人工智能、机器学习和机器人：仓储领域的新技术前沿

仓库管理是一项复杂的操作，需要平衡许多挑战和风险。客户越来越期望快速、准确的交付，这导致许多公司转向位于主要城市中心附近的“微型履行中心”。为了快速完成订单并充分利用有限的仓库空间，组织越来越多地转向人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和机器人技术来优化仓库运营。通过利用 AI 和 ML，仓库经理可以自动化和改进其运营的各个部分，例如预测需求和库存水平、优化空间利用率和布局、提高拣选和包装效率以及减少错误和浪费。同时，机器人可以比人类工人更准确、更快速地执行重复性任务，并且在人类无法进入的空间中工作。组织可以利用这些技术来增加利润、增强安全性并提高客户满意度和忠诚度。

仓储行业面临的挑战

网上商务正在迅速扩张和发展， 到 4,117.00 年将达到 2024 亿美元的规模。客户转向线上是为了满足各种需求，包括 杂货。传统上，在线零售商将库存存放在主要人口中心以外的大型仓库中。快速的城市化导致许多客户居住在昂贵地区的人口中心，并且客户越来越期望快速（通常是当天）送货。

许多零售商通过在主要人口中心附近建立“微型配送中心”来解决此问题。由于这些地区的房地产价格昂贵，因此充分利用每平方英尺的仓库空间比以往任何时候都更加重要。同时，仓储行业正在应对劳动力短缺的问题，这使得及时履行订单变得更加困难。

AI/ML 和机器人技术的应用

自动化、人工智能和机器学习可以帮助零售商应对这些挑战。计算机视觉的进步扩大了机器人在仓库领域的可能性。例如， 自主移动机器人 (AMR) 系统 越来越多地用于挑选（选择特定客户订购的商品）、包装（准备发货的商品）和码垛（将货物放在托盘上进行运输和储存）。自动化这些任务可以提高速度、效率、准确性和适应性。机器人还可以利用人类难以进入的垂直和狭窄空间。通过引入创新的高密度存储解决方案（如立方体、管子和 自动存储和检索系统.

人工智能和机器学习驱动的优化算法分析大量现实世界数据以生成预测和解决方案，并随着更多信息的出现而更新。路线优化可帮助公司确保货物沿最短、最有效的路线运输。需求预测和预测模型使用过去的订单数据来识别模式，并帮助零售商估计哪些产品可能会被客户订购，确保仓库空间得到有效利用，并最大限度地减少产品在货架上停留的时间。这些模型还可以提高仓库存储效率，因为订购频率较高的商品可以存放在离拣货站更近的地方。

ML 与设备上的传感器配合使用时，还可以实现预测性维护。通过持续监控设备部件，仓库可以检测到滚筒或传送带等机械部件何时出现磨损或破损迹象，从而可以在发生故障之前更换它们并最大限度地减少停机时间。通过实施机器人技术和基于 AI/ML 的解决方案，零售商可以提高准确性和效率，同时确保其有限的空间得到充分利用。

随着人工智能和机器人技术融入仓储，隐私、道德和工作场所安全至关重要。考虑数据机密性并确保人工智能模型不会泄露敏感的客户数据至关重要。监控人工智能模型是否存在偏见也同样重要。最后，必须保证机器人和自动化解决方案符合职业安全与健康管理局 (OSHA) 的规定，以保护工作场所环境。

仓储流程的关键绩效指标

监控关键绩效指标 (KPI) 可让企业衡量其仓储解决方案的有效性，从而实现持续改进。仓储的一些关键 KPI 包括：

• 生产能力 – 这表示在一定时间内成功通过包装站的产品数量，例如每小时完成的订单数量。
• 交货时间 – 该数字追踪了货物的运输速度。
• 立方体利用率 – 衡量仓库存储容量利用效率的标准通常是将存储的材料量除以仓库总容量。
• 按时完整（OTIF）发货 – 该指标计算在规定日期前全部完成的订单的百分比。
• I各位置库存盘点准确率 – 跟踪仓库中存储的货物与数据的对应程度。高库存准确性是仓库分析有效的必要条件。

在仓储中享受人工智能/机器学习的好处

人工智能、机器学习和机器人技术是现代仓储的重要组成部分，并将继续改变这个行业。根据最近的一项 麦肯锡报道，各公司计划在未来五年内大幅增加对自动仓库解决方案的支出。Target 和沃尔玛等大型零售商正在投入数百万美元，利用人工智能和机器学习驱动的物流来改造其供应链和仓储运营。沃尔玛已经开发了一种 人工智能路线优化工具，目前已通过软件即服务 (SaaS) 模式向其他零售商开放。该零售商还利用人工智能来 预测需求并确保充足的库存 在黑色星期五等购物高峰期，这些解决方案有助于提高客户满意度，同时增加利润并降低企业运营成本。它们还可以帮助企业应对挑战，包括供应链中断和劳动力短缺。

人工智能、机器学习和机器人技术在小型仓库和微型配送中心最为有用，因为它们可以优化有限的存储空间。除了增强现实和云解决方案等技术外，它们还有助于使快速、准确的交付成为标准。通过监控关键绩效指标并优先考虑合规性和数据隐私，组织可以确保充分利用人工智能、机器学习和机器人技术的优势。