2021年已經(jīng)到來。企業(yè)在展望新的一年，評估如何更好地優(yōu)化運營和加速增長時，也將面臨一系列無法預(yù)料的情況。疫情給各行各業(yè)的運營都造成不同程度的影響，并且這種影響在新的一年還將持續(xù)。然而，這也成為了加速關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的催化劑，這些關(guān)鍵技術(shù)能夠幫助企業(yè)在新的一年及以后取得成功。集成新的技術(shù)解決方案來維持企業(yè)的運營和盈利能力，以及優(yōu)化工作流程以應(yīng)對持續(xù)的高峰需求和供應(yīng)鏈突發(fā)事件的能力，這一直以來都是關(guān)鍵，且日后亦將如此。

疫情加速了一些長期趨勢的發(fā)展，包括電子商務(wù)、自動化和供應(yīng)鏈優(yōu)化。一些示例用例包括“在線購買，到店提貨”(BOPIS)，門店發(fā)貨和微履行。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、云計算和動態(tài)智能規(guī)劃等技術(shù)的進步，使我們有能力去把握這些機遇。

企業(yè)加大了對智能自動化的投入，包括機器人技術(shù)和人工智能(AI)，以及機器學(xué)習(xí)(ML)和規(guī)范性分析解決方案。如果企業(yè)想為一線員工提供深入的洞察，助力其實時開展行動，那么在2021年需要重點發(fā)展這些技術(shù)。

零售自動化(從商店到倉儲營營和配送中心的整個供應(yīng)鏈)的加速發(fā)展，背后的驅(qū)動力就是直接交付至消費者的需求，且按需交付方式的需求日益增長，使包裹運輸公司在傳統(tǒng)非高峰時段依然處于高峰運營狀態(tài)。因此，企業(yè)迫切需要實現(xiàn)工作流程的自動化，以滿足客戶需求，同時提高效率和生產(chǎn)率。

在2021年，以下四大企業(yè)級技術(shù)趨勢將持續(xù)發(fā)揮重要的影響力。

一、計算機和機器視覺

計算機視覺和機器視覺解決方案的發(fā)展將為各行各業(yè)的企業(yè)提供針對其物理環(huán)境更精確的描述。

基于計算機視覺系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)使解決方案能夠以更廣泛、更智能的方式，直觀地解譯和了解外界環(huán)境。例如，計算機視覺能夠提供與人類能力相匹敵的識別能力，從而提高庫存可視性，并簡化銷售點的結(jié)帳工作。與其他數(shù)據(jù)源結(jié)合使用時，可以使運營決策自動化，并幫助決策者更準(zhǔn)確地實現(xiàn)業(yè)務(wù)可視化，從而助力其采取更有效的行動。

機器視覺是計算機視覺的子領(lǐng)域，其使用的是專注于檢驗分析和異常檢測的視覺技術(shù)。這種技術(shù)可以準(zhǔn)確驗證制造產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性，并具有高度可重復(fù)性。機器視覺在零部件生產(chǎn)線和裝配檢驗的部署已有數(shù)十年的歷史。然而，機器視覺中使用的傳感器和計算技術(shù)迅速發(fā)展，功能日益強大，且更具成本效益，使得機器視覺能夠覆蓋更多應(yīng)用程序，同時添加了增強功能，例如針對更復(fù)雜的應(yīng)用程序檢驗的實時3D圖像處理。

采用計算機和機器視覺的系統(tǒng)將在2021年持續(xù)推動自動化程度的提升。其具有捕獲、處理、解譯和指示操作的功能，能夠幫助解決勞動密集型任務(wù)等迫切的難題。

二、智能自動化：包括人工智能（AI）和機器人技術(shù)

在消費級領(lǐng)域，AI已用于與Alexa和Siri等數(shù)字助理進行自然的語言交互。這些系統(tǒng)會不斷學(xué)習(xí)，不僅學(xué)習(xí)如何更準(zhǔn)確地識別語音，還有如何對含義、上下文和個人偏好進行解譯。這種學(xué)習(xí)技術(shù)在企業(yè)中也很常見，許多公司正在使用AI來提高其工作流程、交付和客戶體驗。最終，AI能夠提高推薦好的校正行為的能力，這在零售、倉儲、制造和醫(yī)療機構(gòu)等有大量工作人員的動態(tài)環(huán)境中尤其重要。

其中很多技術(shù)趨勢都在加快創(chuàng)新的步伐，并提高自動化產(chǎn)品的經(jīng)濟效益。計算機視覺、云、AI和低成本的邊緣計算都在助力推動基于機器人技術(shù)的產(chǎn)品普及。許多企業(yè)已經(jīng)并將持續(xù)投資于自動化，以更高的效率創(chuàng)造高質(zhì)量，且具有一致性的產(chǎn)品。我們在很多垂直市場領(lǐng)域中還看到機器人與工作流程的交互。您可以考慮采用能夠代替人工(或與人協(xié)同工作)、靈活部署的機器人解決方案。

預(yù)計到2021年，在運營的某些環(huán)節(jié)中，相較于專注實現(xiàn)工作流程的完全自動化，以混合的方式進行部署以擴充勞動力的做法將會顯著增多。對設(shè)施進行徹底的改造，從人力驅(qū)動型工作流程轉(zhuǎn)變?yōu)槿孀詣踊臉?gòu)想得到了廣泛的關(guān)注，但不可操之過急。我們將在一段時間內(nèi)持續(xù)看到混合型自動化的日益普及。這意味著同時雇用員工并采用機器人，或采用“cobot”(協(xié)作型機器人)，而非在大多數(shù)工作流程中都完全替代人工。

三、零售和倉儲自動化

向線上購物的轉(zhuǎn)變在2020年取得了巨大的飛躍，推動了電子商務(wù)的增長。2020年成為了電子商務(wù)的拐點，現(xiàn)在預(yù)計它將占全球連鎖零售總額的28%。反過來，這又加快了向在線商務(wù)過渡的時間，拉快了近三年，迫使零售商必須迅速做出調(diào)整，簡化其商店、配送中心和物流工作流程，以提高生產(chǎn)效率。零售商在電子商務(wù)訂單履行相關(guān)的盈利能力方面面臨著挑戰(zhàn)。

零售自動化是物理自動化和固定基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)合，能夠自動化可視性，例如射頻識別(RFID)讀取器、機架式攝像頭和計算機視覺。

在倉儲和供應(yīng)鏈中，物理自動化、RFID和溫度傳感技術(shù)，再加上機器人技術(shù)的發(fā)展(包括與人交互和協(xié)作的協(xié)作型機器人)，能夠幫助訂單履行中心完善電子商務(wù)的運營。集成溫度智能解決方案(例如斑馬技術(shù)的Heatmarker和Freezemarker)能夠顯示疫苗或藥物是否已暴露在可能影響其功效或安全性的潛在危險條件下。

四、數(shù)據(jù)和規(guī)范性分析

對于更高可視性和有效智能規(guī)劃的需求變得越來越迫切。數(shù)據(jù)是無價的資產(chǎn)，只有基于數(shù)據(jù)在正確的時間對于適當(dāng)?shù)娜瞬扇∠鄳?yīng)的行動，以驅(qū)動成果的改善，才能釋放數(shù)據(jù)的力量。

通過獲取近乎實時的數(shù)據(jù)來應(yīng)用規(guī)范性分析解決方案，能夠提高效能，進而開展更穩(wěn)妥的行動。具備分析能力的企業(yè)通常會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)開展運營并進行優(yōu)化。但隨著新的流數(shù)據(jù)源的引入并注入可推動實時行動和結(jié)果的預(yù)測模型，挑戰(zhàn)也隨之而來。

從人工、庫存到訂單履行，智能規(guī)劃解決方案和規(guī)范性分析在應(yīng)對重要的管理問題方面發(fā)揮著作用，并為當(dāng)今的“新常態(tài)”提供了更有效的運營方式。圍繞當(dāng)下的實況進行規(guī)劃，并利用這些數(shù)據(jù)實時預(yù)測新業(yè)務(wù)和運營決策的能力將成為企業(yè)的需求，其重要性在2021年還將繼續(xù)提升。將客戶數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)與其他外部資源相結(jié)合，將使企業(yè)能夠更新自身的規(guī)劃，以適應(yīng)實時趨勢，這對于尋求從被動轉(zhuǎn)向主動的創(chuàng)新型公司而言是一大關(guān)鍵要素。

在我們所處的行業(yè)中，對更高可視性的需求正在推動智能規(guī)劃、自動化和規(guī)范性分析的發(fā)展。鑒于當(dāng)前不斷變化的全球形勢，在零售、運輸與物流(T&L)、制造和醫(yī)療領(lǐng)域，更敏捷的執(zhí)行能力已變得至關(guān)重要。在人工、庫存和訂單履行規(guī)劃方面，智能自動化將扮演重要的角色。