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

　　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。

　　經驗證的基礎：倉庫自動化的實時可視性

　　現代倉庫運營依賴于物聯(lián)網驅動的實時可視性。嵌入在運輸集裝箱、產品和包裝中的智能設備可以持續(xù)跟蹤設施指標，是高級庫存管理解決方案的支柱。

　　資產追蹤技術

　　多層追蹤系統(tǒng)已被證明能夠通過集成技術有效定位資產位置數據：

　　RFID 標簽：庫存物品的唯一數字標識符，利用微芯片和天線組合將數據中繼到戰(zhàn)略性放置的讀取器。

　　藍牙信標：通過始終在線的設備通信消除手動掃描瓶頸。

　　GPS-信標混合配置和網狀網絡：最大限度地提高追蹤覆蓋率和準確性，尤其是在大型設施中。

　　更智能的倉儲和檢索：數據驅動的效率

　　物聯(lián)網技術通過提供位置、數量、質量和其他參數的精確數據，增強了倉庫中貨物的擺放和檢索。與企業(yè)網絡或自動化倉庫/自動售貨機 (AS/RS) 控制系統(tǒng)集成，可實現極其精確的數據驅動管理，無需人工識別，減少標簽損壞，防止物品丟失，并顯著降低人工成本。RFID 標簽通常配有紅外傳感器和機器視覺系統(tǒng)，可對需要特殊倉儲和運輸條件的貨物(例如易碎物品)進行分類，確保其在整個供應鏈中的完整性。

　　此外，物聯(lián)網 (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) 交互時的安全性。它通過實時監(jiān)控系統(tǒng)運行情況來檢測工人的存在并分析其行為，從而及時發(fā)出危險警報。通過利用自動化立體倉庫 (AS/RS) 設備傳感器的數據，可以預測潛在故障并降低風險。從本質上講，自動化立體倉庫 (AS/RS) 系統(tǒng)是當今發(fā)展最快的自動化技術之一。

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

　　倉庫自動化：庫存移動監(jiān)控

　　智能傳感器網絡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)網設備將實時位置和狀態(tài)數據傳輸到倉庫管理平臺。

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

　　這種增強的可視性，精確到托盤、貨箱或單個物品，可顯著提高供應鏈效率。技術團隊可以識別新興趨勢，預測需求變化，并實施快速、數據驅動的市場響應。

　　環(huán)境狀況跟蹤

　　智能傳感器陣列持續(xù)測量溫度、濕度和空氣質量參數。關鍵存儲環(huán)境(例如藥品和易腐貨物設施)依靠這項技術，在環(huán)境條件超過可接受閾值時接收即時警報。

　　地理圍欄技術通過觸發(fā)未經授權的移動模式警報來增強安全性。這些先進的監(jiān)控工具有助于保護產品完整性，并防止代價高昂的損壞事件。通過物聯(lián)網網絡的持續(xù)數據流確保了端到端的可視性，從而始終保持最佳庫存水平。

　　邁向進步：向自動化決策的轉變

　　憑借強大的物聯(lián)網基礎，倉庫自動化的下一個合理步驟是集成人工智能驅動的預測分析和自動化決策系統(tǒng)。物聯(lián)網系統(tǒng)生成高質量的冗余數據，這些數據經人工智能高效處理后，可提供關于性能、維護、員工效率等方面的精準洞察。

　　倉庫自動化發(fā)展：利用人工智能優(yōu)化運營

　　倉庫會產生海量的物聯(lián)網數據，涵蓋數百萬條記錄，蘊藏著巨大的潛力。一些先鋒倉庫已顯著擴展其物聯(lián)網驅動的分析能力，使人工智能能夠檢測設備性能、員工生產力和第三方供應商行為中的細微模式。

　　人工智能驅動的超級采樣技術增強了傳統(tǒng)的預測能力，從而：

　　存儲空間優(yōu)化：識別重復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：人工智能引導揀貨員沿著最高效的路徑，從重物到輕物，從而縮短取貨時間。

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

　　這種方法還可以對存儲技術、揀貨策略和物料搬運系統(tǒng)進行精確預測。

　　創(chuàng)建高度協(xié)作的環(huán)境

　　物流領域新一波的物聯(lián)網浪潮提升了人類工人的能力，而不是取代他們。數據佐證了這一點——超過四分之三的決策者認為，為員工提供技術能夠帶來最佳效果。

　　以下是一些關鍵示例：

　　縮短培訓時間：據報道，智能眼鏡和語音引導系統(tǒng)等物聯(lián)網可穿戴設備已將新員工培訓時間縮短了30%。這些系統(tǒng)可以即時同步庫存更新，并自動執(zhí)行檢查任務，從而實現先進的倉庫自動化。

　　協(xié)作機器人(Cobotics)：協(xié)作機器人可協(xié)助進行數量驗證、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，與員工協(xié)同工作，在確保安全的同時提高效率。易于編程的協(xié)作機器人可以集成到倉庫中，無需進行重大的流程改動或大量的培訓。

　　機器視覺集成：傳感器與計算機視覺系統(tǒng)相結合，可實現高效的檢測環(huán)境。傳感器可集成到協(xié)作機器人中，用于監(jiān)控運動并計算與物體的距離，防止與人類工人發(fā)生碰撞。

　　倉庫自動化的未來：數字孿生及未來

　　數字孿生——物理倉庫的精確虛擬復制品——為測試優(yōu)化策略創(chuàng)建了一個無風險的“沙盒”。通過開發(fā)倉庫的精確孿生，管理人員可以調查各種場景，預測可能的結果，并做出自信、明智的決策。雖然數字孿生最初僅限于大型企業(yè)，但它正逐漸普及。

　　通過將數字孿生技術從單個倉庫擴展到整個供應鏈，企業(yè)可以模擬和優(yōu)化：

　　路線優(yōu)化策略

　　庫存分配調整

　　勞動力配置改進

　　決策者可以自信地預測結果，而不會中斷實際運營。如果您追求最大的投資回報，可以考慮進行全面的供應鏈轉型，從而從自動化技術中獲得“最大效益”。

　　下一個前沿?集成到數字孿生中的大型語言模型 (LLM)。這些人工智能驅動的系統(tǒng)將實現：

　　前所未有的場景模擬

　　基于實時數據的多因素決策

　　可動態(tài)調整的自優(yōu)化供應鏈

　　面向未來的倉庫自動化物聯(lián)網基礎設施

　　技術規(guī)范要求強大的物聯(lián)網基礎設施能夠滿足當前需求，并支持未來的擴展。

　　可擴展性考量

　　智能設備管理系統(tǒng)構成了可擴展物聯(lián)網基礎設施的支柱。技術要求規(guī)定了對不斷擴展的傳感器網絡中設備激活、監(jiān)控、維護、更新和配置的全面控制。FOTA 功能可實現跨多個傳感器的無縫遠程更新，從而降低維護成本。

　　數據處理架構需要周密的技術規(guī)劃。云平臺在管理可變數據負載方面優(yōu)于傳統(tǒng)解決方案。技術規(guī)范要求峰值吞吐量達到正常運行水平的 3-4 倍，以確保系統(tǒng)在需求高峰期保持穩(wěn)定。

　　新興技術整合

　　前瞻性的倉庫自動化戰(zhàn)略必須做好以下準備：

　　邊緣計算：通過本地化數據處理最大限度地減少延遲，實現瞬間決策

　　數字孿生技術：為虛擬設施副本提供支持，以實現實時監(jiān)控和場景測試

　　5G 連接：為關鍵任務物聯(lián)網設備提供微秒級響應時間

　　自主移動機器人：相關項目展現出市場主導地位，到 2029 年將達到 180 億美元

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

　　持續(xù)改進框架

　　倉庫自動化并非一次性轉型，而是一個持續(xù)演進的過程。技術團隊通過快速周期的POC測試推動改進。該方法論在驗證最小可行解決方案的同時，加速技術投資的投資回報?？缏毮軐＜以u估流程工作流，不斷超越基礎自動化。數據驅動的優(yōu)化是改進周期的核心。智能系統(tǒng)通過資產跟蹤和預測工具生成豐富的運營數據集。技術平臺將這些數據輸入數字孿生模型，從而實現精準規(guī)劃和預測性維護。

　　企業(yè)系統(tǒng)集成放大了改進潛力。單源數據架構提供了從供應商到客戶運營的關鍵可視性。通過人工智能、自動化和ERP平臺的智能集成，技術價值成倍增長。

　　總結：當今倉庫自動化

　　物聯(lián)網已成為任何規(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。如今構建強大物聯(lián)網基礎設施的企業(yè)將更有能力在未來整合人工智能驅動的自動化。為了保持領先地位，請優(yōu)先考慮以下事項：

　　構建一個可擴展的物聯(lián)網框架，該框架應具有實時可視性，并能適應新興技術。

　　利用人工智能進行戰(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。

　　通過協(xié)作機器人、人工智能引導訓練和智能自動化系統(tǒng)促進人機協(xié)作。

　　利用數字孿生技術進行無風險測試、情景規(guī)劃，并實現運營效率最大化。