有效的计划和实施：现代存储结构中的AI，机器人和自动化

康拉德·德军总部

2天前

高效规划和实施：现代仓库结构中的人工智能、机器人和自动化 – 图片：Xpert.Digital

现代仓库优化：自动化是电子商务成功的关键

现代物流格局正在迅速变化。想要保持竞争力的公司面临着持续优化和灵活调整仓库流程的挑战。在此背景下，人工智能（AI）、机器人和自动化正在发挥着越来越重要的作用。许多行业和商业模式，特别是在电子商务、汽车、贸易和生产领域，越来越依赖智能、自动化的仓库流程来提高速度、精度和成本结构。通过深思熟虑地使用人工智能系统、现代机器人和自动化技术，可以挖掘出巨大的潜力，这在中转仓库、缓冲仓库和长期存储等不同类型的存储中尤为明显。下面全面概述了公司如何从这些技术中受益、对各种类型的存储有哪些具体要求以及成功的实施会是什么样子。目的是介绍基本概念和实际实施技巧，以便在仓库规划和管理方面取得更好的结果。

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1. 仓储流程在供应链中的重要性

仓库流程是每个供应链的核心要素。在许多公司，“效率和速度”被认为是成功的重要因素。如果货物无法按时供应，可能会导致生产停机、交货延迟或客户不满意。同时，仓储成本不能太高，因为存储空间、能源和人员会导致高昂的持续成本。特别是在动态市场中，顺利协调非常重要，以便供应和需求尽可能精确匹配。现代技术有助于避免瓶颈并在很大程度上实现流程自动化。从长远来看，供应链可以在各个层面受益：从收货到分拣和运输。

轴承在缓冲波动方面也发挥着战略作用。例如，如果某种产品的需求意外增加，则需要足够的库存和高效的基础设施来满足这一需求。在这种情况下，人工智能支持的预测可以做出精确的预测，一方面不会出现瓶颈，另一方面也可以避免不必要的库存过剩。机器人技术和自动化通过比手动流程更快、更准确且通常更具成本效益地执行体力工作来补充这种方法。这清楚地表明，只有人工智能、机器人和自动化的交互才能实现整体流程改进。

2.人工智能作为仓库优化的驱动力

人工智能被认为是优化仓库流程的关键驱动力。从历史上看，库存长期以来一直使用静态方法进行规划，并以重复模式和平均值作为所有决策的基础。如今，借助学习算法和大量数据，可以得出更精确的结论。这意味着人工智能可以识别人类即使拥有丰富经验也很难以这种形式描述的复杂关系。

智能仓储管理系统

现代仓储的核心是智能仓库管理系统，通常被称为仓库的“大脑”。他们不断收集数据——例如从扫描仪、传感器或 ERP 系统收集数据——并使用算法实时评估数据。这创建了仓库环境的数字孪生，其中货物、机器人和员工的每一次移动都可以被追踪。这实现了动态存储空间分配：根据尺寸、重量或周转率等特征，系统为每个产品分配最佳存储空间。这样，可以缩短拣选路线，最大限度地利用空间，并避免不必要的空运行。

人工智能在仓库管理系统中的力量的另一个例子是库存优化。过去对未来需求的粗略估计占主导地位，现在系统分析历史销售数据、季节性波动和外部影响（例如营销活动或特殊促销日）并自动调整库存。优点是显而易见的：缺货现象减少，交货时间缩短，因库存过多而占用的资金可以用在其他地方。

通过数据分析提高效率

除了在库存管理和存储空间管理方面具有直接优势外，人工智能还在流程优化领域开辟了新的可能性。例如，它可以帮助动态调整拣货路线。系统可以分析仓库当前的情况，确定要拣选的物品的顺序，而不是严格的拣货清单，从而尽可能缩短距离并避免可能的交通拥堵。 “这通常会极大地提高吞吐量和效率”，这是许多在仓库中实施人工智能的专家的经验。

预测性维护是数据分析发挥关键作用的另一个领域。仓库中的许多机器和系统都配备了实时记录操作数据的传感器：温度、振动模式、油位等等。在人工智能的帮助下，可以识别即将发生故障的迹象。这意味着可以在发生严重损坏之前在关键点进行维护。这可以减少停机时间，延长机器的使用寿命，并理想地节省维修和后续成本。

3. 机器人和自动化提高物理效率

虽然人工智能算法优化了仓库的数字层面，但机器人和自动化系统在物理层面上创造了额外的效率。它们将员工从重复性或体力要求较高的任务中解放出来，并能够全天候提供始终如一的高性能。人类和机器的最佳合作非常重要，以便发挥双方“参与者”的优势：人类的灵活性和创造力以及机器的耐力和精确度。

自动资金系统

输送机系统构成了许多仓库的物流支柱。他们将货物从收货地点运输到存储地点，再从那里运输到拣货，最后到达包装或运输区域。传统上，使用固定传送带或轨道系统，但它们的适应性有限。如今，自主移动机器人 (AMR) 的使用越来越多，它们可以在仓库中自由导航，无需轨道引导。经常有报道称，“现代 AMR 借助传感器、激光或摄像头技术找到了出路”。这使得它们能够独立地对障碍物做出反应，并在短时间内调整路线。这使得货物流动的设计更加灵活。

另一种形式的自动化输送系统是无人驾驶运输系统（AGV）。这些特别适合较大的负载和预定路线，例如生产环境中的标准化流程。 AGV 可以通过地面标记、磁条或现代导航方法进行引导。在这两种情况下，优点是可以使物料流更加一致，并且可以最大限度地减少绕道或错误放置货物等人为错误。

调试机器人和柯博特

仓库的核心步骤是拣选，即将生产订单或客户订单的货物放在一起。员工手持扫描仪穿过一排排货架并收集物品的传统形象正在日益改变。专业拣选机器人或所谓的协作机器人（cobots）的使用越来越频繁。订单拣选机器人拥有高度发达的抓取和识别系统：通过基于人工智能的图像识别，它们可以识别、抓取并将不同尺寸、形状或包装的产品放入容器中。这使得订单能够快速、准确地处理。

另一方面，协作机器人被设计为与人近距离工作，无需防护罩。它们的动作被设计得更慢、更安全，因此不会对人类同事构成任何危险。这种合作可以提高生产力，因为重复性或不符合人体工程学的任务由协作机器人接管，而员工可以执行更复杂和难以自动化的任务。这种互动不仅可以提高吞吐量，而且还可以提高工作满意度，因为体力要求较高的任务减少了。

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4.针对不同轴承类型的具体解决方案

并非所有营地都是一样的。他们的方向、要求和流程根据停留时间和所存储货物的功能而有所不同。临时营地、缓冲营地和长期营地通常是有区别的。每种类型的存储都受益于以其自身方式描述的技术。

通道营

货物在中转营停留的时间很短。这里特别重要的是再分配的速度和效率，例如，货物在收到后直接发送到下一个目的地，而无需长期存放。通常，中转仓库是进货和出货紧密相连的枢纽。交叉转运程序是这里经常使用的原则，其中根据特定客户或生产订单将传入的交货直接分配给传出的旅行。

在这种环境下，自动分拣系统尤其有价值。借助传送带、分拣系统和人工智能控制的路线优化，可以引导货物流并设置优先级。这意味着快速变质或急需的时间敏感产品可以更快地在仓库中移动，而其他物品则在辅助线中并行分配。最小化吞吐时间在这里至关重要。例如，智能算法可以识别当前最繁忙的路线，并通过选择替代的货物流来避免瓶颈。这样，可以显着提高中转仓库的吞吐量，并显着降低拥堵风险。

缓冲存储

缓冲存储在许多公司中是不可或缺的，因为它们可以补偿生产和需求之间的波动。如果生产线持续需要零件，但零件到达不规律，缓冲仓库可确保始终有足够的可用材料。相反，在需求低迷时期，多余的产品会被暂时存储，以便以后再次调用。面临的挑战是能够灵活地对波动做出反应，而不占用不必要的存储空间。

穿梭系统是缓冲存储的常见解决方案。这些是自动存储和检索机器，可在货架通道的一层或多层中移动，可以快速存储和检索货物。这使得在小空间内实现高吞吐量成为可能。人工智能系统通过根据实时信息估计商品需求来支持这一过程。如果生产明显需要更多零件，库存就会及时放置在存取区域。这可以防止生产过程因某些物品丢失而陷入停顿。同时，这些系统可以在利用率较低的时候用来重组库存，从而进一步提高效率。

长期

在长期仓库中，货物通常储存较长时间，例如因为它们会受到季节性波动的影响、很少被需求或者是战略储备的一部分。这里的优化更多地侧重于空间的最佳利用和精确的库存管理。自动高架仓库是优化利用垂直存储空间的常见解决方案。借助机器人控制的存储和检索机器，托盘可以在很高的高度存储和检索，这在昂贵或空间有限的存储环境中特别有利。

此类长期仓库的智能库存管理会考虑保质期、需求预测和业务指标等因素，以实现存储空间的最佳分配。这意味着需要很快移除的物品被放置在更靠上的位置或容易到达的区域，而周转率较低的产品则被存储在更高的位置或后面。目标是以尽可能节省空间的方式存储很少使用的物品，而又不会在必要时使它们太难取用。人工智能系统可以通过开发动态适应性策略并对不断变化的条件做出反应来找到理想的平衡。

5. 实施策略和挑战

将人工智能、机器人和自动化引入仓库设施时，如果循序渐进且精心规划，效果最佳。试图在短时间内彻底改变所有流程的公司往往会面临成本高昂、系统故障和员工缺乏接受度的风险。在试点阶段，仓库的各个区域都配备了新技术，旨在获得初步经验并尽早发现困难。然后，经过成功测试的解决方案可以扩展并扩展到其他仓库区域。

可扩展性和灵活性

对于成长型企业来说，新系统的可扩展性尤为重要。专为一定吞吐量而设计的自动化小零件仓库在一开始可能就足够了，但如果订单量显着增加，它很快就会达到极限。这样就可以集成额外的机器人或输送机单元，而无需关闭整个系统或重新规划它。因此，灵活的系统架构是选择提供商和解决方案时的关键标准。该软件还必须具有模块化结构，以便可以轻松添加新功能（例如附加传感器、新人工智能模块或改进的拣选策略）。

集成到现有系统中

许多公司已经拥有ERP系统、仓库管理系统和各种自动化解决方案。这些通常是随着历史的发展而建立的。在引入人工智能和现代机器人解决方案时，新工具能否无缝融入现有 IT 环境至关重要。需要一个深思熟虑的接口架构，以便所有系统都能实时通信。统一数据的重要性常常被低估。例如，如果项目编号、批次编号或库存编号维护不一致，则会出现错误的库存或错误的计费。

集成可能具有挑战性，尤其是在机器人领域。规划必须确保机器人适合仓库的物理环境，例如提供足够的行进路线和充电站。还必须保证安全，例如通过门上的传感器或保护人员的自动紧急停止功能。对于协作机器人来说，障碍较低，因为它们是明确设计用于与人合作的，但仍应定义明确的安全准则。

员工资格和变更管理

仓库自动化成功的关键因素是员工的接受度。 “新技术往往最初会引起怀疑或拒绝”，这是实践中的普遍经验。因此，尽早让员工参与进来、提供有关自动化项目目标的透明信息并提供培训非常重要。员工应该了解系统如何工作、它们带来什么好处以及他们如何成为变革的一部分。任何尽早了解机器人不是竞争，而是对体力要求较高的任务的缓解的人，都更有可能接受这些创新。

此外，人工智能系统和自动化流程通常需要新的技能。人们越来越需要 IT 知识、流程理解和技术知识，而不是纯粹的手动活动。为员工提供适当的进一步资格的公司可以获得双重好处：一方面，动机增加，另一方面，可以减少申请错误。成功的变革管理会考虑恐惧和保留意见，确保明确的责任并传达成功的信息，以便项目获得长期认可。

数据安全和网络安全

实践中经常被低估的一方面是数据安全。 “随着所有仓库组件的联网程度不断提高，网络攻击的风险也在增加。如果黑客侵入系统，他们不仅可以窃取数据，还可以破坏生产流程或使整个仓库运营瘫痪。”因此，公司必须确保敏感信息的保护。这从加密数据传输开始，并扩展到复杂的防火墙和持续的安全更新。

如果没有明确定义数据的位置、谁有权访问以及如何保证安全连接，则外部云服务（例如数据分析或人工智能流程）的集成会带来进一步的风险。此外，每个公司都应该制定明确的应急响应策略，一旦发现安全事件就立即生效。这包括应急计划、备份系统和受影响流程的快速恢复。即使发生技术或组织故障，这是确保平稳运行的唯一方法。

6. 经济考虑：成本和收益

“对许多企业来说，投资机器人、人工智能和自动化是迈向未来的一步”，相关行业人士常说。然而，中型企业在投入大量资金对其仓库进行现代化改造之前，尤其应该进行仔细的成本效益分析。虽然用于库存优化的人工智能系统可以显着节省存储成本，但它首先需要对IT系统进行广泛的调整，并在员工中进行有针对性的知识积累。对于机器人和无人驾驶运输系统，还有额外的购置和维护成本。

从好处来看，可以提高交付能力、减少拣货时间、降低错误率和提高系统可用性。可扩展性也可以成为一种竞争优势：如果公司需要快速发展，自动化仓库比手动操作的仓库更容易适应更高的处理量。此外，当单调或困难的任务被消除并且新的、更有趣的责任领域出现时，员工满意度通常会提高。总的来说，在很多情况下，一旦系统稳定运行并且完成了最初的额外工作，利大于弊。

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七、新趋势及未来发展

仓储物流技术正在快速发展。越来越多的系统相互联网，创建一致的物联网 (IoT)。托盘、承载装置甚至产品上的传感器不断提供有关位置、状况和环境的数据。这将仓库变成了一个网络物理系统，其中的每一个动作都被数字化映射和分析。人工智能可以利用这些数据进行更深入的预测，例如更精确地控制供应链或提前识别瓶颈。未来，虚拟现实（VR）或增强现实（AR）等技术对于支持员工培训或拣选也可能变得更加重要。

另一个趋势是完全自主的仓库，人们只扮演监督角色。已经有试点项目，所有仓库移动均由机器人进行，人工智能系统做出所有决策。人们只有在出现干扰或异常情况时才会进行干预。然而，这种方法需要高水平的技术成熟度和非常稳定的工艺环境。未来将表明是否以及在哪些行业中将建立完全自主的仓库。

与此同时，物流行业还关注可持续性和能源效率等话题。人工智能系统可以帮助规划路线以减少能源消耗，或在低电价时期安排仓库流程。机器人和输送机技术变得越来越节能，同时也越来越强大。传感器技术的进步提供了对温度、湿度和其他对高质量存储至关重要的环境因素的精确概述。这对于储存敏感或易腐烂货物的行业尤其重要。

人工智能、机器人技术和自动化在中转仓库、缓冲仓库和长期仓库中的集成有可能显着提高整个供应链的效率和灵活性。人工智能支持的仓库管理系统可实现预测性库存优化、存储位置的动态分配和持续的流程分析。这样可以更加精确地控制仓库中的所有移动，从而减少拣选和处理时间。在物理层面上，机器人和自动输送系统承担重复性或繁重的任务，全天候提高性能并最大限度地减少错误。借助协作机器人，人类和机器之间的协作成为可能，从而可以建立新的、更高效的工作流程。

在中转仓库中，交叉转运系统和人工智能控制的分拣流程缩短了货物的停留时间。缓冲仓库受益于穿梭式存储和检索机器，这些机器可以对生产和需求的波动做出实时反应。长期仓库使用全自动高架仓库和智能库存策略来充分利用可用空间。这些发展表明，任何公司如果想保持长期竞争力，就不能忽视人工智能、机器人和自动化。尽管如此，公司应该注重坚实的实施策略、复杂的安全概念和良好的员工整合，以便从投资中获得最大的利益。

展望未来，技术将继续快速发展。日益强大的算法、更紧密的系统网络以及新的人机交互形式将继续改变仓库的世界。因此，建议今天就为明天制定路线，并有意识地应对数字化和自动化仓库在公司内部提供的机遇和挑战。这样，企业就可以成功掌握迈向仓储4.0的步伐，同时巩固自己的市场地位。 “未来物流”不再是一个遥远的愿景，而是在许多领域已经成为现实——并且在未来几年将变得越来越普遍。

通过基于人工智能的规划工具、灵活的机器人应用和集成自动化解决方案的深思熟虑的组合，可以完美满足单个仓库的要求。决策者应始终顾全大局：除了技术方面外，员工资质、数据集成、安全性和可扩展性等因素对于确保成功转型也至关重要。当所有这些要素和谐地协同工作时，仓库可以成为整个公司的真正价值驱动力，而不仅仅是作为必要的附属物。换句话说：今天正确有效地进行规划的任何人都可以为稳定、高效和面向未来的供应链奠定基础，从而在日益数字化的世界中确保决定性的竞争优势。

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