在整個歐洲范圍，勞動力資源的萎縮對物流業(yè)造成了沉重打擊。由于貨運卡車司機、倉庫揀貨員和叉車操作員都供不應求，供應鏈中斷已成為許多企業(yè)面臨的嚴重問題。

雖然 Covid-19 以及隨之而來的經濟和社會動蕩是當前勞動力危機的部分原因，其他因素包括“黃金年齡”工人的數量下降，表明問題不僅僅是一時的，而是物流行業(yè)必須長期應對的問題。

在歐洲最大的經濟體德國，人口老齡化和低出生率最近促使聯(lián)邦勞工局警告說，該國必須每年至少吸引 40 萬技術移民。

聯(lián)邦勞工局主席 Detlef Scheele 表示：“事實是德國的工人已經用完了，從護士到后勤人員，到處都會出現工人短缺的情況?！?/p>

即使在西班牙等失業(yè)率較高的國家（目前失業(yè)率徘徊在 14% 左右），由于從事這些工作的合格人員供應不足，對倉庫員工和叉車操作員的需求也很大。

在英國的貿易協(xié)會 Logistics UK 最近進行的一項調查中，13% 的受訪者表示倉庫人員嚴重短缺，叉車司機的可用人數大幅下降是一個主要問題。

鑒于人力已經是與運營倉庫相關的最重要成本之一，現在需要吸引叉車操作員或其他倉庫工作人員。但是如果增加更多的人員，也會為公司的財務方面帶來壓力。

對于許多企業(yè)來說，轉向自動化是一種不錯的方式，越來越多的歐洲倉庫和配送中心運營商認為無人駕駛叉車技術代表了他們面臨的招聘和就業(yè)成本挑戰(zhàn)的最佳解決方案。

無人駕駛叉車承擔了傳統(tǒng)手動操作叉車所應承擔的每一種任務--包括車輛裝卸、標準和極窄巷道貨架配置中的托盤放置和檢索，以及整個倉庫中的托盤和貨物搬運。

除了無人駕駛叉車帶來的明顯的勞動力成本節(jié)約外，其他好處還包括：減少對貨物、貨架和卡車的損壞；提高揀選的準確性；以及更有效地利用可用的存儲空間。

在全球范圍內，雀巢、DHL 和沃爾瑪等知名企業(yè)已經采用了無人駕駛叉車系統(tǒng)，而無數中小型叉車用戶也從該解決方案中受益。

簡單來說，無人駕駛叉車的核心“基于視覺”的導航技術使用車載攝像頭來感知車輛運行的環(huán)境。有關部署卡車的設施的結構設計和存儲系統(tǒng)布局的信息被存儲為離線地圖，視覺導航系統(tǒng)與從攝像頭接收的實時圖像相匹配，以便在倉庫周圍高效安全地導航叉車。通過系統(tǒng)控制多臺叉車，叉車通過最短、最快和最安全的路線被引導到下一個位置，以實現最佳的吞吐量性能。

視覺導航技術不僅效率高，而且安裝快捷方便，投資回報快。高度靈活的技術允許采用無人駕駛工業(yè)車輛，而對站點現有的內部物流流程的干擾最小，并且通常在 18-24 個月后實現投資回報。

絕大多數倉庫和配送中心運營都依賴叉車來高效運行其內部物流流程，而在運營叉車車隊時，叉車司短缺通常是最大的問題。

當無人駕駛叉車帶來的成本節(jié)約再加上無人駕駛叉車消除了因合格的叉車司機短缺而造成的人員配置問題時，越來越多的公司采用自動化叉車技術來優(yōu)化其倉庫內部物流流程的效率就不奇怪了。