對于“剁手黨”來說，沒有什么比等快遞更令人欣喜和焦急的了?！拔椰F(xiàn)在就要”的心態(tài)延伸到所有行業(yè)，精明的領導者必須有效管控盈虧底線，并在維持客戶滿意度的同時實現(xiàn)可觀的投資回報。

        通過對中國、印度、澳大利亞、日本、韓國在內的亞太地區(qū)的制造、運輸與物流、零售、郵政和包裹投遞，以及批發(fā)分銷行業(yè)前沿品牌的現(xiàn)行與計劃采取的戰(zhàn)略進行調研，ZebraTechnologies（斑馬技術）近日公布了《亞太倉儲業(yè)愿景報告》（以下簡稱《報告》）的研究結果。

        未來5年，這些企業(yè)會在哪些領域加大投資，以實現(xiàn)倉庫、配送中心和訂單履行中心的現(xiàn)代化轉型呢？

        規(guī)劃重點：人與機

        《報告》指出，未來5年，企業(yè)將在履單策略上大展拳腳，受訪企業(yè)中，88%表示將擴大倉庫規(guī)模，85%表示會增加貨物運輸量，并且他們更愿意從人的角度切入，81%的企業(yè)主將通過優(yōu)化勞動力，用技術輔助員工，漸進式完成現(xiàn)代化。

        為應對按需經(jīng)濟的發(fā)展，自動化和員工效能增強型解決方案是決策者未來5年規(guī)劃的重點。68%的受訪決策者表示，IT/技術的利用率是其未來5年內最大的運營挑戰(zhàn)。

        雖然引入新技術可能會帶來新的挑戰(zhàn)，但這也是實現(xiàn)資產(chǎn)可視性提升、實時引導增加和數(shù)據(jù)驅動績效提高等長期期望的唯一途徑。

        如何實現(xiàn)人機至佳平衡狀態(tài)？

        《報告》顯示，決策者認為自動化和人工需要相互配合才能實現(xiàn)最高效率。

        70%的受訪者認為工作流程始終需要人工的參與。在這些受訪者中，43%認為在工作人員的例行工作中加入自動化元素可以讓倉庫運營取得至佳的平衡狀態(tài)。

        自動化在倉儲業(yè)的持續(xù)推進并不會奪走員工的工作，這一點毋庸置疑。相反，它會創(chuàng)造新的工作機會，并豐富現(xiàn)有職位的工作內容。據(jù)《哈佛商業(yè)評論》報道，“雖然AI會從根本上改變工作方式以及由誰來完成工作，但這項技術更大的影響將是補充和增強人的能力，而不是取而代之?！?/p>

        現(xiàn)代化倉儲的三大要素

        行業(yè)前沿品牌認為，倉庫現(xiàn)代化對于轉變運營和應對關鍵挑戰(zhàn)至關重要。然而，要想倉庫真正實現(xiàn)現(xiàn)代化，決策者必須將重點放在三個不同的方面，并確保這三個方面并駕齊驅，即用于提升整體工作流程性能和推動自動化的倉庫管理系統(tǒng)（WMS）、設備和基礎設施人員。

        配備現(xiàn)代WMS解決方案的倉庫運營可以增強員工的用戶體驗，這是決策者的焦點所在。勞動力規(guī)劃及管理和庫存追蹤，是近70%的組織如今常用的兩大WMS功能。

        當前，73%的組織計劃為員工配備移動設備來實現(xiàn)流程現(xiàn)代化。90%的受訪者表示，他們目前正在或計劃在2024年以前在倉庫中使用Android?操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)將提供具有現(xiàn)代感的界面，成為現(xiàn)代化流程的一部分。

        移動設備及技術投資方向

        81%的受訪者認為，用技術輔助員工是在倉庫中引入自動化的至佳方式。

        決策者計劃購入各種形式的設備來幫助員工以更智能、更快速、更準確的方式開展工作。受訪者們表示，企業(yè)在很大程度上加大了對堅固型平板電腦、工業(yè)掃描器和佩戴式數(shù)據(jù)終端的投資。例如，智能手表、智能眼鏡和佩戴在髖部的設備，以及移動打印機和固定式打印機。多達72%的決策者會在接下來3年或更長時間升級或添加此類設備。

        可移動或租賃自動化設備

        今天，決策者眼中的自動化略有不同。特別是季節(jié)性高峰期間，為滿足瞬息萬變的需求，組織需要能夠移動或租賃自動化技術性設備。89%的決策者預計，未來5年內，設備或自動化會參與非重復性任務。

        機器人輸送系統(tǒng)、協(xié)作機器人和自動駕駛車輛，提供了先進倉庫應具備的靈活性和便攜性。未來5年內，決策者將越來越多地采用機器人物料處理解決方案。受訪者表明，這些自動化技術的采用率將顯著增加，預測5年內的增長幅度將在6%-8%。

        倉儲業(yè)前沿品牌計劃在5年內將其運營的智能水平提升到新高度，比如，通過對入庫和外發(fā)業(yè)務進行預測分析，利用機器學習借助實時引導改進決策等方式，來提升數(shù)據(jù)驅動的績效。對于員工而言，這意味著能夠使用數(shù)據(jù)來預測將要發(fā)生的事情，或指導應該發(fā)生的事情。 

        （文中圖片來自Zebra）