截至 2024 年，超過 25% 的倉庫已實(shí)現(xiàn)某種形式的自動化，比十年前增長了五倍。這種指數(shù)級增長主要得益于物聯(lián)網(wǎng) (IoT)。原因何在?首先，物聯(lián)網(wǎng)與倉庫技術(shù)采用的主要因素——速度——完美契合。其次，消費(fèi)者和企業(yè)的期望都變得更加嚴(yán)格，使得精準(zhǔn)控制和快速解決問題至關(guān)重要。第三，物聯(lián)網(wǎng)提供了靈活的自動化可能性——倉庫不再需要昂貴的機(jī)器人大修即可獲得自動化優(yōu)勢。相反，物聯(lián)網(wǎng)利用傳感器、處理節(jié)點(diǎn)和云存儲，將物理資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為智能互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)。

　　倉庫自動化目前處于什么階段?未來又將走向何方?讓我們客觀地分析一下。

　　經(jīng)驗(yàn)證的基礎(chǔ)：倉庫自動化的實(shí)時(shí)可視性

　　現(xiàn)代倉庫運(yùn)營依賴于物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的實(shí)時(shí)可視性。嵌入在運(yùn)輸集裝箱、產(chǎn)品和包裝中的智能設(shè)備可以持續(xù)跟蹤設(shè)施指標(biāo)，是高級庫存管理解決方案的支柱。

　　資產(chǎn)追蹤技術(shù)

　　多層追蹤系統(tǒng)已被證明能夠通過集成技術(shù)有效定位資產(chǎn)位置數(shù)據(jù)：

　　RFID 標(biāo)簽：庫存物品的唯一數(shù)字標(biāo)識符，利用微芯片和天線組合將數(shù)據(jù)中繼到戰(zhàn)略性放置的讀取器。

　　藍(lán)牙信標(biāo)：通過始終在線的設(shè)備通信消除手動掃描瓶頸。

　　GPS-信標(biāo)混合配置和網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)：最大限度地提高追蹤覆蓋率和準(zhǔn)確性，尤其是在大型設(shè)施中。

　　更智能的倉儲和檢索：數(shù)據(jù)驅(qū)動的效率

　　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過提供位置、數(shù)量、質(zhì)量和其他參數(shù)的精確數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了倉庫中貨物的擺放和檢索。與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)或自動化倉庫/自動售貨機(jī) (AS/RS) 控制系統(tǒng)集成，可實(shí)現(xiàn)極其精確的數(shù)據(jù)驅(qū)動管理，無需人工識別，減少標(biāo)簽損壞，防止物品丟失，并顯著降低人工成本。RFID 標(biāo)簽通常配有紅外傳感器和機(jī)器視覺系統(tǒng)，可對需要特殊倉儲和運(yùn)輸條件的貨物(例如易碎物品)進(jìn)行分類，確保其在整個(gè)供應(yīng)鏈中的完整性。

　　此外，物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 也越來越多地被引入，以提高工人與自動化立體倉庫 (AS/RS) 交互時(shí)的安全性。它通過實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行情況來檢測工人的存在并分析其行為，從而及時(shí)發(fā)出危險(xiǎn)警報(bào)。通過利用自動化立體倉庫 (AS/RS) 設(shè)備傳感器的數(shù)據(jù)，可以預(yù)測潛在故障并降低風(fēng)險(xiǎn)。從本質(zhì)上講，自動化立體倉庫 (AS/RS) 系統(tǒng)是當(dāng)今發(fā)展最快的自動化技術(shù)之一。

　　從云端管理自動化立體倉庫 (AS/RS) 系統(tǒng)尤其便捷，尤其是在處理多個(gè)連接和接入點(diǎn)時(shí)。

　　倉庫自動化：庫存移動監(jiān)控

　　智能傳感器網(wǎng)絡(luò)通過以下方式帶來了無與倫比的精度，徹底改變了庫存移動跟蹤：

　　連接到貨物的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將實(shí)時(shí)位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)絺}庫管理平臺。

　　先進(jìn)的跟蹤平臺可以同時(shí)監(jiān)控庫存水平、移動模式和訂單履行情況。

　　這種增強(qiáng)的可視性，精確到托盤、貨箱或單個(gè)物品，可顯著提高供應(yīng)鏈效率。技術(shù)團(tuán)隊(duì)可以識別新興趨勢，預(yù)測需求變化，并實(shí)施快速、數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場響應(yīng)。

　　環(huán)境狀況跟蹤

　　智能傳感器陣列持續(xù)測量溫度、濕度和空氣質(zhì)量參數(shù)。關(guān)鍵存儲環(huán)境(例如藥品和易腐貨物設(shè)施)依靠這項(xiàng)技術(shù)，在環(huán)境條件超過可接受閾值時(shí)接收即時(shí)警報(bào)。

　　地理圍欄技術(shù)通過觸發(fā)未經(jīng)授權(quán)的移動模式警報(bào)來增強(qiáng)安全性。這些先進(jìn)的監(jiān)控工具有助于保護(hù)產(chǎn)品完整性，并防止代價(jià)高昂的損壞事件。通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)數(shù)據(jù)流確保了端到端的可視性，從而始終保持最佳庫存水平。

　　邁向進(jìn)步：向自動化決策的轉(zhuǎn)變

　　憑借強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)，倉庫自動化的下一個(gè)合理步驟是集成人工智能驅(qū)動的預(yù)測分析和自動化決策系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)生成高質(zhì)量的冗余數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)人工智能高效處理后，可提供關(guān)于性能、維護(hù)、員工效率等方面的精準(zhǔn)洞察。

　　倉庫自動化發(fā)展：利用人工智能優(yōu)化運(yùn)營

　　倉庫會產(chǎn)生海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，涵蓋數(shù)百萬條記錄，蘊(yùn)藏著巨大的潛力。一些先鋒倉庫已顯著擴(kuò)展其物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的分析能力，使人工智能能夠檢測設(shè)備性能、員工生產(chǎn)力和第三方供應(yīng)商行為中的細(xì)微模式。

　　人工智能驅(qū)動的超級采樣技術(shù)增強(qiáng)了傳統(tǒng)的預(yù)測能力，從而：

　　存儲空間優(yōu)化：識別重復(fù)訂單模式有助于重新組織庫存以提高效率。

　　精簡的揀貨路線：人工智能引導(dǎo)揀貨員沿著最高效的路徑，從重物到輕物，從而縮短取貨時(shí)間。

　　供應(yīng)商績效洞察：識別供應(yīng)商延誤的模式(例如，由于天氣原因)可以促使運(yùn)營調(diào)整或考慮合同。

　　這種方法還可以對存儲技術(shù)、揀貨策略和物料搬運(yùn)系統(tǒng)進(jìn)行精確預(yù)測。

　　創(chuàng)建高度協(xié)作的環(huán)境

　　物流領(lǐng)域新一波的物聯(lián)網(wǎng)浪潮提升了人類工人的能力，而不是取代他們。數(shù)據(jù)佐證了這一點(diǎn)——超過四分之三的決策者認(rèn)為，為員工提供技術(shù)能夠帶來最佳效果。

　　以下是一些關(guān)鍵示例：

　　縮短培訓(xùn)時(shí)間：據(jù)報(bào)道，智能眼鏡和語音引導(dǎo)系統(tǒng)等物聯(lián)網(wǎng)可穿戴設(shè)備已將新員工培訓(xùn)時(shí)間縮短了30%。這些系統(tǒng)可以即時(shí)同步庫存更新，并自動執(zhí)行檢查任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的倉庫自動化。

　　協(xié)作機(jī)器人(Cobotics)：協(xié)作機(jī)器人可協(xié)助進(jìn)行數(shù)量驗(yàn)證、托盤磨損監(jiān)控;它們可以處理諸如擰螺絲、磨刀、包裝、分類和組裝等勞動密集型任務(wù)，與員工協(xié)同工作，在確保安全的同時(shí)提高效率。易于編程的協(xié)作機(jī)器人可以集成到倉庫中，無需進(jìn)行重大的流程改動或大量的培訓(xùn)。

　　機(jī)器視覺集成：傳感器與計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)高效的檢測環(huán)境。傳感器可集成到協(xié)作機(jī)器人中，用于監(jiān)控運(yùn)動并計(jì)算與物體的距離，防止與人類工人發(fā)生碰撞。

　　倉庫自動化的未來：數(shù)字孿生及未來

　　數(shù)字孿生——物理倉庫的精確虛擬復(fù)制品——為測試優(yōu)化策略創(chuàng)建了一個(gè)無風(fēng)險(xiǎn)的“沙盒”。通過開發(fā)倉庫的精確孿生，管理人員可以調(diào)查各種場景，預(yù)測可能的結(jié)果，并做出自信、明智的決策。雖然數(shù)字孿生最初僅限于大型企業(yè)，但它正逐漸普及。

　　通過將數(shù)字孿生技術(shù)從單個(gè)倉庫擴(kuò)展到整個(gè)供應(yīng)鏈，企業(yè)可以模擬和優(yōu)化：

　　路線優(yōu)化策略

　　庫存分配調(diào)整

　　勞動力配置改進(jìn)

　　決策者可以自信地預(yù)測結(jié)果，而不會中斷實(shí)際運(yùn)營。如果您追求最大的投資回報(bào)，可以考慮進(jìn)行全面的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型，從而從自動化技術(shù)中獲得“最大效益”。

　　下一個(gè)前沿?集成到數(shù)字孿生中的大型語言模型 (LLM)。這些人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)：

　　前所未有的場景模擬

　　基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的多因素決策

　　可動態(tài)調(diào)整的自優(yōu)化供應(yīng)鏈

　　面向未來的倉庫自動化物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

　　技術(shù)規(guī)范要求強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施能夠滿足當(dāng)前需求，并支持未來的擴(kuò)展。

　　可擴(kuò)展性考量

　　智能設(shè)備管理系統(tǒng)構(gòu)成了可擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的支柱。技術(shù)要求規(guī)定了對不斷擴(kuò)展的傳感器網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備激活、監(jiān)控、維護(hù)、更新和配置的全面控制。FOTA 功能可實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)傳感器的無縫遠(yuǎn)程更新，從而降低維護(hù)成本。

　　數(shù)據(jù)處理架構(gòu)需要周密的技術(shù)規(guī)劃。云平臺在管理可變數(shù)據(jù)負(fù)載方面優(yōu)于傳統(tǒng)解決方案。技術(shù)規(guī)范要求峰值吞吐量達(dá)到正常運(yùn)行水平的 3-4 倍，以確保系統(tǒng)在需求高峰期保持穩(wěn)定。

　　新興技術(shù)整合

　　前瞻性的倉庫自動化戰(zhàn)略必須做好以下準(zhǔn)備：

　　邊緣計(jì)算：通過本地化數(shù)據(jù)處理最大限度地減少延遲，實(shí)現(xiàn)瞬間決策

　　數(shù)字孿生技術(shù)：為虛擬設(shè)施副本提供支持，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和場景測試

　　5G 連接：為關(guān)鍵任務(wù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供微秒級響應(yīng)時(shí)間

　　自主移動機(jī)器人：相關(guān)項(xiàng)目展現(xiàn)出市場主導(dǎo)地位，到 2029 年將達(dá)到 180 億美元

　　系統(tǒng)架構(gòu)師必須解決覆蓋范圍測繪、容量規(guī)劃和干擾抑制問題。智能設(shè)施部署“超級蜂窩”網(wǎng)絡(luò)配置，打破傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)界限，最大限度地提高吞吐量。

　　持續(xù)改進(jìn)框架

　　倉庫自動化并非一次性轉(zhuǎn)型，而是一個(gè)持續(xù)演進(jìn)的過程。技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過快速周期的POC測試推動改進(jìn)。該方法論在驗(yàn)證最小可行解決方案的同時(shí)，加速技術(shù)投資的投資回報(bào)。跨職能專家評估流程工作流，不斷超越基礎(chǔ)自動化。數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化是改進(jìn)周期的核心。智能系統(tǒng)通過資產(chǎn)跟蹤和預(yù)測工具生成豐富的運(yùn)營數(shù)據(jù)集。技術(shù)平臺將這些數(shù)據(jù)輸入數(shù)字孿生模型，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)規(guī)劃和預(yù)測性維護(hù)。

　　企業(yè)系統(tǒng)集成放大了改進(jìn)潛力。單源數(shù)據(jù)架構(gòu)提供了從供應(yīng)商到客戶運(yùn)營的關(guān)鍵可視性。通過人工智能、自動化和ERP平臺的智能集成，技術(shù)價(jià)值成倍增長。

　　總結(jié)：當(dāng)今倉庫自動化

　　物聯(lián)網(wǎng)已成為任何規(guī)模倉庫自動化的基石，而人工智能是其自然而然的下一步。如今構(gòu)建強(qiáng)大物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)將更有能力在未來整合人工智能驅(qū)動的自動化。為了保持領(lǐng)先地位，請優(yōu)先考慮以下事項(xiàng)：

　　構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展的物聯(lián)網(wǎng)框架，該框架應(yīng)具有實(shí)時(shí)可視性，并能適應(yīng)新興技術(shù)。

　　利用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略決策，優(yōu)化工作流程，推動倉庫自動化超越常規(guī)任務(wù)。

　　通過協(xié)作機(jī)器人、人工智能引導(dǎo)訓(xùn)練和智能自動化系統(tǒng)促進(jìn)人機(jī)協(xié)作。

　　利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行無風(fēng)險(xiǎn)測試、情景規(guī)劃，并實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率最大化。