AI 在仓库管理的应用：影响和使用场景

近年来，仓库成为了紧张刺激的场所。电商的持续发展，在配送时效方面掀起了竞争浪潮，而传统零售商也面临着压力，必须保持货架库存充足来维持竞争力。这些压力促使成品仓库和配送中心成为了企业实现运营效率、提高客户满意度和应对不断变化的市场动态的前沿阵地。为了跟上步伐，仓库管理系统 (WMS) 引入了包括 AI 在内的智能技术，有助于提高订单履行作业的可见性、准确性、成本节约和速度。

什么是仓库管理 AI？

AI 在仓库管理系统 的应用主要体现在履行阶段，帮助优化产品摆放和拣货模式、训练和控制机器人、识别有风险的订单，并协助其他履行中心工作流提高产出和员工绩效。此外，AI 还可以帮助企业改善需求预测、应对市场波动、优化库存水平以及更有效地规划仓库运营。

关键要点

• 库存管理、订单履行和预测是 AI 能够帮助仓库提升准确性和效率的核心领域。
• AI 可以通过分析客户订购模式，并建议将常被同时拣货的货品存放在相邻的位置，从而帮助仓库提高生产力和订单处理速度。
• 基于云技术的应用和数据分析有助于衡量 AI 计划的投资回报率 (ROI)，为持续改进工作提供支持。

仓库管理 AI 详解

仓库管理软件涵盖了企业用于管理仓库或配送中心内库存、物料处理和履行作业的各种职能和功能。随着 AI 技术日渐成熟，该技术也为改善仓库运营带来了更多机遇。对于仓库，这些技术有助于弥合物理世界与数字世界之间的鸿沟，推动仓库运营的全面变革。根据埃森哲 (Accenture) 2023 年的一份报告，96% 的高管认为信息技术 (IT) 与运营技术 (OT) 的融合将在未来 10 年对其所在行业产生变革性影响。IT/OT 融合已经在高效履行的仓库中落地实践，例如用于预测性维护的设备传感器，以及由实时订单和库存数据支持的机器人拣货系统。

从更广泛的层面来看，将 AI 集成到仓库管理流程中的主要业务目标是帮助提高这些流程的效率和准确性。AI 可以快速处理大量数据以执行任务，例如预测发运提前期，检测预示设备即将故障的异常情况，或者预测需求并将其与库存和进货量进行比较以评估供应情况。AI 模型还可以推荐理想的产品拣货和运输路线，帮助优化员工的工作方式并缩短交货时间。

AI 如何改变仓库管理

AI 在仓库管理中的广泛使用能够为企业带来深远的影响，让企业能够革新运营，充分把握新技术趋势。

• 生产力：在仓库场景中，生产率是核心指标。生产力决定了仓库运营的成本和速度，与准确性共同组成了衡量运营成功的关键指标。几乎每一项技术投资或流程改进都旨在提高仓库的吞吐量，而 AI 有助于实现更快、劳动力密集度更低的订单处理。例如，AI 可以支持动态货位分配与存放，以缩短拣货时间并提高生产力。AI 驱动的货位分配算法可以根据需求模式和货品受欢迎程度，持续推荐仓库内货品的理想存放位置，例如推荐将更高需求的货品放在更靠近运输和包装区域的地方。
• 订单准确性：订单准确性在履行仓库和配送中心至关重要。AI 驱动的系统使用计算机视觉和图像处理系统扫描拣货流程中的每件货品，从中发现包裹标签贴错或商品选错等错误，并识别存在延迟风险的订单。这使仓库管理人员能够及时对问题进行升级处理，并就潜在的延迟通知客户。AI 也有助于实现仓库自动化，其算法可引导自主移动机器人以更短的时间和更高的准确性搬运物品。
• 预测：在履行仓库中，预测是维持合理库存水平的手段，即使面临季节性周期和市场需求波动亦是如此。这一过程通常被称为需求预测，与 AI 日益紧密结合。AI 可以从趋势中学习并预测需求峰值，帮助企业保持理想的货品类型和库存水平。AI 驱动的仓库管理系统可以帮助检测缺货的商品并通知仓库管理人员，从而保持库存水平，避免库存不足或库存过剩。AI 可以学习季节性的需求模式（例如返校季、万圣节和圣诞节的需求高峰），以预测在特定时期内哪些商品可能会需求旺盛。
• 处理效率：仓库管理人员不断尝试缩短从货盘收货、货架存放，到订单生成后的高效拣货和处理商品的时间。AI 可以通过分析客户订购模式，深入了解哪些商品应该放在更靠近的地方，从而达到这一目标。仓库员工可据此将常被同时购买的商品集中存放，避免在仓库内来回奔波。AI 还可用于从发票和发运通知中提取订单详细信息，从而减少手动输入数据，有助于加快订单处理速度。
• 空间规划：正如风水有助于设计一个平衡的生活空间，AI 也可以帮助您优化仓库布局，从而提高工作流和拣货效率。这包括规划仓库基础设施以减少租赁或购买空间，将相关货品就近存放以加快订单处理，规划理想的拣货路线以避免仓库车间交通拥堵，以及促进物料和设备的高效流动。
• 设备生命周期：AI 用得越多，所摄取的数据越多，智能程度就越高。在监控仓库中设备和机器的健康状况方面，AI 可以观察温度、振动、吞吐量或其他因素的异常变化。通过使用 AI 检测此类异常，可轻松在设备出现故障或问题恶化之前发现隐患。因此，仓库管理人员可以在机器发生故障之前安排预防性维护工作单，这有助于保持生产力和产出，甚至还可以延长设备的使用寿命。
• 安全性：仓库作业对体力要求很高，因此采取措施提高员工安全性并降低受伤风险是企业的首要任务。通过仓库安全协议的数据训练的 AI，可以帮助判断何时何地的操作和管理任务交由机器完成会比仓库工作人员更安全。作为仓库管理的一部分，AI 还可以帮助实施人体工学和安全实践，例如建议不要将重物放置在头顶高处。
• 可见性：在业务数据的基础叠加 AI，可以将可见性扩展到运营中，让企业高管可以借此提高库存和订单跟踪等流程的效率。借助需求预测和预测性维护功能，AI 还可以帮助制定有关生产、采购和资本支出的决策。此外，AI 工具还可以持续监控仓库运营，帮助识别低效环节、瓶颈以及改进空间。
• 降低成本：AI 可帮助仓库经理深入了解如何在能源和资源使用、劳动力利用率和库存管理等多个领域降低成本。例如，AI 驱动的计算机视觉识别功能和基于传感器的系统可以根据特定区域的活动来调整仓库照明和温度。提高这些流程的效率有助于显著减少浪费并降低运营成本。自动化也有助于降低成本，例如将例如拣货、打包和分拣等重复性日常任务交由自主机器人和分拣机械来处理，然后将员工调配至更具战略意义的工作岗位。
• 可持续性：仓库运营需要消耗大量电力，因此许多企业都在部署 AI 来帮助其实现更可持续的运营。AI 系统可以根据仓库不同区域的实时活动来控制照明、供暖和制冷，有助于管理能源消耗。例如，AI 可以通过调暗未使用的空间中的灯光或调整非高峰时段的温度设置来帮助减少用电量。AI 驱动的库存管理效率还可以帮助您在拣货过程中减少能源消耗。

仓库中的 AI 技术

许多基于 AI 的技术正在对仓库运营产生影响。以下是现已帮助仓库成功实现自动化、提高效率和改善决策的技术。

• 拣货机器人和自主移动机器人：与仓库员工相比，自主移动机器人 (AMR) 可通过 AI 推荐的理想路径（而非预设路线），轻松在更短的时间内以更高的精准度在仓库内搬运货品。这些机器人还可以处理对仓库工作人员而言比较困难或不安全的任务，例如从高层货架上取货。
• 预测性维护：预测性维护使用 AI 来帮助企业在出现重大问题之前识别机器隐患。通过在发生故障之前提醒员工采取措施，有助于提高设备可靠性、有效减少停机时间并降低维修成本。传感器通常用于实时监控机器人和设备，收集数据并将其流式传输到仓库管理系统中，系统会根据历史数据进行分析以发现异常。AI 的作用在于判断数据点是否属于异常，以及是否预示潜在问题或即将发生的故障。
• 智能仓储：智能仓储是一个概念，涵盖了部署在仓库管理系统中的多项 AI 驱动功能。这包括使用 AI 优化仓库布局和货品摆放，或识别季节性需求波动，以制定明智的库存计划。智能仓储还涵盖了物联网技术（例如 RFID 标签和设备传感器）的使用，有助于简化货品扫描和标签等过程，同时也能够监控设备和机器人的性能，以实现预测性维护。
• 计算机视觉：计算机视觉是一种 AI 技术，可帮助自主移动机器人在人工干预的情况下在仓库中移动、避开障碍物并搬运库存。该技术还可以识别和分类包裹或材料，帮助简化分拣过程并验证货品是否发送到正确的地方以进行进一步的订单处理。摄像头和图像识别系统可以实时扫描产品上的条形码或二维码，从而实现库存的自动更新，并有助于降低人为错误的风险。
• 自然语言处理：自然语言处理 (NLP) 是一种 AI 技术，可在仓库管理系统中用于汇总文档并自动执行通信和数据录入任务。NLP 驱动的数字助手可以使用仓库系统中的发运数据来帮助执行部分客户服务功能，例如实时更新订单以及响应客户查询。NLP 还可以自动从发运通知、发票、交货收据等文档中提取数据，从而减少人工错误并加快处理速度。
• 智能预测和预测分析：AI、数据分析和云技术应用的结合，可以在仓储运营中实现智能需求预测和库存计划。借助 AI 支持的预测和预测分析，企业可以根据需求趋势和季节性来管理仓库中的原材料和成品。预测分析还有助于计算每一个订单在拣货、打包和发运环节所需的时间，从而为订单完成时间提供更准确的预估。这些预测还能帮助标记存在延迟风险或可能无法达到预期服务水平和发运窗口的订单，进而改善订单履行。

仓库 AI 的实施挑战

物流和供应链协会 MHI 发表的一份报告显示，只有 16% 的企业不太可能在未来五年内采用 AI 技术。尽管大多数物流和供应链企业已经开始规划 AI 的应用，但由于这项技术存在各种未知因素，许多企业仍犹豫不决。企业在实施仓库 AI 时可能会面临以下几个显著的挑战。

• 数据隐私和安全：实施 AI 涉及处理大量数据，可能会引发人们对数据安全和隐私合规性的担忧，尤其是在需要处理敏感数据的财务和医疗等行业中。企业有责任确保 AI 工具遵守可接受的数据隐私和安全政策。因此，企业需要了解加密、匿名化、访问控制等安全措施，以及客户数据可能如何被用于进一步训练提供商的 AI 模型。
• 员工接受度：在仓库管理中实施 AI 可能会挑战员工长期习惯的工作方式。员工可能担心 AI 会取代他们的工作。技术知识的要求也可能引发顾虑。当企业在考量是否拥有能够与 AI 工具协同工作的员工时，员工可能也在担忧自己需要学习什么技能才能保住工作。
• 技术复杂性：将 AI 模型与传统系统和软件集成可能是个复杂且成本高昂的任务，IT 部门需要做出许多努力来更新或替换过时的技术。基于云技术的 AI 工具可以帮助降低这种复杂性并促进实施的成功。但是，AI 系统仍然需要强大的数据集成策略，才能将整个企业中的数据整合到一个集中式平台并进行分析。
• ROI 的实现：量化仓库 AI 计划的确切投资回报存在一定难度，尤其是在短期内。如果没有明确的 ROI 指标，企业可能难以证明 AI 技术支出的合理性。企业需要制定新的绩效指标和目标，以展示 AI 在仓库环境中的价值。

仓库 AI 成功实施策略

要想在仓库管理中成功实施 AI，首先必须获得企业领导层的支持，需要高管作为变革的推动者。在此基础上，企业需要规划实施的具体框架，包括明确目标、技术以及成功的衡量标准。

1. 设定目标：您希望通过实施 AI 来实现哪些具体优势？确定可量化的可实现结果，例如加快订单履行速度并降低成本。找出当前紧迫的业务问题，并判断 AI 是否有助于解决这些问题。
2. 选择合适的技术：AI 涵盖广泛的功能，该技术的各个子集可以满足不同使用场景和结果。例如，AI 技术包括适用于预测分析的机器学习，适用于聊天机器人和文本分析的自然语言处理，以及适用于图像识别的计算机视觉。要想实现预期的结果，您需要根据既定的业务目标选择合适的功能。
3. 开展试点测试：采用 AI 工具后，为尽可能减少运营中断，您需要在受控环境或单个仓库中进行测试，然后再逐步扩展到大规模部署。通过试点测试，您可以识别潜在问题并进行必要的调整，无需担心会面临太多风险。这也是一个向用户和其他利益相关者收集反馈的机会，以确定系统是否可以真正满足您的业务需求。注意：仅测试那些您有信心的系统，一旦通过测试即可快速扩展。
4. 制定路线图：仓库 AI 的实施并非有明确终点的一次性项目，而是一个需要长期战略支撑的持续性项目。制定路线图可以帮助您的企业直观地了解实施工作将如何发展并实现未来的目标，包括额外的技术投资和在整个企业内进行扩展的战略。
5. 评估和衡量进步：要衡量 AI 实施的成功（包括小小的成功），可以使用围绕关键业务目标跟踪进展的明确指标，例如提高订单处理速度、成本节约、准确性和总订单吞吐量。除了帮助您获取短期收益外，这些指标还可以帮助您评估 AI 的长期战略价值，例如改善客户服务或加快新产品的推出速度。

AI 和仓库管理的未来趋势

未来，AI 在仓库管理中的应用可能会仍然专注于提升自动化水平、生产力和准确性，降低成本以及改善决策。机器人、物料搬运设备和仓库自动化系统也会继续发展并推出更先进的功能，例如能够实时适应不断变化的环境的自主移动机器人。AI 也将在仓库内的库存管理和需求预测中发挥越来越重要的作用，帮助检测库存水平、确定趋势并更准确地预测未来需求。使用 AI 来支持可持续发展计划也可能持续成为人们关注的焦点，例如帮助减少产品变质或降低运输排放的仓库策略。同时，人们将继续探索如何利用可穿戴技术提高仓库作业效率，这也可能成为创新的驱动力。

利用 Oracle 解决方案，优化仓库管理效率

AI 的发展可谓是日新月异，但目前市面上已有真正可行的仓库管理 AI 方案。要说 AI 可能为仓库和履行运营带来哪些改进，提高生产率和吞吐量仅仅是个开始。

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) offers an integrated suite of applications that cover the supply chain, including planning, logistics, and procurement. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, part of Oracle Fusion Cloud SCM, provides cloud-based inventory management, warehouse optimization, and labor management. It also supports advanced fulfillment processes including robotics and automation integration, predictive analytics, and automated storage and retrieval. Leveraging AI and machine learning, Oracle Warehouse Management offers predictive analytics to help forecast demand, inventory levels, and labor requirements for proactive decision-making. As a cloud-based solution, Oracle Fusion Cloud SCM is scalable across an organization, with regular updates that grant access to continuous innovation, such as AI and GenAI capabilities.

仓库管理 AI 的常见问题解答

如何在仓库中使用 AI 技术？
在仓库场景中，AI 主要用于支持订单履行和库存管理，这两个领域涵盖了仓库运营中所有重要的工作流。

AI 是否适用于库存管理？
适合，AI 技术广泛用于许多仓库管理系统的库存管理，提供自动化、实时可见性和优化功能。

什么是智能仓库管理系统？
智能仓库管理系统是一个软件应用，结合了 AI、机器人、物联网和自动化等技术，可帮助改善仓库或履行中心的运营。