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需求背景

随着经济和电子商务行业的迅猛发展，仓储拣配成为了电商物流的重要环节。为了提高物流效率和降低成本，许多公司和企业都致力于提升仓储拣配的效率。然而，传统的拣配系统存在一些问题，如拣货效率低、系统可扩展性差、柔性不足等，难以满足快速发展的业务需求。

因此，智能仓储拣配系统应运而生。智能仓储拣配系统是一种基于新型技术的全智能仓储系统，通过利用移动机器人和自组织模式运营的分布式多机器人系统，提高了拣货效率、准确性和仓库空间利用率。它能够快速、准确地分类和运输物料，并根据客户需求的变化实时调整仓库布局结构，特别适合需求波动性大、时效性强的企业。

智能仓储拣配系统的出现，可以帮助企业解决传统拣配系统存在的问题，提高物流效率，降低成本，提升客户满意度。它在电商物流领域具有重要的应用前景，并且能够适应不断变化的市场需求，为企业提供竞争优势。因此，越来越多的公司和企业开始关注并采用智能仓储拣配系统，以应对快速发展的电商物流需求。

需解决的主要技术难题

智能感知与定位：智能仓储拣配系统需要能够准确感知仓库内的物料位置和状态，以及机器人和设备的位置和运动状态。实现高精度的感知和定位是一个挑战，涉及到传感器选择、数据融合、定位算法等方面的技术问题。

路径规划与导航：在仓库环境中，机器人需要能够规划合适的路径，并进行可靠的导航，以避开障碍物并快速到达目标位置。针对复杂的仓库布局和动态环境，设计高效的路径规划和导航算法是一个具有挑战性的问题。

多机器人协同：智能仓储拣配系统通常涉及多个移动机器人的协同操作，包括物料搬运、拣选和装配等任务。实现多机器人的协调和合作，确保任务的高效完成，需要解决任务分配、路径冲突避免、通信协议等技术难题。

实时调度与优化：智能仓储拣配系统需要根据实时的物料需求和仓库状态，进行任务调度和资源优化。实现高效的实时调度算法，考虑任务的紧急程度、机器人的可用性、工作量的平衡等因素，是一个具有挑战性的问题。

数据管理与分析：智能仓储拣配系统涉及大量的物料信息、仓库状态数据和任务执行记录等。有效管理和分析这些数据，提供实时的仓库运营指标和决策支持，需要解决数据采集、存储、处理和可视化等技术难题。

期望实现的主要技术目标

高效的物料拣配：通过智能仓储拣配系统，实现物料的快速、准确拣选。系统应具备高度自动化和智能化的能力，能够根据订单和需求进行拣选任务的优化调度，减少拣货时间和错误率，提高拣选效率。

灵活的仓库布局和空间利用：智能仓储拣配系统应具备灵活的仓库布局和空间利用能力。它能够根据物料的需求和存储特性，实时调整仓库内物料的存放位置和布局结构，最大限度地利用仓库空间，提高仓库容量和效率。

多机器人的协同工作：系统应支持多个移动机器人的协同工作，以提高整体工作效率和任务完成能力。机器人之间应能够进行任务分配、路径规划和冲突避免，确保任务的顺利执行和合理分配。

实时监控和数据分析：系统应具备实时监控和数据分析的能力，能够及时获取仓库和机器人的状态信息，进行数据采集、存储和分析。通过数据分析，提供仓库运营指标、机器人工作效率和拣配质量的评估，为管理决策提供可靠的依据。

可扩展性和可定制性：智能仓储拣配系统应具备良好的可扩展性和可定制性，能够适应不同规模和需求的仓储环境。系统应具备模块化和可配置化的设计，方便根据实际需求进行功能扩展和定制化开发。

需求解析

解析单位：“科创中国”工业物联网科技服务团（重庆邮电大学） 解析时间：2023-10-26

付蔚

重庆邮电大学

正高级

综合评价

业务需求：评估技术需求与业务目标的匹配程度。需求是否能够满足组织的战略需求和运营需求，对业务流程和效率的提升有何影响，是评估技术需求重要的方面。 技术可行性：评估技术需求的可行性和可实施性。考虑技术的成熟度、可用性、成本效益以及所需的技术基础设施和人员能力等因素，判断技术需求是否可以在合理的时间和资源范围内实现。 用户需求：评估技术需求对用户体验和满意度的影响。需求是否能够提供更好的用户体验、增加用户价值和满足用户期望，是评估技术需求重要的衡量标准。 风险评估：评估技术需求的风险和潜在问题。考虑技术实施过程中可能出现的技术难题、安全风险、兼容性问题等，对技术需求的风险进行评估和管理。 可持续性：评估技术需求对组织长期发展的影响。考虑技术需求的可扩展性、可维护性、兼容性等，确保技术在长期使用和演进过程中的可持续性。 经济效益：评估技术需求对组织的经济效益和回报。考虑技术实施的成本、投资回报周期、预期的效益和收益等，对技术需求的经济可行性进行评估。 时间计划：评估技术需求的实施时间和计划。考虑技术实施所需的时间、资源和人力安排，结合其他项目和业务优先级，制定合理的时间计划。

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