回顾近些年自动化物流技术领域的进步，很难想象有80%的仓库仍处于完全由人工操作的水平。然而，随着第四次工业革命的到来——我们通常称之为工业4.0——一切都在改变。

第一次工业革命由机械化驱动；第二次由装配线和批量生产技术；第三次是通过计算机、自动化和精益管理。 所有这三次革命都引发了生产力的重大改进。现在，互联性、低成本传感器、大数据和先进机器人的融合正在创建信息物理生产系统，它将是工业4.0的标志。 工业4.0涵盖但也比工业物联网（iIoT）更广泛。 据麦肯锡公司称，五大颠覆性因素正在推动工业4.0的发展：

1、数据量不断增加（大数据）

2、互联性，特别是低功耗广域网

3、实时分析和商业智能的出现

4、新的人机交互形式，如触摸界面和增强现实

5、将数字指令传达到物理世界的改善，如先进的机器人技术

工业4.0对物流的影响

随着这些颠覆因素的进步，计算机的智能正在分散化，同时更多的设备被连接和相互通信，生成大量的数据。 在仓库中，SKU品规将与机器相连接，机器与其他机器相连接，并与企业资源计划系统（ERP）和仓库管理系统（WMS）中更高级别的流程相连接。 配备先进的网络和机器人技术的配送作业将会响应不断变化的任务，并不断自我调配，因而越来越不需要人进行干预。这些技术的可靠性和成本现在已经成为一个可以实现自动化仓库作业的商业案例。 该商业案例的核心将围绕行业对劳动力的依赖—— 特别是季节性劳动力。

笔者近期访问了一家第三方物流供应商，该供应商在之前假日峰值期间曾计划增加约800名临时工来处理一批零售品牌的订单。 然而，尽管有高额奖金和其他激励措施，该公司只能雇用到一半的人手。 这对他们的业务构成严重的威胁。

有限劳动力的竞争变得激烈，人口趋势对行业不利。 现有劳动力水平在下降，同时竞争加剧导致工资压力上涨。 我们不能再通过投入劳动力应付生产压力。 对于很多公司而言，出路将在工业4.0的智能集成仓库系统中找到。

互联性和数据分析对于工业4.0来说非常重要，机器人技术同样如此。

您可能熟悉制造行业使用的安全围栏中的大型工业机器人，并认识到它们缺乏可移动性、灵活性和灵敏度，这些多渠道零售的拣选和包装所需的特性。 然而，新一代的轻量级、协同作业机器人“cobots”已经面市，它能够与仓库工人一起工作，以减轻目前对劳动力的挑战。 在后续文章中我们还将讨论机器人技术的惊天巨变。

为工业4.0建立基础

物流企业向工业4.0进化的第一步是开发基础设施，以收集大数据和转换为洞察力——智能数据——使他们能够更好地预测需求，特别是从非结构化信息着手，如社交媒体上发掘的信息。 这些数据分析使企业能够配置和调整其设备、机器人和劳动力，以处理不断变化的复杂订单。

为了获得这种能力，笔者建议企业分四步执行：

首先，建立数据分析能力。随着今天对数据分析师的需求竞争，很多企业将难以在内部建立分析能力。然而，与数据分析顾问合作会是一个更好的解决方案，因为您可以立即获得丰富的供应链经验。与顾问合作还可以灵活处理峰值期间对数据分析服务的需求，并要求提供仓库重新设计或季度报告的服务。

同时建立一个能够从多个来源聚合业务信息的数据存储库，包括ERP，WMS，Web分析和社交信号。大数据技术的快速发展提供了可根据您的需求配置的各种“现成”解决方案。

对仓库内的设备进行调查，确定您可以在哪里收集物联网数据，以增加业务数据，并制定一个计划使网络外部的设备能够获得所需的智能和互联性。低成本传感器的普及显著提升了仓库物联网的可行性。

最后，确保您的数据可视化，让企业内部相关人员及时获得有用的数据分析结果。

掌握这些步骤后，您可以开始使用人工智能来创建具有规定算法的反馈循环，以根据配送中心内的需求或条件即时调整配送流程。将这个未来仓库的愿景称之为“可能”低估了实际情况。 我们所描述的智能化、系统化的配送作业将在未来10年内发生。

企业的领导者需要了解今天的工业4.0技术和可能性，并开始为企业的未来发展做规划。 瑞仕格正积极地与前瞻性的企业合作，帮助他们开发基础架构和流程，以支持工业4.0的进程。