【揭秘亞馬遜神話背後的物流策略】人工智慧跟物聯網如何締造新的商業奇蹟?

(圖片來源:Science in HD on Unsplash

(本文書摘內容出自《從 AI 到 AI+:臺灣零售、醫療、基礎建設、金融、製造、農牧、運動產業第一線的數位轉型》,由 真文化出版社 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。)

【我們為什麼挑選這本書】零售產業已進入新零售階段,而除了顧客消費體驗改變之外,背後的物流、倉儲與管理系統的升級也同樣重要。本文摘自《從 AI 到 AI+:臺灣零售、醫療、基礎建設、金融、製造、農牧、運動產業第一線的數位轉型》一書第五章 〈顛覆全球製造業的關鍵「人」物—AIoT 與智慧機器人掀起的新零售商機〉,本篇作者羅仁權教授以機器人權威的角度,分析智慧機器人替新零售趨勢帶來哪些革新、以及我們該如何培養新思維。(責任編輯:呂威逸)

新型態零售服務蓬勃發展,讓全球 90% 的零售業開始思索將自動化與數位科技引入作業環節。透過智慧化及自動化取得商品銷售活動生成的大量數據,再以人工智慧分析數據,創建一個具預測功能的新零售服務體系,即可支援新零售高效服務的智動化倉儲技術。電商產業的需求拉升了智慧倉儲的建置需求,包括自動化倉庫系統、自動化搬運與輸送系統、自動化撿選與分撿系統、電控系統與資訊管理系統。

新零售蓬勃發展,背後物流系統早已提前佈局

國際大型物流服務體系應用智慧解決方案早成趨勢,如亞馬遜、DHL 等紛紛從倉儲智動化理貨著手,正確配貨、省人省力理貨、快速出貨及送貨,加速滿足新零售服務需求。例如亞馬遜的移動機器人 Kiva(奇娃),橘紅色的外型就像數倍大的家用掃地機器人,機器人上方還揹著十層高的盒艙。亞馬遜採用創新的做法,由採集員將貨物隨機地放置盒艙內,由人工智慧系統追蹤貨物位置,如此一來就不會因某項熱賣商品而導致倉庫塞車,拖垮裝箱速度。

機器人沿著地上的二維碼沿路收取貨物,最後運抵挑貨員的工作站。挑貨員面前會有數個機器人,電腦螢幕顯示訂單的同時,系統會指示應將哪個機器人的貨品放進黃色的「購物箱」;裝妥的箱子會被推上輸送帶,一列列運到下一站給包裝員;系統會自動建議包裝員選擇何種大小的箱子,並搭配一臺可量測適當長度膠帶的機器,以利快速封箱。經過掃描機和磅秤確定貨物與訂單吻合後,郵寄標籤快速透過機器貼到每個包裹外,包裹滑到經分類的推車後被送上貨運車。自 2012 年引進機器人在倉儲中心工作後,目前全球已有超過 10 萬臺機器人與 25 萬名倉儲人員展開這樣的智慧分工。

電子商務已使全球零售業產生巨大變化,中國、美國深受影響,可預期的是倉儲系統會加快自動化走向智能化。電商發展除了需要 AGV(Automated Guided Vehicle, 自動導引車)、AMR(Autonomous Mobile Robots, 自主移動機器人)、AMIR(Autonomous Mobile Industrial Robots,自主移動工業機器人),亦需智慧化倉儲系統的建置。以關鍵技術建構中小企業智動化倉儲系統的成功關鍵因素在於:強有力的智慧調度技術、高效率的智動化儲運技術,以及可吸引流量的高價值服務方案。新零售就是物流、金流、資訊流的戰役,高效能的智動化倉儲系統是致勝關鍵。

(圖 1;圖片來源:真文化出版社提供)

智慧製造與儲運自動化的轉型升級策略

產業發展策略的新思維

以往「由左想右」的技術導向思考,應轉為「以右引左」的市場需求導向。未來產業也將由少樣多量,走向多樣少量的客製化型態。尤其在新的商業模式中,大多數創新都須由市場來驅動。產業除了面對來自企業客戶的需求,也需要了解終端消費市場需求。

例如空氣壓縮機製造商透過物聯網改變商業模式,其新的商業模式構想是:為客戶創造價值的是壓縮空氣,而不是壓縮機! 德國 KAESER 在其空壓機產品上裝設偵測空氣壓力、溫度的感測器,依據感測器記錄的空氣壓縮量向客戶收費,協助客戶節省荷包。並運用 SAP HANA 雲端服務平臺分析、預測各地機臺使用情況,並在機臺故障前就主動維修(圖 1)。

(圖 2;圖片來源:真文化出版社提供)

產業的發展機會與挑戰

推動製造業發展,以及導入智慧製造應用方案的核心價值,需要藉由新的市場競爭與客戶服務工具,多元化提高企業獲利能力,並逐漸改善產業生態結構,形成永續發展動能。尤其應強化國際鏈結,拓展國際合作空間,並在國際供應鏈中建立新價值,藉以創造高值就業的新工作價值,同時提高薪資成長空間。

智慧機械產業在臺灣的發展機會與所面臨的挑戰,在於製造應用領域、智慧化工具機與專用生產設備、智慧型工業機器人、智慧化生產系統、智慧化模組與零組件,都是值得國內產業界優先發展的智慧機械項目。此外,加強促進產業 AI 化及 AI 產業化:在促進產業 AI 化上,以專業顧問服務企業,找到能力強的演算法發展夥伴,讓企業縮短時程與開發成本;在促進 AI 產業化上,同一資料集除解決現有問題外,也提供人才培育及演算法長期優化的舞臺,最終協助專有產業鏈上下游完成分工(圖 2)。

本篇作者為全球機器人知名權威羅仁權,擁有德國柏林工業大學博士學位,現為台灣大學電機系講座教授暨終身特娉教授。研究專長領域包括光機電整合系統、微奈米技術、電腦視覺、智慧型感測控制機器人理論與實務應用、快速原型系統及先進製造自動化。(資料來源: 維基百科

(圖片來源:真文化出版社提供)

(本文書摘內容出自《從 AI 到 AI+:臺灣零售、醫療、基礎建設、金融、製造、農牧、運動產業第一線的數位轉型》,由 真文化出版社 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。)

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