AI和机器学习在仓库物流中的整合 - 德国，欧盟，美国和日本的全球发展

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发表于：2025年3月8日 /更新，发表于：2025年3月8日 - 作者： Konrad Wolfenstein

AI和机器学习在仓库物流中的整合 - 德国，欧盟，美国和日本的全球发展 - 图片：XPERT.Digital.Digital

人工智能改变了仓库物流：重点的自动效率

仓库物流的未来：AI控制的流程，以实现最大生产率

人工智能（AI）描述了机器或软件执行通常需要人类智能的任务的能力，例如逻辑思维，学习，计划或创造性问题解决。从本质上讲，它是关于来自数据的计算机系统的，并且可以做出决策，而不是遵循严格的预定义规则。机器学习（ML）是AI的子地区，其中算法独立识别模式并通过分析大量数据来调整其行为。简而言之，ML系统从经验中学习：它是通过历史数据进行“训练”的，然后可以通过新的未知数据来预测或做出决策。结果，AI能够不断改善自己的预测和服务，而不会被人们明确编程。

在物流中，尤其是在仓库物流中 - AI和ML开放巨大的机会。物流行业拥有广泛的网络并生成大量数据，这使其成为AI的理想应用领域。例如，智能算法可以预测未来的订单数量，计算最佳路线或控制复杂的仓库过程。自我学习系统可以比人更快，更精确地做出决策，尤其是在实时处理大量数据时。因此，在现代仓库中，AI技术在不同领域的库存管理中用于采摘（订单汇编），以运输仓库内的控制。

总体而言，以下内容适用：营地中的AI模仿了经验丰富的营地经理的“思考”，只是她可以访问更多数据。例如，AI系统可以识别哪些项目在最有效地存储商品时销售良好，或者叉车应驱动哪些路径来节省时间。这些自动化的数据驱动的决策构成了AI和ML越来越渗透到仓库物流的事实的基础。

AI优化仓库流程

AI在仓库物流中最大的优势之一是对现有过程的优化。仓库取决于信息的恒定电流 - 例如库存数据，订单数据或商品的位置信息。但是，如果人们容易出错或只能处理有限的信息，则Ki提供了精确和速度。例如，AI可以实时提供和分析数据，这意味着在引起问题之前，识别错误和修复速度更快。可以自动化诸如检查库存或货物输入收集之类的常规任务，从而减轻员工。

AI系统还可以在仓库过程中识别可能会错过人眼的模式。通过这些数据分析，该系统可以更好地了解仓库中的当前状况，确定瓶颈或效率低下，并提出改进。一个实际的例子是优化的：算法可以分析和优化仓库或工业卡车的步行路径（例如叉车）。例如，选择列表的分类方式使员工采取最短的路线穿过仓库。这减少了术语，订单被更快地组合在一起。同样，AI功能可以根据每种产品的尺寸，覆盖范围和其他因素来确定每种产品的最佳存储空间，以使存款和外包更有效。

另一个重要方面是减少错误并提高质量。 AI支持的图像识别系统可以例如扫描软件包，并在收到时检查其状况和尺寸。这立即确认是否有损坏或文章被错误标记。这种自动化质量控制确保了在此过程的早期解决问题，并且不会在整个供应链中运行。此外，AI随着时间的流逝而学习：最初可能会出现错误，但是通过机器学习技术，图像识别不断提高自身，并进一步降低了错误率。

所有这些优化最终导致仓库运营中的生产率更高，成本较低。机器人和AI系统可以比人更快，更精确地完成某些任务，从而提高生产力。同时，仓库数据的算法评估可以实现更好的战略决策 - 例如在人员和资源计划中，这使得总体过程更有效。 AI解决方案可以连续监测过程，分析风险并积极行动（例如，认识并抵消了威胁性的瓶颈）。总体而言，仓库的透明度会有所改善，并且在出现之前经常会发现问题。所有这些都有助于降低成本，因为更高效的仓库会导致浪费减少，误差成本减少并最佳使用工作时间。根据专家的预测，例如，在未来几年中，AI技术可以通过大量学分提高物流行业的效率，例如，估计效率提高了40％以上至2035年。

总之，AI提高了仓库流程的速度，准确性和灵活性。从更快的发现和发送产品，最大程度地减少库存差异到与供应链其他领域更好的协调范围。对于公司而言，这意味着他们的仓库表现更高，同时减轻了员工的单调或复杂的任务。

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与ML的需求预测和库存管理

机器学习在仓库物流中应用的中心领域是需求预测。这意味着未来需求的预测 - 问题：何时又需要哪种产品？这个问题的确切答案值得黄金，因为它可以最佳地控制库存。股票资本和存储空间的过多商品不必要，太少的商品会导致交货瓶颈和不满意的客户。基于AI的系统可以通过大量数据进行非常精确的预测来解决这一困境。

现代机器学习模型分析了历史销售，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。从中，他们学习了模式和关系。例如，这样的系统可以认识到，一段段落在某个事件即将到来后立即增加某些项目（例如，夏季周末之前对烤碳的需求增加）。基于此类模式，AI自动化了哪些商品数量应在哪个时间在哪个位置交付。这些预测有助于公司将其库存调整为库存。具体而言，这意味着，如果产品越来越多地需求，AI可以确保及时订购并在仓库中提供。相反，她警告说，是否可能需要产品，因此避免了多余的库存和过量生产。

德国在线零售商Otto提供了一个实用的例子。自2019年以来，该公司一直在使用基于自发的AI系统进行销售预测。可以这么说，该系统探讨了销售的未来，并支持所涉及的所有流程 - 从购买到仓储再到交付。 AI预测，Otto完全显示了哪些物品到达仓库，以及预期的段落在某个时间点的高度。在此基础上，Otto决定是否以及以多少款项购买金额以及如何出售。例如，AI确定是否将产品作为库存保存为库存，或者在必要时由制造商直接发送给客户。预测对购买，仓库和分销有直接影响。结果：总是只有库存的货物，这确实需要，这可以减少昂贵的多余股票和以后的参考资料。同时，预测确保物品一旦需求吸引了不错过销售机会的需求，就可以使用物品。借助Otto，由于此AI，现在该范围的35％被自动重新排序而无需手动触发订单 - 证明了预测的效果。

其他公司还使用此类基于AI的库存优化。 DHL报告说，AI系统可以比较需求并实时存在，并且可以自动安排重新订购。他们甚至能够提前计算需求提示，以免创建任何错误的股票（库存）或多余的支架。这保证了向客户迅速交付，因为库存总是足够的货物，但是仓库中没有不必要的缓冲区会导致成本。

通过ML的需求预测不仅会影响您自己的仓库，而且会影响整个供应链（供应链）。例如，良好的预测使得甚至可以在收到订单之前提前发送区域分销中心。例如，奥托（Otto）创建区域预测，以预测哪些产品在哪个数字中排序。因此，这些物品已经被交付给附近的仓库，以预防。这会缩短交付时间并减少运输路线，这也降低了套餐的排放。

总而言之，AI支持的需求计划会导致更有效的仓库：在仓库中始终以合适的时间为合适的产品。这使公司能够避免交付瓶颈，提高客户满意度并同时降低存储成本。对于仓库物流，这意味着要少的“消防队插入”以修复突然的瓶颈，因为AI早期识别并喜欢这种情况。在越来越多的波动客户行为（关键字电子商务繁荣，通过在线操作等季节性达到季节性达到顶峰），这种前瞻性控制已成为决定性的竞争因素。

仓库中的自动化和机器人技术

AI集成的一个特别引人注目的区域是通过仓库中的机器人技术自动化。现代轴承越来越依靠可以移动，举起，排序或包装的智能机器 - 通常由AI控制或支持。这些仓库机器人可以减轻人类雇员，尤其是在身体疲惫，单调或关键任务方面。

一个例子是仓库中的自动驾驶汽车，也称为FTS（无人驾驶运输系统）或AMR（自动移动机器人）。从小型的平坦运输机器人到自动叉车，这些车辆可以完全独立地将托盘，盒子或单个物品从A到B运输。传感器，相机和导航系统与路线规划的AI算法相结合，这是可能的。机器人“看到”周围的环境，认识到障碍，并寻找实现目标的最佳方法。 AI使这些车辆能够对实时变化做出反应 - 例如绕过突然在走廊中的障碍物 - 仍然保持最佳路线。在许多营地中，这种自动负载载体已经是现实：它们在存储空间之间运输货物，为货架带来供应，收集客户订单的文章（自动采摘）或向运输站促进完成的订单。这使人类员工从长途行走和运输任务中减轻了，并且可以专注于更苛刻的活动。

另一个机器人应用程序是AI控制的拾取机器人。这些是可以从货架上找到的住院或移动机器人。在图像处理（相机和AI软件）的帮助下，这样的机器人可以识别正确的文章并包装所需的金额。机器人已经有一些植物选择各个部分：机器人从仓库管理系统中接收订单，例如5条X。他将（如果移动）导航到相应的主题，从视觉上识别文章并准确访问。重量传感器检查是否已删除了正确的数量，并且AI通过图像识别再次确认了文章的身份。这样的系统通常在单独的区域或夜间工作，以便能够全天准备订单。此外，还使用了更复杂的自动化系统，例如采摘机（自动商店） - 容器或轴上有各种文章，并且应要求，该系统会自动将所需的物品运输到输出容器中。

在这种情况下，亚马逊已经闻名：该公司已经在仓库机器人上占据了大约十年。在亚马逊营地中，成千上万的小橙色机器人（以前来自Kiva Systems）将整个架子模块直接运送到人类采摘者。智能的AI控制能够有效地协调该机器人的货架，以至于员工的道路被最小化。一项内部亚马逊研究表明，这种优化的协调导致每年巨大的节省储蓄额为十亿美元通过将机器人带给员工的速度更快，更有效地为亚马逊节省了亚马逊。 AI始终计算员工旁边的哪些货架模块必须带到哪个员工来最佳处理订单。结果：同时更快地执行客户订单。

分类和包装机器人也在进来。例如，在某些DHL包装中心中，机器人已经从输送带中拿走了包装，并将其分类为各自运送路线的受试者。多亏了AI，这些所谓的DHLBOT能够学习并配备3D摄像头，您可以看到程序的大小和形状，扫描条形码的大小和形状，并自主确定哪个主题包括包装。因此，它们不仅仅是僵化的工业机器人。您可以处理各种数据包大小，并适应更改的过程。在实践中，这意味着软件包的预分量更快且无错误，这加速了“最后一英里”上的交付。

国际上有许多令人兴奋的例子。在中国电子商务巨头阿里巴巴的物流中心（更确切地说是其物流女儿Cainiao），建立了一个高度自动化的仓库，在该仓库中，机器人在其中做了约70％的工作。大约60个移动机器人（也称为“ Zhu Que”）在3,000平方米的营地中运输到包装站，并具有三倍的生产率。人类的仓库工人通常每次轮班创建1500个采摘物品 - 在机器人的支持下，有3000篇文章，步行少得多。 AI确保机器人有效地合作，不要妨碍您，并始终在正确的时机将下一个商品带到撤回点。这个阿里巴巴仓库展示了如果您几乎完全自动化仓库物流，那么在技术上可能会有什么：员工几乎不必走进货架系列，因为机器人直接携带货架或商品，并且吞吐量大大增加。

这样的智能仓库经常集成几种技术：自动驾驶汽车，机器人体操，自动输送带，用于监视环境条件和库存的物联网传感器，以及控制一切的“大脑”。目标是一个高度自动化的仓库，可以有效，安全，透明地工作。在这些环境中，人类员工经常与协作机器人（配件）并驾齐驱，这些机器人在严重提升过程中支持或将其带给他们。引入这种机器人会导致员工的任务概况改变，但总体上提高了仓库的性能。

根据估计，在这一发展的开始时，仍然有许多营地，大约有20％的仓库仅在德国和美国自动化，其余的仍然在很大程度上手动操作。但是，诸如亚马逊，阿里巴巴或DHL等大型球员逐渐启动了AI技术和机器人。在接下来的几年中，将期望越来越多的仓库流程 - 无论是通过无人驾驶运输系统，自动分类系统还是智能援助系统，无论是为员工提供的。

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供应链和企业软件中的AI（SCM，DCM，ERP）

不仅单个机器人，而且背景中的软件在仓库物流中的AI集成中都起着至关重要的作用。现代供应链管理（SCM）系统和企业资源计划（ERP）解决方案越来越多地配备了AI功能，以改善供应链沿线的计划，控制和管理。术语“需求链管理”（DCM）也出现在这种情况下，重点是客户需求和基于它的供应链。在所有这些系统中，AI可以用作一种显着增强经典功能的智能层。

一个中心示例是仓库管理系统（WMS） - 管理仓库中所有流程的软件（从收到商品到存储到货运到货物输出）。过去，WMS根据牢固编程的规则工作。但是，与此同时，制造商集成了使WMS“更聪明”的AI模块。例如，波兰时装零售商LPP在其仓库管理系统中实施了AI解决方案（PSIWMS AI），该系统使用机器学习机制进行过程优化。结果是，采摘步道明显较短，总体上更高的仓库效率。这表明：AI可以从其自己的操作数据中学习并独立改进流程的方式添加现有的物流软件。例如，基于AI的WMS可以识别哪些项目通常被订购在一起，并且其存储空间更近（自动布局优化）。或根据可用资源，交通状况或运输日期动态订单优先级。

供应链管理系统

带有AI支持的供应链管理系统通过查看超出个人轴承的整个供应链，更进一步。他们使用AI进行端到端的优化：弥补跨多个存储位置的股票，以最佳利用运输能力并对疾病灵活地做出反应。基于AI的SCM工具可以从不同的来源带来大量数据。例如，Oracle描述了公司使用AI来平衡股票并找到燃油效率高的交付路线，效率要远远超出传统软件的可能性。例如，如果突然阻止交通路线和受影响的交货，这种系统可以自动计算后续卡车的替代路线。或者它注意到某个供应商的质量问题，并在及时警告零件进入营地之前。

需求链管理（DCM）

侧重于需求方面的需求链管理（DCM）也受益于AI。这是关于客户需求的最佳利用 - 基本上是将营销/销售与供应链的整合。例如，在DCM中，AI可以分析客户订单并改善预测，以便适应生产并更加精确地适应实际需求。实际上，SCM和DCM经常模糊，但两者都旨在使供求尽可能有效地调和供求。

SAP或Oracle等大型ERP提供商已经在其产品中集成了AI功能。 SAP谈到了ERP模块中的“业务AI”，该模块应使用AI支持的知识来优化仓库，订单处理和运输。 Oracle强调，AI系统可以识别供应链中仍然隐藏的供应链中的模式，例如，可以更精确地预测客户需求，从而实现更经济高效的库存管理。 Microsoft和专业物流软件提供商还提供了正在挂在现有过程中的AI模块。标准接口通常配有ERP系统，因此AI模型（例如预测）可以与公司数据相对较快地工作。例如，可以将用于销售预测的AI模型直接集成到ERP订单处理中：然后，系统会根据ML预测自动为购买供应提供订单建议。

易于理解的软件使用是物流的AI聊天机器人。这些数字助理可以集成到仓库管理系统或运输管理系统中，并帮助员工（例如外部合作伙伴）快速获取信息。在存储环境中，聊天机器人可以回答问题，例如，“ XY章在哪里？”或“产品Z的当前存在有多高？” - 几秒钟内，全天候。您可以接受订单查询或预测交货时间。在内部，这些助手可以减轻时间工作人员的研究工作，外部改善客户服务（例如，有关订单仓库状态的信息）。

总之，AI在各个级别的物流中都渗透了软件景观。从WMS到SCM/DCM再到ERP，经典系统由AI补充以实现自动决定。集成很重要：AI解决方案必须无缝地适合现有过程。得益于云技术和标准化接口，这变得越来越容易。如今，公司通常可以将AI功能添加到其现有系统中作为扩展。然而，成功的实施仍然是一项需要专业知识的任务 - 必须有正确的数据，模型经过培训并不断监控。一旦掌握了这一点，基于AI的软件系统就会提供可观的附加值：透明度，速度和主动控制成为仓库物流中的新正态性。

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公司的实际例子

全球许多公司已经在其仓库和物流流程中成功使用了AI。以下是一些实际示例，显示了应用程序的多样化：

亚马逊（美国）

作为先驱者之一，亚马逊大规模使用AI和机器人技术。在电子商务巨头的履行中心（物流中心）中，成千上万的机器人搬到了员工。 AI永久优化了该过程 - 货架驱动到哪个员工以将其删除。这种聪明的接送控制已大大提高了亚马逊的效率。研究使亚马逊基于AI的“选择”优化的节省每年约为4.7亿欧元。此外，亚马逊KI在许多其他领域都使用，例如在送货车辆的路线计划中，动态人员计划取决于订单量或仓库中其设施的预测维护（预测性维护）。

阿里巴巴（中国）

阿里巴巴与他的后勤女儿Cainiao一起经营高级仓库，机器人在其中进行大部分的体育工作。在广东的一个著名营地中，智能运输机器人进行了70％的存储工作，并提高了生产率三倍。由AI控制的机器人带给人类同事，他们主要只接管包装。由于AI的协调，员工每班最多可分组3000个包裹，而不是〜1500，而无需支撑。阿里巴巴还使用KI用于交付无人机和当地运输中的自动货车车辆，并在ML中优化了对其众多分销中心的股票分配。结果是尽管AI优化的流程支持了较大的订单数量，但闪电交付（有时甚至几个小时之内）。

德意志邮政DHL（德国）

作为全球物流服务提供商，DHL正在AI的各个业务领域进行投资。在包裹的交付中，DHL测试，例如自动交付无人机和街道机器人，但AI解决方案也用于仓库本身。在某些DHL营地或包裹中心中，基于AI的机器人按目标区域完全自动排序。这些机器人武器使用3D摄像头和AI识别每场演出，将其抓住并将其放在正确的运输主题中，比人更快。 DHL还使用AI工具来优化卡车舰队的路线，以进行筹款系统的前瞻性维护以及合同客户的库存管理。后者的一个例子：DHL KI在合同物流中使用（用于工业客户的仓库物流）来监视其客户的库存并在创建瓶颈之前触发自动供应订单。这样，DHL提高了交付可靠性并更加紧密地约束客户。

奥托（德国）

如上所述，Otto Ki成功用于销售预测和存储控制。该系统自主订购并优化库存。结果，奥托能够减少多余的支架，同时提高交付能力。奥托（Otto）是一家德国公司在内部开发AI的一个例子，并在竞争激烈的市场（在线贸易）中进行有效的竞争力。

日立（日本）

在日本，传统上许多过程手动运行，仓库物流中AI的广泛集成现在也已经开始。 Hitachi是一个例子，他研究了AI以改善分销中心的采摘。老龄化的劳动力将得到图像识别和抓手的支持。其他日本公司（例如，在汽车供应行业中）也越来越依赖AI的自动化仓库系统。日本政府将这些项目推广为“社会5.0”和特殊计划的一部分，以减轻物流部门熟练工人的短缺。一般而言，日本的机器人技术享有高水平的接受，旨在使仓库和供应链自动化的新战略。

沃尔玛（美国）

全球最大的零售连锁店也正在为她的供应链投资AI。沃尔玛使用AI分析在其分销中心实时从事库存，并预测分支机构何时需要补给。此外，沃尔玛在某些分支机构中测试了库存机器人，这些机器人沿着架子驱动并认识到需要重新填充哪些产品。自动排序系统用于该组的大型电子商务物流中心，AI优化了卡车路线上的包装分配。与沃尔玛这样的公司，美国贸易巨头正在推动物流领域的AI采用。

提到的示例表明，技术团体和经典物流服务提供商AI在其营地中有效地使用。亚马逊和阿里巴巴特别设定了其他人的标准。但在德国和其他地方，AI项目的内部开发（与Otto一样），部分是与技术合作伙伴合作或购买初创公司的。重要的是要使这些成功使学校：许多中小型物流公司准确地观察了大型公司的工作，现在也开始在某些地区进行AI解决方案。

AI在仓库中的经济影响

在仓库物流中引入AI和ML不仅是技术，而且是经济决定。公司希望拥有切实的业务优势，但还必须考虑并考虑可能的副作用。

首先是积极的经济影响

正如已经解释的那样，AI显着提高了仓库的效率 - 流程运行速度更快且错误较少。这直接影响成本。例如，通过对仓库工人或机器人的AI优化路线计划，可以大幅度降低订单的时间，这意味着可以处理每层更多订单（较高的吞吐量）。人事成本可以节省或更好地使用，因为自动化可以缓解员工，并且可以在其他地方使用更有生产力。 AI支持的库存管理降低了库存成本，因为较少的资本被限制为不必要的商品，并且由于腐败或过时的产品而造成的折旧。一项调查显示，AI中的许多物流公司都有机会显着提高质量和生产力 - 即使是数字化的开创性行业，超过一半的公司对物流进行了评级。这意味着该行业希望AI为增加价值做出贡献。

具体数字支撑了储蓄潜力

埃森哲分析预测，AI的使用可能会使2035年的物流效率提高40％以上。这意味着巨大的成本降低，因为效率的提高通常意味着更多或更少的输入（时间，人员，面积）的输出（订单运行）。今天，在混凝土项目中，投资回报率通常相对较快。例如，优化运输或卡车负载的AI系统可以节省燃料成本并避免空旅，因此该软件的投资在几年内就可以自动支付。 KI还通过避免停机时间（导致交货延迟的疾病）来促进节省成本，例如，如果预测性主力阻止了系统防止仓库中昂贵的机器灯架。

试点项目和业务案例：当AI在仓库物流中偿还时

但是，投资成本和挑战也被机会所抵消。购买仓库机器人，传感器和AI软件最初是昂贵的。并非每个公司都有亚马逊的财务实力，可以将数百万个自动化投入数十亿。许多物流决策者由于高投资成本或缺乏IT基础设施而犹豫不决。尤其是在中小型商店中，通常缺少数字基础知识（例如连续数据获取）以充分利用AI。此外，实施需要专业知识：AI和数据分析的专家需求，但稀有且昂贵。最初，AI项目可以增加使员工培训和变更管理必要的复杂性。

在短期内，成本也可能发生变化。例如，随着IT的更多用途，用于数据安全性和系统维护的努力增加了。必须计划定期软件更新的预算，模型中性培训（对于ML）或备份系统。集成费用 - 将AI解决方案集成到现有的系统景观中。例如，Oracle强调实施通常可能是困难且昂贵的，尤其是当量身定制的ML模型必须接受自己的数据培训时。

但是，从长远来看，大多数专家期望储蓄潜力超过投资。如果公司克服了最初的障碍，则AI支持的仓库通常在经济上要大得多。也有软因素：现代，自动化的仓库可以对增长做出更可扩展的反应（应对更多的订单而不必补充线性人员）。它提高了竞争力 - 您与交付时间和成本保持竞争力，甚至可以通过特别快速的服务来区分自己。此外，AI优化的流程有助于缩短交货时间，从而增加客户忠诚度和销售（请再次订购满意的客户）。

一个有趣的方面是可持续性，这在经济上也是相关的。 Ki有助于更加环保（例如，通过最佳使用卡车能力，可以节省旅程或避免过多的支架，从而降低过度生产）。由于现在的投资者和客户现在也奖励了可持续性，因此可以间接带来财务利益（关键字“绿色物流”作为销售论点）。

总而言之，AI在许多方面都影响了存储成本：人员成本，库存成本，错误成本，损失成本 - 所有这些都可以通过AI降低。这将面临AI系统的投资和运营成本。公司必须权衡AI在何时何地为他们支付。在实践中，我们体验到试点项目通常开始开始以获取具体数字。这些通常表明缩放是否值得。由于该技术变得越来越易于访问和便宜（云服务，标准解决方案），因此入口阈值下降。

总的来说，可以说：AI是物流中的竞争因素。如果您及早而明智地进行投资，则可以获得成本领导或获得服务领导。另一方面，等待的公司从长远来看效率更高并丢失市场份额。然而，引言并不是微不足道的 - 它需要令人信服的业务案例，良好的计划，并且通常也支持管理层的支持，因为这与战略课程有关。

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区域差异：德国，欧盟，美国和日本

AI在仓库物流中的发展和传播在区域上是不同的，受经济条件，技术先驱和政治框架的影响。看重要区域：

德国和欧盟

在德国，物流行业传统上非常重要，被认为是相对创新的。研究表明，22％的德国物流公司已经在使用AI，另有26％的人对此有具体计划。德国公司认为德国公司KI有用，尤其是在需求预测，销售计划和运输优化领域。但是，目前，大约有20％的德国仓库是自动化的。这意味着大多数人仍然主要与手动过程一起使用。挑战通常在于系统的复杂性和熟练工人的短缺，这抑制了新技术的实施。尽管如此，德国公司在AI上进行了大力投资，以优化流程并保持竞争力。

从政治上讲，德国和欧盟都在大量促进人工智能技术。德国已经启动了AI策略，并提供了数十亿的研究。诸如Fraunhofer Institutes（例如Dortmund中的IML）之类的机构针对物流解决方案。诸如行业4.0和物流4.0之类的术语构成了AI也起关键作用的愿景。欧盟计划通过Horizon Europe和特殊支持项目，AI和行业的机器人技术进行进步。同时，在欧洲，您要注意道德准则和法规 - 关键字欧盟委员会和欧洲AI法规项目（AI法案）。这旨在确保使用AI可信赖且安全，这在物流中也很重要（例如，员工数据的数据保护，自治系统的安全标准）。

美国

美国是自动化和人工智能研究领域的长期领导者，并容纳了Google，Amazon，IBM，Microsoft等科技巨头，它们强烈地推动了AI。但是，在仓库物流的实践中，美国的自动化并不比欧洲更大。据估计，只有约20％的美国仓库是高度自动化的。但是，美国现在的高劳动力成本和劳动力短缺现在正在大大增加自动化投资。亚马逊，沃尔玛或UPS等大型公司实施了基于AI的系统，并用作选秀马。美国意识到AI技术是必要的，以免在全球竞争中落后（尤其是与亚洲相比）。

从政治上讲，美国还有其他优先事项 - 这里的私人投资和倡议占主导地位。国家资金的核心程度不如欧盟或中国，但国防部或能源部间接支持AI研究的计划（例如，对于自动驾驶汽车，这也有益于物流）。然而，最近，在全国范围内也讨论了AI策略，特别是为了加强工业基础。总体而言，可以说：美国公司在物流上务实地驾驶AI，而政治正在慢慢地试图创建一个在国际上追赶的框架。

日本

日本是机器人技术和自动化的开拓者之一 - 行业（例如汽车生产），日本的机器人密度为每10,000名工人的机器人399个机器人，并且在全球范围内。然而，在仓库物流中，到目前为止，日本的保留更加保留。传统的工作方法和对人类工作的高度欣赏长期以来，仓库自动化仍然相对较低。但这现在正在迅速发生变化，因为日本面临着急性人口问题：年轻工人越来越少，并且法定的工作时间限制迫使公司安装自动化解决方案以维持生产力。因此，越来越多的日本公司转向现代的AI轴承解决方案。政府正在积极促进这一点 - 有一种“新机器人战略”，该战略针对在物流等服务部门中使用机器人。

此外，日本传播了社会5.0的概念，这是一个超级网络的社会，在该社会中，AI无所不在地掌握社会挑战（例如衰老社会）。例如，在这种情况下，可以使用自动交付卡车，基于机器人的充电和卸载系统以及AI优化的供应链。我们已经看到日本物流中心配备了无人驾驶叉车和AI控制的输送机系统。因此，尽管日本稍后开始，但在未来几年中，营地的自动化和人工智能使用应突然增加。从文化上讲，机器人的接受程度很高，这使变化更加容易。

中国和韩国（比较）

即使在这个问题中没有明确要求，快速浏览也是值得的：中国积极投资机器人和人工智能，现在是世界上最大的工业机器人市场。全球所有新机器人中有50％以上是在中国安装的。中国政府补贴了这一发展，以使其供应链现代化。尤其是通过电子商务繁荣（阿里巴巴，jd.com等），中国在自动仓库解决方案中经历了很大的推动力。另一方面，韩国被认为是仓库自动化中的秘密领导者：由于高科技的亲和力和依靠AI的Coupang等公司，其中40％的营地是自动化的。如果您始终如一地引入技术，这些国家是可能的基准。

欧洲（欧盟）总体

欧洲在美国的级别正在移动 - 除外。在欧洲，德国，荷兰或斯堪的纳维亚半岛等国家在物流方面的位置很好，而另一些国家有些赶上。随着联合项目（例如，用于数据基础设施的GAIA-X）和赠款，欧盟试图统一促进进步。此外，AI领域的运输和物流领域（例如自动卡车排，送货无人机监管等）中还有欧盟范围内的研究项目，这当然也会影响营地，因为一切都互锁。

总而言之：在营地中，德国/欧盟和美国的实际人工智能使用相对较高，但在没有AI的情况下，该行业的大部分地区仍然很大。亚洲是异质的：中国和韩国通过强迫使用，日本在捕获过程中。区域政治和资金计划发挥了重要作用：中国，有时甚至欧洲从国家强烈推动，而私营部门则在美国驾驶。最后，每个人都观察到：良好的解决方案是在国际上采用的。因此，一定的融合可以是预期的软件物流是全球的，成功的AI概念（无论是“亚马逊之路”还是阿里巴巴机器人）将在全球范围内传播。

自动化仓库2050：愿景变为现实

通过AI和机器学习来了解仓库物流的未来有望进一步令人兴奋的发展。一个又一次落下的术语是“智能仓库” - 几乎完全数字化和聪明的营地。在这样的未来情况下，所有系统和机器都相互通信（关键字物联网，物联网）。 AI形成控制这些网络设备的大脑。您可以想象2050年的仓库，其中几乎所有常规活动都是自动化的：促进了自动驾驶汽车，拾取机器人，库存（例如，通过相机识别货架件），AI Systems实时监视所有内容。

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潜在的发展

我们只是在AI在物流中可以做的事情的开始。将来，自学习算法可以实时优化整个存储复合物 - 动态适应产品组合，订单情况甚至不可预见的事件（例如突然的边界闭合或原材料短缺）。 Generative AI（Chatgpt＆Co。已知）可以帮助计划过程，例如为供应链故障设计替代方案。机器人技术可能更广泛：今天，我们拥有某些任务的专业机器人；将来，人形机器人或极其灵活的机器人系统可以在承担各种任务（抓地，携带，驾驶）的仓库中工作。已经测试了第一个方法（两个腿部机器人作为仓库助手）。

人机合作也得到了进一步完善。配角可以与没有保护笼的人紧密合作，AI可以作为每个仓库工作的个人助理 - 例如，通过具有增强现实的数据眼镜，这些数据眼镜实时向员工展示了所有相关信息（存储空间，下一步，警告）。 AI支持的可穿戴设备也可以监视安全性（例如，手镯在附近叉车时会振动）。所有这些都用于改善工作条件并进一步减少错误或事故。

当然，在那里的路上也存在挑战和道德问题。经常讨论的问题是工作问题：如果仓库中越来越多地自动化，那么仓库工人会怎样？在短期内，可以省略某些活动 - 例如，如果机器人执行此任务，则需要更少的手动采摘器。研究预测人类工作的下降，尤其是在简单的重复活动中。但是也有新的角色：AI还创造了新的工作 - 只是其他工作。将来，将来需要越来越多的机器人维护，数据分析或AI系统支持的专家。因此，尽管身体常规工作减少，但技术知识的要求增加。公司必须培训和培训员工，以便在基于AI的环境中有意义。有趣的是，一些公司甚至报告说，自动化使他们能够扩大和雇用更多员工，因为他们的业务增长。该机器并不一定会从整体上完成这项工作，但通常只有单调和压力很大的部分 - 然后人们可以承担更多合格的任务。

对机器的人？为什么混合解决方案将在仓库中占主导地位

道德方面也会影响数据保护和透明度。仓库中的AI收集了许多数据，例如员工的绩效（选项费率，移动模式）或用于监视环境。在这里，必须仔细处理个人数据，以维持隐私并在框架中保留工作场所的监视。 AI做出的决定应该是可以理解的 - 例如，如果算法指定员工应做出多少，则需要透明的标准来确保公平。在这种情况下，欧盟强调可信赖的AI算法，这些算法是可以解释，公平和可靠的。

另一个主题是安全性：自动驾驶机器人和AI系统必须以一种对人类没有危险的方式设计。这需要技术标准和测试（例如，如果一个人妨碍了自动驾驶叉车，则必须可靠地100％停止）。网络安全也变得越来越重要：网络营地可能是黑客攻击的目标，因此必须保护AI系统免受操作。

在将来的愿景中，您甚至可以想象完全自主的营地，因为只有机器才能活跃，因此可以在不夜间照明的情况下工作。人们宁愿接管控制功能。但是，在可预见的未来，人们仍然是一个核心组成部分 - 仅仅是为了确保灵活性和问题的能力 - 在不可预见的情况下。因此，混合溶液（人 + AI）应该是接下来几十年的方式。

仓库物流的未来：为什么AI现在必不可少

实际实施中也存在挑战：许多公司都面临着如何引入AI的问题。缺少标准，有一个提供商的丛林，成功取决于良好的数据质量。如果您的数据不好或不完整，则AI（“垃圾，垃圾输出”）将无法获得良好的结果。必须保证不同系统（例如，仓库的AI和AI的AI）之间的互操作性，以确保真正创建连续的智能供应链。

然而，趋势很明显：AI在仓库物流中变得越来越重要。十年来，今天的许多试点项目当然将成为日常生活的一部分。今天开始的公司获得了宝贵的经验并可以扩展其解决方案。许多国家的政治促进了这一发展，因为人们已经认识到物流是整体经济的关键领域 - 并且杠杆使这一关键行业更加高效和危机。

仓库物流中AI和机器学习的集成已经开始，从效率和速度方面的成功开始。它需要投资和波动，但提供了巨大的机会 - 从节省成本到更好的客户服务到新的商业模式。随着时间的流逝，区域差异将变得较小，因为最佳实践在全球范围内采用。未来有望将人们和机器紧密合作的更加聪明，在很大程度上自动化的仓库物流。同时，我们必须负责任地处理这些变化 - 将员工与我们一起安全设计并遵守道德护栏。如果成功成功，我们将面临一个比我们过去所知道的任何事物更高效，更灵活和更具抵抗力的物流世界。