Gartner Group公司成立于1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司。它為有需要的技術用戶來提供專門的服務。Gartner已經成為了一家獨立的咨詢公司，Gartner公司的服務主要是迎合中型公司的需要，它希望使自己的業(yè)務覆蓋到IT行業(yè)的所有領域，從而讓自己成為每一位用戶的一站式信息技術服務公司。

IT調研與咨詢服務公司Gartner5日宣布，將以價值26億美元的現(xiàn)金和股票收購商業(yè)調研與分析公司CEB，從而拓展公司的商業(yè)調研服務。

機器人技術而非無人機技術正逐漸受到重視，Gartner 的 Dwight Klappich 說，基于云的集成平臺對其成功至關重要。倉庫自動化并不是什么新鮮事；它可以追溯到 120 年前的第一臺傳送帶，而自動存儲和檢索系統(tǒng)則是在 20 世紀 50 年代首次部署的。不過，隨著機器人技術開始大行其道，如今的許多倉庫都充滿了科幻色彩。

Gartner 公司最近的一項供應鏈研究發(fā)現(xiàn)，移動機器人的部署速度預計將快于無人機，因為該技術更加成熟，而倉庫正是此類機器人的主要部署區(qū)域。

這份名為《移動機器人和無人機的炒作周期》（Hype Cycle for Mobile Robots and Drones）的報告顯示，約四分之三的公司計劃使用某種類型的機器人倉庫自動化。Gartner 還表示，機器學習將在未來五年內成為主流，從而對移動機器人和無人機產生更大的需求。

Gartner 幫助規(guī)劃倉庫機器人的未來

報告稱，標準化的自動化軟件也是推動機器人技術發(fā)展的一個因素，所謂的多代理協(xié)調平臺在2023年將會增加。

Dwight Klappich 是 Gartner 物流與客戶履行團隊的研究副總裁和 Gartner 研究員。他的研究重點是物流在尖端供應鏈管理組織中發(fā)揮的戰(zhàn)略作用。他是物流技術領域公認的權威。

報告發(fā)布后，Klappich 表示，工作場所的挑戰(zhàn)正在推動供應鏈中自動化的應用，"未來三年，很可能會有成千上萬的移動機器人在供應鏈中工作"。

他補充說："勞動力短缺和留住人才的挑戰(zhàn)，再加上機器學習和人工智能等技術的進步，將繼續(xù)推動智能機器人的應用。到 2027 年，75% 以上的公司將在其倉庫運營中采用某種形式的網絡物理自動化。"

關于無人機，Gartner 的報告稱，雖然無人機的使用越來越多，但它們的部署更有針對性，包括位置檢測或確保向偏遠地區(qū)運送藥品等重要貨物。例如，沃爾瑪擁有美國最大的無人機送貨系統(tǒng)，因為它在最后一英里送貨方面尋求競爭優(yōu)勢。這家零售巨頭已將無人機送貨服務擴展到美國的六個州，目前有多達 400 萬戶家庭的食品、雜貨和用品由沃爾瑪?shù)倪b控無人機送達。

但報告指出，機器人正接近Gartner所說的 "預期膨脹的頂峰"，即 "早期宣傳產生成功案例"。

克拉皮奇在今年的Gartner年度供應鏈研討會暨展覽會上表示，在他們接觸的企業(yè)中，多達96%的企業(yè)表示正在或計劃研究機器人技術。

他說："這些企業(yè)涉及所有行業(yè)、地區(qū)和公司規(guī)模。當我們問他們關注機器人技術的主要動機是什么時，59%的人說是勞動力供應；他們就是找不到足夠的人手。但這并不意味著他們在尋找機器人技術來取代人工。"

Klappich 補充說："就對這類技術的投資增加而言，我們預計明年將出現(xiàn)指數(shù)級增長。當我們詢問人們對機器人技術有什么擴展計劃時，超過 90% 的客戶表示他們計劃增加其車隊的規(guī)模。"

他說，客戶正在尋找部署機器人的不同領域："也許他們從協(xié)作分揀開始，但現(xiàn)在正在考慮卡車卸載或基本運輸用途"長話短說，就是開始考慮在整個運營過程中使用機器人。"

希望采用機器人技術的不僅僅是大型高收入公司，中小型企業(yè)也在加入這一行列。

他承認，倉庫自動化通常是 "擁有 5000 萬至 1 億美元自動化投資 "的大公司的領域。但現(xiàn)在，他指出，"每月只需一千美元就能買到一個機器人，這意味著任何規(guī)模的公司都能擁有它"。

他補充說："縱觀整個倉庫的運作，需要不同的機器人來完成不同的工作。以卡車卸貨為例。我可能需要一種機器人卸載托盤貨物，另一種機器人卸載箱裝貨物。這意味著，公司將擁有由不同供應商的機器人組成的機器人艦隊，這就帶來了另一個挑戰(zhàn)，即如何協(xié)調這些不同公司之間的工作，而這些公司的數(shù)量正在迅速倍增"。

那么，這些公司需要什么來幫助支持這些由不同機器人組成的機群呢？Klappich 說，答案就是'多代理協(xié)調平臺'。

這是一種軟件系統(tǒng)，位于倉庫管理軟件及其自動化系統(tǒng)之間，能夠實現(xiàn)倉庫中多個自主代理之間的協(xié)調和互操作性。這些代理可能是機器人、傳送帶、電梯、傳統(tǒng)自動化設備或物聯(lián)網設備，它們需要協(xié)同工作來執(zhí)行倉庫中的任務。

人工智能驅動的平臺可在代理之間進行協(xié)調和溝通，確保它們高效地協(xié)同工作。它利用人工智能和機器學習來優(yōu)化工作流程、分配任務和資源，并實時解決問題。

Klappich 說："這些平臺允許組織整合不同類型的機器人，并為它們分配工作，協(xié)調它們的活動。"如果沒有一個協(xié)調平臺，擁有來自多個供應商的機器人的倉庫運營將面臨各自為政的解決方案，這可能會導致效率低下。"