物料搬运与物流会议:第二天。

而且，不只是机器人。让我们把大数据、人工智能和机器学习加入到对话中，所有这些都在今年会议的菜单上。毫无疑问，这些技术已经引起了投资界的注意——这也是为什么所有这些领域的创业公司都多得你摇一摇棍子都数不清的原因之一。它们也是供应链数字化的基石。与此同时，它们可能令人困惑;我们倾向于认为它们是独立的事物，而不理解它们之间的关系;特别是在运营方面，这也是本次会议的重点，我们并不总是清楚它们对我们意味着什么。

根据我参加的几场演讲以及用餐时的对话，我总结出以下几点:

它们是相关的，而不是独立的技术大数据、人工智能、机器学习和机器人技术很容易被认为是四种不同的东西。但我昨天参加的关于人工智能基础知识的演讲，是由机器人初创公司Kindred的联合创始人乔治·巴布(George Babu)做的。Kindred目前专注于机器人外墙。一个例子是Kindred机器人学习挑选物品的方式——在最好的情况下。它使用视觉系统扫描物品，并使用人工智能(可以把它看作是应用过去的经验)确定可以拾取物品的区域。如果选择成功，该信息将成为机器人历史数据库的一部分，可以通知机器人选择另一个看起来相似的物品。如果不成功，机器人飞行员(一个在远程位置监视Kindred机器人的人)可以接管机器人的控制权并挑选物品。基于这种经验，机器人现在知道下次看到该物品时如何挑选它。这就是机器学习。所有这些技术都是相互依存的，以使机器人技术取得成功。

机器人不是科幻小说;他们就在此时此地:在先生的演讲之后，我旁听了Crystal Parrott的《仓库机器人的崛起》。她是德马蒂克机器人卓越中心的副总裁，但以制造经验进入我们的行业，包括在通用汽车的机器人工作。Parrott的信息是:虽然我们大多数人都认为机器人是未来主义的——还有很多工作要做，以使机器人适应不确定性，非结构化环境和各种各样的sku，这是常见的分布——但它们实际上现在就在这里，在这个领域。机器人已经在配送中进行码垛、拣层、拣箱和拣件，以及水平运输。他们只是数量不多而已。另一点需要注意的是，虽然有很多供应商都在试图解决同样的问题，但重要的区别不是硬件，而是软件。

一种方法并不适合所有人:是的，有很多机器人供应商，但为了使自己与众不同，许多人都专注于一个利基应用，无论是从一个手提包到另一个手提包，比如在货物到机器人的情况下，还是在移动协作机器人中利用“蜂群策略”。了解你想要解决的问题是很重要的，然后找到合作伙伴，为你的问题提供解决方案。

但这并不意味着没有风险: George Babu说的其中一件事是，这是仓库和配送中心的一种新工具。如果你是早期采用者，“你必须打个赌。”帕罗特也说了类似的话，他指出机器人技术已经取得了长足的进步，但还没有条形码扫描仪那么准确。“93%的准确率对你的手术来说可能不够好，也可能不够好，”她说。此外，IDC的机器人分析师约翰·桑塔盖特(John Santagate)指出，还有另一个风险:创业公司太多了，不是所有的都能生存下来。一些将被大型系统集成商收购，一些将破产。这就是新兴技术的本质。换句话说，不是所有的赌注都会有回报。Parrott对此有一个有趣的回应，那就是把机器人放进一个价值数百万美元的货物到人的系统里面，里面有传送带，分拣机，后面还有一个穿梭系统。相对而言，机器人是负担得起的; if the solution works and a provider goes out, you may very well be able to replace that provider with another solution.

集成计算一年前，我使用IAM Robotics公司的移动拣片机器人参观了罗切斯特的药品分销系统。项目经理印象最深刻的一件事是IAM团队如何快速、轻松地将机器人与公司的ERP系统集成在一起。机器人在一天下午被送来，第二天午饭前就开始采摘了。John Santagate指出，他所见过的最成功的解决方案来自机器人供应商，他们不仅了解机器人技术，而且可以将他们的软件与仓库运行的系统(即WMS和ERP)集成在一起。随着机器人解决方案的激增，我认为最成功的供应商是那些最了解分销环境，也能快速与仓库执行系统集成的供应商。

数字供应链进入数字仓库可能还需要几年时间，但大数据、人工智能、机器学习和机器人等技术正在进入我们的空间。