大流行期间人工智能如何拯救电子商务

自两年前美国因冠状病毒大流行而首次关闭以来，情况发生了很大变化。在电子商务空前加速和劳动力短缺的时期，传统的拣货和包装流程缺乏满足需求的可扩展性。尽管大流行肯定会产生负面影响，但它引出了一个问题：“这如何改变了我们的工作方式，变得更好了？”

机器人技术的快速加速消除了可变性

劳动力稀缺是大流行期间急剧上升的一种趋势，大流行的影响对那些不准备实施机器人自动化的公司来说是毁灭性的。当 COVID-19 来袭时，履行仓库需要一夜之间更大的容量。向仓库添加员工不是一种选择，因此当人们无法上班时，仓库会求助于机器人来完成工作。

仓库工作容易受伤且乏味，有些工作是在近距离内执行的。例如，手动邮袋分拣需要三个人非常接近，当他们在小房间中工作时经常会碰到彼此。机器人分拣系统打破了仓库员工在物理上就近工作的要求，并在员工监督平凡的分拣过程时实现了社交距离。

展望未来，设施可以配置建筑物，以便人们以安全、远离社会的方式管理多个机器人。较少依赖大量人员执行日常任务的公司将体验到每平方英尺每天总吞吐量的更高可靠性。这意味着企业可以向客户做出他们可以信守的承诺。

机器人增强人类能力

仓库设施寻求最大限度地提高效率，以每天每平方英尺的吞吐量来衡量。仓库在与人类合作时面临着变数。例如，员工是否饿了、累了并期待着下一次休息，或者他们感觉良好并且正在度过富有成效的高绩效一天？

考虑对一件物品或包裹进行分类的行为。一个人需要：

看到一堆产品或包裹

选择一个物品从杂乱无章的堆里捡起来

确定一个挑选点以挑出项目

拿起物品

在取件时识别并确保只有一件物品被取走

将所述项目导航到输出位置（邮袋）

以最大化产品密度（袋密度）的方式成功地将物品放入正确的输出位置

人类能做到吗？是的。

做起来容易吗？是的。

人类想要每周 5 天、每天 4000 次吗？没有。

机器人创造一致性以减轻高峰和低谷。更好的是，高度灵巧的分拣机器人，由仿真到现实 (Sim2Real) 的 AI 提供支持，可以在第一天拾取仓库中的几乎任何物品，从而提高效率并改善人类工作条件。

尽管公司可能会幻想将机器人放置在适当的位置上，而无需人工干预即可“做它的事情”，但事实并非如此。人类与机器人一起工作以优化吞吐量。对于弹性操作，你不能没有另一个。

当人类处理不明确的物品而机器人处理平凡的重复性任务时，包裹分拣的机器人实施最为成功。结合这两种类型的任务是强大的。和谐的发生是因为人类从机器人离开的地方接了过来。例如，机器人识别并抓取物品，然后将物品放入麻袋中。人类需要对麻袋进行操作、系上、贴标签等。虽然机器人的灵巧性和能力取得了显着进步，但在某些任务中人类做得最好。

从模拟到现实的 AI 满足持续的商业需求

传统机器人曾经被编程为重复执行相同的动作。今天，人工智能拓宽了机器人的能力，并增加了对机器人可以拾取的物品类型的适应性。随着电子商务量的不断增长，包裹的大小和形状也在不断变化，对机器人的需求比以往任何时候都更强大。

如果没有先进的人工智能，机器人可能需要数年时间才能以满足人类吞吐量的速度对包裹进行分类。处理各种物品是数据密集型的，在机器人有效工作之前需要数百万次执行挑选。模拟到现实 (Sim2Real) 技术加快并简化了培训过程。 Sim2Real 在几个小时内使用数百万个示例在虚拟世界中对机器人进行预训练，这样当机器人到达设施时，它就可以了解它可能看到的包裹类型，从而可以在第一天开始运行。

Pitney Bowes 是一家提供商务解决方案的全球技术公司，为电子商务、航运、邮寄和金融服务领域的数十亿笔交易提供动力，其电子商务业务经历了显着增长。每个 Pitney Bowes 客户都有一套独特的商品，因此每件商品的包装和品牌差异很大，而且 Pitney Bowes 在供应链中移动的商品类型每月都会发生变化。

Pitney Bowes 希望找到一种自动分拣解决方案，并需要它能够适应快速变化和产品类型的多样性。

Sim2Real AI 帮助 Pitney Bowes 在 2020 年假日购物高峰期快速扩展业务，当时 Pitney Bowes 有效且准确地分拣了数十万个独特的包裹。 Pitney Bowes 此后在其整个供应链中扩大了机器人的使用范围，并在多个设施中以不同方式使用分拣系统。