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        電商倉庫自動化來臨,倉庫倉儲將面臨哪些技術革新?
        作者:
        發網
        日期:
        2019/08/26

          電商倉庫自動化來臨,倉庫倉儲將面臨哪些技術革新?

          由于客戶對產品多樣性和服務水平的期望不斷上升和變化,供應鏈團隊和供應鏈網絡正面臨越來越大的壓力。在過去,當供應鏈網絡面臨額外的滿足客戶需求和服務需求時,他們會通過增加招聘(也被稱為“讓更多人解決問題”)來作出回應。但是,從一線到高管不斷緊縮的勞動力市場使這一戰略變得不可持續。因此,越來越多的供應鏈網絡領導者已經達到臨界點并轉向技術解決方案和基于技術的業務實踐以減輕壓力,這一現象已經不足為奇。

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          投入供應鏈市場的新興技術的數量無疑在激增。在新興的技術名單中提到最多的包括區塊鏈、人工智能(特別是機器學習)、無人駕駛汽車和機器人(包括無人機)、增強實景技術、物聯網、增材制造、大數據和預測分析、移動設備、資產共享系統、基于云科技和指揮控制塔。

          但是,哪些技術是真正準備好廣泛推廣使用的,哪些技術是處于發展階段,其最好的選擇是留給早期采用者?本文基于對行業專家的采訪,找出了能夠應對供應鏈挑戰的新興技術,以及其他一些雖然引起了巨大興趣但尚未準備好廣泛應用的技術。


          “新興”是什么意思?

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          幾乎每一家大型咨詢公司、分析公司或跨國公司都根據各種標準制定了一份最新技術清單。但什么是“新興”技術呢?新興技術的最佳定義之一來自世界經濟論壇(WEC)“2018年十大新興技術”的報告中。該報告將新興技術定義為處于發展早期,并正在產生刺激和增加投資的技術。雖然新興技術尚未得到廣泛應用,但在未來三到五年內,它們很可能會為社會和經濟帶來巨大利益。理想情況下,應該有多個公司在開發這些技術。最后,根據WEC的報告,新興技術將顛覆或改變行業和“既定的做事方式”。

          我們相信很少有技術在功能或概念方面是真正的新技術。許多新興技術都是附加工具或替換工具,作為持續改進之前古老流程的一部分,為增量變化提供了途徑。即使是新上市的股票,它們也常常在炒作曲線上上下波動(有時根本沒有最終上漲,或者以不同的形式上漲)。但是,在未來的三到五年中,哪些新技術有可能安然度過炒作曲線,迎接供應鏈挑戰呢?


          工業物聯網

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          最有希望的新興技術是工業物聯網(IIOT)和工業4.0的互補概念。IIOT的核心技術是使用過程通過傳感器(溫度、濕度、壓力、振動、位置或其他)和自動識別交易系統(通過使用視覺或基于語音的系統,如條形碼、RFID或其他),獲取更大范圍、更及時的數據,然后處理這些數據以支持更好、更快的供應鏈資源分配。

          這些類型的數據采集技術并不都是新的。出現了一些新技術,例如指揮控制塔和邊緣計算,用于引導、過濾和分析數據流,以提供需求和資產狀態的可視化。

          IIOT顯示出巨大的潛力,它可以提供所需的實時信息,以便更好地決定您是否能夠滿足(或承諾滿足)客戶需求,以及如何快速分配資源以滿足客戶需求。它能夠為數字化轉型的最初承諾提供更好的分布式決策。然而,挑戰在于使用與供應商、運營商、客戶和合作伙伴之間的生產和分銷交接所涉及的所有工具一致的數據模型來集成所有數據。

          當涉及到實現IIOT時,在整個運營中投資幾個優先的試點項目是合理的。在實施之前開發一套全面的、集中的基礎設施和規則很可能是一個戰略錯誤,因為這是一個太大的任務,并且需要花費太多時間來計劃和完成。雖然快速原型設計將導致許多小規模的失敗實驗,但它也將產生集中計劃無法預見或產生的看不見的巨大勝利。這是因為更接近問題的小團隊可以更快地定義和實現原型解決方案,然后可以將這些解決方案集成到更集中的計劃中并傳播到整個組織的供應鏈中。


          自主和協作機器人


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          在近期新興技術位居第二的是機器人和其他自動化解決方案,它們可以增強人類行為和心理任務,而不是試圖僅僅取代或模仿人。人們對機器人越來越感興趣的原因是勞動力變得越來越昂貴,越來越難得。許多制造商和分銷商的總經理現在都在關注如何讓人類更多地做他們最擅長的事情,同時減少他們花在做最不擅長事情上的時間。

          機器人和其他設備已經可以在特定的、明確定義的、可重復的任務中完成比任何人更準確的工作,例如讀取條形碼或數字串和字母串;進行高速目視檢查;將大小差不多的箱子進行打包;將垃圾箱、箱子和托盤從A地運輸到B地。另外,他們可以不知疲倦地進行這些工作。人類不擅長執行及其單調的任務。它們會感到無聊并失去注意力,特別是在高速行駛很長一段時間時。此外,人類不擅長復制或記錄信息。同樣,如果您的員工花時間四處走動(例如,從配送中心的既定的一個位置移動到另一個選擇位置),那么您就是在浪費寶貴的資源。

          機器人再培訓也更容易、更快。即使機器人們正在執行當前任務,可以通過大規模更新實現再培訓。正如分析機構Gartner的副總裁德懷特克拉皮奇(Dwight Klappich)所說,“教一個機器人,你就可以立刻教所有機器人”。

          盡管有這些優勢,但在制造業和分銷業,仍有一些工作是由人類更具成本效益地完成的。人們最佳的投資仍然是通過選擇各種大小和形狀的產品,然后將這些產品混合裝在一個集裝箱中,然后放在另一個集裝箱中準備裝運。他們也善于看到意料之外的模式,并在觀察之間建立聯系。

          簡而言之,公司應該為機器人和其他設備尋找機會,幫助人們完成移動、檢查和數據記錄任務,同時讓人們繼續進行選擇和決策。


          人工智能與機器學習


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          正如機器人和自動化材料處理設備可以增強人類行為一樣,人工智能(AI)和機器學習也可以增強人類的決策能力。再一次,勞動力在機器和人類之間分配,每個人都執行他們最擅長的任務。通過各種模式匹配、神經網絡訓練或其他技術,機器可以不知疲倦地、準確地查看大量數據并報告它所發現的聯系。然后,受過訓練的人就可以決定觀察是否有意義,是否需要采取行動,以及是否應該主動去學習新的知識。

          目前,人工智能應該被視作是一個高性能的數據掃描儀,能夠將各種情況引起人類的注意,而不是一個自主的決策者。那是因為人類還沒有足夠好地定義世界,以便人工智能理解情境背景,何時應該或不應該應用規則。人工智能目前沒有智慧獨立行動,除非是在定義最明確的情況下、很少存在可能導致大問題的例外情況。目前,關注人工智能作為增強器,而不是代替人。

          成功部署人工智能和機器學習并不容易,而且需要具備重要的能力和技能。今天,你不能只買一個人工智能解決方案,像一個實用程序一樣植入它,并期望它能夠提供出色的解決方案。你需要熟練的人類“導航員”來指導和評估機器,并確定如何利用該技術產生的洞察信息和預測情況。目前很難找到了解如何構造和篩選數據以及如何配置人工智能的技術人員。目前對擁有真正技能的人需求量很大。因此,大多數公司近期的最佳選擇可能是以更高的成本與服務公司簽訂合同,直到它在財務上具有吸引力,并且能夠現實地獲得專用的內部資源為止。


          密集、靈活的三維流動系統


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          貨對人的物料裝卸系統不僅僅是出現,它們正在成為大批量、多品種、響應時間短的設備的執行標準規章。存儲和檢索概念并不新鮮,但配置、工具和用途仍在不斷發展,并正在尋找進入更靠近終端客戶的小型城市設施的途徑。對于貨對人的物料裝卸系統的應用,基于穿梭機或基于機器人的分揀系統可以在三維空間中靈活運行,而不僅僅是在過道內,是這一演變的重要組成部分。

          這些系統使公司能夠更靈活地使用其資源,同時仍然專注于在日益密集的存儲系統中提供對各種產品的有效訪問的核心原則。公司不再需要在過道、分隔間或者存儲架的水平空間或擱架空間保證挑選資源的固定數量。貨架之間的過道、隔間或水平面定數量的挑選資源。這種靈活性至關重要,因為客戶需求的變化速度要求對勞動力增長的依賴性較小。人類仍然是未來非常能干、非常靈活的一部分。但現在它們可以與靈活的自動化系統相結合,這些系統可以將資源轉移到一個區域,而不會相互影響。自動化和人力資源可以智能地部署到當前需求變化導致需要更多資源的地區——無論是未來幾分鐘還是未來幾小時。

          這些需求和資源的轉移不能通過中央計劃提前有效地規劃。相反,必須使用預先計劃好的規則和人工評估來感知和響應它們,并由信息系統提供的建議加以補充。支持這種靈活性的新興技術以感官和數據收集能力的形式開始,這些能力可以即時提供所需數據、資源狀態和趨勢。然后,像指揮控制塔這樣的系統收集各種各樣的數據,以確定如何在整個設施或網絡中重新部署資源。RedPilot是一個用于倉儲和配送的控制塔,該公司總裁齊格弗里德?茲溫(Siegfried Zwing)將這些系統描述為類似于汽車導航系統。他說:“就像汽車導航系統一樣,他們會建議你如何應對當前的情況,并為你現有的資源提出建議,除非你現在想讓你的系統滿足訂單要求或成本限制?!?/p>


          資產共享系統


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          共享經濟通常被視為一種增長趨勢,而不是一種新興技術,但這些新的資源共享系統在很大程度上依賴于許多新興技術和技術。工業物聯網、大數據分析、移動設備和基于云的系統都是資產共享系統可擴展性的組成部分。因此,我們將資產共享系統作為一種新興技術納入其中。

          盡管優步(Uber)和Lyft等面向消費者的系統受到廣泛的關注,但資產共享也在工業領域得到應用。許多初創公司和長期存在的運輸公司都在嘗試將資產共享模式應用于貨物和包裹的運輸。同樣,制造能力、分銷能力甚至服務能力的共享使用也是可能的,但需要大量的需求數據,以及大量的資源使用和可用性數據。

          在供應鏈中,目前更多的是關于車隊和空間,但是每一個產品和服務都在桌子上,你需要關注雷達上“資產共享”字樣的變化。您的重點應該是評估您是否應該擁有在使用上差異很大的供應鏈資產,或者您是否應該租賃或共享這些資產。評估其中一些資產的空閑時間,尋找機會利用共享資源來滿足需求的高峰和低谷。如果已經進行了投資,你還可以與其他人共享您自己的資源。


          現實檢驗


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          與之前的新興技術不同,本文采訪的消息人士認為,還有其他一些技術還沒有準備好迎接黃金時間。雖然這些技術中的許多確實具有很大的前景,但人們普遍認為它們過早地被大肆宣傳為可以廣泛采用。其中最主要的是區塊鏈、增材制造和增強現實。

          區塊鏈。區塊鏈在供應鏈合作伙伴之間實現快速、安全和可視化交易方面具有巨大潛力。其承諾的一部分是受信任系統可以根據預先定義的條件自動共享和觸發交易、支付功能。正如熟悉電子數據交換(EDI)產生與發展歷程的人所理解的那樣,自動觸發合同行為或支付功能的電子化交易可以產生巨大效率。

          盡管區塊鏈具有良好的發展潛力,但其發展仍處于較低水平,因為在眾多貿易伙伴之間尚無明確的可有效擴展的路徑。相反,目前往往依賴于一個或兩個有影響力的貿易伙伴,這些貿易伙伴在有限的、預先定義的合作伙伴鏈中使用區塊鏈。然而,它的目標是將一個比以前更復雜的系統(由多個業務、角色和行業組成)連接在一起。注冊加入這樣一個系統需要對一組以前沒有聯系的貿易伙伴高度信任。建立這樣的信任需要付出巨大努力。有時很難讓同一公司的兩個部門共享信息,或者讓兩個公司就數據傳輸和共享政策達成一致。區塊鏈正試圖在更多的參與者中擴大這種信任和合作水平。

          鑒于這種復雜程度,大多數公司應該讓區塊鏈的早期采用者在他們試用該技術之前將系統中的漏洞(尤其是交易的可擴展性)解決,更不用說嘗試追求更大的關鍵項目了。目前,最好依靠傳統的方法,使用經過驗證的企業功能與供應鏈網絡合作伙伴共享信息。

          增材制造。技術清單中另一個尚未準備好擴展的技術是增材制造。增材制造在重要替換零件的按需生產或產品定制方面有巨大潛力。雖然增材制造目前適用于原型設計和概念驗證,但尚未準備好用于大批量生產。


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          但是,這并不意味著不應該使用該技術進行試點項目。仍應研究增材制造如何以新的方式為客戶(內部和外部)提供服務。但是,在準備擴大使用范圍之前,可能不需要購買自己的系統,因為所涉及的工具及其專業化程度正在迅速發展。而應與專注于增材制造的公司或具有增材制造能力的公司密切合作,這些公司補充了他們在合同制造方面的能力。

          增強現實。雖然其他增強人類能力的技術,如機器人技術和人工智能,已被證明能夠在當今社會創造價值,但增強現實(AR)技術的應用還沒有獲得很大的吸引力。盡管在娛樂、旅游和游戲領域有很好的實施范例,但AR尚未在工業環境中得到廣泛采用。除了維護和制造領域,在這兩個領域中AR正在幫助工人學習并更好的執行各種任務。AR可以在任務期間實現更好的評估和指導,而不是在錯誤發生后依賴于事后的質量控制檢查。


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          如果開發應用程序以增強人類感知任務狀態或所需行動的能力,并且能夠以有助于而不是分散注意力的方式將信息反饋給工人,AR的采用速率會加快。

          尚未這樣做的公司應該探索AR在維護和制造領域中的使用案例,包括更換或增強手冊的使用。還應該看看在AR或虛擬現實環境(類似于飛行模擬器)中,是否可以通過先學習如何完成任務來提高員工培訓的效果。值得注意的是,當AR和VR不再需要昂貴的自定義程序開發時,未來可能會帶來更廣泛的應用。


          關注新興需求,而非技術


          新興技術及其對增強供應鏈能力的承諾很容易讓人興奮。在趕超之前,會害怕這些新興技術會增強與自己競爭的供應鏈的能力?;蛘邠娜绻灰哉_的方式實施新興技術,就有可能削弱自己的供應鏈網絡。

          但重要的是要記住,這絕不是技術優先的問題。追求技術令人驚嘆的方面的愿望是誘人的,但這可能對你的職業生涯帶來潛在的危險,因為它可能導致“學習”成本高昂。首先要明確供應鏈合作伙伴在競爭方向和客戶滿意度方面的需求,然后嘗試找到滿足這些需求的解決方案或新興技術。正如提供高度自動化供應鏈解決方案的供應商KnappAG的首席執行官GeraldHofer所說,“從最終客戶的優先需求開始,然后在整個供應鏈中后向延伸,評估所需的流程和靈活性。只有這樣,才能討論如何通過技術實現這些過程?!?/p>

          如Hofer所建議的,在可能的情況下,首先關注最終客戶(或者至少是您客戶的客戶)。什么讓他們高興?他們希望他們能做得更好嗎?然后,通過供應鏈后向延伸,深入研究這些新技術如何應用到業務中。

          例如雜貨行業。食品雜貨連鎖店Kroger的高級工程和供應鏈戰略管理總監KevinCondon說:“我們行業中不斷增長的客戶需求是希望增加購買食品雜貨的客戶數量?!?/p>

          雜貨行業不是首先從新興技術開始的,而是從客戶需求或愿望開始的。該行業一直在嘗試以低技術的方式來滿足許多代人的這種愿望,并經歷了許多成功和失敗的周期,特別是在21世紀初的互聯網泡沫時期。業界現在正在尋求通過使用本文前面提到的諸多新興技術來滿足這些需求。

          其中一種支持技術是高密度存儲系統,它根據機器學習系統識別的需求模式,使用三維網格中的機器人或穿梭車來存儲和揀選貨物,并由分配人員指導。雖然自動存儲和揀選系統已存在多年,但機器學習理論使這些系統更加靈活。機器人或穿梭車現在可以被發送到相同的通道,以滿足不斷變化的貨物量水平,同時智能的選擇路徑以避免彼此交叉。然后將貨物運送給操作人員,用他們的眼睛和手做他們最擅長的事情而不是浪費時間。

          這些更先進的存儲和揀選系統也正在以新的方式應用。初創公司Takeoff Technologies認為,將這些系統放在離客戶更近的地方,甚至放在商店內,而不是只放在區域分銷中心,這是有價值的。公司聯合創始人Vicente Aguerrevere和Max Pedro說:“將店內空間留給使用密集、靈活存儲的人—物系統,比讓許多人在傳統商店中進行挑選有10倍的成本優勢?!?/p>

          無論存儲系統是在商店中、附近區域還是在區域分撥中心,公司都需要它們與訂單和供應狀態的可視化相匹配。Condon說:“無論你如何有效的管理設施來滿足客戶的需求,一個關鍵的因素就是供應商是否能夠及時的提供合適數量的產品?!?/strong>他認為,無論是雜貨行業還是其他行業,都對新興的可視系統(如前面提到的控制中心)有著強烈的興趣,即根據需求模式,高效的將資源在分銷網絡中進行分配。然而,他指出,要使這些系統發揮作用,需具有良好、清晰、有意義和及時的數據。


          實現方法


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          需要對供應鏈網絡做些什么才能為新興技術做好準備?首先,更好的了解整個供應鏈網絡的需求、功能和指標,其中應包括供應商、客戶和合作伙伴。其次,更好的了解新興技術的功能,并將這些功能與供應鏈網絡的需求相匹配。第三,快速的開發、首創、證實和分配資源到一系列試點項目,這些試點項目將新興技術作為創新研究和開發的一種形式。小型試點項目可以探索并建立對新興技術的功能和安全性的信任。在此基礎上,可以更好的面對供應鏈網絡所面臨的機遇和挑戰。在2020年及以后,即使不能基于技術提出一系列解決方案,也能夠更加擅長從市場中獲取專業知識。

          最后,更為重要的是,僅僅為了使內部操作系統更快、成本更低而開發和實施技術的日子已經一去不復返了。未來,技術解決方案需要在合作伙伴之間提供共享價值,比如基于云空間提供強大的數據收集、過濾、分析、建議、評估、通信、資源分配和測量功能。


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