MWMS 暖冬系列⑤：仙工智能 MWMS 如何解决仓储物流从人工作业到自动化作业的难题？
仓储物流作业，从人工到自动化，一切应该变得更加准确高效、省心省力……管理员只需要每天早上打开电闸开关，泡杯茶，一切就自动运行起来了……
可惜，这不是现实……
几年前，跟一个老板朋友聊天，他的工厂深受人力不足困扰，但他却不敢轻易上自动化生产线。因为同一地区的一家相似工厂，在上了自动化产线后，虽然每日效率有很大提升，但平均每个月都要因为故障停线两次。每次停线排查故障都要两三天。算上相关物料损耗，整体并不合算。
自动化、智能化的仓储物流设备虽然经过十多年发展，但目前仍无法保证百分百不出问题。这里我们不想过分强调设备的故障率。因为即使设备不出故障，工人、订单等也会出错。既从全局和整体看，出错无法避免。
关键是，自动化水平越高、软硬件集成程度越高，故障往往越难恢复。
纯人工作业时，故障恢复几乎不是问题：只需要制定合适的作业流程，发挥人的主观能动性，撤单、调整库存、重新搬运……都不是问题。紧急情况，人可以加班。库乱了、帐乱了，可以重新盘点。下错的订单，可以打电话求人改掉；一个电话解决不了就打两个，两个不行就三个……没有“人”解决不了的问题。
另一个极端，如果系统是全自动的，由几个子系统和众多设备构成，故障的解决就复杂了。
首先，故障具有传播性。例如，入库错误可能牵涉库存、入库单、采购、财务几个环节。如果这些系统是打通的、自动的，需要系统之间都具有逆向流程。出错后，要改库存、撤销入库单、修改采购、作废业务单据……
其次，定位故障更难。报错的系统、设备未必是真发生故障的系统、设备。例如，虽然我故障了，但是因为我收到了上游的错误指令。错误还是在上游。
最后，故障可能演变为崩溃。故障往往是设计时忽略的问题；系统、设备可能没有设计很好的保护机制。于是导致系统数据混乱、设备过载，最终导致不可逆的后果。有些客户，在业务高峰、紧张的时候，反而不敢全部使用自动化。在重大活动或生产前，要人工调整计划，做很多准备。用户的不信任从侧面反映了相关产品在稳定性、故障恢复方面的水平和问题。
综上，要严肃实现仓储物流的自动化、信息化、智能化，系统和设备必须严肃对待故障处理。不仅要应对自己犯错，也要应对用户犯错。MWMS 在设计之初就充分考虑了故障的处理。而且为了更高效地处理故障，我们将故分为三类。首先是业务阻塞。对于业务阻塞，系统会自动进行重试，当条件具备时自动恢复执行。例如，出库时库存可能不足，或者搬运时目标库区可能已经全部填满，没有空库位。对于这类错误，如果需要用户不断盯着系统，当条件改变时重新下单，很笨拙。但如果完全不提示用户，用户可能不清楚目前业务停滞不前的原因。
MWMS 会在业务阻塞时推送消息给界面。在阻塞消除后自动消警。对于每条阻塞，用户可以点击查看阻塞原因，以便更快解决问题。其次是需要人工介入的故障。例如，机械结构出现轻微故障，有障碍物、异物，机器人故障无法继续工作。发生这类问题后，MWMS 会在界面上报警，显示故障和可能的原因。工人根据提示先介入解决问题，然后在界面上点击“重试”类的按钮，整体业务就可以继续进行。如果可能有多种解决办法，会分别提示。例如如果与第三方系统通讯失败。会提示用户此问题，请用户检查网络，如果网络没有问题。尝试断开重连……最后是任务失败。如果因为软硬件设计问题，如流程不合理、软件 BUG 等，任务只能先失败。但找到问题、修改 BUG 后，允许对失败的任务从错误的地方继续执行。通过以上三种手段，我们的目的是加快故障恢复速度，减少停线时间；尽量避免失败后重做业务，因为往往很花时间。故障不可怕，可怕的是无法解决。
完善故障处理机制非常耗费资源。仅从开发工作量上说，错误处理耗费的开发资源是正向流程的三倍以上。市面上有很多产品在“蒙头赶路”，仅仅具备了初步的正向流程功能就发布给客户使用；因为这样速度快、成本低，但实质上是把问题留给了客户。除了成本，还有难度：处理故障比处理正向流程更难，难很多。甚至有些细节触及了技术瓶颈，远比想象复杂。例如，为围绕“从错误处继续”，MWMS 设计了很多机制，要为此改动底层框架，处理复杂的线程、并发、异常等问题。目前整体上，仓储物流行业相关智能软硬件产品，在处理好故障方面还有很长的路要走。诚实地说，虽然投入了大量资源，MWMS 在故障处理上，仍处于初期阶段；暂时无法达到真“人工智能”的水平。仙工智能会在此方面持续保持高投入，甚至将其作为 2022 年最重点的工作之一。我们希望向大家提供故障更少、更易恢复的产品，为客户创造更高的价值。推动真无人、全自动、高智能仓储物流项目早日真正实现。
关于仙工智能
上海仙工智能科技有限公司（SEER）是一站式智慧物流方案提供商，致力于构建核心控制基础设施，为客户提供涵盖 SRC 系列控制器、全品类移动机器人、MWMS 仓储物流管理系统、RDS 统一资源调度系统、RoboView 视觉 AI、MetaV 数据可视化系统在内的一站式解决方案，以标准化产品构建非标方案。
可惜，这不是现实……
几年前，跟一个老板朋友聊天，他的工厂深受人力不足困扰，但他却不敢轻易上自动化生产线。因为同一地区的一家相似工厂，在上了自动化产线后，虽然每日效率有很大提升，但平均每个月都要因为故障停线两次。每次停线排查故障都要两三天。算上相关物料损耗，整体并不合算。
自动化、智能化的仓储物流设备虽然经过十多年发展，但目前仍无法保证百分百不出问题。这里我们不想过分强调设备的故障率。因为即使设备不出故障，工人、订单等也会出错。既从全局和整体看，出错无法避免。
关键是，自动化水平越高、软硬件集成程度越高，故障往往越难恢复。
纯人工作业时，故障恢复几乎不是问题：只需要制定合适的作业流程，发挥人的主观能动性，撤单、调整库存、重新搬运……都不是问题。紧急情况，人可以加班。库乱了、帐乱了，可以重新盘点。下错的订单，可以打电话求人改掉；一个电话解决不了就打两个，两个不行就三个……没有“人”解决不了的问题。
另一个极端，如果系统是全自动的，由几个子系统和众多设备构成，故障的解决就复杂了。
首先，故障具有传播性。例如，入库错误可能牵涉库存、入库单、采购、财务几个环节。如果这些系统是打通的、自动的，需要系统之间都具有逆向流程。出错后，要改库存、撤销入库单、修改采购、作废业务单据……
其次，定位故障更难。报错的系统、设备未必是真发生故障的系统、设备。例如，虽然我故障了，但是因为我收到了上游的错误指令。错误还是在上游。
最后，故障可能演变为崩溃。故障往往是设计时忽略的问题；系统、设备可能没有设计很好的保护机制。于是导致系统数据混乱、设备过载，最终导致不可逆的后果。有些客户，在业务高峰、紧张的时候，反而不敢全部使用自动化。在重大活动或生产前，要人工调整计划，做很多准备。用户的不信任从侧面反映了相关产品在稳定性、故障恢复方面的水平和问题。
综上，要严肃实现仓储物流的自动化、信息化、智能化，系统和设备必须严肃对待故障处理。不仅要应对自己犯错，也要应对用户犯错。MWMS 在设计之初就充分考虑了故障的处理。而且为了更高效地处理故障，我们将故分为三类。首先是业务阻塞。对于业务阻塞，系统会自动进行重试，当条件具备时自动恢复执行。例如，出库时库存可能不足，或者搬运时目标库区可能已经全部填满，没有空库位。对于这类错误，如果需要用户不断盯着系统，当条件改变时重新下单，很笨拙。但如果完全不提示用户，用户可能不清楚目前业务停滞不前的原因。
MWMS 会在业务阻塞时推送消息给界面。在阻塞消除后自动消警。对于每条阻塞，用户可以点击查看阻塞原因，以便更快解决问题。其次是需要人工介入的故障。例如，机械结构出现轻微故障，有障碍物、异物，机器人故障无法继续工作。发生这类问题后，MWMS 会在界面上报警，显示故障和可能的原因。工人根据提示先介入解决问题，然后在界面上点击“重试”类的按钮，整体业务就可以继续进行。如果可能有多种解决办法，会分别提示。例如如果与第三方系统通讯失败。会提示用户此问题，请用户检查网络，如果网络没有问题。尝试断开重连……最后是任务失败。如果因为软硬件设计问题，如流程不合理、软件 BUG 等，任务只能先失败。但找到问题、修改 BUG 后，允许对失败的任务从错误的地方继续执行。通过以上三种手段，我们的目的是加快故障恢复速度，减少停线时间；尽量避免失败后重做业务，因为往往很花时间。故障不可怕，可怕的是无法解决。
完善故障处理机制非常耗费资源。仅从开发工作量上说，错误处理耗费的开发资源是正向流程的三倍以上。市面上有很多产品在“蒙头赶路”，仅仅具备了初步的正向流程功能就发布给客户使用；因为这样速度快、成本低，但实质上是把问题留给了客户。除了成本，还有难度：处理故障比处理正向流程更难，难很多。甚至有些细节触及了技术瓶颈，远比想象复杂。例如，为围绕“从错误处继续”，MWMS 设计了很多机制，要为此改动底层框架，处理复杂的线程、并发、异常等问题。目前整体上，仓储物流行业相关智能软硬件产品，在处理好故障方面还有很长的路要走。诚实地说，虽然投入了大量资源，MWMS 在故障处理上，仍处于初期阶段；暂时无法达到真“人工智能”的水平。仙工智能会在此方面持续保持高投入，甚至将其作为 2022 年最重点的工作之一。我们希望向大家提供故障更少、更易恢复的产品，为客户创造更高的价值。推动真无人、全自动、高智能仓储物流项目早日真正实现。
关于仙工智能
上海仙工智能科技有限公司（SEER）是一站式智慧物流方案提供商，致力于构建核心控制基础设施，为客户提供涵盖 SRC 系列控制器、全品类移动机器人、MWMS 仓储物流管理系统、RDS 统一资源调度系统、RoboView 视觉 AI、MetaV 数据可视化系统在内的一站式解决方案，以标准化产品构建非标方案。
