在供应链圈子中，我们更频繁地听到被称为暗仓库的这样一个概念。从技术专家的角度来看，最近在配送中心引入的所有自动化都使向完全自主的黑暗仓库的转变似乎并不遥远。
但是，你有没有和运营商谈过？当您与仓储IT团队、3PL和供应商进行坦率的交谈时，您可能会觉得我们离从仓储等式中去除人为因素还差得远。如今，大多数站点都有以仓库管理系统为补充的手动规划流程，并且很少进行自动化决策。大多数就地机器人系统被视为离散功能提供者以补充人工，很少考虑机器人工作如何与人工同步运行。
让我们分析一些现有的配送中心技术，以及它们如何在短期内推动有形价值。
您每天都会听到许多有助于简化物流运作：仓库管理系统(WMS)、堆场管理系统、数据副本、数字孪生、增强现实、人工智能(AI)、机器人自动化以及区块链是创新团体讨论的一些最新流行技术。很可能，您的组织可能已经对其中的部分或全部进行了投资，以提高运营效率并提供更好的客户服务。然而，这些技术中的每一种如何带来价值有时很难理解，因为每一种都有自己的复杂方式。
在本文的其余部分，我们将花一些时间来创建技术垫脚石并传播每项技术的运作方式及其带来的价值。最后，您应该很好地了解哪些技术可以组合在一起以创建容量更大、挑战更少的站点。
步骤1：设置基础数据采集
过去十年中几乎所有的技术都依赖于准确可靠的数据。为了确保一个站点能够利用其所有潜力，首先为数据建立一个基本事实是至关重要的。对于您的配送中心库存，您需要知道它是什么，在哪里以及何时需要它。要做到这一点，所需的基础技术是仓库管理技术。这使您能够看到：现有库存、“工作队列”中的粗略预期活动、未来24-48小时的入站和出站订单。
数据采集系统WMS对所有仓库运营都至关重要，并为几乎所有其他创新系统的发展奠定了基础。
步骤2：规范化信息数据副本
一旦有了数据采集系统（WMS），下一步就是让这些数据可见并可供进一步开发使用。不幸的是，大多数WMS都很难操作，而且一旦初始设置就无法进行大规模配置。为了解决这一问题，许多客户正在转向一种称为数据副本新型技术，它创建了一个易于访问的数据库，该数据库可提取实时WMS数据，用于查询、可视化和警报。这些数据副本提供了一种对设施内的所有内容进行完整操作可见性的方法。
关于数据复制技术的一个有趣的注意事项是，许多大型组织开始投资构建自己的数据复制技术，或者创建一个位于现有系统之上的“瘦客户机”，以提高数据的可用性。虽然这听起来很有趣，但采取这种方法偏离了大多数组织的专业化，带来了生命周期规划、维护、功能支持等各种挑战。
步骤3：假设分析——数字孪生
现在您正在收集数据并可以以您选择的任何方式查看数据。接下来，使用该数据来了解配送中心的未来状态至关重要。许多人将此称为“假设”计划，并利用数字孪生技术来执行此任务。
现实情况是，数字孪生一词被过度使用，以至于很难准确指出它的含义。在仓储中，我们将数字孪生称为仓库的数学模型，它分析所有面向未来的活动，以预测未来可能发生的事情。一个好的数字孪生将考虑劳动力、运输、库存可用性、任务分配和空间/资源。此空间中的一些提供程序将重点放在总体仓库活动编排上。
为了使其更加实用，可以使用数字孪生技术来有效地理解和管理短路流程。随着时间的推移，通过预测入库和出库库存，一个好的数字孪生将能够指出零售商在18 小时内发出的订单将缺少72 箱SKU 12345。这有助于为计划人员提供决策支持，或者可能更强大的算法规划器。
步骤4：AI高等数学算法优化
有一些人工智能技术对操作子任务很有用，比如预测或机器人控制，但真正的人工智能在许多地方没有价值。相反，这个术语被用作高等数学的总括，这对真正想学习的人不利。
因此，高级数学的价值在于了解在设施内实际执行工作的最佳方式。无论采用何种系统，DC 中发生的所有活动都可以量化。这种量化可以与一种称为基于约束优化（constraint-based optimization）或凸优化（convex optimization）的数学风格相结合，以优化不同的活动系统。当与数字孪生配对时，这种优化技术可以规定事件序列，创建可行的运营计划，同时最大限度地减少接触和劳动力，同时最大限度地提高服务水平。
在实践中，可以使用高等数学来理解早上7 点有一个入站计划，可以在当天晚些时候交叉停靠到一个空运拖车上。这最终节省了上架和检索，同时最大限度地减少了仓库各个方面全天的劳动力。这个例子可能是任何时刻发生的100 项活动之一，所有这些活动都可以使用高级数学进行优化，并进行适当的权衡。
步骤5：人工自动化机器人系统
我们技术路线图的最后阶段是使当今发生的许多人工流程自动化。无论是使用AS/RS、分层拣选还是货物拣选系统，机器人技术都可以显着提高效率。机器人技术的挑战在于资本支出巨大，因此推出具有挑战性并且通常需要很长时间。
许多团队在本文上述步骤之前就投资于机器人集成，但这通常会导致自动化活动与手动活动一样没有组织。为了降低这种可能性，建议将自动化系统和机器人技术作为围绕提高容量和驾驶效率的更广泛战略的一部分。
定义路线图
总之，有很多优秀的技术可以改进仓库环境中的运营。更重要的是，它们可以按顺序推出，以提高几乎所有类型站点的效率。如果你没有WMS，从定义路线图开始。它可能需要几个月才能实现，在某些情况下甚至需要一年多，但这是值得的。
一旦您的基础数据采集平台就位，在其上构建数据副本，然后再构建数字孪生/高级数学是一个非常快速的过程。这三项措施都可以在不到六个月的累积个月内实施。从那里开始，自动化的下一步将取决于业务需求、预算和愿景。
物流不再是成本中心，但这一过程中的每项技术都必须显示显着的投资回报。在花一分钱之前，了解您的业务需求（现在和未来）和供应链战略以确保组织完全一致至关重要。
