AI 在倉庫管理的應用：影響與使用案例

Natalie Gagliordi | 資深撰稿人 | 2025 年 4 月 8 日

文章概覽

近年來，倉庫已成為極具戰略意義的場域。隨著電商快速成長，企業面臨更短交期的競爭壓力；對傳統零售商而言，則必須確保門市貨架隨時充足，以維持競爭力。這些壓力使成品倉庫與配送中心成為企業提升營運效率、提高客戶滿意度，以及快速回應市場變化的前線。為因應需求，倉庫管理系統 (Warehouse Management System, WMS) 逐步導入包括人工智慧 (AI) 在內的智慧技術，以提升可見性、準確度、成本效益與履約速度。

AI 在倉庫管理的應用

在倉庫管理系統中，AI 的主要應用集中於履約階段，例如最佳化商品儲位配置與揀貨動線、訓練與控制自動化機器人、辨識高風險訂單、協助履約中心的各項工作流程，以提高產出與員工績效。AI 也協助企業改善需求預測、回應市場波動、最佳化庫存水平，並更有效規劃倉庫作業。

重點精華

  • 庫存管理、訂單履行與需求預測，是 AI 有助於提升倉庫準確度與效率的核心應用領域。
  • AI 可透過學習客戶下單模式，建議將常被同時揀選的商品存放於相鄰位置，以提升揀貨效率與訂單處理速度。
  • 雲端應用程式和資料分析有助於衡量 AI 專案的投資報酬，並推動持續改進。

AI 在倉庫管理的應用詳解

倉庫管理軟體涵蓋企業在倉庫或配送中心中，用於管理庫存、物料搬運與訂單履約作業的各項功能與能力。隨著人工智慧 (AI) 技術日益成熟，企業得以進一步精進倉儲營運模式。在倉儲環境中，AI 有助於縮短實體世界與數位世界之間的落差，推動營運模式的重大變革。根據 Accenture 於 2023 年發布的報告，96% 的高階主管認為，資訊科技與營運科技的融合，將在未來 10 年對產業帶來顛覆性影響。這種 IT/OT 融合已在高效率的履約型倉庫中落地實現，例如透過設備感測器進行預測性維護，以及結合即時訂單與庫存資料的機器人揀貨系統。

更廣泛而言，將 AI 整合至倉庫管理流程的主要業務目標，是提升流程效率與準確性。AI 能以高速處理大量資料，協助完成多項關鍵任務，例如預測出貨前置時間、偵測可能預示設備故障的異常狀況、進行需求預測，並將其與現有庫存及在途貨物比對，以評估供應狀況。AI 模型還可建議最佳揀貨與配送路線，優化員工工作流程，同時提升整體交付效率。

AI 對倉庫管理的影響

隨著 AI 在倉庫管理中的普及，能夠重塑營運模式並善用此技術的企業，將可獲得深遠的效益。

  • 生產力：在倉庫情境中，生產力是核心指標，直接影響營運成本與速度，並與準確性並列為衡量營運績效的關鍵標準。幾乎所有技術投資與流程優化，皆以提升倉庫吞吐量為目標；AI 可推動更快速、勞動密度更低的訂單處理流程。例如，AI 可支援動態儲位配置與入庫策略，以縮短揀貨時間並提高生產力。AI 驅動的儲位演算法能依據需求模式與商品熱度，持續建議最佳化的庫內擺放方式，例如將高需求商品放置於靠近出貨與包裝區域的位置。
  • 訂單準確性：在履約型倉庫與配送中心中，訂單準確性至關重要。透過電腦視覺與影像處理系統掃描每一件揀選商品，AI 可以偵測錯誤，例如標籤錯誤或揀錯商品，並辨識可能延遲的高風險訂單。這樣一來，倉庫主管可及時升級處理，並通知客戶潛在延誤。AI 同時也提升倉儲自動化效能，透過演算法更精準、快速地引導自主移動機器人搬運物料。
  • 預測：在履約型倉庫中，預測的核心目標是維持適當的庫存水平，以因應季節性波動與市場需求變化。需求預測正日益與 AI 深度結合。AI 能學習趨勢、預測需求高峰，協助企業確保適當品項與數量的庫存配置。AI 驅動的 WMS 可偵測缺貨品項並通知管理者，協助避免庫存不足或過量。AI 也能學習季節性需求模式，例如開學季、萬聖節與聖誕節等需求高峰，預測特定期間的熱門商品。
  • 作業處理：倉庫主管持續致力於縮短商品從入庫 (收貨上棧板)、上架存放，到訂單產生後被揀選與處理的時間。AI 可透過學習客戶下單模式，分析哪些商品常被同時訂購，進而建議將相關商品存放於相鄰位置。如此一來，倉儲員工可更快地揀選常見商品組合，而不必在倉庫兩端來回奔波。AI 也可從發票與出貨通知中擷取訂單資訊，減少人工資料輸入，加速訂單處理流程。
  • 空間規劃：就像風水講求空間的和諧平衡，AI 能協助最佳化倉庫配置，以提升作業流暢度與揀貨效率。這包括規劃基礎設施以減少租賃或購置空間需求；將相關商品集中存放以加速處理；規劃最佳揀貨路線，避免倉內壅塞；以及促進物料與設備的順暢流動。
  • 設備壽命：AI 隨著使用與資料量增加而逐步精進。在設備健康監控方面，AI 可分析溫度、震動、產能或其他指標的異常變化。透過異常偵測，在故障發生或惡化前發現問題。倉儲主管可在設備故障前安排預防性維護工單，有助於維持產能、避免停機損失，並可能延長設備使用壽命。
  • 安全：倉儲工作對體能要求高，因此提升員工安全並降低受傷風險是企業的重要目標。經過安全規範資料訓練的 AI 系統，可判斷何時由機器執行作業比人工操作更安全。AI 也能將人體工學與安全守則融入倉庫管理，例如建議避免將重物置於高處。
  • 可見性：將 AI 疊加於企業營運資料之上，可大幅提升營運透明度，協助主管在庫存與訂單追蹤等流程上提升效率。藉由結合需求預測與預測性維護能力，AI 也能為生產規劃、採購決策與資本支出提供決策支援。此外，AI 工具能持續監控倉儲作業，辨識低效率環節、瓶頸與改善空間。
  • 降低成本：AI 可協助倉儲主管從多個面向降低成本，包括能源使用、資源配置、人力運用與庫存管理。例如，透過電腦視覺與感測系統，根據活動狀況調整照明與溫度。效率提升有助減少浪費並最終降低營運成本。運用自動化設備與自主機器人處理揀貨、包裝與分類等重複性任務，讓員工專注於更具策略價值的工作。
  • 永續發展：倉庫營運耗電量高，因此許多企業導入 AI 以提升能源效率並支持永續目標。AI 系統可根據倉庫不同區域的即時活動狀況，動態調整照明、供暖與冷卻系統。例如，在無人使用的區域調暗燈光，或於離峰時段調整溫度設定以減少用電。AI 驅動的庫存管理效率也能在揀貨過程中降低能源使用。

倉庫中的 AI 技術

目前已有多種以 AI 為基礎的技術正在重塑倉儲營運。以下為已廣泛應用、可推動自動化、提升效率並支援決策能力的關鍵技術：

  • 揀貨機器人與自主移動機器人：自主移動機器人 (AMR) 利用 AI 推薦最佳行進路徑，而非依賴預先編程的固定路線，能以更短時間、更高準確度在倉庫內搬運物品，效能優於人工作業。這些機器人也能執行對員工而言較困難或具風險的任務，例如從高層貨架取貨。
  • 預測性維護：預測性維護透過 AI 提前識別設備潛在問題，避免這些問題演變為重大事件。在發生故障之前提醒員工採取行動，有助於提高設備可靠性，將停機時間降到最低，並降低維修成本。透過即時感測器監控機器人與設備運作狀況，並將資料匯入倉庫管理系統 (WMS)，與歷史資料進行比對分析。AI 負責判斷資料是否屬於異常，並評估其是否預示潛在問題或故障。
  • 智慧倉儲：智慧倉儲是一個整合多種 AI 能力的概念，涵蓋倉庫管理系統中的多項智慧功能。例如，使用 AI 最佳化倉庫布局與商品配置，或辨識季節性需求波動，以支援庫存規劃。智慧倉儲也包含物聯網 (IoT) 技術的應用，如 RFID 標籤與設備感測器，用於優化掃描與標記流程，以及監控設備與機器人效能，以支援預測性維護。
  • 電腦視覺：電腦視覺是一種 AI 技術，協助自主移動機器人在倉庫中導航、避開障礙物，並在無人干預情況下運送庫存。它還能辨識與分類包裹或物料，優化分揀流程，並確保商品被正確送往下一階段處理。透過攝影機與影像辨識系統即時掃描條碼或 QR 碼，可自動更新庫存資料並降低人工錯誤風險。
  • 自然語言處理：自然語言處理 (NLP) 是一種 AI 類型，可應用於 WMS 中，協助文件摘要、通訊自動化與資料輸入。NLP 驅動的數位助理可利用倉庫系統中的出貨資料，提供即時訂單更新與客戶查詢回覆，支援部分客服功能。NLP 也能自動從出貨通知、發票、送貨單等文件中擷取資料，減少人工輸入錯誤並加快處理速度。
  • 智慧預測與預測分析：透過結合 AI、資料分析與雲端應用程式，可實現智慧需求預測與庫存規劃。藉助 AI 支援的預測和預測分析，企業可以根據需求趨勢和季節性因素管理倉庫中的原材料和成品。預測分析還可以協助計算揀貨、包裝和出貨所需的時間，從而提供更準確的訂單完成時間預估。這些預測也有助於標記可能延遲或無法達到預期服務水平和出貨窗口的訂單，從而提高訂單履行率。

導入倉儲 AI 的挑戰

根據物流與供應鏈協會 MHI 發布的報告，只有 16% 的組織表示未來五年內不太可能採用 AI 技術。雖然大多數物流和供應鏈企業已經開始規劃部分 AI 應用，但由於這項技術有許多未知因素，許多企業仍然猶豫不決。企業在導入倉儲 AI 時面臨多項顯著挑戰。

  • 資料隱私權與安全：導入 AI 涉及處理大量資料，這可能會引發人們對資料安全和隱私合規性的擔憂，尤其是在處理敏感資料的行業，例如金融和醫療。企業有責任確保其 AI 工具符合可接受的資料隱私和安全政策。這需要瞭解加密、匿名化、存取控制和其他安全措施，以及如何使用客戶資料來進一步訓練供應商的 AI 模型。
  • 員工接受度：在倉庫管理中導入 AI，勢必會挑戰員工長期習慣的工作方式。員工可能會擔心 AI 會搶走他們的工作。技術知識要求也可能構成問題。當企業考慮是否擁有合適的員工團隊來配合 AI 工具運作時，員工可能會擔心他們需要學習哪些技能才能保住工作。
  • 技術複雜性：將 AI 模型與舊有系統和軟體整合可能既複雜又昂貴，需要投入大量 IT 資源來更新或取代過時的技術。雲端 AI 工具可協助降低此複雜性，並提高導入的成功率。然而，AI 系統仍需要強大的資料整合策略，才能將來自整個組織的資料集中到統一的集中式平台進行分析。
  • ROI 實現：要量化倉儲 AI 專案的投資報酬率並不容易，特別是在短期內。如果沒有明確的投資報酬率指標，企業可能難以證明在 AI 技術上的投入是合理的。企業可能需要製定新的績效指標和目標，以證明 AI 在倉儲環境中的價值。
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成功導入倉儲 AI 的策略

如果要在倉庫管理方面成功導入 AI，首先要獲得公司領導層的支持，並由高層主管推動變革。接著，應具體規劃導入藍圖，包括明確目標、採用技術與衡量成效的指標。

  1. 設定目標：您希望透過 AI 導入實現哪些具體優勢？您應確定可量化且可實現的最佳成果，例如更快的訂單履行速度和更低的成本；找出最迫切的業務問題，以及 AI 是否能協助解決這些問題。
  2. 選擇合適的技術：AI 涵蓋廣泛的功能，每個子技術都有不同的應用場景和可實現的成果。例如，機器學習用於預測分析，自然語言處理用於聊天機器人和文字分析，電腦視覺則用於圖像識別。為了實現您期望的成果，請考慮將您既定的業務目標與合適的功能相匹配。
  3. 進行試點測試：採用 AI 工具後，為了最大限度地減少營運中斷，可以在受控環境或單一倉儲中進行測試，然後再擴展到大規模部署。試點測試能夠協助您識別潛在問題並進行必要的調整，同時降低風險。此外，這也是收集使用者和其他利害關係人回饋的機會，以確定系統是否能夠真正滿足您的業務需求。需要注意的是，僅評估與測試那些在驗證成功後，具備快速擴展能力的系統。
  4. 制定藍圖：AI 倉儲導入並非一次性專案，而是一項需長期布局的持續工作。制定藍圖可協助企業視覺化導入流程，從而更好地實現未來的目標，包括額外的技術投資以及在整個組織內擴展的策略。
  5. 評估和衡量改進：為了衡量 AI 導入的成功 (包括取得的小成果)，清晰的指標對於追蹤關鍵業務目標的進展至關重要，例如更快的訂單處理速度、成本節約、更高的準確率和總訂單吞吐量。這些指標不僅可以幫助您獲得短期收益，還可以幫助您評估 AI 的長期策略價值，例如改善客戶服務或加快新產品的推出速度。

運用 Oracle 解決方案提升倉儲生產力

AI 發展迅速，但如今已有切實可行的倉庫管理 AI 解決方案可供導入。生產力與吞吐量的提升只是一個開始，AI 將為倉儲與履行作業帶來更多改進。

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AI 在倉庫管理的應用常見問題

如何將 AI 用於倉庫管理？
倉庫中最主要的 AI 應用案例集中在訂單履行與庫存管理，這兩大領域涵蓋倉儲作業中最關鍵的工作流程。

AI 可以用於庫存管理嗎？
是的，許多倉庫管理系統都使用 AI 進行庫存管理，提供自動化、即時可見性和最佳化功能。

什麼是智慧倉庫管理系統？
智慧倉庫管理系統是一種軟體應用程式，結合 AI、機器人、物聯網和自動化等技術，協助改善倉庫或履行中心的運作。

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