人工智能和机器学习在仓储物流中的应用——德国、欧盟、美国和日本的全球发展趋势

Konrad Wolfenstein

10 个月前

人工智能和机器学习在仓储物流中的应用——德国、欧盟、美国和日本的全球发展趋势——图片来源：Xpert.Digital

人工智能正在改变仓储物流：自动化效率是重点。

仓储物流的未来：人工智能驱动的流程，实现最高生产力

人工智能 (AI) 指的是机器或软件执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力，例如逻辑推理、学习、规划或创造性地解决问题。本质上，它是指计算机系统能够从数据中得出结论并做出决策，而不是仅仅遵循预先设定的规则。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子领域，其中的算法通过分析大量数据来独立识别模式，并据此调整自身行为。简而言之，机器学习系统从经验中学习：它通过历史数据进行“训练”，然后能够根据新的、未知的数据做出预测或决策。这使得人工智能能够不断改进自身的预测和性能，而无需人工针对每个具体案例进行显式编程。

在物流领域，尤其是在仓储物流领域，人工智能和机器学习开辟了无限可能。物流行业拥有庞大的网络，并产生海量数据，使其成为人工智能的理想应用领域。例如，智能算法可以预测未来的订单量、计算最佳路线或控制复杂的仓库流程。自学习系统能够比人类更快、更准确地做出决策，尤其是在实时处理大量数据方面。因此，人工智能技术被应用于现代仓库的各个领域——从库存管理和拣货到仓库内的运输控制。

总的来说，仓库中的人工智能本质上是在模拟经验丰富的仓库经理的“思考”方式，只不过它拥有更庞大的数据量。例如，人工智能系统可以识别哪些商品畅销以及何时畅销，如何最高效地存储货物，或者叉车应该走哪些路线才能节省时间。这些自动化的、数据驱动的决策构成了人工智能和机器学习日益融入仓库物流的基础。

利用人工智能优化仓库流程

人工智能在仓储物流领域最大的优势之一在于优化现有流程。仓库依赖于持续不断的信息流，例如库存数据、订单数据或货物位置信息。人类容易出错或信息处理能力有限，而人工智能则能提供精准高效的解决方案。例如，人工智能可以实时提供和分析数据，从而更快地发现并纠正错误，防患于未然。诸如检查库存水平或记录入库货物等日常任务可以实现自动化，从而减轻员工的负担。

人工智能系统还能识别出仓库流程中一些人眼难以察觉的模式。通过数据分析，系统能够更好地了解仓库的现状，识别瓶颈或效率低下的环节，并提出改进建议。一个实际的例子是路线优化：算法可以分析并优化仓库工人或物料搬运设备（例如叉车）的行走路线。例如，系统会对拣货单进行排序，使员工能够选择仓库内最短的路线。这可以减少行走时间，从而加快订单拣选速度。同样，人工智能功能可以根据每种产品的尺寸、周转率和其他因素，确定其最佳存储位置，从而提高存储和检索效率。

另一个重要方面是减少错误和提高质量。例如，人工智能图像识别系统可以在收到包裹后立即进行扫描，检查其状况和尺寸。这样就能立即检测出损坏或标签错误的物品。这种自动化质量控制确保问题在流程早期得到解决，避免蔓延至整个供应链。此外，人工智能会随着时间的推移不断学习：虽然初期可能会出现错误，但机器学习技术会持续改进图像识别，从而稳步降低错误率。

所有这些优化最终都能提高仓库运营效率并降低成本。机器人和人工智能系统执行某些任务的速度和准确度都远超人类，从而显著提升了生产力。同时，对仓库数据的算法分析能够帮助企业做出更优的战略决策，例如人员和资源规划，从而提高整体流程的效率。人工智能解决方案可以持续监控运营情况、分析风险并采取主动措施（例如，检测即将出现的瓶颈并采取应对措施）。总体而言，这提高了仓库的透明度，问题往往在出现之前就能被识别出来。所有这些都有助于降低成本，因为更高效的仓库可以减少浪费、降低错误成本并优化利用工作时间。据专家预测，人工智能技术有望在未来几年内大幅提升物流行业的效率——例如，埃森哲预计到2035年，效率将提升超过40%。

总而言之，人工智能能够提升仓库流程的速度、准确性和灵活性。这体现在诸多方面，例如更快地定位和发货、最大限度地减少库存差异，以及更好地与供应链其他环节协调。对于企业而言，这意味着更高的仓库效率，同时还能将员工从单调或复杂的工作中解放出来。

适合：

仓库容量已达极限？仓库自动化：仓库优化还是改造升级——哪个方案更适合您的仓库

利用机器学习进行需求预测和库存管理

机器学习在仓储物流中的一项关键应用是需求预测。需求预测指的是预测未来的需求——换句话说，就是回答以下问题：需要哪种产品？何时需要？需要多少？精准地回答这个问题至关重要，因为它能够实现最佳的库存管理。库存过多会不必要地占用资金和存储空间，而库存过少则会导致供应瓶颈和客户不满。基于人工智能的系统可以通过利用大型数据集进行高精度预测来缓解这一难题。

现代机器学习模型会分析历史销售数据、季节性波动、当前订单、营销活动、社交媒体趋势以及许多其他影响因素。通过分析这些数据，它们可以学习各种模式和关联性。例如，这样的系统可以识别出某些商品的销量会在特定事件即将发生时增加（例如，夏季周末前烧烤木炭的需求量会增加）。基于这些模式，人工智能会自动预测应该在什么时间将多少数量的货物运送到什么地点。这些预测有助于企业调整库存水平以满足需求。具体来说，如果可以预见某种产品的需求即将增加，人工智能会确保及时订购并备货。相反，如果预计某种产品的需求会下降，它会发出警告，从而防止库存积压和生产过剩。

德国在线零售商OTTO就是一个实际的例子。自2019年以来，该公司一直在使用其自主研发的人工智能销售预测系统。该系统能够预测未来的销售趋势，并为所有相关流程提供支持——从采购、仓储到配送。人工智能预测能够精准地向OTTO展示哪些商品将何时入库，以及任何特定时间点的预期销量。基于这些信息，OTTO会决定是否采购商品、采购数量以及如何进行配送。例如，人工智能会判断商品是应该保持库存，还是在需要时直接从制造商发货给客户。因此，预测结果直接影响着采购、仓储和配送。最终，OTTO只保留实际需要的商品，从而减少了成本高昂的库存积压和随之而来的折扣销售。同时，预测还能确保在需求上升时商品能够及时到货，从而避免错失销售良机。得益于这项人工智能技术，OTTO 现在能够自动重新订购其 35% 的产品系列，而无需人工下单——这证明了预测的效果非常好。

其他公司也在使用人工智能驱动的库存优化技术。例如，DHL报告称，其人工智能系统可以实时比较需求和库存水平，并自动启动补货流程。它们甚至能够预测需求高峰，从而避免缺货和库存积压。这确保了及时向客户交付货物，因为始终有足够的库存，同时也消除了不必要的缓冲库存，从而节省了成本。

利用机器学习进行需求预测不仅影响公司自身的库存，还会影响其整个供应链。例如，精准的预测可以让公司提前将货物发送到区域配送中心，甚至在收到订单之前就完成。以OTTO为例，该公司会创建区域预测，预测哪些产品会在哪些地区以何种数量被订购。然后，这些货物会被主动运送到附近的仓库。这缩短了交货时间，减少了运输距离，从而也降低了二氧化碳排放。

总而言之，人工智能驱动的需求预测能够带来更高效的库存管理：确保在正确的时间以正确的数量提供正确的产品。这使企业能够避免供应瓶颈，提升客户满意度，并同时降低仓储成本。对于仓储物流而言，这意味着可以减少应对突发缺货的“救火”式操作，因为人工智能极有可能及早发现并管理此类情况。在客户行为日益波动的时代（例如电子商务蓬勃发展、线上促销活动带来的季节性高峰等），这种主动管理正成为一项至关重要的竞争优势。

仓库自动化和机器人技术

人工智能集成的一个尤为引人注目的领域是仓库机器人自动化。现代仓库越来越依赖智能机器，这些机器能够移动、提升、分拣或包装货物——通常由人工智能控制或辅助完成。这些仓库机器人减轻了员工的负担，尤其是那些体力消耗大、单调乏味或时间紧迫的任务。

例如，仓库中的自主车辆，也称为AGV（自动导引车）或AMR（自主移动机器人），就是一个例子。这些车辆——从小型扁平运输机器人到自动叉车——可以完全自主地将托盘、箱子或单个物品从A点运送到B点。这得益于传感器、摄像头和导航系统，以及用于路线规划的人工智能算法。机器人能够“感知”周围环境，检测障碍物，并找到到达目的地的最佳路线。人工智能使这些车辆能够实时应对变化——例如，绕过突然出现在通道中的障碍物——同时仍能保持最佳路线。在许多仓库中，这种自主载货设备已经成为现实：它们在存储位置之间运输货物，补充货架上的库存，为客户订单拣选商品（自动拣货），或将完成的订单运送到发货站。这使员工摆脱了长途步行和搬运工作的负担，让他们能够专注于更具挑战性的工作。

机器人技术的另一项应用是人工智能控制的拣选机器人。这些机器人可以是固定式的，也可以是移动式的，它们配备机械臂，可以从货架上取放物品。利用图像处理技术（摄像头和人工智能软件），这类机器人能够识别正确的物品并拣选所需数量。目前已经存在一些系统，机器人可以拣选单个零件：例如，仓库管理系统向机器人发出指令，要求其拣选5个X品。机器人（如果是移动式机器人）会导航到相应的货架区域，通过图像识别识别物品，并精确地将其拣选出来。重量传感器会验证拣选的数量是否正确，人工智能系统则会通过图像识别再次确认物品的身份。这类系统通常在独立区域或夜间运行，以实现全天候的订单处理。更复杂的自动化系统，例如自动拣选系统（自动化仓库），也得到了应用——这类系统将各种物品存储在容器或滑槽中，并根据指令自动将所需的物品运送到分发容器中。

亚马逊在这方面声名鹊起：该公司在过去十年间一直高度依赖仓库机器人。在亚马逊的仓库里，成千上万个橙色小机器人（原为Kiva Systems公司所有）将整套货架模块直接运送到拣货员手中。智能AI控制系统高效地协调这些机器人货架，最大限度地减少了员工的行走距离。亚马逊内部的一项研究表明，这种AI优化的协调方式带来了巨大的成本节约——由于机器人能够更快、更高效地将货物送达员工手中，亚马逊每年节省约5亿美元。AI系统会不断计算哪些货架模块需要送到哪些员工手中，从而优化订单处理流程。最终结果是：以更低的成本更快地完成客户订单。

分拣和包装机器人也变得越来越普遍。例如，在一些DHL包裹中心，机器人已经能够从传送带上取走包裹，并将它们分拣到相应的隔间，以便进行后续的配送。这些被称为DHLBot的机器人配备了人工智能，并且非常灵活——它们拥有3D摄像头，可以识别包裹的尺寸和形状，扫描条形码，并自主决定包裹应该放入哪个隔间。因此，它们远非传统的工业机器人；它们可以处理各种尺寸的包裹，并适应不断变化的流程。实际上，这意味着包裹的预分拣速度更快、准确率更高，从而加快了最后一公里配送的速度。

国际上有很多令人振奋的例子。在中国电商巨头阿里巴巴（更准确地说是其物流子公司菜鸟）的物流中心，建立了一个高度自动化的仓库，其中机器人承担了约70%的工作。大约60台移动机器人——当地称为“猪缺”——将货物运送到3000平方米仓库的各个包装站，从而使生产效率提高了三倍。通常情况下，一名仓库工人每班拣选约1500件商品，而有了机器人的辅助，这一数字可以提高到3000件，并且步行距离也显著减少。人工智能确保机器人高效协作，避免相互干扰，并始终在恰当的时机将下一件商品送到拣货站。阿里巴巴的这个仓库展示了当仓库物流几乎完全自动化时，技术上能够达到的水平：员工几乎无需再在货架间穿梭，因为机器人会将货架或货物直接送到他们面前，吞吐量也大幅提升。

智能仓库通常集成多种技术：自动驾驶车辆、机械臂、自动化传送带、用于监测环境状况和库存的物联网传感器，以及作为控制一切的“大脑”的人工智能系统。其目标是打造高效、安全、透明的高度自动化仓库。在这样的环境中，员工经常与协作机器人（cobot）协同工作，后者可以协助他们进行重物搬运或货物配送。虽然引入机器人技术会改变员工的工作内容，但它确实提高了仓库的整体效率。

许多仓库仍处于自动化发展的初期阶段——据估计，德国和美国只有约20%的仓库实现了自动化，其余的仍主要依靠人工操作。但亚马逊、阿里巴巴和DHL等行业巨头正引领潮流，逐步为其仓库配备人工智能技术和机器人。预计未来几年，越来越多的仓库流程将实现自动化——无论是通过无人驾驶运输系统、自动分拣系统，还是为员工提供智能辅助系统。

适合：

高效的仓库自动化：25个重要问答，助您优化仓库运营——仓库优化和改造技巧

人工智能在供应链和企业软件（SCM、DCM、ERP）中的应用

在仓储物流中，人工智能的集成不仅对单个机器人至关重要，其底层软件也同样不可或缺。现代供应链管理（SCM）系统和企业资源计划（ERP）解决方案正日益融入人工智能功能，以提升供应链的规划、控制和管理效率。需求链管理（DCM）的概念也出现在这一领域——它着重关注客户需求以及与之相匹配的供应链。人工智能可以作为所有这些系统的智能层，显著增强其传统功能。

仓库管理系统 (WMS) 就是一个典型的例子——它是一款管理所有仓库操作（从收货、上架到拣货和发货）的软件。过去，WMS 的运行遵循预先设定的规则。然而，现在制造商正在集成人工智能 (AI) 模块，使 WMS 更加“智能”。例如，波兰时尚零售商 LPP 在其仓库管理系统中部署了一套人工智能解决方案 (PSIwms AI)，该方案利用机器学习机制来优化流程。最终，拣货路线显著缩短，仓库整体效率也得到了提升。这表明，人工智能可以增强现有的物流软件，使其能够从自身的运营数据中学习并独立改进流程。例如，人工智能支持的 WMS 可以识别哪些商品经常一起订购，并相应地调整它们的存储位置（自动布局优化）。或者，它还可以根据可用资源、交通状况或发货期限动态地对订单进行优先级排序。

供应链管理系统

支持人工智能的供应链管理系统更进一步，不再局限于单个仓库，而是着眼于整个供应链。它们利用人工智能进行端到端的优化：例如，平衡多个仓库的库存、优化运输能力以及灵活应对突发情况。人工智能驱动的供应链管理工具可以汇总来自各种来源的大量数据——例如天气数据、交通信息和供应商信息——从而实时调整交付计划。Oracle 公司描述了企业如何利用人工智能来平衡库存水平，并找到比传统软件更高效的节能配送路线。例如，如果道路突然封闭，这样的系统可以自动计算后续卡车的替代路线，并重新安排受影响的交付。或者，它可以检测特定供应商的质量问题，并在缺陷部件到达仓库之前及时发出警告。

需求链管理（DCM）

需求链管理 (DCM) 侧重于需求侧，也能从人工智能中获益匪浅。其目标是最大限度地满足客户需求——本质上是将市场营销/销售与供应链整合起来。在 DCM 中，人工智能可以分析客户订单并改进预测，从而使生产和库存与实际需求更加精准地匹配。实际上，供应链管理 (SCM) 和 DCM 经常重叠，但两者都旨在利用人工智能尽可能高效地平衡供需。

SAP 和 Oracle 等主流 ERP 供应商已将人工智能 (AI) 功能集成到其产品中。SAP 将其 ERP 模块中的这项功能称为“业务 AI”，旨在利用 AI 驱动的洞察来优化仓储、订单处理和运输等流程。Oracle 强调，AI 系统能够识别人类难以察觉的供应链模式，从而更准确地预测客户需求，实现更具成本效益的库存管理。微软和专业的物流软件供应商也提供可无缝集成到现有流程中的 AI 模块。这些模块通常提供与 ERP 系统的标准接口，使 AI 模型（例如用于预测的模型）能够相对快速地处理公司数据。例如，用于销售预测的 AI 模型可以直接集成到 ERP 订单处理流程中：系统随后会根据机器学习的预测结果自动生成采购订单建议。

人工智能软件一个易于理解的应用是物流领域的聊天机器人。这些数字助手可以集成到仓库管理系统或运输管理系统中，帮助员工和外部合作伙伴快速获取信息。例如，在仓库环境中，聊天机器人可以回答诸如“XY 商品在哪里？”或“Z 商品的当前库存量是多少？”之类的问题——而且只需几秒钟，全天候可用。它们可以接收订单请求或预测交货时间。在内部，这些助手可以帮助员工摆脱耗时的查询工作；在外部，它们可以改善客户服务（例如，提供订单库存状态信息）。

总而言之，人工智能正在各个层面渗透到物流软件领域。从仓库管理系统 (WMS)、供应链管理/分销中心管理 (SCM/DCM) 到企业资源计划 (ERP)，传统系统正通过人工智能进行增强，以实现自动化决策。集成至关重要：人工智能解决方案必须与现有流程无缝衔接。得益于云技术和标准化接口，这正变得越来越容易。企业通常可以将人工智能功能作为现有系统的扩展。然而，成功实施仍然是一项需要专业知识的任务——必须拥有正确的数据、训练模型并进行持续监控。一旦掌握了这些，人工智能支持的软件系统就能带来显著的附加价值：透明度、速度和主动控制将成为仓储物流的新常态。

仓库规划和建设方面的 Xpert 合作伙伴

人工智能实施的挑战：企业如何克服投资和IT障碍

人工智能实施的挑战：企业如何克服投资和IT障碍 – 图片来源：Xpert.Digital

来自企业的实际案例

全球许多公司已成功将人工智能应用于仓储和物流流程。以下是一些实际案例，展示了人工智能的广泛应用：

亚马逊（美国）

作为行业先驱，亚马逊大规模应用人工智能和机器人技术。在这家电商巨头的物流中心，数万台机器人将货架上的商品运送到员工手中。人工智能持续优化拣货流程，确定哪个货架对应哪个员工，以便他们取走所需商品。这种智能拣货控制显著提升了亚马逊的效率。据研究估计，亚马逊利用人工智能优化拣货每年可节省约 4.7 亿欧元。此外，亚马逊还在许多其他领域应用人工智能，例如配送车辆的路线规划、基于订单量的动态员工排班以及仓库设备的预测性维护。

阿里巴巴（中国）

阿里巴巴通过其物流子公司菜鸟运营着高度自动化的仓库，其中大部分体力劳动都由机器人完成。在广东一家知名的仓库中，智能运输机器人承担了70%的仓库工作，使生产效率提高了三倍。这些机器人由人工智能控制，将货物运送给主要负责包装的人工同事。得益于人工智能的协调，一名员工在机器人的辅助下，每班可以分拣多达3000个包裹，而没有辅助时，每班只能分拣约1500个。阿里巴巴还在本地运输中利用人工智能技术，通过无人机和自动驾驶车辆进行配送，并运用机器学习来优化其众多配送中心的库存分配。最终，即使订单量巨大，也能实现闪电般的配送速度（有时甚至当天或几小时内送达）——这都得益于人工智能优化的流程。

德国邮政敦豪（德国）

作为一家全球物流供应商，DHL正在各个业务领域投资人工智能。在包裹递送方面，DHL正在测试自主递送无人机和街头机器人，人工智能解决方案也应用于仓库运营。在部分DHL仓库和包裹中心，人工智能机器人能够根据目的地自动分拣包裹。这些机械臂利用3D摄像头和人工智能技术识别每个包裹，将其抓取并放入正确的运输隔间——速度远超人工操作。DHL还利用人工智能工具优化卡车车队的路线，预测输送系统的维护，并管理合同客户的库存。例如，在合同物流（为工业客户提供的仓储物流）方面，DHL利用人工智能监控客户库存，并在缺货发生前自动下达补货订单。这有助于DHL提高递送可靠性并加强客户关系。

奥托（德国）

如上所述，OTTO 已成功运用人工智能进行销售预测和库存管理。该系统能够自动补货并优化库存水平。这使得 OTTO 能够在减少库存积压的同时，提升交付效率。OTTO 的成功案例展现了德国企业如何开发并高效部署人工智能，从而在竞争激烈的市场（电子商务）中保持竞争力。

日立（日本）

在日本，许多传统流程仍依赖人工操作，但人工智能在仓储物流领域的广泛应用正逐渐兴起。例如，日立公司正在研究利用人工智能技术改进其配送中心的拣货流程。该公司计划通过图像识别和机器人抓取器来辅助其老龄化的员工队伍。其他日本企业，例如汽车零部件供应商，也越来越多地依赖人工智能驱动的自动化仓储系统。日本政府在“社会5.0”框架下，通过一系列专项计划来推动此类项目，以缓解物流行业技术工人短缺的问题。机器人技术在日本普遍受到欢迎，目前新的战略重点在于进一步实现仓库和供应链的自动化。

沃尔玛（美国）

全球最大的零售连锁企业沃尔玛也在投资人工智能技术，以优化其供应链。沃尔玛利用人工智能分析技术实时追踪配送中心的库存水平，并预测门店何时需要补货。沃尔玛还在部分门店测试了库存机器人，这些机器人能够自主穿梭于货架之间，并利用人工智能技术识别需要补货的商品。此外，沃尔玛的大型电商物流中心也采用了自动化分拣系统，人工智能技术则用于优化包裹的运输路线分配。沃尔玛等美国零售巨头正携手推动人工智能在物流领域的应用。

上述案例表明，科技公司和传统物流供应商都在仓库中高效地应用人工智能。尤其是亚马逊和阿里巴巴，它们树立了行业标杆，其他企业纷纷效仿。此外，德国和其他地区也涌现出许多成功的人工智能项目——有些是企业自主研发（例如OTTO），有些是与技术合作伙伴合作，还有一些是通过收购初创公司实现的。这些成功案例能否推广至关重要：许多中小物流企业都在密切关注大型企业的动向，并已开始在特定领域试点人工智能解决方案。

人工智能在仓储业的经济影响

在仓储物流中引入人工智能和机器学习不仅是一项技术决策，也是一项经济决策。企业期望获得切实可见的商业优势，但也必须进行投资并考虑潜在的副作用。

首先，我们来看一些积极的经济影响。

如前所述，人工智能显著提升了仓库效率——流程运行速度更快，错误率更低。这直接影响成本。例如，人工智能优化的仓库工人或机器人路线规划可以大幅缩短拣货时间，从而提高每班次的订单处理量（吞吐量）。由于自动化解放了员工，使他们能够被部署到其他更高效的岗位，因此可以节省或更有效地利用人力成本。人工智能支持的库存管理降低了库存成本，因为占用在过剩库存上的资金减少，因产品变质或过时造成的报废也减少了。一项调查显示，许多物流公司将人工智能视为显著提升质量和生产力的契机——超过半数的公司甚至认为物流是数字化领域的先锋行业。这意味着该行业期望人工智能能够为价值创造做出重大贡献。

具体数据印证了其节省潜力。

埃森哲的分析预测，到2035年，人工智能的应用可以将物流效率提高40%以上。这将转化为巨大的成本降低，因为效率的提高通常意味着在投入相同或更少（时间、人力、空间）的情况下，实现更高的产出（订单履行）。即使在今天，具体的项目也往往能展现出相对快速的投资回报。例如，优化运输或卡车装载的人工智能系统可以节省燃料成本并避免空驶，从而使软件投资在短短几年内即可收回成本。人工智能还可以通过预防停机（导致交付延误的中断）来降低成本，例如，预测性维护系统可以防止仓库中代价高昂的机器停机。

试点项目和商业案例：人工智能在仓储物流中何时发挥作用

然而，这些机遇也伴随着投资成本和挑战。购置仓库机器人、传感器和人工智能软件初期成本高昂。并非每家公司都拥有亚马逊那样雄厚的财力，可以投入数亿美元用于自动化。许多物流决策者由于高昂的投资成本或缺乏IT基础设施而犹豫不决。尤其是中小型仓库，往往缺乏必要的数字化基础（例如，端到端的数据采集）来充分利用人工智能。此外，实施人工智能需要专业知识：人工智能和数据分析专家需求旺盛，但数量稀少且薪资昂贵。人工智能项目初期可能会增加复杂性，需要进行员工培训和变革管理。

短期内，成本转移也是有可能的。例如，IT 使用量的增加会推高数据安全和系统维护的成本。必须为定期软件更新、模型重新训练（针对机器学习）以及备份系统分配预算。集成成本——即将人工智能解决方案集成到现有系统环境中的成本——也不容低估。例如，Oracle 强调，实施过程通常既困难又昂贵，尤其是在需要使用专有数据训练定制机器学习模型时。

然而，从长远来看，大多数专家预计潜在的节省将超过投资。一旦公司克服了最初的障碍，人工智能支持的仓库通常能以更低的成本运营。此外，还有一些软性因素：现代化的自动化仓库可以更有效地应对业务增长（无需线性增加员工即可处理更多订单）。它还能提升竞争力——公司在交货时间和成本方面保持竞争力，甚至可以通过特别快捷的服务脱颖而出。此外，人工智能优化的流程有助于缩短交货时间，进而提高客户忠诚度和收入（满意的客户更有可能再次订购）。

可持续性是一个值得关注的方面，它也正变得越来越具有经济意义。人工智能有助于以更环保的方式运营仓库（例如，通过优化卡车运力利用，减少运输次数；或通过避免库存积压，减少生产过剩）。由于可持续性现在也受到投资者和客户的重视，这可以间接带来经济效益（关键词：“绿色物流”作为卖点）。

总而言之，人工智能会从多方面影响库存成本：人员成本、库存成本、错误成本和停机成本——所有这些都可以通过人工智能来降低。然而，这必须与人工智能系统的投资和运营成本进行权衡。企业需要考虑何时何地应用人工智能才具有经济效益。在实践中，我们经常看到先启动试点项目以获取具体数据。这些试点项目通常能够清晰地表明规模化是否值得。随着技术的普及和成本降低（云服务、标准解决方案），准入门槛正在降低。

总而言之，人工智能是物流领域的一项竞争优势。那些及早进行战略性投资的企业可以实现成本领先或服务优势。而那些犹豫不决的企业则可能面临长期效率下降和市场份额流失的风险。然而，人工智能的实施并非易事——它需要令人信服的商业论证、周密的计划，并且往往需要管理层的支持，因为它涉及到战略决策。

适合：

高效规划与实施：现代仓库结构中的人工智能、机器人和自动化

区域差异：德国、欧盟、美国和日本

人工智能在仓储物流领域的开发和普及程度因地区而异，受到经济状况、技术领先者和政治框架的影响。以下是几个主要地区的概况：

德国和欧盟

在德国，物流行业历来占据重要地位，并被认为具有较强的创新能力。研究表明，22%的德国物流公司已经在使用人工智能，另有26%的公司制定了具体的实施计划。德国企业认为人工智能在需求预测、销售计划和运输优化方面尤其有用。然而，目前德国只有约20%的仓库实现了高度自动化。这意味着大多数仓库仍然主要依赖人工操作。挑战往往在于系统复杂性和熟练工人的短缺，这阻碍了新技术的应用。尽管如此，德国企业仍在人工智能领域投入巨资，以优化流程并保持竞争力。

德国和欧盟都为人工智能技术提供了大量的政治支持。德国已启动人工智能战略，并拨款数十亿欧元用于相关研究。弗劳恩霍夫研究所（例如位于多特蒙德的IML）等机构正致力于开发用于物流的人工智能解决方案。“工业4.0”和“物流4.0”等概念构建了人工智能在其中扮演关键角色的愿景。欧盟则计划通过“地平线欧洲”等项目和专项资助项目，推进人工智能和机器人技术在工业领域的应用。与此同时，欧洲高度重视伦理准则和监管——欧盟委员会和欧洲人工智能监管倡议（《人工智能法案》）便是其中的典范。这旨在确保人工智能以可信赖且安全的方式使用，这在物流领域也至关重要（例如，员工数据保护、自主系统安全标准等）。

美国

美国长期以来一直是自动化和人工智能研究领域的领导者，拥有谷歌、亚马逊、IBM 和微软等科技巨头，这些公司正在推动人工智能的发展。然而，在仓储物流方面，美国的自动化程度并不比欧洲高多少。据估计，美国只有约 20% 的仓库实现了高度自动化。尽管如此，美国高昂的劳动力成本和日益严重的劳动力短缺问题正在推动其对自动化领域的大量投资。亚马逊、沃尔玛和 UPS 等大型公司正在部署基于人工智能的系统，并扮演着先行者的角色。美国认识到，人工智能技术对于避免在全球竞争（尤其是与亚洲的竞争）中落后至关重要。

在政治层面，美国的优先事项略有不同——私人投资和举措占据主导地位。政府资金的集中控制程度不如欧盟或中国，但国防部和能源部的一些项目间接支持人工智能研究（例如，自动驾驶汽车项目，这也有利于物流业）。近年来，美国国内也开始讨论人工智能战略，尤其关注如何加强工业基础。总体而言，可以说美国企业正在务实地推进人工智能在物流领域的应用，而政策制定者则在逐步构建一个框架，以期赶上国际水平。

日本

日本是机器人和自动化领域的先驱——在工业领域（例如汽车制造），日本每万名工人拥有399台机器人，位居世界领先地位。然而，日本在仓储物流领域一直较为谨慎。传统的工作方式和对人力的高度重视长期以来导致仓储自动化程度相对较低。但这种情况正在迅速改变，因为日本面临着严峻的人口结构挑战：年轻劳动力正在减少，而对工作时间的法律限制迫使企业实施自动化解决方案以维持生产力。因此，越来越多的日本企业开始转向现代化的AI驱动型仓储解决方案。政府也在积极推动这一趋势——“新机器人战略”明确鼓励在物流等服务行业中使用机器人。

此外，日本正在推广“社会5.0”的概念，这是一个人工智能无处不在的超互联社会，旨在应对社会挑战（例如人口老龄化）。在此框架下，自动化送货卡车、机器人辅助装卸系统以及人工智能优化的供应链正在研发中。我们已经看到日本的物流中心配备了无人驾驶叉车和人工智能控制的传送系统。虽然日本起步较晚，但未来几年，仓库自动化和人工智能的应用在日本可能会大幅增长。日本社会对机器人的接受度很高，这为这一转型提供了便利。

中国和韩国（作为对比）

虽然问题中并未明确提及，但简要了解一下还是很有价值的：中国正在大力投资机器人和人工智能，如今已成为全球最大的工业机器人市场。全球超过50%的新机器人都安装在中国。中国政府大力补贴这一发展，以实现供应链的现代化。尤其得益于电子商务的蓬勃发展（阿里巴巴、京东等），中国的自动化仓储解决方案得到了极大的推动。而韩国则被认为是仓储自动化领域的隐形领导者：由于其对技术的高度热情以及像Coupang这样高度依赖人工智能的公司，韩国超过40%的仓库已经实现了自动化。这些国家为持续应用技术所能达到的成就树立了标杆。

欧洲（欧盟）整体

除少数例外，欧洲在这一领域与美国大致持平。在欧洲内部，德国、荷兰和斯堪的纳维亚国家在物流信息技术方面处于领先地位，而其他国家则需要迎头赶上。欧盟正试图通过联合项目（例如，用于数据基础设施的GAIA-X项目）和资助计划来推动这一领域的统一发展。此外，欧盟范围内还开展了人工智能在运输和物流领域的研究项目（例如，自动驾驶卡车编队、无人机配送监管等），这些项目自然也会对仓储产生影响，因为一切都是相互关联的。

总而言之：德国/欧盟和美国在仓储人工智能的实际应用方面仍势均力敌——双方都认识到人工智能的巨大潜力，但该行业的大部分领域仍然缺乏人工智能。亚洲的情况则较为复杂：中国和韩国由于积极推进人工智能的实施而遥遥领先，而日本正在迎头赶上。区域政策和资金支持发挥着重要作用：中国和欧洲部分地区正通过政府举措大力推动人工智能发展，而美国则主要由私营部门主导。最终，各方都在互相借鉴：优秀的解决方案会被国际采纳。因此，可以预期会出现一定程度的趋同——仓储物流是全球性的，成功的人工智能理念（无论是“亚马逊模式”还是阿里巴巴的机器人）都将在全球范围内传播。

2050 年自动化仓库：愿景变为现实

展望未来，人工智能和机器学习在仓储物流领域的应用前景广阔，令人振奋。“智能仓库”——即几乎完全数字化和智能化的仓库——正被反复提及。在这样的未来场景中，所有系统和机器都将相互通信（关键词：物联网，IoT）。人工智能则扮演着控制这些联网设备的“大脑”的角色。我们可以想象，在2050年的仓库中，几乎所有日常工作都将实现自动化：自动驾驶车辆运输货物，机器人拣货，无人机进行库存盘点（例如，通过飞行摄像头检测货架缺口），人工智能系统则实时监控一切。

适合：

仓储物流的进一步发展和重新优化：仓库、自动化、机器人和人工智能，迈向效率新时代

潜在发展

人工智能在物流领域的应用才刚刚起步。未来，自学习算法可以实时优化整个仓库系统，动态适应产品组合、订单量，甚至突发事件（例如边境突然关闭或原材料短缺）。生成式人工智能（例如 ChatGPT 等应用）可以辅助规划流程，例如，针对供应链中断设计替代方案。机器人技术也将变得更加多样化：如今，我们拥有执行特定任务的专用机器人；未来，人形机器人或高度灵活的机器人系统可以在仓库中工作，执行各种各样的任务（抓取、搬运、驾驶）。目前，一些初步方案（例如双足机器人作为仓库助手）已经在进行测试。

人机协作也在不断完善。协作机器人无需防护罩即可与人类密切合作，人工智能可以成为每位仓库工人的私人助理——例如，通过增强现实智能眼镜，实时向员工显示所有相关信息（存储位置、下一步操作、警告）。人工智能驱动的可穿戴设备还可以监控安全状况（例如，当叉车靠近时，腕带会振动）。所有这些都旨在改善工作条件，并进一步减少错误或事故。

当然，这一过程中也存在挑战和伦理问题。一个经常被讨论的问题是就业：如果仓库中越来越多的流程实现自动化，仓库工人的工作将何去何从？短期内，某些工作可能会消失——例如，如果机器人接管了拣货工作，那么人工拣货员的需求就会减少。研究预测，人类的工作岗位将会减少，尤其是一些简单、重复性的工作。但与此同时，新的岗位也在涌现：人工智能也在创造新的工作——只是工作内容有所不同。未来，对机器人维护、数据分析或人工智能系统支持方面的专家需求将日益增长。因此，虽然常规体力劳动减少，但对员工技术专长的要求却在增加。企业需要对员工进行再培训和进修，以便他们能够在人工智能支持的环境中高效工作。有趣的是，一些公司甚至表示，自动化使他们能够扩张并雇佣更多员工，因为他们的业务增长了。机器不一定会完全取代工作，而通常只是取代了工作中单调乏味和压力大的部分——从而使人类能够承担更具技术性的工作。

人机对决？为什么混合解决方案将在仓储领域占据主导地位？

伦理考量还包括数据保护和透明度。人工智能在仓库中会收集大量数据，例如员工绩效数据（拣货速度、移动模式）或环境监控数据。在此，必须谨慎处理个人数据，以保护隐私并将工作场所监控控制在合理范围内。人工智能做出的决策应当易于理解——例如，如果算法决定员工的产量，则需要透明的标准来确保公平性。在此背景下，欧盟强调“可信赖的人工智能”——即可解释、公平且可靠的算法。

另一个重要问题是安全性：自主机器人和人工智能系统必须经过精心设计，确保不会对人造成任何危险。这需要制定技术标准并进行测试（例如，自动驾驶叉车必须在有人进入其行驶路径时100%可靠地停止）。网络安全也变得日益重要：联网仓库可能成为黑客攻击的目标，因此必须保护人工智能系统免受篡改。

展望未来，我们甚至可以想象完全自动化的仓库在夜间无需照明即可运行，完全依靠机器驱动。人类主要负责监控工作。然而，在可预见的未来，人类仍将是至关重要的组成部分——即便只是为了确保在突发情况下具备灵活性和解决问题的能力。因此，混合解决方案（人+人工智能）很可能是未来几十年的发展方向。

仓储物流的未来：为什么人工智能正变得不可或缺

实际应用方面也存在诸多挑战：许多公司都面临着如何引入人工智能的问题。目前缺乏统一标准，供应商五花八门，而成功与否取决于数据质量。数据质量差或不完整会导致人工智能无法取得理想效果（“垃圾进，垃圾出”）。为了构建真正无缝衔接的智能供应链，必须确保不同系统之间的互操作性（例如，仓库中的人工智能与运输管理中的人工智能）。

然而，趋势显而易见：人工智能在仓储物流领域的重要性日益凸显。十年后，目前许多试点项目将成为常规应用。现在就开始行动的企业能够积累宝贵经验，并扩展其解决方案。许多国家的政策制定者都在积极推动这一发展，因为他们认识到物流是整体经济的关键部门——而人工智能正是提升这一重要行业效率和韧性的关键杠杆。

人工智能和机器学习在仓储物流领域的应用已初见成效，效率和速度的提升也已初见端倪。这需要投资和转型，但也蕴藏着巨大的机遇——从成本节约、提升客户服务到全新的商业模式。随着最佳实践在全球范围内的推广，区域差异将逐渐缩小。未来，我们将迎来更加智能、高度自动化的仓储物流，人机将紧密协作。与此同时，我们必须以负责任的态度应对这些变革——调动员工积极性，确保技术安全，并恪守道德准则。如果我们能够成功，我们将迎来一个比以往任何时候都更加高效、灵活和富有韧性的物流世界。