供应链中的自动化和物联网：下一步是什么？

Nick Offin，销售、营销和运营主管， Dynabook 北欧，考察了供应链行业自动化和物联网的兴起……

近年来，随着围绕自动化的讨论在全球商业议程中上升，供应链公司一直在研究这项技术如何帮助改变他们的行业。最近的一项研究发现，该行业对机器人技术和自动化的采用率在过去一年中的增长速度超过了任何其他技术，39% 的公司现在已经实施了此类解决方案——这表明对它们的需求不断增长。

但故事并没有就此结束。由于 COVID-19 大流行，行业内对自动化的需求加速，以减少人与人接触的频率和持续时间，从而帮助组织遵守社会疏离措施。物联网 (IoT) 是自动化的关键驱动力，这些技术将共同发挥关键作用，使连接的设备能够支持这一需求。然而，企业仍然需要克服许多挑战，以确保自动化能够成功实现——尤其是在物联网解决方案创建的大量数据的管理方面。企业需要通过引入其他技术来解决这些问题，例如边缘计算。

对自动化的加速需求

冠状病毒大流行造成了许多数字解决方案的用例和功能变得更加相关的情况。在可预见的未来，通过采用物联网，自动化和机器人技术可能会成为多个领域的核心竞争力。其中一个行业是制造和物流行业，因为公司正在考虑在生产线和交付中扩大物联网的使用，以提高劳动力安全并减少潜在的污染。

例如，在物流领域，物联网传感器可以随货物一起移动，以实现包裹的定期更新，这有助于确保交付的最高安全标准。甚至在此之前 - 在生产阶段本身 - 机器人技术有可能帮助将产品从仓库运输到包装站，同时还可以减少员工互动。鉴于在当前气候下向电子商务过渡，这些创新变得越来越重要，由于实体店关闭，在线订单在大流行期间增长了 49%。这给供应链行业带来了额外的压力，因为它一直在努力满足消费者的在线购物需求，同时确保工人的安全。

克服后 COVID 时代的采用挑战

任何这种由 COVID-19 驱动的自动化和机器人技术的采用都将带来各种需要解决的挑战，尤其是随着业务运营开始正常化。首先，重要的是企业能够有效地管理和处理通过这些机器人和物联网设备推送的大量数据，同时从数据中获得洞察力，从而改善未来的运营。由于供应链行业内外的许多公司仍然依赖于过时的遗留基础设施，他们还需要考虑他们现有的技术堆栈是否可以处理这些新的数据密集型技术，而且如果需要升级，他们是否可以承担建造它所需的时间和资源投资。

因此，用边缘计算等新概念取代传统基础设施将在供应链的 IT 生态系统中发挥重要作用。以行业内的以下场景为例。使用辅助现实 (AR) 智能眼镜上的“视觉拣货”功能的仓库工作人员可以帮助自动化手动订单拣选、分拣、库存管理、收货和移除流程。在发生延迟并且从设备接收信息被延迟的时候，这可能会影响工人的工作效率并可能导致进一步的错误。边缘计算通过将数据处理重新定位到更靠近网络边缘设备的位置，从而提供了一种解决方案，从而消除了延迟，从而减少了网络延迟相关故障的发生率。同时，它创造了收集、分析和重新分配数据的新方法，并有助于提高设备所在网络边缘的处理能力。

最终，自动化在现在和未来都将在供应链中发挥重要作用，而这一点只是由于 COVID-19 大流行及其对供应链各个方面的需求不断增加而得到加强。然而，在广泛使用自动化和机器人设备之前，组织需要确信他们拥有支持和最大化此类技术的基础设施。边缘计算无需改造整个技术架构，使企业能够从上述设备中受益，但规模更大，对当前系统的更改或影响最小。

Nick Offin，销售、营销和运营主管， 动态书 北欧