主要机会

■ 提高经营效率、可视性以及对供应链、资产和员工的控制

■ 通过基于数据的情报服务，获得新业务机会

■ 凭借个人和数据驱动型物流产品和服务，提高客户满意度

■ 结合不同的数据流，实现更高附加值

主要挑战

■ 实施需要强大的业务和IT协调

■ 预期服务需要物流提供商和客户之间交换公开数据

■ 数据收集和隐私保护相关问题

■ 数据质量和相应的数据科学技能

云物流（Cloud Logistics）

云计算非常适合复杂多变的环境，有助于实现各种以“物流即服务”（LaaS）为基础的新业务模式。物流提供商可以使用按次付费的方式，根据需要使用可定制的模块化云服务。企业无需投资开发自己的传统IT基础架构，也没有设置和维护的成本，就能获得扩展性极强的服务和管理功能。

主要发展和影响

近年来，物流提供商已经开始使用云物流，来为创新供应链解决方案提供快速、高效、灵活的IT服务。目前，超过50%的物流提供商使用云服务，另有20%计划将在近期这样做。展望未来，基于网络的开放式API将成为模块化按需云物流服务的基础，取代过时的传统通信系统（如EDI）。此外，边缘计算将利用离数据更近的计算优势来不断强化云物流。

模块化的云物流平台可以让企业获得灵活、可配置的按需物流IT服务，而且这些服务可以轻松集成到供应链流程中。云端运输管理系统可以把订单、计费和货况追踪服务整合到统一平台中。按次付费模式使中小型物流提供商以及大型公司能够更加灵活地应对市场波动，仅为其实际需要和使用的服务付费，而不是投资于固定容量的IT基础架构。

由云驱动的全球供应链把所有供应链都迁移到云上，让信息和材料流实现虚拟化。因为全球供应链复杂而且分散，物流提供商通常不得不处理多方之间发生的各种交易，使用不同的仓库和运输管理系统。而云计算可以将这些信息协调编排为一个整体视图，提供360度视角的管理仪表板。此外，云让各公司能够更加精确地控制其全球库存水平以及货运和资产的位置，最终建立起精密的超级网格物流网络（supergrid logistics networks）。

主要机会

■ 由IT服务的高度按需可扩展性实现敏捷、灵活、有弹性的业务模式

■ 通过数字化流程和轻松共享的实时数据，改善控制供应链流程的能力

■ 通过按此付费或租赁模式，增加LaaS软件用户的价格透明度

■ 使用开放式API，将服务集成到中央平台内

主要挑战

■ 需要验证数据迁移和安全问题（如保持控制敏感数据）

■ 模块化云服务到供应链管理系统的兼容性和集成仍然是一个挑战

■ 性能方面的问题，例如由数据量增加和实时需求触发的延迟

机器人与自动化（Robotics & Automation）

通过协作机器人实现自动化的第一波浪潮已经抵达物流行业。在快速的技术进步和更高的承受能力的推动下，机器人解决方案正加入物流劳动大军，为零缺陷流程和提高生产力贡献力量。机器人将在供应链中发挥协同作用，协助工作人员进行仓储、运输、甚至最后一公里的派送活动。

主要发展和影响

电子商务的兴起要求物流提供商更加快速、高效地运作，以快速处理个别小的订单。此外，该行业还面临着劳动力短缺的问题。在这种新的形势下，机器人对运营显得至关重要。目前有80%的仓库都是人工运作，这意味着自动化有着巨大的潜力。未来，随着抓握和传感器技术的快速进步，机器人解决方案将继续发展，变得更加快速、准确、灵活和实惠。随着性价比的提高，未来3年机器人解决方案的应用速度将会加快。

灵活的仓储和配货自动化可以根据需要，使用一队智能机器人来扩大和缩小运作规模。静态单品拣货机器人（stationary piece-picking robots）（如来自Rethink Robotics的机器人）和自动引导车（AGV）可以智能地感应周围的环境，协助工人完成拣货、包装、分拣等任务，这些都是物流领域的主要应用。它们还可以从一个仓库被搬到另一个仓库以应对旺季变化，并用于进行过夜补货、周期盘点和清洁活动。展望未来，各种技术突破将确保移动式单品拣货机器人（mobile piece-picking robots）在未来的仓库运作中发挥主要作用。

拖车和集装箱卸载机器人的技术仍未成熟，但自动完成这些费力且重复的任务，将对物流产生重大影响。低成本图像识别技术和计算能力进步正帮助落实该解决方案，即使用配备强大传感器和抓手的机器人来定位单个包裹，分析包裹大小和形状，并确定最佳的卸载顺序。

针对本地派送的机器人助手可跟随派送人员，帮助运输重物（如Deutsche Post PostBot），进行配送车辆内预分拣发货和自动派送货物到专有收集点（如Robby Technologies）。

主要机会

■ 提高物流基础设施的敏捷度和弹性，以成本低、收益大的方式应对市场波动

■ 提高资产利用率和整体生产力

■ 改善健康度和安全性

■ 自动完成重复且费力的任务，使稀有的劳动力被分配到更复杂的任务中

主要挑战

■ 有关在人类工作者附近使用机器人和运行速度的法律限制

■ 引发新的监管、问责、道德和法律问题，例如适当的自动化水平和人类工作安全性