在過去的幾年里，全球供應鏈一直是高度不可預測的。對于許多組織來說，應對多種挑戰(zhàn)的關鍵是盡可能地部署自動化。他們的長期競爭力在于掌握規(guī)模化的運營自動化，作為一個關鍵的差異化因素。

供應鏈中的自動化當然不是新事物；幾十年來，公司一直試圖用機器來支持人工操作。然而，最近基于人工智能的系統(tǒng)的進步使自動化變得更加有效。公司現(xiàn)在可以利用分析來確定其當前的運營狀態(tài)，并相應地做出所需的調(diào)整。

自動化還可以根據(jù)實時能力、位置和可用性來分配任務；調(diào)整工作流程，以便在不同的需求水平和運營變化中有效運行，并在人、機器人和相關系統(tǒng)之間共享信息。此外，激光雷達等技術的成本降低，可充電電池等關鍵功能的改進，以及5G無線技術在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的持續(xù)廣泛采用，為各種規(guī)模的公司創(chuàng)造了一個巨大的機會，通過在其運營中整合自動化來競爭。

倉庫中的效率

供應鏈中的自動化有幾個原因是有意義的。首先，它可以幫助平坦的曲線，并在許多公司依靠有限的勞動力進行短期輪班的時候提供可靠、持續(xù)的生產(chǎn)力。

分銷、倉儲和制造機構(gòu)的工人短缺，早在2021年員工自愿離職的 "大辭職 "之前就開始了。根據(jù)咨詢公司德勤，美國制造業(yè)到2030年可能有210萬個職位空缺。

對于面臨勞動力短缺的組織來說，技術可以在實現(xiàn)更好的產(chǎn)量和提高產(chǎn)品質(zhì)量方面產(chǎn)生巨大影響。它還可以大大影響工廠工人的工作保留和滿意度。

自動化如何在勞動力短缺期間提供生產(chǎn)力的一個很好的例子是使用自動駕駛叉車。根據(jù)國家木托盤和集裝箱協(xié)會的數(shù)據(jù)，全世界每天大約有50億個托盤在流通。僅在美國，制造業(yè)依靠超過450萬名人類操作員來移動這些托盤。這些工作是重復和乏味的，在競爭激烈的就業(yè)市場上，這些職位可能很難填補，而且流動率很高。人們更愿意承擔需要創(chuàng)造力和解決問題的更復雜的任務。

自動駕駛叉車是自主移動機器人（AMR）的一種，是由技術驅(qū)動的智能叉車。它們類似于倉庫中用于提升和移動材料的托盤處理工業(yè)卡車，但具有在沒有人的情況下操作的智能。

這些系統(tǒng)可以幫助支持人類工人，獨立執(zhí)行一些任務，如將成品移到傳送帶和包裝器上，將輕質(zhì)垃圾和空托盤運出生產(chǎn)車間，將貨物移到中轉(zhuǎn)通道和放貨地點，以及將零件送到制造裝配線。

這些機器可以晝夜不停地工作，不需要休息，極大地提高了生產(chǎn)力和產(chǎn)出。通過承擔平凡和危險的工作，AMR等工具使人類工人通過提高技能和追求新的機會，找到更多的成就感。更重要的是，機器人可以填補越來越多的設施難以雇用的工人的空缺。

跨平臺協(xié)調(diào)

在供應鏈中使用自動化的另一個原因是，協(xié)調(diào)軟件與自動化相結(jié)合，可以實時響應變化。

協(xié)調(diào)--系統(tǒng)、應用程序和服務的配置、管理和協(xié)調(diào)--提供了一個全系統(tǒng)的視角，考慮了供應鏈中所有組件的獨特優(yōu)勢，包括人類工人、人工搬運設備、AMR和其他系統(tǒng)。

協(xié)調(diào)軟件的使用將人類的問題解決、抽象推理和創(chuàng)造能力與自動化系統(tǒng)提供的精確性和實時數(shù)據(jù)收集相結(jié)合。

此外，協(xié)調(diào)考慮了在一個環(huán)境中部署的來自多個供應商的所有自動化系統(tǒng)。通過實現(xiàn)跨多個平臺、形式因素和能力的戰(zhàn)略協(xié)調(diào)，協(xié)調(diào)了解哪些人可以工作，哪些任務需要完成，以及如何分配每項工作以確保工作以最有效的方式繼續(xù)進行。

這種組合能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的全部能力，并幫助公司從其技術和人力資本投資中獲得收益。

自動化還提供了擴展供應鏈運作的靈活性。諸如機器人即服務（RaaS）這樣的創(chuàng)新產(chǎn)品為企業(yè)提供了更多的機會。

可見性數(shù)據(jù)

自動化還提供數(shù)據(jù)，提供應對未來中斷所需的可見性和預測能力。

在編排軟件和收集整個倉庫數(shù)據(jù)的機器人的支持下，公司的系統(tǒng)可以根據(jù)過去的行為做出更好的決策。

供應鏈團隊可以解決諸如如果卡車遲到該怎么辦、如果員工外出如何重新分配任務、在整個工廠內(nèi)移動的最快方式以及如果零件沒有按時到達會發(fā)生什么等問題。隨著時間的推移，機器人可以“學習”這些問題的答案并在不需要被告知的情況下采取行動，從而提高生產(chǎn)力和吞吐量。

他們還可以學習根據(jù)隨時間的不斷變化做出更好的決策。最新的機器人比以往任何時候都更快地執(zhí)行材料處理等任務，并在不影響安全性的情況下提高性能。推動性能改進的是通過編排軟件隨時間收集的數(shù)據(jù)。

使用這些數(shù)據(jù)，公司可以根據(jù)實時需求、資源可用性和距離將工作分配給機器人車隊。通過自動化收集的數(shù)據(jù)還提供洞察力，以更好地了解機器人的性能和行為。有了這些信息，開發(fā)人員可以更新軟件并實時向機器人推送無線更新，讓它們工作得更智能、更快速。

隨著時間的推移，公司可以從提高的車隊效率、更快的投資回報、更好地利用勞動力、即時和定期的性能升級以及自動化解決方案的擴展應用中受益。

對于那些負責管理其組織供應鏈的高管來說，現(xiàn)在不是輕松的時期。不確定性比比皆是，沒有跡象表明困擾供應鏈數(shù)月的問題會很快消失。

這并不意味著公司必須忍受不可接受的短缺和延誤。他們可以采取一些步驟來應對一些挑戰(zhàn)并做出改進。自動化是解決當今供應鏈不可預測狀態(tài)的關鍵之一。

雖然自動化不會解決供應鏈的所有問題，但支持改進事物所需的靈活性至關重要。從長遠來看，隨著物料搬運中的自動化解決方案得到掌握并與手動工作流程深度集成，它們將成為關鍵的競爭優(yōu)勢，有助于推動多年的可持續(xù)增長。