU量大、商品数量多、有多品规订单的场景。电商的迅猛发展，使得此类技术在短短3、4年的时间里，电商、服装、医药领域遍地开花，快速成为近几年物流领域的网红技术，备受广大用户的关注和追捧，赚足了大家的眼球。提供此类方案的代表品牌有有：海康机器人、极智嘉、旷视、马路创新、快仓等。

多层穿梭系统

多层快速穿梭车系统是由小车、行走机构、存取机构、轨道系统组成，适用于小尺寸、多规格物料的高速缓存系统，具有柔性化、集成化、网络化、高精度、高速高效、稳定可靠以及节能环保等特点。

随着多层穿梭车系统技术的不断成熟，拆零拣选作业需求的增加和作业难度的加大，近两年多层穿梭车系统得到了大量的应用，是高速存储拣选解决方案的典型代表。因此，多层穿梭车非常适用于电商等拆零拣选需求巨大的行业。多层穿梭车国内外代表品牌有：KNAPP、SSI SCHAEFER、VANDERLAND、DEMATIC、TGW、兰剑、华章、凯乐士等。

多层穿梭车系统的优势

1、多层穿梭车系统作业效率非常高，拣货效率是传统作业方式的5~8倍，一般可以达到1000次/小时以上，同时还可以大量节省人力成本。

2、多层穿梭车系统最多为双伸位，高度大多为6～18米，是高速度的存储解决方案。

4向穿梭车拣选

所谓4向穿梭车（4-direction shuttle），即可以完成“前后左右”运行的穿梭车。

4向穿梭车由于其具有4个方向的移动能力，其适应场地的灵活性大大增加，有些不规则的场地也可以得到充分利用，这是多层穿梭车所无法比拟的。一方面可以大幅度提升空间利用率，另一方面，在许多老旧仓库改造中，4向穿梭车具有更高的适应能力。

虽然4向穿梭车有很多优点，但也有一些缺点。比如说对货架的要求，4向穿梭车由于有横向轨道的要求，因此对货架的精度要求更高，对安装精度的要求也更高，由此将会导致安装工期和成本的增加；又如，4向穿梭车对调度系统的依赖，无疑增加了系统实施的难度，也提高了技术门槛，增加了成本；此外，从维护角度看，由于4向穿梭车在巷道中的位置不定，横向轨道限制了维护人员进入货架内部的道路，因此一旦出现问题，维修难度增加，反过来对总体设计提出限制要求，对小车和系统的可靠性要求大大增加，无疑限制了它的推广。

多层穿梭车和料箱四向穿梭车应用比较：  

图表来源：解析多层穿梭车与四向穿梭车该如何选？

货到人拣选系统优越性主要表现在3个方面： 

拣选速度大幅提升：根据不同的技术与不同的应用场合，货到人拆零拣选效率可以达到每小时每人约300~700行，有的甚至更高。这与传统的纸单拣选、RF拣选、电子标签拣选相比，拣选效率可提升3-5倍。拣选效率的大幅提升是货到人拣选的最大亮点。

拣选准确性大幅提升：拣选的准确性是由拣选方法决定的。货到人拣选基本不存在SKU拣选错误的问题。这是其它拣选方法所无法实现的。即使是RF拣选，也是如此。在很多需要特别准确的场合，如医药、B2C电子商务等，拣选准确性是特别关键的指标。

劳动强度大幅下降：这一点也是货到人拣选技术的巨大优势。尤其是现在劳动力资源增长乏力、劳动力成本日益上升的局面下，重体力劳动越发缺少，如何降低劳动力强度，增加劳动的舒适性和趣味性成为非常关键的课题。此外，有些重物搬运非常困难的场合，货到人拣选会显示出更大的优势。

不同的货到人拣选技术，各自还有一些优势。正是由于货到人拣选具有巨大的优势，所以，在过去的几年，货到人受到了市场广泛的推崇。由此催生出了一大批企业，专门以货到人拣选为重点突破口，进军物流装备行业。资本也表现出极大的兴趣。随着高端人才的涌入，货到人拣选技术也得到了迅猛发展，已成为物流技术发展的最大亮点。

货到人拣选系统应用对比：

图片来自：华聚良：货到人拆零拣选系统设计及选型 | 直播回放

货到机器人

“货到机器人”拣选采用机器人替代人，即通过机器人来识别、抓取商品并放在指定位置。但值得注意的是，由于“货到机器人”采用的是与“货到人”系统完全不同的设计逻辑­——通过上位信息系统或者管理软件将物流系统的各个组成部分进行串联，因此前者并不能简单地视为后者的智能化升级，而是分属不同的拣选工艺。

与“货到人”拣选系统拣选方式相比较，“货到机器人”拣选系统下的机器人不仅能够长时间重复拣选动作，节省人力，还可以大幅度提高拣选效率，保证准确率。因此，在人力成本越来越高的趋势下，“货到机器人”拣选无疑具有独特优势。

可以说，随着以智能制造为代表的制造业物流升级发展以及智慧物流的不断推进，无论从市场需求还是技术本身，都为“货到机器人”技术的发展和应用奠定了一定基础，而无人仓的落地，更为“货到机器人”提供了良好应用场景。

近两年，各种“货到机器人”解决方案开始涌现，并逐步落地。例如德马泰克、Swisslog、范德兰德、华章、德马。京东无人仓惊艳登场，将 “货到机器人”拣选方案引入到人们的视线中，成为行业中关注的焦点。

尽管“货到机器人”拣选系统已经开始在行业内逐步落地应用，但在链客公开课中，华聚良博士声称，“从全球范围来看，目前“货到机器人”拣选技术并不成熟，应用案例非常少，系统稳定性还有待提升。货到机器人相对货到人成本要高一些，另外对物品适应上还无法适应所有品类物品。我觉得以后货到机器人会越来越多，但是这有个过程，国内货到人还没普及。”

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