最新研究顯示，4年來，美國一直面臨供應鏈專業人才短缺的最大問題，尤其是數字技術人才。據悉，每年的購物旺季，物流企業和零售商都會雇用成千上萬的臨時工，不過今年招工則比以往更難，據美國勞工統計局最新數據，今年9月其失業率創50年來新低。

而科技的爆發，技術的升級，研究的突破，各種新產品的出現，不斷推動著社會持續發展。AGV機器人領域的進步，與大數據、云計算、移動互聯網、物聯網等新技術的結合，加快了各行業智能化轉型的步伐。

隨著技術進步和客戶需求的不斷變化，機器人在供應鏈中的應用將成為必然的趨勢，在越來越追求效率、速度、精準的大環境下，機器人無疑是最完美的人力替代者。隨著供應鏈的自動化程度加深，許多倉庫都開始使用機器人，自動化卡車運輸，以及日常數字化分析等，這也對現有員工的操作水平提出更高要求。

受益于新技術、新場景的出現，2016-2018年，AGV機器人迎來爆發式增長，電商倉儲及智慧物流是其應用落腳點。據報告顯示，智能物流倉儲系統市場空間巨大，給AGV帶來較大的發展機會，近年來，AGV行業呈現蓬勃發展態勢，市場規模以38%以上的速度增長，預計到2022年，僅中國的AGV市場規模就將接近100億元。

2019的政治動蕩年沖擊著全球供應鏈，這無疑將成為2020年的聚焦點。美國對特朗普的彈劾、總統選舉的余波、以及英國脫歐的后果、波斯灣的緊張局勢，可能還有一些尚未揭開的“未知數”，都將放大不確定性。這些戲劇性事件上演的同時，在幕后，企業將繼續實現供應鏈自動化，以應對消費者購買習慣的改變。這場悄無聲息的革命得益于人工智能機器人等關鍵技術的進步。

自動化的趨勢

根據SAP《開啟機器人流程自動化（RPA）智能時代》白皮書介紹，現在很多辦公室人員常常把大量時間花費在不同的應用程序之間切換。他們經常為了完成特定工作，需要反復從一個程序切換到另外一個程序（比如ERP和Excel），復制粘貼相同的數據（例如物料和供應商客戶信息），這種手動工作費時費力且容易出錯。機器人流程自動化（RPA）使用軟件機器人來仿真人類用戶，盡可能地讓這些乏味、通用的任務實現自動化，這就是供應鏈優化的大方向。

據了解，今年9月，UPS宣布旺季雇用10萬人的計劃，聯邦快遞計劃到今年年底雇用5.5萬人。UPS和聯邦快遞對于臨時招聘充滿信心，UPS發言人表示，去年10月最后一個星期時，公司已完成10萬招聘目標的60%-70%。

與此同時，美國的供應鏈企業紛紛加大自動化和數據分析的投資力度。UPS在亞特蘭大的超級分揀中心每小時可以分揀10萬件包裹，其全球20多個自動化分揀設施比傳統設施效率提高35%。據悉，至去年年底，UPS地面包裹的70%都通過自動化設施處理，供應鏈優化這是一種全球的變革大趨勢。

電子商務推動進步Fueled by online sales

國際機器人聯合會(IFR)預計，從2020年到2022年，全球出貨量預計將以平均每年12%的速度增長。而在物流行業，AGV機器人是全球倉庫自動化運動的核心。據估計，到2022年，全球倉儲和物流機器人市場將翻兩番。

而電子商務交易量的激增在很大程度上推動了這一增長。例如，2019年的“網購星期一”銷售額達到94億美元，比美國以往任何一個網購日的銷售額都要高。除了零售商倉庫目前處理的大量電子商務訂單，這些設施還必須支持消費者對快速交付的不可抑制的渴望。阿里巴巴(Alibaba)和亞馬遜(Amazon)等公司通過鼓勵消費者期待完美的快遞服務，獲得了競爭優勢。我們已經到了這樣一個階段：隨著當日甚至兩小時的服務變得越來越普遍，第二天的送貨承諾正在變成慢車道。

為此，美國自動快遞服務公司Starship近日在其研發的街頭寄遞機器人完成第10萬次商業投遞測試后宣布，今年秋季，Starship將在美國匹茲堡大學投放寄遞機器人，并將在近兩年之內向100所大學擴展其業務范圍。

技術革新Technology improving

為了滿足這些期望，在電子商務供應鏈中至關重要的倉庫必須準確無誤地接單并越來越快地裝載貨物。作為回應，領先的企業已經在自動化方面投入了數十億美元，率先部署了機器人，提高了揀貨和包裝的效率，并使用地面機器人或飛行機器人持續跟蹤庫存。

蘇寧物流2019年8月17日向媒體開放了末端5G無人配送車的路測實況，這也是5G技術應用從實驗階段走向商業化應用，818在物流配送環節的全國首次成功落地。京東最新研發的智能配送機器人搭載四輪180°轉向系統，可以實現橫向行駛，前后輪轉向、獨立轉向、同步轉向、對角轉向、四輪轉向以及平行轉向等。

除了比人類揀貨速度快之外，機器人也不需要上廁所或休息。而且，他們不會抱怨惡劣的工作條件，也不會在這種抱怨被公開時造成負面影響(就像亞馬遜在歐洲和美國所經歷的那樣)。

盡管機器人的崛起及其對就業崗位的威脅已引起許多恐慌，但美國處于歷史低位的失業率，使企業更有說服力，也更容易加快倉庫等設施的自動化步伐。尋找工人的困難促使公司實現了自動化，被機器人取代的人們也更容易找到替代工作。

未來幾年，機器人技術的復雜性和能力的提高將提升倉庫中的自動化程度。目前，在操作速度和精確度方面，人類無法與機器人匹敵，但在靈巧性方面，機器仍然落后于人類。告訴一個倉庫機器人去取東西，它會表現得非常好；讓它干凈利落地打一個雞蛋，結果會弄得一團糟。因此，涉及精細物體的操作仍然需要人類的操作，但這種情況正在改變。

在美國以麻省理工學院正在進行的使機器人更靈巧的工作為例。麻省理工學院的研究人員正在使機器人能夠在操作物品時進行精細的控制，并能處理酒杯等精細的物體，他們希望通過技術的新發現取得更好的成果。

在中國，2014年以前，AGV還只是工業機器人產業中一個小小的細分品類，并未引起外界足夠注意，行業也較為粗泛。隨著市場的不斷擴大，越來越多的組織和力量、媒體平臺、資本等等都將目光放置于此。目前，AGV正處于市場繁榮期，其行業的快速發展帶來了與之相關的整個產業鏈的競相涌入，傳統叉車廠商、物流系統集成商、其他類別的工業機器人企業乃至應用企業都進入了AGV行業，這些技術為整個體系帶來的新的技術改變，市場的優勢顯露無疑。

自動化配送Automating ground delivery

最后一英里—最終送貨給客戶是自動化流程中的另一個領域，改善客戶體驗，并更加注重個性化是每家公司的首要任務。然而，大規模個性化是更為先進的公司的一個主要差異化優勢，以數字方式捕捉客戶需求，靈活地將設計轉換為實物產品和包裝，并迅速將其交付給客戶，無疑將改善這一自動化的最后流程。

技術正在為機器人在供應鏈中的更廣泛應用鋪平道路。這種變化已經在英國等國家發生了，在這些國家，自主測試機器人已經在送披薩了。但我們其實才剛剛開始這段旅程。例如，麻省理工學院(MIT)的工程師開發了一種導航系統，使機器人能夠將包裹遞送到某個特定的“前門”或“車庫”，而不是送到某個由地圖上的坐標劃定的地址。

更大的傳統運輸工具，如貨車和卡車，也正在實現自動化，盡管在公共空間實現完全自主還需要很多年。不過，包括美國郵政服務(US Postal Service)在內的機構正在測試自動駕駛卡車，并可能在未來幾年內將它們部署到指定路線上。與此同時，一些創新技術，如單兵編隊控制多輛卡車，正在推動貨運車輛的自動化。

這些只是作為全球貿易基礎的供應鏈如何自動化的幾個例子。到2020年，供應鏈將不得不在一個高度不確定的世界中迂回曲折，而掌舵人不太可能是人類。

展望未來，供應鏈領導者應該準備好他們的流程和基礎設施，以接受新技術以及比以往更多地利用更多數據的能力。雖然我們在這方面取得了很大的進展，但圍繞工作場所和“公共”空間而不是幕后機器人的監管框架的發展將成為確定機器人和自動化的速度和程度的主要因素并入物流。

未來的成功企業將是那些能夠適應我們今天看到的采購，生產和分銷加速變化的企業，并且具有足夠的靈活性和靈活性以利用新技術。