表的內容
- 執行概述
- 倉庫的機器人
- 自治的卡車
- 無人駕駛飛機
- 最後一英裏車
- 建議
執行概述
當運輸專業人士想到運輸貨物時，他們通常會想到卡車、火車、輪船和飛機。但交通工具的前景正在發生變化。新的模式正在出現，比如無人機。隨著對自動操作的投資，傳統的交通資產正在發生巨大變化。
倉庫的發展更加有趣;倉庫的自主移動機器人提供了良好的投資回報率和靈活的、可擴展的自動化形式。與此同時，機器人采摘技術也日趨成熟。
但這些技術實際使用的準備情況如何呢?弧認為:
- 自主移動機器人技術已經成熟，機械臂正在迅速成熟，兩種技術的融合將改變倉儲
- 使用自動駕駛卡車向城市地區送貨可能在幾十年內都不可行，但走向全自動駕駛汽車的過程將為跨境貨運創造新的物流效率機會。但即便是這種應用，挑戰依然存在
- 技術和監管問題將嚴重限製無人機用於支持電子商務，但無人機在物流方麵還有其他應用
- 非常有趣的開發正在進行，為貨車配備特殊的材料處理能力，將支持電子商務交付
智能機器依靠先進的計算能力來運行。賦能技術包括人工智能和機器學習;各種成本更低，但功能更強大的傳感器;視覺識別;5 g網絡;控製係統;以及機器向企業應用或路由解決方案的智能集成。
其他為物流目的而開發的有趣的新技術包括飛艇;高速“超級高鐵”運輸係統;還有電動卡車，但由於這篇報道關注的是智能機器，我們在這裏就不討論了。
倉庫的機器人
當亞馬遜在2012年收購Kiva Systems時，人們對倉庫的自主移動機器人(AMRs)的興趣飆升。有一段時間，Kiva(現在更名為亞馬遜機器人)繼續向其他公司銷售機器人。但是，在一些倉庫試用了機器人，並找出了最優的部署方式後，亞馬遜停止了向其他公司銷售機器人，而是吸收了其機器人部門能為自己日益繁忙的配送中心生產的所有產品。
電子商務的持續快速增長繼續給現有的履行網絡帶來額外的負擔。不足為奇的是，基於機器人的倉庫技術支持大量的小型多線訂單，正受到從業者的最大興趣，因為他們正在根據不斷變化的需求配置重新調整自己的能力。此外，與傳送帶和高速分揀等螺栓固定的物料處理解決方案相比，機器人要靈活得多。如果需求增長，你會增加更多的機器人。如果你的倉庫位置不好，你通常可以直接行軍或把你的機器人裝到卡車上，然後把它們搬到更好的位置。
對更大靈活性的需求正在刺激一些令人興奮的產品開發和倉庫自動移動機器人的早期采用。這些新興的機器人係統正在由一些初創公司和已有的倉庫自動化供應商開發。雖然機器人具有物理特征，但嵌入式智能和控製軟件是這些係統的關鍵區別特征。
與其他形式的自動化相比，這些解決方案更容易集成到倉庫管理係統(WMS)——監督倉庫操作的核心係統。先進的WMS解決方案使用定向工作任務隊列來控製人們的工作。一個AMR和一個典型的用戶沒有什麼不同;你可以通過工作隊列來控製它，就像你對人類一樣。這個任務隊列知道源位置和目的地位置，並且根據權限、優先級和要執行的工作的鄰近性，將工作路由給用戶(人類或機器人)。
盡管這些解決方案還沒有被廣泛應用(亞馬遜除外)，但它們不能被視為不成熟或新興的技術。亞馬遜已經證明，這些解決方案可以大規模使用，並獲得穩固的投資回報率。
現有的解決方案不會從貨架上取貨。他們要麼把貨架交給人們，要麼人們把貨物放進機器人的集裝箱裏，然後機器人把產品送到包裝站或裝貨碼頭。投資回報率來自於讓工人更有效率，因為機器人省去了在倉庫中穿梭的人力。
然而，新的發展可能會在物流領域引發一場機器人革命。幾十年來，在工廠和包裝生產線上，機器人一直在執行采摘操作。在這些設置中，工程師設計工具來挑選以完全相同的方式呈現給機器人的相同物品，並進行數百萬次循環。但在像倉庫這樣的非結構化環境中，關於該物品的信息是不完全的，而且有很多變化。換句話說，以不同的方向呈現給機器人的物品範圍更廣。所以，機器人需要足夠聰明，能夠撿到不同的形狀，檢測抓取是否到位，知道該把物品放在哪裏，並判斷物品是否放置成功。
柔性抓取多年來一直是機器人研究的“聖杯”，但卻是一個非常困難的問題，尤其是對倉庫而言。這是因為倉庫可以有大量的sku，這些sku在很多方麵都是不同的——尺寸、重量、形狀、剛度等。解決這個問題需要在機器學習、視覺、算法優化和硬件設計等方麵有深入的專業知識。
但是在這個領域的解決方案正在出現。ARC已經看到，右手機器人公司(Right Hand Robotics)的一種解決方案允許根據過去的經驗挑選物品，因此它可以處理大範圍的庫存。因此，如果營銷人員決定對洗發水進行促銷，將每瓶洗發水的數量增加30%，當新版本的洗發水未經通知就到達倉庫碼頭時，他們的機器人仍然可以挑選。這種靈活性在處理有機產品(如農產品)和“黏糊糊的”產品(如服裝)時也有很大區別。
目前，采摘臂還沒有與移動機器人一起使用。但這兩種技術的結合將是革命性的。許多專家預測，幾乎所有的卡車司機最終都會被自動駕駛技術搶走飯碗。但由於為完全自動駕駛汽車提供動力的技術還遠未成熟，至少在未來15年內，配備揀選臂的amr將比自動駕駛汽車淘汰更多的工作崗位，這種可能性要大得多。
自治的卡車
我們向自動駕駛汽車發展的時間比許多人想象的要長。然而，盡管在多種自動駕駛汽車(AV)技術上投入了數十億美元，但要實現在城市環境中運行的完全自動駕駛汽車，還需要克服幾乎不可想象的技術障礙。此外，法律、基礎設施和經濟方麵的障礙仍然需要克服。
雖然不同級別的自動化意味著從一個級別移動到下一個級別的功能需要逐步增加，但這種差異將需要能力的量級增加。真正的自動駕駛卡車需要的傳感、決策和計算機速度將比僅在自動化層次下一個級別運行的卡車呈指數級提高。
短的城市街區是自動駕駛旅程中最長的一段。英特爾公司自動駕駛部門副總裁兼總經理凱西·溫特(Kathy Winter)是這樣解釋的:“就其本質而言，城市街道比高速公路複雜得多。在高速公路上行駛時遇到的物體種類相對有限:汽車、摩托車、卡車、路牌、樹木和灌木叢、護欄，以及其他一些可能的選擇。離開高速公路，更多的東西會被添加到混合中。以人類為例，各種各樣的人走路、跑步、騎自行車、玩滑板和踏板車、騎懸浮滑板、走錯路、跳下汽車、跳上出租車。”
而路上行駛的車輛越多，自動駕駛基礎設施就必須變得越複雜。車輛將與旁邊車道上的車輛進行通信，並在接近十字路口時進行通信。與此同時，交通燈和道路傳感器也將與AV雲進行通信。
雖然我們可以預見5G網絡將在幾年內出現，但自動基礎設施不會這麼快就出現。
然而，雖然可能需要幾十年的時間才能實現在城市中合法運行的全自動駕駛汽車，但隨著卡車從一個自動化級別升級到下一個自動化級別，對物流的影響可能會逐步產生。在通往完全自動駕駛的道路上，中轉站將包括更先進的駕駛輔助係統和半自動駕駛汽車。
有趣的是，一些半自動卡車車隊正在進行試驗，幾輛卡車通過自動化係統連接在一起，形成一列“公路列車”。當第一輛卡車刹車時，車隊中的每輛卡車的刹車量都是一樣的。當它加速時，所有的車都同樣加速。
雖然這些卡車列車節省了滑流帶來的燃油成本，但它們仍然要求所有卡車的司機在出現問題時做好接管的準備。相對較少的承運人或托運人需要將卡車排到一個共同的目的地，但當開往同一方向的卡車可以找到彼此並邀請彼此加入車隊時，這項技術可能會變得有趣。這種技術目前還不存在。
半自動卡車的另一個問題涉及到這樣一種想法，即自動駕駛係統將負責駕駛幾個小時，然後當出現問題時，司機會保持警惕，隨時準備跳進車裏以避免碰撞。很可能在這些場景中，司機經常會在睡覺、使用智能手機，或者其他有事，因此無法在要求的響應時間內跳上車進行控製。
無人駕駛飛機
大約四年前，亞馬遜的首席執行官傑夫·貝索斯在美國熱門電視新聞節目《60分鍾》上公布了他的願景:讓無人機直接把包裹送到顧客家門口。理想情況下，這可以在下單後30分鍾內完成。
貝佐斯猜測，可能需要四五年時間才能把事情做好，並獲得政府的適當批準。他表示樂觀。他說:“會成功的，會成功的，會很有趣的。”
無人機可以用於送貨的想法並不牽強，但無人機可以將貨物直接送到客戶家門口，可能還需要很多年的時間。
那麼，今天的情況如何呢?
今年8月，無人機技術公司Flytrex與冰島最大的在線市場AHA合作，宣布正式推出全球首個可運營的按需城市無人機送貨服務。Flytrex的CEO亞裏夫·巴什(Yariv Bash)強調，“這是一個可以運行的係統，而不是一次性的奇跡。”
在獲得冰島交通管理局(Icetra)的監管批準後，Flytrex和AHA獲得了實施他們的自主無人機係統的批準，將食品和消費品從Reykjavík一側的商店和餐館運送到城市的指定地點。新的無人機物流係統允許在被一個大海灣隔開的城市兩個部分之間直接送貨。在交通擁擠的情況下，一輛汽車需要25分鍾才能完成的任務，無人機隻需4分鍾就能完成。無人機降落在指定社區附近的一塊空地上，在那裏它會被一名快遞員接走。然後，如果客戶的家足夠近，快遞員會步行或開車一小段路，把最後的貨物送到家門口。
有效載荷為3公斤(約6.5磅)。目前，交付是一次交付一枚，但多次交付是可能的;而且無人機的控製器也有可能同時操控幾架無人機。
在美國，無人機被要求有一個操作員在無人機的視線範圍內。這種快遞服務是基於視線之外的快遞。這是通過嚴格的監管程序實現的，無人機有一個指定的飛行路徑，對飛機和其他無人機是封閉的。無人機的操作人員與控製塔保持聯係，如果有飛機飄進無人機的飛行路線，操作人員會得到通知，他將阻止任何其他起飛。
下一步，Flytrex將把貨物運送到客戶的後院。快遞將是Icetra已經批準的飛往該社區的相同飛行路徑的一部分，但添加了新的地圖坐標，指定了後院的位置。無人機將在50至60英尺的空中盤旋，然後將產品降至終端消費者手中。物流是基於智能手機進行協調的。消費者將看到顯示預計到達時間和無人機當前位置的視覺效果。當無人機到達目的地時，客戶會收到通知，無人機會在目的地上空盤旋，直到客戶確認他們已經準備好接受貨物。當顧客按下“收貨”按鈕時，貨物就會被降下地麵。
需要注意的是，Flytrex並不是無人機製造商。事實上，它是無人機不可知論者。該公司推出了一款基於雲的無人機管理係統。整個係統包括功能，允許操作員與無人機通信，智能手機啟用估計到達時間和發貨激活，集成到托運人的物流係統，並與航空監管機構通信。
當ARC問到傑夫·貝索斯(Jeff Bezos)將貨物直接送到顧客家門口的願景時，巴什回答說:“這些設備太危險了，不能靠近未經訓練的人。”
即使安全問題可以通過著陸墊和其他安全功能來解決，開發能夠在電線、樹木、人和狗周圍導航的人工智能引導的視覺係統也是一個非常困難的問題。在自動駕駛汽車市場，視覺問題被公認為實現完全自動駕駛汽車的主要障礙之一。一個能夠躲避樹枝和電線的視覺係統所涉及的難度，甚至比解決城市駕駛的視覺係統問題都要大得多。
而將無人機廣泛用於送貨上門，距離實際還需數年時間。即使是送到快遞集結地的快遞，也需要獲得飛行路徑的監管許可。要想擴大規模，在一個較大的城市地區容納必要數量的飛行路徑，將是極其具有挑戰性的。
但無人機可以在符合航空法規的物流中發揮其他作用。PINC提供了一種名為PINC Air的解決方案。這是一個空中傳感器平台，可在室外和室內使用一係列傳感器，包括GPS、RFID、OCR和條形碼閱讀器，來盤點難以觸及的資產。PINC Air基本上是一種供應鏈無人機，有多種用例。這些用例中的每一個都允許公司通過無人機執行任務，而不是以更及時、更昂貴的方式使用人。這些用例包括:
- 跟蹤拖車場裏資產的場場管理無人機，確保所有設備都已入賬
- 用於檢查汽車行業成品車輛的庫存無人機
- 資產定位無人機，可以在廣闊的地理區域內定位高價值資產
- 可以在巨大倉庫內進行循環計數的循環計數無人機
無人機也是評估、檢查和拍攝土地和建築物的理想選擇。在房地產銷售清單中包含無人機照片正成為標準做法。最近的軟件開發可以創建建築物、設備或整個設施的3D模型，使用算法從無人機拍攝的大量重疊照片中提取線框模型。
這樣做的缺點是，競爭對手也可以使用無人機，通過檢查競爭對手的工廠和倉庫，了解競爭對手的供應鏈和/或設施。有一些服務可以抵消這種不必要的監視。例如，一家名為DroneShield的公司去年被聘請在波士頓馬拉鬆賽附近提供無人機探測服務。該公司的“反無人機”配備了特殊的網炮，可以捕獲任何被認定違反比賽路線禁令的無人機。
最後一英裏車
去年9月，梅賽德斯-奔馳貨車宣布對無人機初創公司Matternet進行股權投資，該公司計劃在未來5年投資5億歐元，設計電動、網絡化、可能自動駕駛的貨車，無人機可以從車上起飛，獲取或協助遞送包裹。無論目前支持上門送貨的一體化貨車/無人機係統是否可行，專為最後一英裏送貨而開發的新麵包車有幾個非常不錯的功能，包括輔助司機的自動係統。例如:
- 貨車將集成到先進的路由解決方案中，貨車艙室的後壁上將有一個信息終端，為配送過程提供相關信息，例如關於包裹放置位置或是否需要捕獲簽名的特殊指示。
- 戴姆勒公司設想，不用司機或訂單提貨員把包裹放在卡車的架子上，自動化的材料處理係統將把包裹裝載到架子上，然後司機再把包裹裝載到貨車上。一個微型送貨管理係統將了解哪些包裹位於哪個貨架槽位，以及該包裹需要送到哪個地址。當司機到達該地址時，包裹會自動分發給他。包裹分發後，甚至貨車的車門也會自動打開。這將消除在貨車後麵尋找包裹所浪費的時間。
- 方向盤將不複存在。取而代之的是，這些貨車將由操縱杆控製。這將騰出駕駛室的空間，讓送貨司機更容易進出貨車。
作為一款電動汽車，這款貨車將吸引承諾減少二氧化碳排放的運營商。它還可以幫助歐洲城市在晚上和淩晨限製噪音車輛進入居民區。其他城市已經或計劃在市中心地區禁止使用內燃機。
盡管無人機部分不切實際;盡管如此，這還是個好主意。汽車製造商作為一個綜合運輸係統的供應商，它結合了車輛、物料搬運硬件和專用貨架，以及企業軟件，這個想法非常有趣。正是這一點，而不是無人機，讓這一步在支持最後一英裏物流方麵取得了進展。
建議
許多公司已經變得善於管理風險。但當涉及到有可能顛覆現有商業模式的新興技術時，這不是在管理風險，而是在管理不確定性。風險有已知的結果和附帶的概率。不確定性具有未知的結果，因此不可能了解與特定結果相關的概率。這種知識必須通過目標明確的試點項目來發展。
對於大型運營商和第三方物流公司，即使此時無法建立基於roi的商業案例(比如自動遠程卡車或用於上門電子商務配送的無人機)，也需要組建團隊，對這些技術進行試點和仔細評估。這與ARC谘詢集團經常明確表達的立場是一致的，即那些希望在未來幾年保持競爭力和生存能力的公司，在評估最新的智能、互聯技術、解決方案和方法所提供的潛在商業利益(降低成本、提高工人生產率和安全性等)時，現在不能太保守。這是因為這樣做會帶來更大的被甩在後麵的風險。
許多源於自動駕駛卡車發展的駕駛員輔助功能(刹車輔助、盲點警告、自適應巡航控製等)已經有助於提高道路安全。而自動移動機器人已經在倉庫中證明了投資回報率。任何活躍在電子商務或其他物流業務中的配送中心或托運人都應該研究這些類型的解決方案集。
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