作為物流供應鏈的關鍵部分，倉庫正面臨著越來越大的壓力，需要利用自動化、物聯網（IoT）和數字孿生等新一代技術來提高其生產力和復原力。這些技術有望提高生產力，解決勞動力短缺問題并提高數據透明度。它們還能使自動化系統更加靈活和可重新配置，經濟有效地解決電子商務和因庫存單位（SKU）激增而產生的復雜性。

實施這些下一代倉庫技術，也許并不奇怪，也需要下一代的通信。例如，最新的自動化技術的性能要求超出了Wi-Fi的能力。需要基于LTE和5G等更強大和安全的技術的私人無線通信，以滿足高速、低延遲和移動連接的需要。與Wi-Fi不同的是，它們可以被設計成可預測的性能，并根據每個用例的具體需求進行調整。

簡而言之，如果你的現有網絡在性能和可擴展性方面達不到要求，那么升級到物聯網、機器人和自動化等工業4.0應用就沒有意義。

倉庫4.0

疫情加速了物流業務數字化轉型的許多驅動因素，有時被稱為倉庫4.0。供應沖擊和供應鏈問題使行業中的每個人都爭先恐后地尋找解決方案，以彌補工人的短缺，提高透明度以了解貨物被滯留的地方，并為企業和零售商提供更好的指導，幫助他們進行規劃和客戶溝通。

雖然與疫情有關的供應鏈問題在一定程度上得到了緩解，但技術工人短缺的問題仍然存在，這主要是由于人口統計學和勞動力老齡化，特別是在發達國家。推動物流業更多方面的自動化是為了應對這些關鍵的短缺問題。電子商務和SKU的激增也在呼喚更靈活、更適應的自動化解決方案。

新一代的自動化

最早的自動化形式傾向于使用固定的基礎設施，如傳送帶和分揀系統、高架袋系統和用于托盤和非托盤貨物的取放機器人。當這些系統是為特定的企業及其中央倉庫專門設計的時候，它們運作良好。

伴隨著電子商務的增長，對于處于分銷網絡邊緣的第三方物流（3PL）運營商來說，對更靈活的系統的需求尤其如此。在自動化方面，他們需要能夠迅速適應庫存的變化和新的合同引入具有不同分類和檢索要求的貨物。

通過給手工揀選人員配備手持掃描儀，與使用條形碼或射頻識別（RFID）技術的自動數據收集系統進行互動，可以實現一定程度的靈活性。但正如許多倉庫經營者所經歷的那樣，以這種方式使電子商務獲利是很難的。首選的解決方案是更多的移動技術，如自動移動機器人（AMRs），它使建立靈活的、分布式的自動存儲和檢索系統（AS/RS）系統成為可能。亞馬遜的Kiva AMRs為倉庫現在需要的那種自動化系統提供了一個模板。

分布式自動倉儲系統通常使用AMR，在攝像頭、傳感器、位置定位和車隊管理的引導下，對倉庫進行自我導航。最先進的自動倉儲系統能動態地調整其路線以避免碰撞；使用人工智能和機器學習來識別人、機器和軌跡；并在飛行中優化批次和揀選路徑。當與數字孿生軟件結合時，就有可能使用預測分析法來協調AMR、人工揀選機和其他分揀和檢索系統，以實現端到端的優化。

圖 2：“最先進的 AMR，動態調整路線以避免碰撞，使用人工智能和機器學習來識別人、機器和軌跡，并即時優化批次和選擇路徑。”

下一代無線

早期的機械式自動倉儲系統使用電纜進行電源和數據連接，這使它們非常可靠，但限制了它們的靈活性。重新配置這類系統需要拉動電纜，這既昂貴又費時。隨著輕便、強大的鋰電池和高速、低延遲的無線連接的出現，一種完全不同的自動倉儲系統的方法成為可能。