仓储行业的演进
尽管仓储行业的不确定性一直存在，但目前市场的压力使得情况比以往更加复杂。不可预测的需求、不断变化的履行和分销需求、普遍的劳动力短缺以及缩短的项目交付时间表正在挑战全球的仓库。仓储行业必须立即做出调整才能够应对这些挑战。要获得长远成功，企业需要跳出现有格局，着眼未来发展。与过去的专用仓库不同，现代仓库必须足够灵活，能够因应目前和将来的变化。
“现代仓库”是智能、数据驱动和灵活的，以便它可以解决已知的挑战并扩展以满足新的挑战。自动化是实现仓库现代化的核心。除此之外，还应当关注另外两个关键点：利用数据获取洞察及执行分析的能力，以及对物料移动的优化。做到这两点的仓库才能够做好准备，有效应对当下和未来的挑战。
利用数据进行洞察和分析
利用数据对现代仓库的成功至关重要。来自运营系统的数据帮助仓库运营者更好地了解流程，从而确定何时、何地以及如何进行改进。然而，将数据转化为能够推动业务发展的实质性洞察，往往并不容易。由于仓库设备来自多个供应商，仓储数据往往是碎片化、孤岛式数据。这使得难以将其转化为一致且可用的信息流。此外，数据通常以不同的非标准形式存在，几乎不可能对其进行综合分析。
若要充分释放运营数据的潜力，就必须实行通用数据策略。通用数据模型可以确保设备使用相同的“语言”（相同的协议）和相同的“词汇”（相同的数据标签）来标识数据。配合正确的专业知识来创建和分析它，通用数据模型使仓库能够最大化使用操作数据并获得有力的洞察。
通用数据策略和互联系统一旦确立，企业就可以利用先进分析方法来推动改进，让内部数据发挥作用。这种方法的效果类似使用数字孪生软件优化性能、实施仓库执行系统 (WES) 来简化订单履行、采用支持 AI 技术的预测性维护解决方案来延长正常运行时间。将分析与这些领先技术搭配使用，仓库就可以在当下变幻莫测的市场中获得竞争优势。
除了通用数据策略和互联系统之外，仓库还必须重视网络安全。随着仓库的互联和自动化程度不断提高，网络安全风险也随之增加。置身当前的威胁环境中，仓库要关注的不再是“是否”会发生网络攻击，而是“何时”会发生。在加深互联程度之前，企业需要主动且全面地审视自己的网络安全措施，确保能够及时发现并解决漏洞，减轻潜在风险带来的影响。
优化物料移动
现代仓库必须足够灵活，优化物料移动就是着手点。通过确定从A点到B点移动材料的最佳方式，并有必要时更改此路由，仓库可以减少瓶颈并更能够适应各种履行请求。有些仓库可能会对全新仓库执行全方位自动化来提升灵活性，而另外一些仓库可能会更新改造现有基础设施。无论哪种方式，都有两个方面需要考虑：1) 利用自动化技术提升灵活性；2) 利用 AI 和数据分析实现数据驱动型优化。
利用自动化技术实现灵活、模块化物料移动十分关键，决定了建立的恢复能力能否因应瞬息万变的需求。在日常基础上，仓库需要能够适应需求的变化。使用为灵活性设计的系统和设备，仓库操作员可以根据日常波动动态更改路由。仓库还必须能够主动、高效地进行调整，以优化如高峰季节的突发事件。通过模块化解决方案，更快速、更容易地在主要需求变化之前更改布局和重新配置传送。然而，企业难免会选择直接购入技术，忽略了要冷静思考、要明确整体目标这个重要思路。企业应当先就预期成果达成一致意见，再确定要采用哪一款自动化技术来推动实现这些成果。例如，对于希望提高拣选灵活性和效率的仓库来说，自主移动机器人 (AMR) 就是理想方案，因为其拥有智能拣选和导航功能，无需预设固定的、预定的路线。对于要增加输送灵活性的仓库来说，独立推车技术 (ICT) 就是上选，因为其可以在全厂范围内持续动态地规划路线，几乎不会出现停工时间。此外，除了自动化技术外，还需要对整个系统进行端到端优化，以确保物料移动方式符合仓库的特定需求。
数据驱动的方法对于设计一个完全灵活、模块化的仓储系统至关重要。物料移动的优化是关于确定从A点到B点移动材料的最佳方式。在这个过程中，需要仔细思考产品拣选的顺序，以及如何针对不同的产品组合和订单大小进行优化。但是，如果没有相应的数据支持，就难以做出这些决策。
整合仓储运营数据并通过通用数据模型进行筛选，仓库就可以获得有价值的洞察，协助做出更明智的决策。AI 和分析解决方案，如数字孪生软件，可协助仓库对供应链进行建模并模拟不同的设计场景，从而进一步优化物料移动系统。
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