人工智能在仓库中已得到广泛应用，决策者依赖技术来改善从员工安全到库存管理的各个方面。这些领导者也认识到自动化物料流动应用的潜力。持续的备份会导致广泛且耗时的瓶颈，而高效、不间断的运营则能提高生产力和客户满意度。
优化路线与追踪
尽管许多高管希望扩大业务规模和仓库面积，但此类目标往往要求员工花费过多时间进行手动操作。印尼最大连锁超市 SuperIndo 的员工就面临这种情况。该公司在全国拥有近 200 家大型和紧凑型门店，仓库在确保商品按时送达正确目的地方面发挥着重要作用。
然而，运营这些仓库变得越来越具有挑战性。SuperIndo 的网络包括仓库、传统配送中心、卫星配送中心和门店。在公司持续扩张期间，经理们每天需要长达两小时手动规划往返于公司各地点的路线。这种方法不仅耗时，而且成本高昂，促使领导者寻找替代方案。
他们最终实施了一种基于人工智能的自动路由工具，以优化从仓库到商店的商品流动。该工具提供了即时、数字化的交付证明，以及管理者在必要时所需的信息。一旦该超市品牌实施了这项技术，管理者重新获得了以前用于手动路线规划的 30% 的时间。此外，车辆利用率得到提高，使司机能够增加行程次数并实现更快的周转时间，而无需增加燃油消耗。
本案例研究很好地展示了仓库中的人工智能如何支持公司的增长计划，同时简化内部和外部运营。其他高管可以通过定位最慢或最容易出错的流程，并调查技术是否能改善结果，来期待类似的效果。
模拟自动化物料流动的成功
仓库是活动频繁的场所。保持货物和人员在其中顺畅流动需要做出关键决策，范围从通道宽度到货架类型。悬臂式货架非常适合将产品离地存放并容纳家具等重物。另一方面，纸箱流利架依靠重力和倾斜滚轮，当工人移走最近的一件商品时，将下一件商品推向前方。无论高管是想改进现有仓库中的自动化物料流动，还是在新地点强势起步，能够测试多种可能性都能促成有效流程。
一家由三家公司组成的合作项目花了半年时间训练一个拥有 9 万亿参数的 AI 算法，使其能够解读物理环境。该项目围绕存储在云中的高度精确的仓库数字孪生体展开。
由此产生的技术向用户展示了大量 3D 视频模拟，展示了在吞吐量、劳动效率和其他关键绩效指标方面最佳的仓库布局。其中一位高管认为，该工具可以将开发中仓库的规划时间缩短一半，同时使现有设施中的手动劳动和运营成本也大幅减少。
这种在仓库中应用人工智能的方式也消除了高层决策中可能伴随的猜测成分。此外，当仓库经历假日高峰期与其最淡季时，条件可能会发生显著变化。适应这些不断变化的需求可以通过减少积压、组织不良的工作流程或潜在危险的设计来改善物料流动模式。
减轻员工的重复性任务
人们有兴趣使用人工智能腾出更多时间，以便将其投入到更有意义的任务中。这就是为什么生成式 AI 等选项在仓库管理和类似需求中变得如此受欢迎。它允许人们在降低成本的同时，使供应链更高效和更具竞争力。他们可以使用聊天机器人模拟不同的情况，并确定如果这些情况出现将如何处理。由于大多数工具能在几秒钟内给出答案，它们节省了人们的计算时间。
先进的机器人也能简化运营，但它们通常改善物料流动。自动移动机器人可以在特定位置之间搬运货物，节省工人的时间，同时降低受伤风险。其他型号直接处理通过仓库的各种产品，准备它们通过卡车离开仓库，最终到达客户的家门口。
一个例子是 Sparrow，这是亚马逊使用的一种物料搬运机器。它利用机器视觉技术和人工智能，处理数百万种产品，支持 collectively 每天打包超过 1300 万个包裹的员工。
亚马逊的产品库存极其多样化。然而，这种庞大的 assortment 给一些机器人带来了挑战，因为物品形状和大小各异。高管们知道必须创造出能够大规模处理这些产品的创新方案。像机械爪这样的选项可以抓取同一产品类别内的物品，例如药瓶。但是，期望这类机器处理质地或类型截然不同的商品可能会导致失望。
评估仓库中自动化物料流动的需求
开始使用仓库中的人工智能或扩大其现有应用有许多诱人的理由。然而，领导者将通过检查当前运营并决定人工智能如何提供帮助来获得最佳结果。如果物品以可预测的方式通过仓库流动——例如经过特定站点——机器人可能能够在每个阶段协助人类完成任务。
也许高管希望在改变现有仓库布局或建造新设施之前获得决策支持。数字孪生和其他模拟工具有助于人们确定从最佳存储系统到通道间距的一切，以实现顺畅的车辆和行人交通流。员工也可以提供宝贵的意见。他们将直接体验领导者可能 unaware 的挑战。
衡量自动化物料流动变化的影响
一旦供应链专业人员确定了如何增强货物在仓库中的流动，他们就应该选择要跟踪的指标。监控这些具体细节将帮助他们评估进展，并调整后的流程是否带来预期结果。更好的运营可见性将帮助人们更清楚地了解他们的运营，促使他们在需要时不断推出新的 AI 技术。