你的亚马逊包裹是怎么送到你家的

周二去参观了位于San Bernadino的亚马逊集装中心。

跟机场的代码一样，亚马逊在全球不同的集装中心也分别有各自的代码，San Bernadino的这个位于加州，是除了北部Tracy外唯一一个开放参观的集装中心，代码ONT2. 这家仓库是加州第一个集装中心，现占地面积约120万平方英尺，有着2000名员工。驱车前往参观主要的目的是因为在过去的一年研究了许多跟人/物/机器在空间中运动相关的建筑类型，亚马逊作为美国电子商务的龙头，有着多样化而严谨的管理流程，从一个流程中可管中窥豹。

Amazon, Andreas Gursky, 2016

进入lobby后，除了听见机器轰鸣声（主要来自传送带）外，看到很明显的严禁照相的标示，所以本文中所有的照片都是网络图片。由导游阿姨办好手续，带上耳机，便开始参观。这次的同行者，除了我之外，还有四名台湾人，印度一家，以及两个美国人，美国男生是因为收到了西雅图的面试，所以干脆就提前来集装中心看看，了解一下物流方面的情况。参观前，导游阿姨问大家有什么问题，大家这里有没有机器人。其实这里的机器人指的是kiva robot，是亚马逊用来移动货架的小型移动机器人，在San Bernadino没有（估计是比较老），但是在Tracy是能看到的。Kiva robot是亚马逊2012年从Kiva Systems收购过来，重新整合为Amazon Robotics，通过收购，亚马逊把这种goods-to-men的自动化管理模式变成了in house的研究。事实证明这是一个非常明智的决定，Kiva robot的确帮亚马逊省了不少钱（通常引用机器人在短期内是不会看到明显受益的，最明显的例子就是医院买几台大型的移动机器人，笨拙难以管理，几年后只能以买入价5%卖掉），在每个fulfillment center能剩下20%的费用，也就是一年2200万美元左右。

Kiva robot

这种小型的机器人运动模式非常简单直观，它们会像螺丝刀一样绕中心旋转，所以在旋转的过程中能把货架提升，这样货架就离开地面能够进行运输了。在举起货架后，Kiva的移动速度大约3 mile/hour，跟人快速步行差不多。在仓库中，机器人会按照2' x 2'的网格进行竖直方向的移动，在需要变化方向时，机器人会需要旋转90度，这样保证它的感应系统和轮胎能运行。从path planning的角度来看，Kiva们是收到了globle control，同时前方的感应也能判断障碍物，这样一旦有人或者其他的货架，机器人们就会绕道或者停下来。虽然它们的速度不快，但是当有上百个同时运动时，场面还是很惊人的。

在物流链的过程中，Kiva适用于一开始的库存管理，之后的sorting等流程主要由传输带负责。在亚马逊里，货物主要分为亚马逊自营产品及FBA（Fulfilled by Amazon），那么这些货物将由人工随机放在蓝色的货架上（pods），堆满每个货架为止。在堆到货架的时候，associate们（亚马逊把在仓库工作的工人们称为associate，他们的最低工资是15刀，我后来查阅广告，发现有的地方能给出16.5左右的薪水）会把商品的条形码输入进系统，这样中央系统会知道每个货架上分别有些什么商品。在这个时候，这些商品还没有被购买，蓝色货架的功能是储存货物。那么这个购买的流程将由顾客在亚马逊网站上点击付款开始。当顾客下订单后，网络系统会告诉中央系统这个人买了什么，然后中央系统会找出这个商品在哪个货架上，于是派Kiva去把这个货架找出来（Identify target pod），送到分拣员面前。那么这个分拣员便无需移动，只要站在自己的工作站，无数个小Kiva会源源不断地把货架送来，他仅需找到那个商品，放到一个黄色的盒子里，然后把盒子放到传送带上。

在这个过程中，Kiva们需要规划出相应的路径，这样不会撞车，同时也还要计划哪里是高速公路，在哪里排队等分拣员拿东西，以及回哪里充电。在仓库区域，Kiva会走得慢一点，尤其是有的货架比较重，你会看到它战战巍巍地开过来，而在开放区域，很多刚刚卸货的Kiva就会飞奔去仓库，寻找下一个目标货架。

在这个仓库管理的过程中，有趣的不仅仅是机器人，还有这一套chaotic/random distribution的商品管理逻辑，无需按照类别进行分类，有时候商品会因为粘性而被放在一起。因为我们刚好参观的是没有Kiva的集装中心，所以还是人工在货架中穿梭寻找商品。导游阿姨说，每次带团来参观，她总会意外地发现一些自己很想要的东西，然后回家后就立刻下单买。这次，她随手一拿就拿了个比卡丘的swatch手柄，我内心想的是这要是一种购物模式该有多好，一种回归到跳蚤市场的uncategorised shopping experience，要是购物欲强烈的人在这里上班，那简直了。蓝色货架的布置跟图书馆的书柜一致，在货架中穿行时，会看到两侧有箱子来放置损坏的商品。

就是这个

那么顾客的订单中的商品被分拣到一个黄色箱子里，接下来就要由传送带送到包装员的工作站上了。

负责packing的stower真的非常多元，我们从一列中走过感觉各种肤色、体态、年龄的都有。他们的工作非常简单，就是从黄色的箱子里拿出商品，扫描，然后系统会自动根据商品的数量及大小计算出要用那种规格的纸箱，并在工作站上生成相应长度的胶带及气垫。虽然大家各不相同，但是折纸箱和贴胶带的手速却是一致的快。在这一步完成后，他们会把包装好的带着亚马逊笑脸的盒子扔到另一个传送带上，接下来会通过一道闸门，这道闸门会贴上shipping label，包括顾客姓名、地址及相应的二维码。

圣诞装扮的stower

导游阿姨特地介绍这个SLAM是她最喜欢的过程，与robotic的SLAM不同，这里的特指Scan, Label, Apply, Manifest. Scan指的是这个带有笑脸的纸箱在传送带上会收到两侧的扫描仪扫描上面的条形码，提取出相应的信息，然后把这个信息印在shipping label上。在扫描仪旁边，会有两个小拳头把shipping label贴在纸箱上。到此为止，包装的过程就基本结束了。在这个过程中，传送带还会测量纸箱的重量，有的纸箱会被送到人工检测口，而非下一个目的地。送到人工检测口到纸箱，主要存在两种可能性，一是重量对不上，需要人工确认一下；二是顾客取消了订单，这样在这个步骤就能取消商品的下一步配送。自此为止，传送带的速度将急剧加快。

最后的装车

下一步就是把包装好的商品进行运输。在运输前，需要再sort一次，也就是根据配送地点把不同的包裹扔进不同的货车里。在这张照片中，上方右侧的mezzanine处，就是把包裹进行运输的传送带，下方左侧就是不同的loading dock，对接卡车。这个分拣的过程简直是这次参观的点睛之笔。

上方在传送带上，包裹在传送带被运输的同时，右侧有一排同步运动的橙色小推手。这一排橙色小推手在包裹到达相应的出货口时，会伸出其中一个推手把包裹推下去。然后这些被推下去的包裹就会沿着滑滑梯滑到下方的传送带，进入货车。在这个过程中，你会看到包裹们时不时就被右边出现的橙色小推手给推到滑滑梯里了。

这一整套流程仅仅发生在ONT2这个fulfillment center的一个bay，可以想象，其他的bay都是一摸一样的整套流程。在最后，导游阿姨还给我们介绍了员工相应的福利，包括可以上课、医疗保障等。去年11月NYT Podcast The Daily披露了亚马逊warehouse的员工因为劳累过度导致流产（The Human Toll of Instant Delivery），对亚马逊的形象产生了巨大的印象，包括之后开放更多可参观的tour，是为了让大家能够以透明的方式看到集装中心里到底是一个怎样的情况。在问答环节中，印度家庭最担心的，应该也是最广泛的一个问题，当引入机器人时，会不会缩减劳工需求。导游的回答是无疑否定的，亚马逊仍然时刻面临着人手短缺的问题，尤其是节假日的时候，机器的引入，无疑会大大加快劳动的效率。

最后，亚马逊还送了我们人手一个纪念水壶。#AMAZONFCTOURS