AI 在倉儲管理領域的應用：影響和使用案例

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

文章概覽

近年來，倉儲空間變得格外充滿活力。隨著電子商務持續蓬勃發展，市場對快速配送的需求日益增加，傳統零售商也面臨維持貨架充足以保持競爭力的壓力。這些挑戰使成品倉庫與配送中心成為企業提升營運效率、提升客戶滿意度及靈活應對市場變化的關鍵戰場。為了因應這些變化，倉儲管理系統 (WMS) 導入了包括人工智慧在內的智慧科技，以提升作業透明度、準確度、成本效益與履約速度。

什麼是倉儲管理領域的 AI？

AI 在倉儲管理系統的主要用途是履行階段，協助最佳化產品位置和揀貨模式、訓練和控制機器人、識別有風險的訂單，以及協助其他履行中心工作流程提高產出和員工績效。AI 還在協助企業改善需求預測、回應市場波動、最佳化庫存水平，以及更有效地規劃倉儲營運方面發揮作用。

重點精華

  • 庫存管理、訂單履行和預測是 AI 有助於提高倉儲準確性和效率的首要領域。
  • AI 可透過學習客戶訂購模式來提高生產力和訂單處理速度，並建議通常一起揀貨的項目儲存在倉庫中彼此附近。
  • 雲端應用程式和資料分析有助於衡量 AI 計畫的投資報酬率，並支援持續改進。

AI 在倉儲管理領域的應用詳解

倉儲管理軟體涵蓋企業用於管理倉儲或配銷中心內的庫存、原物料處理和履行作業的功能和功能。人工智慧 (AI) 技術的成熟度日益增加，為倉儲營運帶來更多機會。在倉儲設定中，這些技術可協助彌合實體和數位世界之間的差距，支援倉儲作業的重大變更。根據 2023 年 Accenture 的報告，96% 的高層表示，資訊科技與營運技術的融合將在未來 10 年內對行業產生深遠的影響。該 IT/OT 融合已在高效率履行倉庫中發生，例如設備上的感測器，用於預測性維護，以及以即時訂單和庫存資料為後盾的機器人揀貨系統。

更廣泛地說，將 AI 整合至倉儲管理流程的主要業務目標是協助提高流程效率和準確性。AI 能夠快速處理大量資料，執行各種任務，例如預測出貨交貨時間、檢測可能預示設備故障的異常情況，或預測需求並將其與庫存及即將到達的貨物進行比較，以評估供應情況。AI 模型還可以推薦產品揀貨和出貨的最佳路線，協助最佳化員工的工作方式並縮短交付時間。

AI 對倉儲管理的影響

對於能夠重新構思營運以利用這個新技術波動的企業而言，AI 在倉儲管理方面的激增可能帶來深遠的優勢。

  • 生產力：在倉庫環境中，生產力是核心指標。生產力決定了倉庫營運的成本與速度，與準確性共同組成了衡量營運成功的關鍵指標。幾乎所有的技術投資或流程改進，都是為了提升倉庫的處理量，而 AI 有助於實現更快、勞動力密集度更低的訂單處理。例如，AI 支援動態貨位分配和儲位管理，以協助縮短揀貨時間並提高生產力。AI 驅動的貨位算法能夠根據需求模式和商品受歡迎程度，不斷建議倉庫內物品的最佳擺放位置，例如建議將需求量較大的商品擺放在靠近出貨和包裝區域的位置。
  • 訂單準確性：履行倉儲和配銷中心對於訂單準確性至關重要。使用電腦視覺和影像處理系統來掃描每個揀貨項目，AI 系統可協助找出錯誤，例如標記錯誤的包裹或不正確的產品選擇，並識別有延遲風險的訂單。這可讓倉儲經理呈報問題，並通知客戶潛在延遲。AI 對倉儲自動化也很有幫助，透過可幫助直接自主行動機器人以更短的時間和更準確的方式移動項目。
  • 預測：在履行倉庫中，預測是一種維護正確庫存量的方法，即使是季節性週期和市場需求變化也是如此。通常稱為需求預測，此流程與 AI 越來越相關，能夠瞭解趨勢並預測需求激增情況，以協助公司維持正確的產品類型和數量。AI 驅動的 WMS 可協助偵測和通知倉儲經理有關缺貨項目，協助維持庫存水平並避免庫存不足或缺貨。AI 能夠學習季節性需求模式，例如開學季、萬聖節和聖誕節的需求高峰，並預測哪些商品在這些特定時期可能會有較高的需求。
  • 處理：倉庫經理致力於縮短接收貨物、將貨物存放到貨架上，以及在處理訂單時所需的揀貨時間。AI 可以透過學習客戶訂購模式來協助實現這一目標，並提供有關應將哪些項目放在一起的洞察。倉庫員工可以將經常一起訂購的商品組合在一起，避免來回穿梭於倉庫的不同區域。AI 還可以用來從發票和出貨通知中提取訂單明細，減少手動輸入資料，並加速訂單處理過程。
  • 空間規劃：就像風水能幫助你設計平衡的居住空間，AI 也能優化倉庫佈局，改善工作流程並提高揀貨效率。這包括規劃倉庫基礎設施，以最小化租賃或購買的空間，將相關物品儲存得更為集中以加快訂單處理速度，規劃最佳揀貨路徑以避免倉庫內出現擁堵情況，並促進物料和設備的高效流動。
  • 設備生命週期：AI 應變得更聰明，使用次數越多，擷取的資料也就越多。在倉庫設備和機械健康監控方面，AI 可以監測熱能、振動、處理量或其他因素的異常變化。使用 AI 檢測這些異常情況，有助於更早發現設備故障或問題，從而在故障發生或情況惡化之前采取行動。因此，倉儲經理可在機器故障前安排預防性維護工單，這有助於維持生產力和輸出，同時可能延長設備的壽命。
  • 安全：在倉庫中工作可能會受到實體要求，因此採取措施促進員工安全並降低傷害風險是企業的首要任務。接受倉儲安全協定資料訓練的 AI 可協助判斷機器在何時或何處更安全，以處理和管理工作與倉儲工作者。AI 也可以協助在倉儲管理中制定人體工學和安全實務，例如建議不要將重物品放在高昂的間接費用中。
  • 可見性：將 AI 分層在業務資料上可擴展對營運的可見性，企業領導者接著可以利用這些資訊提高庫存和訂單追蹤等流程的效率。AI 具備需求預測和預測性維護的功能，還能協助針對生產、採購和資本支出做出決策。此外，AI 工具還可以持續監控倉儲作業，以協助識別效率不彰的情況、瓶頸和需要改進的方面。
  • 降低成本：AI 可協助倉儲經理深入瞭解如何降低多個領域的成本，包括能源和資源使用量、人力使用率和庫存管理。例如，AI 驅動的電腦視覺和基於感測器的系統可以根據指定空間中的活動來調整倉庫照明和溫度。提高這些流程的效率有助於減少浪費，最終降低營運成本。自動化還可以幫助降低成本、信任自主機器人和分類機械，以處理重複的例行任務，例如揀貨、包裝和排序，同時將員工重新導向到更具策略性的工作。
  • 永續發展：營運倉儲需要大量電力，因此許多企業正在部署 AI 以協助他們以更永續的方式營運。AI 系統可以根據倉儲不同區域的即時活動來控制照明、加熱和冷卻，從而協助管理能源消耗。例如，AI 可以藉由在非使用中的空間中調暗燈光，或在離峰時間內調整溫度設定，協助減少用電。AI 驅動的庫存管理效率也有助於減少揀貨過程中的能源使用。

倉儲中的 AI 技術

有許多 AI 技術會對倉儲營運產生影響。以下這些技術已經有助於實現自動化、提高效率，並支援更好的決策。

  • 揀貨機器人和自主行動機器人：自主行動機器人 (AMR) 是專為在更短的時間內在倉庫周圍移動項目而設計，比使用 AI 建議最佳路徑而非預先編程路線，從而更輕鬆且準確地與倉儲員工相比。這些機器人還可以處理對倉庫工作人員而言比較困難或不安全的任務，例如從高層貨架上取貨。
  • 預測性維護：預測性維護使用 AI 協助識別機器問題，然後再成為重大問題。在故障發生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。感測器通常用於即時監控機器人和設備，將資料收集並串流至 WMS，並在其中針對歷史資料進行分析，以發現違規情況。AI 的工作是協助確定資料點是否算是違規情況，以及其是否表明潛在問題或出現故障。
  • 智慧倉儲：智慧倉儲是一個概念，涵蓋部署在倉儲管理系統中的許多 AI 功能。這包括使用 AI 最佳化倉儲配置和項目配置，或識別季節性需求波動，以進行明智的庫存規劃。智慧倉儲還涵蓋了物聯網技術的應用，如 RFID 標籤和設備感測器，這些技術有助於簡化物品掃描和標籤等流程，並監控設備與機器人的效能，實現預測性維護。
  • 電腦視覺：電腦視覺是一種 AI，可協助自治式行動機器人瀏覽倉儲、避免障礙及運輸庫存，無需人為介入。它也可以辨識和分類包裹或材料，協助簡化排序程序，並確認項目已傳送至正確的位置，以進一步處理訂單。相機和影像辨識系統可以即時掃描產品上的條碼或 QR 碼，以自動進行庫存更新，並協助降低人為錯誤的風險。
  • 自然語言處理：自然語言處理 (NLP) 是一種 AI 類型，可在 WMS 中使用，以摘要文件並自動化通訊和資料輸入工作。NLP 驅動的數位助理可以使用倉儲系統的出貨資料，協助執行一些客戶服務功能，提供即時訂單更新和回應客戶查詢。NLP 也可以將出貨通知、發票、交貨收據及其他文件中的資料擷取自動化，協助減少手動錯誤並加快處理時間。
  • 智慧預測與預測分析：AI、資料分析及雲端應用程式的結合，可實現倉儲作業的智慧型需求預測與庫存規劃。在 AI 支援的預測和預測分析的協助下，企業可以根據需求趨勢和季節性來管理倉儲中的原材料和成品。預測分析還可以幫助計算訂單揀貨、包裝和出貨所需的時間，從而為訂單完成提供更準確的時間預估。這些預測也有助於標記有延遲或遺漏預期服務層級和出貨時段風險的訂單，從而更好地履行訂單。

倉儲 AI 的導入挑戰

根據物流和供應鏈協會 MHI 發表的一份報告，只有 16% 的組織表示，他們不太可能在未來五年內採用 AI 技術。雖然大多數物流與供應鏈公司已經開始規劃 AI 的應用，但許多公司仍對此技術持保留態度，主要是因為對這項技術的諸多未知因素感到不安。企業在導入倉儲 AI 時，面臨了幾個值得注意的挑戰。

  • 資料隱私權與安全性：導入 AI 涉及處理大量資料，這可能引發對資料安全和隱私合規方面的顧慮，尤其是對於需要處理機密資料的產業，如金融和醫療業。企業有責任確保 AI 工具符合可接受的資料隱私權和安全性政策。這需要瞭解加密、匿名化、存取控制和其他防護措施，以及如何使用客戶資料進一步訓練供應商的 AI 模型。
  • 員工採用：在倉儲管理中導入 AI 可能會挑戰員工習慣的長期方法。員工可能擔心 AI 會取代他們的工作，而技術知識的要求也可能成為一大顧慮。當企業考慮是否擁有合適的員工來與 AI 工具協同工作時，員工也可能會擔心自己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相當複雜且成本高昂，因此需要大量 IT 努力更新或取代過時的技術。雲端 AI 工具可協助降低此複雜性，並推動導入成功。不過，AI 系統仍需要強大的資料整合策略，才能將整個組織的資料提取到一個集中式平台進行分析。
  • ROI 實現：在倉儲領域，量化 AI 計畫的具體投資回報 (尤其是在短期的投資回報)，可能會比較困難。如果沒有明確的投資報酬率指標，企業可能難以證明 AI 技術的支出。企業可能需要制定新的績效指標和目標，以展示 AI 在倉儲環境中的價值。
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成功導入倉儲 AI 的策略

如果要在倉儲管理方面成功導入 AI，首先要獲得公司領導層的支持，並由高層主管推動變革。從那裡開始，現在是時候描述導入實際情況，包括用於衡量成功的特定目標、技術和指標。

  1. 建立目標：導入 AI 後，您希望實現哪些具體優勢？識別您可以量化的最佳可達成結果，例如更快的訂單履行速度並降低成本。了解最迫切的業務問題，以及 AI 是否能協助解決這些問題。
  2. 識別合適的技術：AI 涵蓋廣泛的功能，可在此技術的每個子集內實現不同的使用案例和結果。例如，有用於預測分析的機器學習、聊天機器人和文字分析的自然語言處理，以及用於影像辨識的電腦視覺。為了達成您的期望結果，請考慮將您的既定業務目標與正確的功能相匹配。
  3. 執行試驗測試：採用 AI 工具之後，將作業中斷降到最低可能包括在受控制的環境中或單一倉儲中進行測試，然後再擴展至大量部署。這項試驗可以讓您識別潛在問題，並在沒有大量風險的情況下進行必要的調整。這也是收集使用者和其他利益相關者意見的機會，以確定系統是否能實際滿足您的業務需求。注意：僅考慮測試您確信在通過測試後能夠快速擴展的系統。
  4. 開發藍圖：AI 倉儲導入不是一次性專案，而且很難結束。而是需要長期策略的持續努力。建立藍圖可協助您的業務以視覺化方式呈現導入將如何發展以達成未來目標，包括額外的技術投資和在整個組織中調整規模的策略。
  5. 評估和衡量改進：為了衡量 AI 導入的成功 (包括小獲勝者)，清楚的指標可以追蹤關鍵業務目標的進度，例如更快的訂單處理速度、節省成本、更高的準確度和總訂單輸送量。除了幫助您擷取短期收益之外，這些指標還可以幫助您評估 AI 的長期策略價值，例如改善客戶服務或加速新產品的推出。

運用 Oracle 將倉儲生產力最佳化

AI 的發展迅速，但現今已有真實且可執行的倉儲管理 AI 選項可供導入。提高生產力和輸送量只是 AI 可能為倉儲和履行作業帶來的改進開始。

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) 提供涵蓋供應鏈的整合式應用系統套件，包括規劃、物流和採購。Oracle Fusion Cloud Warehouse Management 是 Oracle Fusion Cloud SCM 的一部分，提供雲端庫存管理、倉儲最佳化和人力管理。它也支援進階履行流程，包括機器人與自動化整合、預測分析，以及自動化儲存與擷取。Oracle Warehouse Management 運用 AI 和機器學習，提供預測分析，協助預測需求、庫存水平和人力需求，主動做出決策。作為雲端解決方案，Oracle Fusion Cloud SCM 可在整個組織中擴展，並定期更新可授予持續創新 (例如 AI 和 GenAI 功能) 的存取權。

AI 在倉儲管理領域的應用常見問題

如何將 AI 用於倉儲？
倉儲 AI 的首要用例是支援訂單履行與庫存管理，這兩個領域包括倉儲營運中最重要的工作流程。

AI 可以用於倉儲管理嗎？
可以，許多倉儲管理系統已導入 AI 技術，用於自動化作業、即時監控與庫存優化。

什麼是智慧倉儲管理系統？
智慧倉儲管理系統是一種軟體應用程式，結合人工智慧、機器人、Internet of Things 和自動化等技術，協助改善倉儲或履行中心的作業。

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