提升劳动力效率以满足客户需求
《SupplyChainBrain》近文《供应链工人短缺有解吗？》探讨今年劳动力萎缩成因。理论上雇主期待联邦失业救济9月到期后求职者涌入，但未发生。
文中引述其他原因：疫情余波致人惧返岗；居家者网购激增，重压运输仓储。订单激增催生更多用工需求，承运商难觅卡车司机，仓库主涨薪增福利改善休息区，却仍招不够人。
部分企业指望仓储配送自动化提速履约、减少用工。软件商承诺WMS、场站管理、数据副本、数字孪生、增强现实、AI、机器人自动化、区块链等提效技术。许多组织已投资部分应用，但各技术均有独特复杂性。
WMS作为几乎所有创新系统的基石，生成仓库全流程关键数据。许多公司采用“数据副本”新技术，构建易访问数据库，实时汇聚WMS数据供查询、可视化、预警。
数据需支撑配送中心未来状态理解。即“假设性规划”，利用数字孪生技术。数字孪生是仓库数学模型，分析所有面向未来活动预测未来。优秀数字孪生涵盖劳动力、发货、库存可用性、任务、空间等资源。
基于约束的AI优化可优化不同活动系统。结合数字孪生，可规定事件序列、生成可行排程、最小化触点与劳动力。
技术路线图终极阶段是自动化仓库人工流程。机器人自动化挑战在于设备昂贵、推广难、周期长。许多组织盲目上马自动化却忽视仓库微观流：如自动叉车取托盘上架，却在上架区滞留12小时才装车，占用宝贵空间导致其他订单失误。
仓库还面临在不牺牲客户履约前提下优化现有劳动力的挑战：缺勤、计划外变动、岗位空缺如何最优配置现有产能？
新方法“WMS加速器”基于仓库每几分钟实况自适应再平衡作业。整合WMS、场站、订单、可视化、生产系统数据，提供统一运营视图。利用数字孪生预测未来，融合全系统当前状态及所有已知发货订单信息，在劳动力、库存、任务时间等已知约束下推演未来。
例如，宝洁某配送中心用WMS加速器将每日规划时间压缩97%，从8小时降至15分钟。其他用户可将临时减员转为永久且不损生产力，每班次减1人年省超10万美元，大型场所收益叠加显著。
Keith Moore是AutoScheduler.AI首席产品官。
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