在過去的十年中，倉庫管理發生了重大變化。COVID-19 大流行、消費者更容易獲得技術以及對交付的更廣泛需求意味著，與大流行前的估計相比，亞馬遜等公司的利潤增長了 120 億美元。

但滿足對倉庫日益增長的需求并不容易。龐大的訂單量和速度需要各個級別的數字集成解決方案。還需要人工智能的慷慨幫助，以確保每個人的訂單按時到達并處于預期狀態。

幸運的是，倉庫技術的未來在很大程度上跟上了需求。像自動叉車這樣引人注目的新技術可以降低風險、提高效率并幫助倉庫經理實施未來的技術。

未來倉庫技術培訓

如果員工經過充分培訓，能夠使用、修復和改進他們掌握的技術，企業領導者將能夠實施倉庫技術的未來。乍一看，這似乎很簡單——供應鏈管理部門的員工之前已經接受過培訓——但學習充分利用未來倉庫技術可能需要一種完全不同的教育和培訓方法。

雖然前幾代倉庫工人可能已經能夠在工作中學習交易，但下一波員工可能會在課堂上學習他們的交易工具。這是因為倉庫技術的未來更多地與人工智能 (AI) 和編程的使用有關，而不是與手動庫存管理和庫存檢查有關。

需要更多地訪問 STEM 課程才能使技能飛躍成為可能。幸運的是，向美國農村地區提供 STEM 課程的舉措正在獲得關注。改進的互聯網接入意味著 5 至 17 歲的農村學生可以利用遠程學習。增加對 STEM 的訪問使未來的員工處于開發和實施倉庫技術未來的有利位置。

人工智能

人工智能徹底改變了供應鏈管理的每個階段。供應鏈專家現在可以使用大量原始數據來預測和應對由流行病、事故和全球事件引起的事件。

此外，人工智能技術進一步提高了倉庫運營的效率，遠遠超出了 20 年前的想象。倉庫管理中人工智能的興起是該行業的自然發展。現在，人工智能在倉庫自動化中發揮著重要作用，有助于組織、生產力、準確性以及員工安全。

一開始，切換到自動化服務似乎很麻煩。但是，正如許多倉庫文員和配送經理所發現的那樣，大多數現有材料和設備都可以使用人工智能輕松記錄。托盤架、擱板和垂直夾層可以使用人工智能和機器學習 (ML) 程序來處理，這些程序以遠遠超過人類認知能力的速度處理數據。

機器人技術

倉庫管理曾經是一個相當動手的行業，需要工人手動搬運和裝載貨物。

如今，更多繁重的工作正在由跟隨“工業 4.0”的機器人技術完成。今天的機器人技術可以使用新的感官數據來模仿人類視覺并在正確的時間選擇正確的包裝。重要的是，這些機器人（如無人機）可以比人類更快地掃描并進入難以到達的地方。

機器人技術仍然需要人類的監督，以避免故障并防止故障影響所有操作，因此仍有很多進展要做。然而，隨著人工智能的發展，失誤將越來越容易預測和預防。

防止失誤

以人工智能為主導的未來既充滿希望又令人生畏。雖然機器人和人工智能等技術肯定會提高倉庫和供應鏈管理的整體效率，但一個問題總是很突出：如果出現問題怎么辦？

大多數對人工智能和新技術的擔憂都是沒有根據的——跨國倉庫公司不會根據突發奇想或不完整的數據做出決策。但是，倉庫管理公司不應將中斷留給偶然，應采取一切合理措施確保不會發生網絡中斷。

使用自動化和人工智能的倉庫可以通過定期對所有硬件和軟件進行內部和外部分析來降低網絡中斷的風險。完成內部分析通常很容易（檢查路由器、服務器和電源），但外部分析（ISP、互聯網網關、云服務、DN）可能有點棘手。

與可靠的提供商合作是確保外部網絡保持在線的最簡單方法。像谷歌和微軟提供的跨國、基于云的服務很少遇到中斷，并提供更多的企業級診斷和支持，可以幫助公司盡快恢復運營并正常運行。

結論

倉庫技術的未來很大程度上取決于人工智能的發展。機器學習程序使以人工智能為主導的機器人能夠以更準確、更高效的速度運行。這預示著一個充滿希望的未來，倉庫成本會降低，分揀、庫存檢查和交付的速度會提高。