《人工智能在仓储领域的现状》研究报告揭示：为什么对仓储领域进行人工智能投资仅需两年即可获得回报

实验性技术的时代已经结束：人工智能如何重新定义现代仓储。

长期以来，人工智能（AI）在仓储领域的应用一直被视为一项未来实验，或是少数科技巨头的专属工具。但一项新的综合研究描绘了一幅截然不同的景象：我们正处于一场根本性的变革之中，人工智能已成为构建具有竞争力的供应链不可或缺的基础。

近期，仓储技术专家 Mecalux 与麻省理工学院 (MIT) 智能物流系统实验室 (ILS) 合作开展了一项名为《仓储人工智能现状》的研究，该研究提供了令人瞩目的数据。基于来自 21 个国家/地区 2000 多名专业人士的经验，该报告显示，人工智能技术早已超越了起步阶段。十分之九的仓库已经在使用人工智能解决方案——不再局限于孤立的试点项目，而是将其作为日常运营不可或缺的一部分。

该研究结果驳斥了长期以来的种种误解，并揭示了智能物流的巨大潜力。与人们担忧自动化会造成失业的论调相反，企业报告称员工满意度不断提高，甚至员工人数也有所增加。与此同时，经济指标也令人信服：人工智能和机器学习投资的平均投资回收期仅为两到三年，事实证明，这些投资能够极其有效地提高生产力并降低成本。

但发展远不止于此。虽然传统机器学习已经在优化拣货和维护等流程，但生成式人工智能有望带来下一波创新浪潮。它不仅能够预测问题，还能主动开发解决方案。

本报告重点介绍了当前市场的成熟度，分析了人工智能的具体竞争优势，并指出企业现在必须采取哪些战略步骤，才能在日益复杂和动荡的全球经济中保持韧性和盈利能力。

当前研究“人工智能在仓储领域的现状”表明了什么？

这项名为《人工智能在仓储领域的应用现状》的最新研究由领先的仓储技术和物流软件提供商Mecalux与麻省理工学院智能物流系统实验室（ILS）合作完成。这项全面的研究基于来自21个国家2000多名供应链和仓储专业人士的反馈。研究结果清晰地表明：人工智能和机器学习早已超越实验工具的范畴，成为提升仓储生产力、精准度和促进员工发展的关键驱动力。研究表明，全球仓库运营商不再处于孤立的试点阶段，而是越来越多地将人工智能应用于日常运营中。

目前仓库运营领域人工智能解决方案的市场成熟度如何？

仓储运营领域人工智能解决方案的市场已达到令人瞩目的成熟度。研究表明，超过九成的仓库都在使用某种形式的人工智能或高级自动化技术。这不仅体现了人工智能的高普及率，也反映了行业对这些技术的信心。尤其值得注意的是，超过半数的受访企业表示其运营自动化程度正在不断提高或已全面实现。对于拥有复杂物流网络和多个分散地点的大型企业而言，这种高自动化率尤为显著。从试点项目到全面实施的转变也体现在，仓库不再将人工智能视为实验性解决方案，而是将其视为日常运营中不可或缺的一部分。这种成熟度使企业能够充分利用积累的经验和最佳实践。

人工智能在仓库运营中具体有哪些应用？

人工智能在仓库运营中的实际应用涵盖了多个关键运营功能。拣货（也称拣货包装）是最常见的应用之一，因为人工智能系统可以优化路线并降低错误率。库存优化是另一个重要的应用领域，人工智能利用预测模型更有效地管理库存并避免库存积压。设备和机械的维护也是一个特别重要的应用领域。人工智能通过状态监测实现预防性维护，最大限度地减少停机时间并延长设备使用寿命。工作计划也受益于人工智能系统，它可以为人员制定最佳部署方案，同时兼顾效率和员工满意度。另一个应用领域是安全监控，人工智能支持的系统可以检测和监控潜在的安全风险。这些多样化的应用表明，人工智能不仅可以改进单一功能，还可以变革整个仓库系统。

人工智能的应用能带来哪些竞争优势？

据Mecalux首席执行官Javier Carrillo称，智能仓库在三个关键维度上超越了竞争对手：容量、精度和适应性。投资人工智能的公司不仅能更快地处理订单和库存周转，还能显著提高运营的准确性。此外，它们还能更好地抵御市场波动，并更灵活地适应不断变化的需求。速度的提升、准确性的提高和适应性的增强，使公司能够更快地响应市场变化，更好地服务客户。Carrillo强调，这些公司不仅能在短期内取得更好的业绩，而且从长远来看，它们也更具可预测性，更能抵御经济波动。这在全球供应链面临日益复杂挑战的背景下尤为重要。

在仓库中实施人工智能的投资回报率是多少？

根据这项研究，人工智能在仓库应用中的投资回报率非常可观。大多数受访公司将仓库技术预算的11%到30%用于人工智能和机器学习项目。尤其令人鼓舞的是，这些投资通常可在两到三年内收回成本。如此短的投资回收期表明，这些投资能够迅速带来可衡量的成果。积极的投资回报率可归因于多项具体改进。其中最重要的是库存准确性的提高，这最大限度地减少了仓库管理错误，并降低了高昂的错误费用。此外，人工智能还能立即提升绩效，体现在吞吐量的提高和流程的优化上。通过更完善的计划和资源利用，工作效率得以提升，而错误的减少则直接有助于成本节约。这些可衡量的改进构成了快速投资回报的基础。

哪些因素促使企业投资人工智能解决方案？

推动人工智能在仓储运营领域投资的因素多种多样，反映了现代供应链管理面临的挑战。其中一个主要因素是通过提高运营效率来降低成本。不断提高的客户期望同样至关重要，因为现代客户希望获得更快的交付速度和更高的可靠性。许多地区的劳动力短缺已成为关键驱动因素，因为企业正在利用人工智能以更少的人员处理更大的业务量。可持续发展目标也日益成为推动因素，因为人工智能可以减少能源消耗和浪费。最后，竞争压力始终是一个重要的驱动因素，因为企业担心被配备人工智能的竞争对手超越。经济、运营和战略等多方面因素共同解释了为什么人工智能在仓储领域的投资如此普遍。

扩展人工智能解决方案会面临哪些挑战？

尽管取得了进展和积极成果，但企业在规模化部署人工智能方面仍然面临着诸多挑战。麻省理工学院ILS实验室主任马蒂亚斯·温肯巴赫博士指出，最困难的部分并非开发或初始实施阶段，而是集成的最后阶段：将人员、数据和分析无缝集成到现有系统中。这一点至关重要，因为许多企业不得不使用并非为集成人工智能而设计的遗留系统。最大的障碍之一是许多仓库运营缺乏技术专长，这些运营历来并非以技术为中心。系统集成本身就是一项技术挑战，因为新的人工智能系统必须与旧的机器和软件进行通信。数据质量常常被低估，因为人工智能系统的性能取决于其训练数据的质量，而许多企业都面临着数据源碎片化或不完整的问题。实施成本也是一个障碍，尤其对于IT预算有限的小型企业而言。这些挑战反映出将先进的人工智能工具与现有遗留系统连接起来所需的巨大努力。

哪些因素有助于企业克服人工智能挑战？

尽管面临挑战，但研究表明，企业拥有克服这些挑战的坚实基础。受访企业表示，它们在数据和项目管理方面拥有强大的实力，这为人工智能的实施奠定了良好的基础。这些企业还指出了几个加速人工智能应用趋势的因素。使用合适的工具至关重要，因为专业的软件解决方案可以促进集成。清晰的路线图有助于企业构建人工智能应用流程并协调各利益相关方。充足的预算对于支付实施成本和避免项目过早终止至关重要。更多的内部专业知识必不可少，因为拥有人工智能经验的员工可以更快地实施并避免陷阱。此外，企业文化对于克服阻力、培养创新思维也至关重要。能够兼顾这些因素的组织更容易成功地实施和扩展人工智能。

人工智能的应用会危及就业吗？

该研究着重探讨了人们普遍担忧的自动化和人工智能将导致大规模失业的问题。报告明确驳斥了这些担忧，并描绘了一幅截然不同的图景。研究表明，人工智能不会取代人类，反而会提高生产力、提升员工满意度，并创造新的就业机会。这一关键发现与自动化会导致大规模失业的流行说法截然相反。超过四分之三的受访公司（约占75%）表示，在实施人工智能后，员工生产力显著提高。更重要的是，这些实施也提高了员工的工作满意度，表明员工认为他们的工作不再那么重复，也更有成就感。更令人印象深刻的是，超过半数的受访公司（超过50%）表示，在实施人工智能后，他们的员工人数有所增加。这表明，人工智能驱动的仓储运营正在快速发展，需要更多技能娴熟的员工来填补新增的职位空缺。

LTW内部物流——流程工程师——图片：LTW内部物流有限公司

LTW 为客户提供的不是单个组件，而是集成的完整解决方案。咨询、规划、机械和电气技术组件、控制和自动化技术，以及软件和服务——所有环节都联网并精确协调。

关键部件的自主生产尤其具有优势。这有助于对质量、供应链和接口进行最佳控制。

LTW代表着可靠性、透明度和协作伙伴关系。忠诚和诚实是公司理念的基石——在这里，握手仍然意义非凡。

适合：

• LTW 解决方案

企业如何规划未来的人工智能投资？

企业在人工智能方面的未来规划雄心勃勃，展现出对这项技术的强大信心。几乎所有受访企业都计划在未来两到三年内进一步扩大人工智能的应用。这种一贯的前瞻性表明，企业并非将人工智能视为一次性的实施，而是将其视为一个持续发展的过程。一个显著的佐证是，87%的受访企业计划在未来增加人工智能预算。这有力地表明，企业不仅对目前的人工智能投资感到满意，而且也意识到需要进一步投资才能保持竞争力。更令人印象深刻的是，92%的企业已经在实施或计划新的人工智能项目。这表明，人工智能的应用不再是例外，而是常态。这些数据表明，人工智能生态系统正在快速发展，企业不断寻求利用人工智能优化运营的新方法。

生成式人工智能在现代仓库运营中扮演着怎样的角色？

根据这项研究，下一波人工智能创新浪潮将集中在决策技术领域，尤其是生成式人工智能。企业认为生成式人工智能是现代物流中心最有价值的方法，并对其多样化的应用表示赞赏。其中一个应用是自动化文档处理，生成式人工智能可以自动创建和更新文档，从而减少人工操作。仓库配送优化是另一个应用，生成式人工智能可以提出传统方法无法考虑的创新配送模式。流程设计也受益于生成式人工智能，它可以开发出新的、更高效的流程设计。一个特别具有技术意义的应用是自动化系统的代码生成，生成式人工智能可以自动编写代码来控制仓库管理系统和机器人。马蒂亚斯·温肯巴赫博士指出，传统机器学习和生成式人工智能之间存在着重要的区别。

传统机器学习和生成式人工智能在物流领域有何不同？

麻省理工学院的马蒂亚斯·温肯巴赫博士指出，理解人工智能在仓库领域的未来至关重要的一个根本区别在于：传统机器学习在预测问题方面非常有效。这些模型可以分析哪些情况会导致机器损坏、交货延误或安全问题，并向企业发出预警。这使得企业能够采取预防措施，从而节省成本并最大限度地减少停机时间。另一方面，生成式人工智能的工作方式不同，它能够积极协助解决方案的开发。它可以提出优化流程或以创新方式解决问题的新方法。传统机器学习会说：“将会出现问题”，而生成式人工智能则会说：“这里有五种方法可以解决这个问题。” 这些互补的优势意味着，一个配置完善的仓库运营应该同时利用这两种技术。这就是为什么如今企业将生成式人工智能视为仓库领域最大的价值驱动因素。它不仅使企业能够应对问题，还能主动识别并实施改进措施。

人工智能系统如何从根本上改变仓库运营方式？

人工智能正在从根本上改变仓库运营的运作方式，其影响远不止于个别优化。智能仓储不再基于固定不变的流程，而是基于能够适应新情况的自适应系统。传统仓库中的存储和检索设备遵循固定的路线和程序，而配备人工智能的设备则能够根据当前的仓库状态实时优化路线。这不仅提高了效率，还减少了磨损，延长了设备的使用寿命。设备状态监测是另一个正在发生根本性变革的领域。系统不再基于固定的时间间隔进行常规预防性维护，而是能够监测设备的实际状态，并在必要时才进行维护。这对于存储和检索设备等瓶颈设备尤为重要，因为它们的停机会造成巨大的损失。数据收集和分析的重要性日益凸显，因为数据是人工智能系统运行的“润滑油”。企业必须投资建设强大的数据基础设施，才能从人工智能中获益。

除了软件之外，还需要哪些投资？

尽管人工智能软件备受关注，但其成功实施还需要在其他多个领域进行投资。数据基础设施至关重要，因为人工智能需要高质量的数据。这可能需要投资于传感器、物联网设备和数据管理系统，以采集相关数据。IT基础设施需要现代化改造，以支持现代人工智能系统所需的计算能力。云服务对许多组织而言将变得必不可少，因为本地部署的基础设施往往不足以满足需求。员工发展至关重要，因为员工需要接受培训才能使用新系统并从中受益。管理系统必须进行调整，以支持在人工智能驱动的环境中实现人机融合。最后，组织变革管理也十分重要，因为人工智能正在改变传统的角色和职责。理解这种更广泛的投资视角的组织更有可能取得成功。

中小仓库如何应用人工智能？

该研究主要针对大型企业，但也指出人工智能正逐渐被小型企业所接受。关键在于从可扩展的解决方案入手，这些方案无需巨额前期资本投入。基于云的人工智能服务使小型企业无需拥有庞大的IT基础设施即可利用人工智能功能。与人工智能提供商合作可以帮助小型企业受益于其专业知识和经验，而无需自行构建所有系统。从一两个用例开始，采取专注的方法，可以取得成功，从而鼓励更多人参与。投资回收期为两到三年，如果采取分阶段的方法，小的收益可以迅速转化为投资回报。此外，向拥有服务类似规模仓库经验的提供商寻求指导也很重要，以便设定切合实际的预期。

人工智能实施涉及哪些可持续性方面的问题？

可持续性正日益成为推动仓库人工智能投资的关键驱动因素。人工智能系统优化路线，可降低机器能耗，并减少货物在不同存储地点之间的运输成本。智能库存管理可减少库存积压及其相关的存储成本和浪费。改进的库存跟踪可防止货物变质和浪费，这对易腐货物尤为重要。优化空间利用率意味着相同体积的货物所需的仓库空间更小，从而节省供暖、制冷和照明的能源成本。自动化减少劳动力需求意味着需要运输的人员更少，这也有助于减少排放。这些可持续性措施不仅有利于环境，还能吸引日益注重环保的消费者，并有助于企业实现环境、社会和治理 (ESG) 目标。

仓储业的未来会是什么样子？

根据这项研究的发现，未来人工智能不再是可有可无的，而是仓储运营竞争的核心要素。未能投资人工智能的公司将越来越难以跟上人工智能驱动的竞争对手的步伐。未来两到三年至关重要，因为这场变革的赢家和输家很可能即将出现。员工的角色将发生转变，重复性工作减少，而更多地侧重于监控、优化和问题解决。随着传统仓储岗位的消失，新的岗位将会出现。投资于员工再培训的公司将更具优势。全球供应链将变得更加敏捷，能够更好地应对各种干扰，从而构建更具韧性的系统。构建供应链智能的公司将获得竞争优势。从预测分析到生成式人工智能，各种人工智能技术的整合将成为常态。最后，随着仓储运营对数据流的依赖性越来越强，数据隐私和网络安全将变得日益重要。重视这些安全问题的公司将更不容易受到网络威胁。

企业应该如何规划其人工智能转型流程？

结构化的AI转型方法对于成功至关重要。第一步应该是对现状进行全面分析，以了解哪些流程需要优化，以及AI能够在哪些方面创造最大价值。明确关键绩效指标（KPI）对于衡量成功至关重要。组建一支具备必要技能的AI专属团队至关重要，因为AI实施需要专业知识。优先考虑能够快速见效的项目可以取得早期成功，从而为更大的项目争取支持和预算。与外部专家和供应商合作可以降低实施风险并加快进程。与员工沟通计划中的变革对于减少阻力、提高接受度至关重要。定期根据结果审查和调整策略，可以确保组织保持敏捷性并能够灵活调整计划。最后，应采取长远的视角，因为AI转型并非一蹴而就，而是一个持续发展的过程。

人工智能在现代仓库管理中的重要性

Mecalux 和麻省理工学院联合发布的《人工智能在仓储领域的现状》研究报告明确指出，我们正处于仓储发展的关键时刻。人工智能不再是未来技术，而是已在大多数现代化仓库运营中部署的前瞻性技术。其优势显而易见且可衡量：效率提升、投资回报更快，并创造新的就业机会而非导致失业。如今投资人工智能的企业不仅着眼于短期竞争优势，更着眼于长期竞争力。挑战固然存在，但只要拥有正确的战略、工具和思维模式，就能克服。对于仓库运营商而言，问题不再是是否要实施人工智能，而是如何以最快的速度和最全面的程度实施人工智能，从而保持竞争力并确保业务的未来发展。

☑️我们的业务语言是英语或德语

☑️ 新：用您的国家语言进行通信！

Konrad Wolfenstein

我很乐意作为个人顾问为您和我的团队提供服务。

您可以通过填写此处的联系表，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑）。我的电子邮件地址是： wolfenstein ∂ xpert.digital

我很期待我们的联合项目。

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

☑️ 创建或调整数字战略和数字化

☑️国际销售流程的扩展和优化

☑️ 全球数字 B2B 交易平台

☑️ 先锋业务发展/营销/公关/贸易展览会

受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | 研发、XR、PR 和数字可视性优化 - 图片：Xpert.Digital

Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。 这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。 通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。 通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。

更多相关信息请点击这里：

• 在一个软件包中使用 Xpert.Digital 的 5 倍专业知识 - 每月仅需 500 欧元起

我们在业务开发、销售和营销方面的全球行业和业务专业知识 - 图片：Xpert.Digital

行业重点：B2B、数字化（从AI到XR）、机械工程、物流、可再生能源和工业

更多相关信息请点击这里：

• Xpert 商业中心

具有见解和专业知识的主题中心：

• 全球和区域经济、创新和行业特定趋势的知识平台
• 收集我们重点领域的分析、推动力和背景信息
• 提供有关当前商业和技术发展的专业知识和信息的地方
• 为想要了解市场、数字化和行业创新的公司提供主题中心