अदृश्य अड़चन: अंतिम चरण की शुरुआत गोदाम की शेल्फ से क्यों होती है?

गोदाम में सबसे महंगा मैनुअल कार्य: एआई के बिना लॉजिस्टिक्स जल्द ही असंभव क्यों हो जाएगा।

सेम-डे डिलीवरी अब विलासिता नहीं, बल्कि एक अनिवार्य आवश्यकता बन गई है। हालांकि, ग्राहक अपने ऑर्डर रिकॉर्ड समय में अपने दरवाजे पर पहुंचने की उम्मीद करते हैं, वहीं लॉजिस्टिक्स उद्योग पर्दे के पीछे कुशल श्रमिकों की अभूतपूर्व और संरचनात्मक कमी से जूझ रहा है। उद्देश्यों के इस टकराव में अड़चन अक्सर वहीं आती है जहां स्वचालन अपनी सीमा तक पहुंच चुका है: ऑर्डर पिकिंग, जिसे "अंतिम चरण" कहा जाता है। यहीं पर नई पीढ़ी के सीखने वाले, एआई-संचालित रोबोट एक क्रांतिकारी बदलाव का वादा करते हैं। महंगे पूर्ण नवीनीकरण के बजाय, ये बुद्धिमान प्रणालियां मौजूदा गोदाम संरचनाओं के अनुकूल ढल जाती हैं, प्रत्येक आइटम को पिक करते समय स्वतंत्र रूप से सीखती हैं, और मनुष्यों को अनावश्यक बनाए बिना कर्मचारियों की कमी को दूर करती हैं। जानिए कठोर प्रणालियां अप्रचलित क्यों हैं, यह तकनीक व्यवहार में कैसे लाभप्रद है, और भविष्य के पूर्ति परिदृश्य में स्मार्ट पिकिंग रोबोट प्रतिस्पर्धात्मकता को कैसे निर्धारित करेंगे।.

क्या आपकी ऑर्डर पिकिंग प्रक्रिया बढ़ती मांग के साथ तालमेल बिठा सकती है?

2026 तक, उसी दिन डिलीवरी कोई खास बात नहीं रह जाएगी, बल्कि यह एक नई अपेक्षा बन जाएगी। संयुक्त राज्य अमेरिका में, अब 80 प्रतिशत से अधिक ई-ग्रोसरी डिलीवरी उसी दिन की जाती हैं, और इस सेगमेंट में, तीन घंटे से कम समय में डिलीवर किए गए ऑर्डर का हिस्सा एक तिमाही में आधे से बढ़कर लगभग दो-तिहाई हो गया। इस अवधि के दौरान बाजार में हुई यह सारी वृद्धि एक घंटे के भीतर पूरी की गई ऑर्डर डिलीवरी से हुई। साथ ही, एक घंटे से भी कम समय में अल्ट्रा-फास्ट डिलीवरी पहले से ही सभी डिलीवरी ऑर्डर का 18 प्रतिशत और होम डिलीवरी ऑर्डर का 10 प्रतिशत हिस्सा थी।.

इस तेजी से मूल्य श्रृंखला में सबसे बड़ी बाधा उस स्थान पर आ जाती है जहाँ वह सबसे कम दिखाई देती है लेकिन सबसे अधिक प्रभाव डालती है: पिकिंग ज़ोन। फ्रंट एंड पर डिलीवरी के समय में हर कमी से वेयरहाउस के भीतर की प्रक्रियाओं पर तुरंत दबाव बढ़ जाता है, खासकर तथाकथित "अंतिम चरण" पर, यानी कंटेनरों से अलग-अलग वस्तुओं को निकालकर शिपिंग के लिए पैक करने पर। ई-ग्रोसरी और फुलफिलमेंट कंपनियों के लिए, इसका मतलब है एक साथ अधिक ऑर्डर, उत्पादों में अधिक विविधता और लगातार कम होता लीड टाइम, जबकि त्रुटि की गुंजाइश लगभग शून्य हो जाती है।.

अस्थायी अड़चन के बजाय संरचनात्मक भार

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में कुशल श्रमिकों की कमी अब मौसमी घटना नहीं रही, बल्कि उद्योग की एक संरचनात्मक समस्या बन गई है। आईएबी के आंकड़ों के अनुसार, 2025 में जर्मनी में 60,000 से अधिक वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स पद रिक्त रहे, जो पिछले वर्षों की तुलना में काफी अधिक है। तुलनात्मक रूप से, 2024 की चौथी तिमाही में, सर्वेक्षण की गई लगभग 45 प्रतिशत वेयरहाउसिंग कंपनियों ने बताया कि कुशल श्रमिकों की कमी के कारण उनके व्यावसायिक संचालन में बाधा आ रही है, जबकि 2009 में सर्वेक्षण की शुरुआत में यह आंकड़ा दस प्रतिशत से कम था। हालांकि हाल के चरम स्तर से कमी में थोड़ी कमी आई है, फिर भी यह ऐतिहासिक रूप से उच्च स्तर पर बनी हुई है।.

इसके पीछे कई कारण हैं जिनका अल्पकालिक समाधान मुश्किल है। लॉजिस्टिक्स क्षेत्र में काम करने वाले लगभग एक तिहाई कर्मचारी 50 वर्ष से अधिक आयु के हैं, जबकि युवा कर्मचारी वेयरहाउसिंग या फ्रेट फॉरवर्डिंग में व्यावसायिक प्रशिक्षण के बजाय अकादमिक क्षेत्र को प्राथमिकता दे रहे हैं। इसके अतिरिक्त, शारीरिक रूप से कठिन कार्य, शिफ्ट में काम और अन्य क्षेत्रों की तुलना में कम वेतन भी वेयरहाउसिंग के काम को कम आकर्षक बनाते हैं। हालांकि लॉजिस्टिक्स क्षेत्र के 63.3 प्रतिशत पेशेवर मानते हैं कि अन्य उद्योगों से आने वाले कर्मचारी इस कमी को कुछ हद तक दूर कर सकते हैं, लेकिन केवल यही उपाय संरचनात्मक अंतर को पाटने के लिए पर्याप्त नहीं है।.

बढ़ती मांग और कर्मचारियों की घटती उपलब्धता का यह संयोजन उद्देश्यों के उस विरोधाभास को जन्म देता है जिसे कई परिचालन प्रबंधक अपने अनुभव से जानते हैं: उत्पादकता और सटीकता में वृद्धि की अपेक्षा की जाती है, जबकि इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए संसाधन तेजी से कम होते जा रहे हैं। उदाहरण के लिए, बीमारी की छुट्टी, कर्मचारियों के बार-बार बदलने या मौसमी उतार-चढ़ाव के कारण ऑर्डर पिकिंग प्रदर्शन में होने वाली अनियमितता से देरी होती है, जिसका सीधा असर ग्राहक की धारणा पर पड़ता है।.

रोबोटिक्स एक प्रक्रिया संबंधी समस्या का समाधान है, न कि स्वयं में एक लक्ष्य।

यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित पिकिंग रोबोटों की नई पीढ़ी की भूमिका आती है, जो पुराने, कठोर स्वचालन समाधानों से मौलिक रूप से भिन्न हैं। पूर्व पिकिंग रोबोटों को प्रत्येक नए उत्पाद के लिए जटिल प्रोग्रामिंग और निश्चित ग्रिपिंग पॉइंट्स की आवश्यकता होती थी, जिससे वे ई-ग्रोसरी क्षेत्र में आम तौर पर पाए जाने वाले अत्यधिक विविधता वाले उत्पादों के लिए अव्यावहारिक हो जाते थे। दूसरी ओर, आधुनिक प्रणालियाँ त्रि-आयामी छवि प्रसंस्करण को पूर्व-प्रशिक्षित डीप लर्निंग एल्गोरिदम के साथ मिलाकर, प्रत्येक उत्पाद के लिए अलग-अलग प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना, आकार, माप, पारदर्शिता या सतह बनावट की परवाह किए बिना वस्तुओं को पहचानने और पकड़ने का काम करती हैं।.

इसका एक बेहतरीन उदाहरण स्विस फिटिंग विशेषज्ञ ओपीओ ओशगर से मिलता है, जिसने एआई-समर्थित पिकिंग समाधान को एकीकृत करते समय जानबूझकर विपरीत दृष्टिकोण अपनाया: गोदाम को रोबोट के अनुरूप ढालने के बजाय, रोबोट को मौजूदा गोदाम के अनुरूप ढाला गया। पिकिंग रोबोट को सीधे मौजूदा ऑर्डर पिकिंग वर्कस्टेशन में एकीकृत किया गया और यह उन सभी कार्यों को संभालता है जो पहले मैन्युअल रूप से किए जाते थे: गंतव्य कंटेनरों से एंटी-स्लिप मैट हटाना, स्रोत कंटेनरों से आवश्यक वस्तुएं निकालना और उन्हें शिपिंग कार्टन में रखना, जिसके बाद मौजूदा कन्वेयर सिस्टम सामग्री के आगे प्रवाह को संभाल लेता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वतंत्र रूप से वस्तुओं को पहचानती है और यह तय करती है कि उत्पाद को गंतव्य कंटेनर में कैसे रखा और व्यवस्थित किया जाए।.

यह एकीकरण दृष्टिकोण आर्थिक दृष्टि से अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इस व्यापक धारणा को गलत साबित करता है कि स्वचालन के लिए गोदाम के बुनियादी ढांचे में पूर्ण बदलाव अनिवार्य है। रोबोटिक प्रणालियों को सुविधा के पूर्ण पुनर्निर्माण की आवश्यकता के बजाय, मौजूदा पिकिंग वर्कस्टेशन, कन्वेयर तकनीक और ऑटोस्टोर जैसी भंडारण प्रणालियों में तेजी से एकीकृत किया जा सकता है। इससे निवेश की बाधा काफी कम हो जाती है, जिससे संचालकों को व्यवधान उत्पन्न करने के बजाय धीरे-धीरे स्वचालन लागू करने की सुविधा मिलती है।.

व्यवहार में इस तकनीक ने अपनी उपयोगिता कैसे सिद्ध की है

इन प्रणालियों के लाभ बड़े पैमाने पर परिचालन में सबसे अधिक स्पष्ट होते हैं। रोहलिक समूह, जो ऑनलाइन खाद्य प्लेटफॉर्म नुसपर और गुरकेरल का संचालन करता है, ने शॉनफेल्ड स्थित अपने बर्लिन लॉजिस्टिक्स केंद्र में एक रोबोट की शुरुआती तैनाती के बाद, अब 24 एआई-नियंत्रित पिकिंग रोबोटों की तैनाती का विस्तार किया है। ये रोबोट अब बर्लिन और वियना स्थित पूर्ति केंद्रों में ऑर्डर तैयार करते हैं, और आने वाले महीनों में फ्रैंकफर्ट जैसे अन्य स्थानों पर भी इन्हें स्थापित किया जाएगा। कंपनी की योजना दीर्घकालिक रूप से रोबोटों की संख्या को तीन अंकों तक बढ़ाने की भी है। ये रोबोट गोदाम संचालन में बचे अंतिम मैनुअल कार्यों में से एक को पूरा करते हैं: ठंडे और गैर-ठंडे दोनों वातावरणों में व्यक्तिगत उत्पादों को सटीक रूप से पकड़ना और पैक करना।.

रोहलिक के ग्रुप हेड ऑफ ऑटोमेशन एंड एक्सपेंशन का कहना है कि इस रोबोटिक्स प्रोग्राम को खाद्य वितरण में मौलिक बदलाव लाने के लिए शुरू से विकसित किया गया था। कई बाजारों में इसके विस्तार ने ई-ग्रोसरी क्षेत्र में स्वचालित लॉजिस्टिक्स के भविष्य की नींव रखी है। खाद्य क्षेत्र के बाहर भी इसी तरह के प्रभाव देखे जा सकते हैं। एक कॉन्फ़िगर-टू-ऑर्डर विनिर्माण सुविधा में, जहां आंतरिक लॉजिस्टिक्स में एआई-संचालित प्रक्रिया प्रणाली अपनाई गई, वहां कुल लीड टाइम में 84 प्रतिशत और ऑर्डर-टू-शिप लीड टाइम में 77 प्रतिशत की कमी आई। एक अन्य मामले में, त्रुटि दर में 68 प्रतिशत की कमी आई और उत्पादकता में दो अंकों की वृद्धि हुई, और पूरी पिकिंग प्रक्रिया को एक सप्ताह के भीतर ही बदल दिया गया।.

मैकेनिकल इंजीनियरिंग क्षेत्र की स्थापित स्वचालन प्रदाता कंपनियां भी इस क्षेत्र में अपनी स्थिति मजबूत कर रही हैं। सीमेंस ने इंट्रालॉजिस्टिक्स विशेषज्ञ मेकालक्स के साथ मिलकर एआई-समर्थित इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर 'सिमेटिक रोबोट पिक एआई' विकसित किया है, जो रोबोटों को किसी भी वस्तु को, उसके आकार और आकृति की परवाह किए बिना, पकड़ने में सक्षम बनाता है। इससे 24/7 संचालन में प्रति घंटे 1,000 तक पिकिंग ऑपरेशन करने वाले उच्च-उत्पादन वाले सिस्टम संभव हो पाते हैं। एक अन्य सहयोग में, सीमेंस, यूनिवर्सल रोबोट्स और कैमरा निर्माता ज़िविड ने अपनी-अपनी तकनीकों को मिलाकर पारदर्शी और आर-पार दिखने वाली वस्तुओं का भी विश्वसनीय रूप से पता लगाने में सफलता हासिल की है, जो पहले एक महत्वपूर्ण तकनीकी चुनौती थी, खासकर कांच या पारदर्शी फिल्म से बनी पैकेजिंग के मामले में।.

एलटीडब्ल्यू इंट्रालॉजिस्टिक्स – प्रवाह के इंजीनियर - चित्र: एलटीडब्ल्यू इंट्रालॉजिस्टिक्स जीएमबीएच

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कठोर स्वचालित यंत्र से लेकर सीखने की प्रणाली तक

आर्थिक दृष्टिकोण से, इस तकनीकी पीढ़ी की निर्णायक प्रगति केवल स्वचालन ही नहीं है, बल्कि नियम-आधारित स्वचालन से सीखने-समझने वाले स्वचालन की ओर बदलाव है। उद्योग वर्गीकरण अब ऑर्डर पिकिंग स्वचालन के कई विकास चरणों को अलग-अलग करते हैं, जिनमें निश्चित छवि प्रसंस्करण और बारकोड स्कैनिंग वाले सरल अर्ध-स्वचालित सिस्टम से लेकर काफी हद तक स्वायत्त रोबोट और बुद्धिमान, सीखने-समझने वाले रोबोट पिकिंग सिस्टम शामिल हैं, जिसे वर्तमान में सबसे उन्नत चरण माना जाता है। इस उच्चतम स्तर पर, रोबोट की निरंतर आत्म-सुधार की क्षमता केंद्रीय महत्व रखती है, जिससे सिस्टम न केवल स्वायत्त रूप से, बल्कि अनुकूल रूप से और स्वयं को अनुकूलित करते हुए भी काम कर पाता है।.

यह लर्निंग कंपोनेंट पिछली पीढ़ियों के ऑटोमेशन की एक प्रमुख आर्थिक समस्या का समाधान करता है: उत्पाद श्रृंखला में बदलाव या वृद्धि होने पर उनकी स्केलेबिलिटी की कमी। पहले से प्रशिक्षित एआई क्षमताओं वाले सिस्टम के साथ, नए उत्पादों को अब अलग से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि अंतर्निहित क्षमताएं पहले से ही वस्तुओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती हैं। यह विशेष रूप से फार्मास्यूटिकल्स, फैशन, ई-कॉमर्स और रिटर्न प्रोसेसिंग जैसे अत्यधिक गतिशील उत्पाद श्रृंखला वाले उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है। एक स्वायत्त मोबाइल रोबोट, जो एक शॉपिंग कार्ट के साथ गोदाम के गलियारों में मानव की तरह घूमता है, ऑर्डर चुनता और समेकित करता है, उसे पहले ही एक अरब से अधिक पिकिंग का प्रशिक्षण दिया जा चुका है। मशीन लर्निंग प्रत्येक बाद की पिकिंग के साथ इसे और अधिक सटीक बनाती है, जबकि भारी या दुर्गम वस्तुओं के लिए एक पूरक गुड्स-टू-पर्सन स्टेशन 100 प्रतिशत की निरंतर पिकिंग विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।.

इसके अलावा, ऐसे सिस्टम को रैक या कन्वेयर बेल्ट जैसी निश्चित बुनियादी संरचनाओं की आवश्यकता नहीं होती है और ये मानक शेल्फ और कंटेनरों के साथ काम करते हैं, जिससे मौजूदा लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में कोई बड़ा बदलाव किए बिना तेजी से तैनाती और संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला स्वचालन संभव हो पाता है। यह हल्का बुनियादी ढांचा दृष्टिकोण क्यूब स्टोरेज सिस्टम या शटल समाधानों से काफी अलग है, जिन्हें निश्चित ग्रिड संरचनाओं की आवश्यकता होती है, और इस प्रकार यह संचालकों को अपनी मौजूदा सुविधाओं के क्रमिक स्वचालन में काफी अधिक लचीलापन प्रदान करता है।.

मानवीय कारक अभी भी केंद्रीय महत्व रखता है।

तकनीकी क्षेत्र में उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता से चलने वाले रोबोटों का उपयोग गोदामों से मानव श्रम के पूर्णतः विस्थापन का संकेत नहीं देता है। बल्कि, एक हाइब्रिड मॉडल उभर रहा है जिसमें रोबोट विश्वसनीय और सहजता से मानकीकृत, दोहराव वाले या एर्गोनॉमिक रूप से चुनौतीपूर्ण पिकिंग कार्यों को संभालते हैं, जबकि कर्मचारियों को इन कार्यों से मुक्ति मिलती है और वे असाधारण मामलों, गुणवत्ता नियंत्रण या समग्र प्रक्रिया प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। कुशल श्रमिकों की निरंतर कमी को देखते हुए श्रम का यह विभाजन विशेष रूप से मूल्यवान साबित हो रहा है, क्योंकि यह मौजूदा मानव संसाधनों को विशेष रूप से उन कार्यों की ओर निर्देशित करता है जिनमें वास्तव में मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, इस विकास को जनसांख्यिकीय परिवर्तन की प्रतिक्रिया के रूप में भी देखा जा सकता है। कार्यबल में एक तिहाई कर्मचारी पहले से ही 50 वर्ष से अधिक आयु के हैं और कार्यबल में शामिल होने वाले युवाओं की संख्या लगातार घट रही है। ऐसे में, शारीरिक रूप से कठिन और दोहराव वाले कार्यों का स्वचालन नौकरियों के लिए खतरे से कहीं अधिक एक आवश्यक क्षतिपूर्ति के रूप में दिखाई देता है, जो केवल भर्ती के माध्यम से हल नहीं किया जा सकता है। आपूर्तिकर्ता के दृष्टिकोण से भी यह संबंध स्पष्ट रूप से स्वीकार किया जाता है: एआई-नियंत्रित पिकिंग रोबोटों द्वारा श्रम की कमी के प्रभावों को कम किया जा सकता है, साथ ही गोदामों में परिचालन दक्षता में भी वृद्धि की जा सकती है।.

निवेश बनाम लाभ का आर्थिक मूल्यांकन

इस तरह की प्रणालियों को लागू करते समय मुख्य व्यावसायिक प्रश्न तकनीकी व्यवहार्यता से संबंधित नहीं होता, जिसे अब काफी हद तक हल माना जा सकता है, बल्कि प्रत्येक मामले में आर्थिक गणना से संबंधित होता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि आधुनिक एआई रोबोटिक्स समाधानों को पूरी तरह से नई प्रणाली की आवश्यकता के बजाय मौजूदा ऑर्डर पिकिंग वर्कस्टेशन में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे स्वचालित भंडारण प्रणालियों में पारंपरिक बड़े पैमाने पर निवेश की तुलना में मूल्यह्रास अवधि काफी कम हो जाती है। मौजूदा कन्वेयर तकनीक या ऑटोस्टोर सिस्टम वाले ऑपरेटरों के लिए, इसका मतलब है कि अंतिम, पहले मैन्युअल चरण को मौजूदा सामग्री प्रवाह को बाधित किए बिना संशोधित किया जा सकता है।.

साथ ही, दस्तावेजी रूप से दर्ज की गई दक्षता में वृद्धि महत्वपूर्ण आर्थिक लाभ को दर्शाती है। कार्यान्वयन के एक सप्ताह के भीतर त्रुटि दर में 68 प्रतिशत की कमी और उत्पादकता में दो अंकों की वृद्धि एक ऐसा पैमाना है जिसे पारंपरिक प्रक्रिया अनुकूलन के साथ हासिल करना लगभग असंभव होगा। इसके अलावा, 24/7 निरंतर संचालन में प्रति घंटे 1,000 ऑर्डर पिकिंग तक की क्षमता यह दर्शाती है कि ये सिस्टम न केवल कर्मचारियों की कमी को पूरा करते हैं बल्कि अतिरिक्त क्षमता भी सृजित कर सकते हैं, जो उसी दिन और अति-तेज़ डिलीवरी की चरम मांग को संभालने के लिए आवश्यक है।.

फिर भी, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हर उत्पाद श्रेणी और हर गोदाम संरचना रोबोटीकरण के लिए समान रूप से उपयुक्त नहीं होती। निश्चित पकड़ बिंदुओं और पूर्व-संरचित वस्तुओं पर आधारित प्रणालियाँ अनुकूलनशील, सीखने वाले समाधानों की तुलना में कम लचीली होती हैं। इसलिए, स्वचालन के उपयुक्त स्तर का चुनाव विशिष्ट उत्पाद श्रेणी, ऑर्डर की मात्रा और मौजूदा बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है। अनुपयुक्त प्रणालियों में समय से पहले निवेश करने वाली कंपनियाँ अपेक्षित दक्षता लाभ प्राप्त करने में विफल होने का जोखिम उठाती हैं और इसके बजाय अपनी प्रक्रियाओं में अतिरिक्त जटिलताएँ पैदा कर देती हैं।.

आने वाले वर्षों में पूर्ति का परिदृश्य

कुशल श्रमिकों की संरचनात्मक कमी, बढ़ती परिचालन लागत और ग्राहकों की बढ़ती अपेक्षाएँ जो एक ही दिन या उससे भी कम समय में डिलीवरी की ओर अग्रसर हैं, इन सभी के संयोजन से ऑर्डर पिकिंग का स्वचालन आने वाले वर्षों में पूर्ति उद्योग में सबसे महत्वपूर्ण निवेश निर्णयों में से एक बन गया है। लॉजिस्टिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक विशुद्ध स्वचालन परियोजना से विकसित होकर एक व्यापक, AI-संचालित प्रक्रिया अनुशासन में तब्दील हो रही है जो सुरक्षा, डेटा गुणवत्ता और प्रक्रिया अनुपालन को स्वचालन में एकीकृत करती है, न कि अलग-थलग समाधानों के रूप में। फ्रौनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर मटेरियल फ्लो एंड लॉजिस्टिक्स जैसे अनुसंधान संस्थान भी इस बात पर जोर देते हैं कि भंडारण स्थानों का AI-आधारित अनुकूलन, लोड वाहकों की स्वचालित पहचान और सिम्युलेटेड रोबोटिक प्रक्रियाओं का वास्तविक दुनिया के वातावरण में स्थानांतरण, सक्रिय योजना बनाने और अतिरिक्त दक्षता क्षमता को अनलॉक करने के लिए तेजी से एक साथ आगे बढ़ रहे हैं।.

जो ऑपरेटर वर्तमान में एआई-संचालित पिकिंग रोबोटिक्स में निवेश करने का निर्णय ले रहे हैं, उनके लिए बाजार पहले से ही विश्वसनीय मानक प्रदान करता है: एक ही पिकिंग वर्कस्टेशन में लक्षित एकीकरण से लेकर कई देशों में सैकड़ों रोबोटों के बेड़े तक विस्तार करने तक। इसलिए महत्वपूर्ण प्रश्न अब यह नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऑर्डर पिकिंग को बदल देगी या नहीं, बल्कि यह है कि व्यक्तिगत कंपनियां इस बदलाव का कितनी जल्दी लाभ उठा सकती हैं, इससे पहले कि पहले से ही स्वचालित प्रतिस्पर्धियों से अंतर बहुत बड़ा हो जाए।.

Konrad Wolfenstein

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