在過去的十年中，倉庫管理發生了重大變化。 COVID-19 大流行、消費者更容易獲得技術以及對交付的更廣泛需求意味著，與大流行前的估計相比，亞馬遜等公司的利潤增長了 120 億美元。
但要滿足倉庫日益增長的需求並不容易。龐大的訂單量和速度需要各個層級的數位整合解決方案。還需要人工智慧的慷慨幫助，以確保每個人的訂單按時到達並處於預期狀態。
幸運的是，倉庫技術的未來在很大程度上跟上了需求。像自動堆高機這樣引人注目的新技術可以降低風險、提高效率並幫助倉庫經理實施未來的技術。
如果員工經過充分培訓，能夠使用、修復和改進他們掌握的技術，企業領導者將能夠實施倉庫技術的未來。乍一看，這似乎很簡單——供應鏈管理部門的員工之前已經接受過培訓——但學習充分利用未來倉庫技術可能需要一種完全不同的教育和培訓方法。
雖然前幾代倉庫工人可能已經能夠在工作中學習交易，但下一波員工可能會在課堂上學習他們的交易工具。這是因為倉庫技術的未來更多地與人工智慧 (AI) 和程式設計的使用有關，而不是與手動庫存管理和庫存檢查有關。
需要更多地訪問 STEM 課程才能使技能飛躍成為可能。幸運的是，向美國農村地區提供 STEM 課程的舉措正在獲得關注。改進的網路存取意味著 5 至 17 歲的農村學生可以利用遠距學習。增加對 STEM 的訪問使未來的員工處於開發和實施倉庫技術未來的有利位置。
人工智慧徹底改變了供應鏈管理的每個階段。供應鏈專家現在可以使用大量原始數據來預測和應對流行病、事故和全球事件引起的事件。
此外，人工智慧技術進一步提高了倉庫營運的效率，遠遠超出了 20 年前的想像。倉庫管理中人工智慧的興起是該產業的自然發展。現在，人工智慧在倉庫自動化中發揮著重要作用，有助於組織、生產力、準確性以及員工安全。
一開始，切換到自動化服務似乎很麻煩。但是，正如許多倉庫文員和配送經理所發現的那樣，大多數現有材料和設備都可以使用人工智慧輕鬆記錄。托盤架、擱板和垂直夾層可以使用人工智慧和機器學習 (ML) 程式來處理，這些程式以遠遠超過人類認知能力的速度處理資料。
倉庫管理曾經是一個相當動手的行業，需要工人手動搬運和裝載貨物。
如今，更多繁重的工作正在由跟隨「工業 4.0」的機器人技術完成。今天的機器人技術可以使用新的感官數據來模仿人類視覺並在正確的時間選擇正確的包裝。重要的是，這些機器人(如無人機)可以比人類更快地掃描並進入難以到達的地方。
機器人技術仍然需要人類的監督，以避免故障並防止故障影響所有操作，因此仍有許多進展要做。然而，隨著人工智慧的發展，失誤將越來越容易預測和預防。
以人工智慧為主導的未來既充滿希望又令人生畏。雖然機器人和人工智慧等技術肯定會提高倉庫和供應鏈管理的整體效率，但一個問題總是很突出：如果出現問題怎麼辦?
大多數對人工智慧和新技術的擔憂都是沒有根據的－跨國倉庫公司不會根據突發奇想或不完整的數據來做決策。但是，倉庫管理公司不應將中斷留給偶然，應採取一切合理措施確保不會發生網路中斷。
使用自動化和人工智慧的倉庫可以透過定期對所有硬體和軟體進行內部和外部分析來降低網路中斷的風險。完成內部分析通常很容易(檢查路由器、伺服器和電源)，但外部分析(ISP、網際網路閘道、雲端服務、DN)可能有點棘手。
與可靠的供應商合作是確保外部網路保持在線的最簡單方法。像Google和微軟提供的跨國、基於雲端的服務很少遇到中斷，並提供更多的企業級診斷和支持，可以幫助公司盡快恢復營運並正常運作。
倉庫技術的未來很大程度上取決於人工智慧的發展。機器學習程式使以人工智慧為主導的機器人能夠以更準確、更有效率的速度運作。這預示著一個充滿希望的未來，倉庫成本會降低，分類、庫存檢查和交付的速度將會提高。
以上是如何實現倉庫技術的未來？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
