亚马逊的智能机器人Kiva技术

亚马逊2012年斥资7.75亿美元收购了机器人制造商Kiva Systems，大大提升了亚马逊的物流系统。据悉时至2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台，用于北美的各大运转中心。Kiva系统作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍，机器人每小时可跑30英里，准确率达到99.99%。

Kiva的运营模式：Kiva机器人作业颠覆传统电商物流中心作业“人找货、人找货位”模式，通过作业计划调动机器人，实现“货找人、货位找人”的模式，整个物流中心库区无人化，各个库位在Kiva机器人驱动下自动排序到作业岗位。

无人机送货

早在2013年12月，亚马逊就发布PrimeAir无人快递，顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客。2014年亚马逊CEO贝佐斯在公开表示，亚马逊正设计第八代送货无人机，将采用无人机为AmazonFresh生鲜配送服务。

订单与客户服务中的大数据应用

亚马逊是第一个将大数据推广到电商物流平台运作的企业。电商完整端到端的服务可分为五大类，即浏览、购物、仓配、送货和客户服务等。

1)用户浏览：亚马逊有一套基于大数据分析的技术来帮助精准分析客户的需求。具体方法是，后台系统会记录客户的浏览历史，后台会随之把顾客感兴趣的库存放在离他们最近的运营中心，这样方便客户下单。

2)购物便捷下单：在这方面可以帮助客户不管在哪个角落，都可以快速下单，也可以很快知道他们的喜欢的选品。

3)仓储运营：大数据驱动的仓储订单运营非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30分钟之内完成整个订单处理，也就是下单之后30分钟内可以把订单处理完出库，从订单处理、快速拣选、快速包装、分拣等一切都由大数据驱动，且全程可视化。由于亚马逊后台的系统分析能力非常强大，因此能够实现快速分解和处理订单。

4)配送：精准送达是对于当前电商物流来说，绝对是一个技术活，电商物流的快物流不是本事，真正高技术的电商物流服务，是精准的物流配送，亚马逊的物流体系会根据客户的具体需求时间进行科学配载，调整配送计划，实现用户定义的时间范围的精准送达，美国亚马逊还可以根据大数据的预测，提前发货，实现与线下零售PK赢得绝对的竞争力。

5)CRM客服：大数据驱动的亚马逊客户服务，据悉亚马逊中国提供的是7X24小时不间断的客户服务，首次创建了技术系统识别和预测客户需求，根据用户的浏览记录、订单信息、来电问题，定制化地向用户推送不同的自助服务工具，大数据可以保证客户可以随时随地电话联系对应的客户服务团队。

智能入库管理技术

在亚马逊全球的运营中心，可以说是把大数据技术应用的淋漓尽致，从入库这一时刻就开始了。

1)在入库方面：采用独特的采购入库监控策略，亚马逊基于自己过去的经验和所有历史数据的收集，了解什么样的品类容易坏，坏在哪里，然后给他进行预包装。这都是在收货环节提供的增值服务。

2)商品测量：亚马逊的Cubi Scan仪器会对新入库的中小体积商品测量长宽高和体积，根据这些商品信息优化入库。例如鞋服类、百货，新的爆款等等，都可以直接送过来通过Cubi 测量直接入库。这给供应商提供了很大方便。客户不需要自己测量新品，这样能够大大提升他的新品上升速度;同时有了这个尺寸之后，亚马逊数据库可以存储下这些数据，在全国范围内共享，这样其他库房就可以直接利用这些后台数据，再把这些数据放到合适的货物里就可以收集信息，有利于后续的优化、设计和区域规划。

大数据驱动的智能拣货和智能算法

1)智能算法驱动物流作业，保障最优路径：在亚马逊的运营中心，不管是什么时间点，基本上在任何一个区域、任何一个通道里面，你不太会看到很多人围在一起，为什么?因为亚马逊的后台有一套数据算法，它会给每个人随机地优化他的拣货路径。拣货的员工直接朝前走，不要走回头路。系统会给推荐下一个要拣的货在哪儿，永远不要走回头路。而且确保全部拣选完了之后，路径最少，通过这种智能的计算和智能的推荐，可以把传统作业模式的拣货行走路径减少至少60%。

实现方式：拣货的时候，系统会告诉员工，拿着扫描枪，下一个应该去到哪个货位去检，走的路是最少的，效率最高。

2)图书仓的复杂的作业方法：图书仓采用的是加强版监控，会限制那些相似品尽量不要放在同一个货位。图书穿插摆放，批量的图书，它的进货量很大，因为它的需求很大。所以这样一来，亚马逊通过数据的分析发现，这样穿插摆放，就可以保证每个员工出去拣货的任务比较平均。

3)畅销品的运营策略：比如奶粉，有些是放在货架上的，有些是放在托拍位上的。像这些离的发货区会比较近，亚马逊根据后台的大数据，知道它的需求量也比较高，所以它进来的时候都是整批整批的进，然后就会把它放在离发货区比较近的地方，这样可以减少员工的负重行走路程。