在當今的物流格局中，全球動蕩對供應鏈穩定性構成挑戰，倉庫運營必須成為可靠的支撐。企業物聯網的快速發展已將這一點變為現實——不僅對企業巨頭，也對尋求保持競爭力的中小企業而言。

　　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網(IoT)。原因何在?首先，物聯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勢。相反，物聯網利用傳感器、處理節點和云存儲，將物理資產轉化為智能互聯的網絡。

　　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。與企業網絡或自動化倉庫/自動售貨機(AS/RS)控制系統集成，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，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。它通過實時監控系統運行情況來檢測工人的存在并分析其行為，從而及時發出危險警報。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)系統是當今發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：

　　連接到貨物的聯網設備將實時位置和狀態數據傳輸到倉庫管理平臺。

　　先進的跟蹤平臺可以同時監控庫存水平、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。

　　環境狀況跟蹤

　　智能傳感器陣列持續測量溫度、濕度和空氣質量參數。關鍵存儲環境(例如藥品和易腐貨物設施)依靠這項技術，在環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未經授權的移動模式警報來增強安全性。這些先進的監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。通過物聯網網絡的持續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。物聯網系統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。

　　倉庫自動化發展：利用人工智能優化運營

　　倉庫會產生海量的物聯網數據，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的預測能力，從而：

　　存儲空間優化：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進行精確預測。

　　創建高度協作的環境

　　物流領域新一波的物聯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等物聯網可穿戴設備已將新員工培訓時間縮短了30%。這些系統可以即時同步庫存更新，并自動執行檢查任務，從而實現先進的倉庫自動化。

　　協作機器人(Cobotics)：協作機器人可協助進行數量驗證、托盤磨損監控;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，與員工協同工作，在確保安全的同時提高效率。易于編程的協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相結合，可實現高效的檢測環境。傳感器可集成到協作機器人中，用于監控運動并計算與物體的距離，防止與人類工人發生碰撞。

　　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——為測試優化策略創建了一個無風險的“沙盒”。通過開發倉庫的精確孿生，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，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，企業可以模擬和優化：

　　路線優化策略

　　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

　　可動態調整的自優化供應鏈

　　面向未來的倉庫自動化物聯網基礎設施

　　技術規范要求強大的物聯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

　　智能設備管理系統構成了可擴展物聯網基礎設施的支柱。技術要求規定了對不斷擴展的傳感器網絡中設備激活、監控、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劃。云平臺在管理可變數據負載方面優于傳統解決方案。技術規范要求峰值吞吐量達到正常運行水平的3-4倍，以確保系統在需求高峰期保持穩定。

　　新興技術整合

　　前瞻性的倉庫自動化戰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，以實現實時監控和場景測試

　　5G連接：為關鍵任務物聯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

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

　　持續改進框架

　　倉庫自動化并非一次性轉型，而是一個持續演進的過程。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。跨職能專家評估流程工作流，不斷超越基礎自動化。數據驅動的優化是改進周期的核心。智能系統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，從而實現精準規劃和預測性維護。

　　企業系統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

　　物聯網已成為任何規模倉庫自動化的基石，而人工智能是其自然而然的下一步。如今構建強大物聯網基礎設施的企業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，請優先考慮以下事項：

　　構建一個可擴展的物聯網框架，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略決策，優化工作流程，推動倉庫自動化超越常規任務。

　　通過協作機器人、人工智能引導訓練和智能自動化系統促進人機協作。

　　利用數字孿生技術進行無風險測試、情景規劃，并實現運營效率最大化。

　　最終結果如何?如今被視為“前瞻性”的理念，十年內必將成為行業當務之急。