斑馬技術首席技術官Tom Bianculli

2021年即將到來。企業在展望新的一年，評估如何更好地優化運營和加速增長時，也將面臨一系列無法預料的情況。新冠肺炎疫情給各行各業的運營都造成不同程度的影響，并且這種影響在新的一年還將持續。然而，這也成為了加速關鍵技術發展的催化劑，這些關鍵技術能夠幫助企業在新的一年及以后取得成功。集成新的技術解決方案來維持企業的運營和盈利能力，以及優化工作流程以應對持續的高峰需求和供應鏈突發事件的能力，這一直以來都是關鍵，且日后亦將如此。

疫情加速了一些長期趨勢的發展，包括電子商務、自動化和供應鏈優化。一些示例用例包括“在線購買，到店提貨”（BOPIS），門店發貨和微履行。物聯網（IoT）、云計算和動態智能規劃等技術的進步，使我們有能力去把握這些機遇。

企業加大了對智能自動化的投入，包括機器人技術和人工智能（AI），以及機器學習（ML）和規范性分析解決方案。如果企業想為一線員工提供深入的洞察，助力其實時開展行動，那么在2021年需要重點發展這些技術。

零售自動化（從商店到倉儲運營和配送中心的整個供應鏈）的加速發展，背后的驅動力就是直接交付至消費者的需求，且按需交付方式的需求日益增長，使包裹運輸公司在傳統非高峰時段依然處于高峰運營狀態。因此，企業迫切需要實現工作流程的自動化，以滿足客戶需求，同時提高效率和生產率。

在2021年，以下四大企業級技術趨勢將持續發揮重要的影響力。

一、計算機和機器視覺

計算機視覺和機器視覺解決方案的發展將為各行各業的企業提供針對其物理環境更精確的描述。

基于計算機視覺系統收集的數據使解決方案能夠以更廣泛、更智能的方式，直觀地解譯和了解外界環境。例如，計算機視覺能夠提供與人類能力相匹敵的識別能力，從而提高庫存可視性，并簡化銷售點的結帳工作。與其他數據源結合使用時，可以使運營決策自動化，并幫助領導者更準確地實現業務可視化，從而助力其采取更有效的行動。

機器視覺是計算機視覺的子領域，其使用的是專注于檢驗分析和異常檢測的視覺技術。這種技術可以準確驗證制造產品的質量和一致性，并具有高度可重復性。機器視覺在零部件生產線和裝配檢驗的部署已有數十年的歷史。然而，機器視覺中使用的傳感器和計算技術迅速發展，功能日益強大，且更具成本效益，使得機器視覺能夠覆蓋更多應用程序，同時添加了增強功能，例如針對更復雜的應用程序檢驗的實時3D圖像處理。

采用計算機和機器視覺的系統將在2021年持續推動自動化程度的提升。其具有捕獲、處理、解譯和指示操作的功能，能夠幫助解決勞動密集型任務等迫切的難題。

二、智能自動化：包括人工智能（AI）和機器人技術

在消費級領域，AI已用于與Alexa和Siri等數字助理進行自然的語言交互。這些系統會不斷學習，不僅學習如何更準確地識別語音，還有如何對含義、上下文和個人偏好進行解譯。這種學習技術在企業中也很常見，許多公司正在使用AI來提高其工作流程、交付和客戶體驗。最終，AI能夠提高推薦最佳校正行為的能力，這在零售、倉儲、制造和醫療保健機構等有大量工作人員的動態環境中尤其重要。

其中很多技術趨勢都在加快創新的步伐，并提高自動化產品的經濟效益。計算機視覺、云、AI和低成本的邊緣計算都在助力推動基于機器人技術的產品普及。許多企業已經并將持續投資于自動化，以更高的效率創造高質量，且具有一致性的產品。我們在很多垂直市場領域中還看到機器人與工作流程的交互。您可以考慮采用能夠代替人工（或與人協同工作）、靈活部署的機器人解決方案。

預計到2021年，在運營的某些環節中，相較于專注實現工作流程的完全自動化，以混合的方式進行部署以擴充勞動力的做法將會顯著增多。對設施進行徹底的改造，從人力驅動型工作流程轉變為全面自動化的構想得到了廣泛的關注，但不可操之過急。我們將在一段時間內持續看到混合型自動化的日益普及。這意味著同時雇用員工并采用機器人，或采用“cobot”（協作型機器人），而非在大多數工作流程中都完全替代人工。

三、零售和倉儲自動化

向線上購物的轉變在2020年取得了巨大的飛躍，推動了電子商務的增長。2020年成為了電子商務的拐點，現在預計它將占全球連鎖零售總額的28％。反過來，這又加快了向在線商務過渡的時間，拉快了近三年，迫使零售商必須迅速做出調整，簡化其商店、配送中心和物流工作流程，以提高生產效率。零售商在電子商務訂單履行相關的盈利能力方面面臨著挑戰。

零售自動化是物理自動化和固定基礎設施的結合，能夠自動化可視性，例如射頻識別（RFID）讀取器、機架式攝像頭和計算機視覺。

在倉儲和供應鏈中，物理自動化、RFID和溫度傳感技術，再加上機器人技術的發展（包括與人交互和協作的協作型機器人），能夠幫助訂單履行中心完善電子商務的運營。集成溫度智能解決方案（例如斑馬技術的Heatmarker和Freezemarker）能夠顯示疫苗或藥物是否已暴露在可能影響其功效或安全性的潛在危險條件下。

四、數據和規范性分析

對于更高可視性和有效智能規劃的需求變得越來越迫切。數據是無價的資產，只有基于數據在正確的時間對于適當的人采取相應的行動，以驅動成果的改善，才能釋放數據的力量。

通過獲取近乎實時的數據來應用規范性分析解決方案，能夠提高效能，進而開展更穩妥的行動。具備分析能力的企業通常會根據歷史數據開展運營并進行優化。但隨著新的流數據源的引入并注入可推動實時行動和結果的預測模型，挑戰也隨之而來。

從人工、庫存到訂單履行，智能規劃解決方案和規范性分析在應對重要的管理問題方面發揮著作用，并為當今的“新常態”提供了更有效的運營方式。圍繞當下的實況進行規劃，并利用這些數據實時預測新業務和運營決策的能力將成為企業的需求，其重要性在2021年還將繼續提升。將客戶數據和庫存數據與其他外部資源相結合，將使企業能夠更新自身的規劃，以適應實時趨勢，這對于尋求從被動轉向主動的創新型公司而言是一大關鍵要素。

在我們所處的行業中，對更高可視性的需求正在推動智能規劃、自動化和規范性分析的發展。鑒于當前不斷變化的全球形勢，在零售、運輸與物流（T&L）、制造和醫療保健領域，更敏捷的執行能力已變得至關重要。在人工、庫存和訂單履行規劃方面，智能自動化將扮演重要的角色。

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