主要機會

■ 提高經營效率、可視性以及對供應鏈、資產和員工的控制

■ 通過基于數據的情報服務，獲得新業務機會

■ 憑借個人和數據驅動型物流產品和服務，提高客戶滿意度

■ 結合不同的數據流，實現更高附加值

主要挑戰

■ 實施需要強大的業務和IT協調

■ 預期服務需要物流提供商和客戶之間交換公開數據

■ 數據收集和隱私保護相關問題

■ 數據質量和相應的數據科學技能

云物流（Cloud Logistics）

云計算非常適合復雜多變的環境，有助于實現各種以“物流即服務”（LaaS）為基礎的新業務模式。物流提供商可以使用按次付費的方式，根據需要使用可定制的模塊化云服務。企業無需投資開發自己的傳統IT基礎架構，也沒有設置和維護的成本，就能獲得擴展性極強的服務和管理功能。

主要發展和影響

近年來，物流提供商已經開始使用云物流，來為創新供應鏈解決方案提供快速、高效、靈活的IT服務。目前，超過50%的物流提供商使用云服務，另有20%計劃將在近期這樣做。展望未來，基于網絡的開放式API將成為模塊化按需云物流服務的基礎，取代過時的傳統通信系統（如EDI）。此外，邊緣計算將利用離數據更近的計算優勢來不斷強化云物流。

模塊化的云物流平臺可以讓企業獲得靈活、可配置的按需物流IT服務，而且這些服務可以輕松集成到供應鏈流程中。云端運輸管理系統可以把訂單、計費和貨況追蹤服務整合到統一平臺中。按次付費模式使中小型物流提供商以及大型公司能夠更加靈活地應對市場波動，僅為其實際需要和使用的服務付費，而不是投資于固定容量的IT基礎架構。

由云驅動的全球供應鏈把所有供應鏈都遷移到云上，讓信息和材料流實現虛擬化。因為全球供應鏈復雜而且分散，物流提供商通常不得不處理多方之間發生的各種交易，使用不同的倉庫和運輸管理系統。而云計算可以將這些信息協調編排為一個整體視圖，提供360度視角的管理儀表板。此外，云讓各公司能夠更加精確地控制其全球庫存水平以及貨運和資產的位置，最終建立起精密的超級網格物流網絡（supergrid logistics networks）。

主要機會

■ 由IT服務的高度按需可擴展性實現敏捷、靈活、有彈性的業務模式

■ 通過數字化流程和輕松共享的實時數據，改善控制供應鏈流程的能力

■ 通過按此付費或租賃模式，增加LaaS軟件用戶的價格透明度

■ 使用開放式API，將服務集成到中央平臺內

主要挑戰

■ 需要驗證數據遷移和安全問題（如保持控制敏感數據）

■ 模塊化云服務到供應鏈管理系統的兼容性和集成仍然是一個挑戰

■ 性能方面的問題，例如由數據量增加和實時需求觸發的延遲

機器人與自動化（Robotics & Automation）

通過協作機器人實現自動化的第一波浪潮已經抵達物流行業。在快速的技術進步和更高的承受能力的推動下，機器人解決方案正加入物流勞動大軍，為零缺陷流程和提高生產力貢獻力量。機器人將在供應鏈中發揮協同作用，協助工作人員進行倉儲、運輸、甚至最后一公里的派送活動。

主要發展和影響

電子商務的興起要求物流提供商更加快速、高效地運作，以快速處理個別小的訂單。此外，該行業還面臨著勞動力短缺的問題。在這種新的形勢下，機器人對運營顯得至關重要。目前有80%的倉庫都是人工運作，這意味著自動化有著巨大的潛力。未來，隨著抓握和傳感器技術的快速進步，機器人解決方案將繼續發展，變得更加快速、準確、靈活和實惠。隨著性價比的提高，未來3年機器人解決方案的應用速度將會加快。

靈活的倉儲和配貨自動化可以根據需要，使用一隊智能機器人來擴大和縮小運作規模。靜態單品揀貨機器人（stationary piece-picking robots）（如來自Rethink Robotics的機器人）和自動引導車（AGV）可以智能地感應周圍的環境，協助工人完成揀貨、包裝、分揀等任務，這些都是物流領域的主要應用。它們還可以從一個倉庫被搬到另一個倉庫以應對旺季變化，并用于進行過夜補貨、周期盤點和清潔活動。展望未來，各種技術突破將確保移動式單品揀貨機器人（mobile piece-picking robots）在未來的倉庫運作中發揮主要作用。

拖車和集裝箱卸載機器人的技術仍未成熟，但自動完成這些費力且重復的任務，將對物流產生重大影響。低成本圖像識別技術和計算能力進步正幫助落實該解決方案，即使用配備強大傳感器和抓手的機器人來定位單個包裹，分析包裹大小和形狀，并確定最佳的卸載順序。

針對本地派送的機器人助手可跟隨派送人員，幫助運輸重物（如Deutsche Post PostBot），進行配送車輛內預分揀發貨和自動派送貨物到專有收集點（如Robby Technologies）。

主要機會

■ 提高物流基礎設施的敏捷度和彈性，以成本低、收益大的方式應對市場波動

■ 提高資產利用率和整體生產力

■ 改善健康度和安全性

■ 自動完成重復且費力的任務，使稀有的勞動力被分配到更復雜的任務中

主要挑戰

■ 有關在人類工作者附近使用機器人和運行速度的法律限制

■ 引發新的監管、問責、道德和法律問題，例如適當的自動化水平和人類工作安全性