自动化与物联网：重塑供应链管理未来
近年来，自动化讨论已升级为全球商业议程核心，供应链企业纷纷探索该技术如何革新行业。近期研究显示，过去一年供应链业对机器人与自动化的采用率增幅超过其他任何技术，39%企业已部署此类方案——显示需求强劲增长。
故事未止步于此。COVID-19大流行加速了行业对自动化的需求，以减少人际接触频次与时长，助力组织遵守社交距离措施。物联网（IoT）是自动化关键驱动力，二者协同将赋能连接设备满足这一需求。但企业仍面临诸多挑战，以确保自动化成功落地——首当其冲是管理IoT方案产生的海量数据。企业需引入边缘计算等技术应对。
自动化需求加速
新冠疫情使众多数字解决方案的用例与能力愈发相关。由IoT驱动的自动化与机器人技术，在可预见未来将成为多个行业的核心竞争力。制造与物流便是其中之一，企业致力于在生产线与配送环节扩展IoT应用，以提升员工安全、降低污染风险。
例如物流环节，IoT传感器随货物运输，提供实时包裹更新，保障配送最高安全标准。甚至在生产阶段，机器人可将产品从仓库运至包装站，同时减少员工接触。鉴于疫情期间实体店关闭导致在线订单激增49%，电商转型给供应链带来额外压力，企业在保障员工安全前提下努力满足消费者网购需求，这些创新显得尤为重要。
后疫情时代克服采用挑战
由COVID-19驱动的自动化与机器人采用虽带来契机，但也伴随诸多挑战，尤其在业务运营常态化之际。首先，企业必须有效管理并处理机器人与IoT设备产生的海量数据，同时从中挖掘可改善未来运营的洞见。供应链领域乃至更广泛的企业仍依赖过时遗留基础设施，不仅要考虑现有技术栈能否支撑这些数据密集型新技术，若需升级，还需权衡时间与资源投入。
因此，以边缘计算等新概念替代遗留基础设施，将在供应链IT生态系统中发挥关键作用。以仓库工人使用辅助现实（AR）智能眼镜“拣选视觉”功能为例，可自动化人工拣选、分拣、库存管理、收货及移除流程。当延迟发生、设备信息接收滞后时，将影响工人生产力并引发更多错误。边缘计算通过将数据处理移至网络边缘设备端，消除延迟，减少网络滞后导致的故障。同时创造数据采集、分析与再分发新方式，将处理能力推向设备所在的网络边缘。
归根结底，自动化在供应链中扮演关键角色，无论当下还是未来，COVID-19大流行及其对供应链各环节施加的日益增长的需求，只会凸显这一角色。然而，在大规模部署自动化与机器人设备前，组织必须确信具备支持并最大化这些技术的基础设施。边缘计算无需彻底改造整个技术架构，即可让企业大规模受益于上述设备，且对现有系统影响最小。
作者：Nick Offin，Dynabook北欧区销售、市场与运营负责人
自动化控制系统