制造与物流 IT 与来自分析师和供应商社区的主要代表讨论了仓库管理系统 (WMS) 和语音引导拣选技术领域当前的许多关键话题和创新领域。
随着全渠道等主导供应趋势,解决方案提供商必须提高自己的水平,仓库专业人员也必须确保他们比以往更加集成、反应更快、更准确。
那么,语音引导拣选和仓库管理解决方案领域当前的关键话题和/或创新/发展是什么?
就推动语音采用和 WMS 升级的劳动力趋势而言,企业移动分析师 Emily Gove VDC研究,认为工作流程优化和易用性仍然是这些领域移动领导者最关心的问题。 “越来越多的企业看到了语音在仓储、配送和物流环境中的好处,”她说。
“VDC 预测语音专用软件和硬件的 5 年增长率将超过 6%(2022-2027 年)。 总体而言,对拣选、包装、上架或 MRO 等工作流程的语音引导解决方案的投资使员工生产力提高了 10-30%。” 戈夫补充说,考虑到技术本身,语音解决方案正变得更加灵活。 “最初,语音解决方案可能会反映典型的拣选工作流程,但现在语音与 AMR 和仓库执行系统 (WES) 集成,”她解释道。
就这些变化和发展的驱动因素而言,戈夫指出,在过去两年中,组织在劳动力有限的情况下运作。 她指出:“这最初是由流行病的社会疏远和传染导致的工人缺勤增加引发的。” “2021-22 年间,各行业辞职率上升,加剧了本已疲软的劳动力资源。 采用语音拣选的组织这样做是为了加快入职流程并为当前员工实现免提工作流程,从而提高员工的工作效率。 在当前运营成本上升和通货膨胀的环境下,企业移动领导者现在专注于维持工人的生产力。”
在过去的一两年里,是否有将语音引导系统与其他系统进行最佳集成的方法取得了显着的发展?
Gove 反映,语音解决方案在部署和与现有企业应用程序(WMS、ERP、WES 等)集成方面一直具有挑战性。 “这一直是许多领先解决方案提供商关注的重点,因为他们投资开发了许多领先主机系统(SAP、Manhattan、Blue Yonder 等)的预构建集成,”她说。 “此外,可用于自定义代码与几乎任何主机的连接的开发套件已经大大简化。 另一项进展是围绕独立于说话人的解决方案的改进。 虽然这些方法并不可靠,并且单词错误率很高,但较新的解决方案还包括训练单词的选项,使它们对于工业应用更加可靠和可行。”
Gove 补充道,挑战之一仍然是语音系统所连接的企业应用程序的时代。 “平台越旧,整合的难度就越大,实现价值的时间就越长,”她说。 “虽然组织通常将供应链环境视为成本中心,升级投资会被推迟,直到它们变得至关重要,但过去 24-36 个月面临的供应链挑战让组织产生了优先考虑现代化投资的紧迫感。 VDC 最近进行的研究表明,运行“最新”WMS 版本的组织比例从 30 年的 2021% 跃升至 40 年的 2023% 以上。”
可组合架构
Simon Tunstall,物流和客户履行团队研究总监, Gartner公司” 表示,监控仓储技术是一个激动人心的时刻,因为未来五年该领域的发展可能比过去 20 年更多。“在 Gartner,我们看到了技术变革背后的三个关键驱动因素在 WMS 中,”他解释道。 “第一个问题与以下事实有关:许多组织已经厌倦了成本高昂、耗费资源和时间的升级,以及有限的适应性。 如果您必须每隔几年升级一次 WMS,这将是一笔相当大的开支,而且当公司购买 WMS 时,他们通常会保留它相当长的时间。 因此,我们看到了 WMS 供应商转向更现代、可组合架构(例如微服务)的趋势。 一些供应商已经提供了这一服务,而另一些供应商则正在漫长的旅程中。”
Tunstall 解释说,一些微服务是基于多租户云的。 “这里的一个优点是易于升级,因为您无需修改代码,并且一些公司希望实现零停机升级,”他说。 “但是,如果您在高度复杂的环境中工作,那么首先仍然需要付出相当多的努力来实施该系统,因此主要的好处似乎确实是在升级方面,而不是在最初的方面那么大。执行。” 借助相同的驱动程序,Tunstall 更加注重用户体验和工具,以帮助 WMS 供应商和其他地方的实施和集成。
劳动力、空间和资本限制
通斯托尔补充说,劳动力方面一直存在并将继续存在限制。 “这在西欧和北美尤其如此,但在世界其他地区也仍然是一个问题,”他说。 “对于一些公司来说,运营空间是一个问题,资本方面的限制也是如此。 这些因素正在推动一些组织寻找针对人员驱动和自动化环境的替代方法。”
Steve Murphy,客户服务总监, 全景咨询集团,反映出 WMS 在过去十年左右的时间里取得了长足的进步。 “过去的情况是,当一家公司收到采购订单时,有人会将关键信息输入系统,”他提醒我们。 “现在,与 ERP 系统一样,信息流的速度使数据访问速度和准确性达到了一个全新的水平,数据传输速度很快,货物从接收采购订单到通过各个地点运送到目的地的速度更快。库存位置或运送给客户的信息。”
墨菲补充说,条形码读取也发生了重大演变。 “大约 25 年前,这还相当基础。 现在,借助现代跟踪系统,您可以将货物放在传送带系统上,RFID 在货物通过系统时读取信息。 然后,当货物到达装载到卡车上的阶段时,RFID 从仓库位置移动到卡车位置,您可以跟踪该信息,例如从圣地亚哥经过拉斯维加斯,经过丹佛一直到目的地。纽约市。 库存管理方面的整体技术进步在过去几年中确实令人印象深刻,并且仍在继续向前发展。”
精炼的语言能力
在语音采摘的情况下。 墨菲问道,几年前谁会想到这会成为现实? “现在,语音系统具有更精细的语言方言功能,这使得它们变得越来越用户友好。” 墨菲还指出,机器人技术在仓库中的使用越来越普遍。 “有些人认为,这种更加自动化的举措会夺走人们的工作,但事实并非如此。 事实上,自动化正在帮助人们更高效、更快地完成工作。 机器人和自动化的部署将继续发展,我认为这是令人兴奋的下一步。”
墨菲还解释说,现在有技术可以帮助公司以更加自动化的方式设计仓库布局,这比手动完成的方式更好、更快。 他说:“技术现在可以帮助公司设计放置流动性最高的产品的位置,并确保最方便的访问点。” “此外,减少库存和提高可见性的动力始终存在。 借助当今的仓库管理系统,公司现在能够以几乎实时的方式做到这一点。 因此,当物品通过门到达收货码头时,可以使用移动设备读取包裹上的条形码,并知道它来自该采购订单上的特定供应商,且数量达到一定数量,这就是它需要的位置被存储在。
公司可能有 AGV 来存放货物,或者依靠仓库工作人员手动存放货物。 然而,无论采用哪种方法,一波上架都可以被设计为最有效和最高效地满足公司的需求。 这可以从一开始就提高生产力。 同样,可以设计拣选波,使其成为拣选产品的最有效且高效的方式。 公司还可以向客户传达货物已被提货以及他们今天在某个时间离开仓库的信息,并提供预计的交货时间。”
墨菲表示,最近的变革驱动因素包括疫情对供应链的影响,随后在线订购的增长和全渠道的发展,以及对更灵活的库存管理的需求,使货物可以有效地运送到实体店或零售店。直达消费者家中。 墨菲认为,现代仓库管理系统实现仓库内这些功能和流程自动化的能力在这里至关重要。
留住员工
穆库尔·克里希纳。 全球研究实践领导者——供应链和物流, 弗罗斯特与沙利文反映了当大流行来袭时,特别是在大流行之后,出现了一种“大辞职”的趋势,许多人离开在仓库挑选工作,以提高技能或重新培训自己,以进入零工经济。 他指出,从那时起,将仓库活动保持在高效水平一直是公司面临的挑战。 “没有人能接近进入一个黑暗的仓库,那里的大多数东西都是完全自动化的,”他说。 “它不在那里,所以仓库里的工人仍然至关重要。”
因此,克里希纳解释说,如果公司缺少工人,他们就需要更多的临时工。 他还认为,他们需要更多地考虑工人的安全,因为仓库变得越来越大,公司不希望因员工绊倒和受伤而引发任何诉讼。 “因此,当你把所有这些放在一起时,语音引导拣选不再是‘可有可无’,而是‘必须具备’,特别是对于大型仓库和配送中心来说,”他说。 “事实上,不仅仅是在仓库方面,在交叉配送等领域,这项技术也很重要。
当然,我们早就知道语音引导拣选解决方案可以大幅提高准确性,并且可以减少错误,使工人和客户更加满意,降低成本等等。 所有这些好处都是价值主张中众所周知的部分。 然而,人们有时没有意识到,随着语音解决方案变得越来越流行,他们需要记住,他们将拥有一支具有不同语言需求的员工队伍。 好消息是,许多语音系统现在不仅具有以多种语言发出指令的功能,而且在某些情况下还可以以地区口音和方言发出指令。”
克里希纳补充说,他在疫情期间监测到的另一个趋势是许多新的电子商务客户。 “这不仅仅是在企业对企业方面,更多的企业对消费者购物者也开始在网上购物,并且基本上留在网上。 因此,自大流行前以来,在线销售量有所增加。 因此,在仓库履行中心内,对拣货员的需求并没有减少——甚至有所增加。” 此外,随着越来越多的人离开此类工作转而从事其他职业,克里希纳指出,我们需要弄清楚 A 如何提高效率,B 如何提高准确性。 “这是因为这不仅涉及错误运输商品的成本,还涉及管理退货的成本——逆向物流。 此外,当我们考虑某些领域时,运营效率是关键,尤其是在欧盟内部,那里主要关注 ESG 要求和可持续性。”
故障排除
Leigh Laramy,供应链战略和转型副总裁, 凯捷公司,突显了组织越来越多地将聊天机器人集成到其仓库管理解决方案中的事实。 她说:“这有助于为仓库车间的人员提供一个轻松访问的工具,以导航数据库和源信息(例如培训材料),或快速解决他们在挑选过程中可能遇到的任何问题。” “然而,我们已经看到随着亚马逊 Alexa 等人工智能语音助手的应用,这种方法得到了进一步的应用。
该技术可以集成到语音引导的拣选解决方案中,提供对所需信息的更直观和即时的访问——所有这些都可以通过使用员工耳机的语音命令来获得。 这样做可以为语音引导拣选带来新的可能性,从而提高效率和整体仓库绩效。”
至于这些发展背后的驱动因素,拉勒米指出,疫情引领了仓库管理的创新步伐,因为需要快速动员劳动力来满足消费者对在线交付日益增长的需求。 她补充说,加上持续的供应链中断,最大限度地提高仓库效率至关重要。 “语音技术的好处在于它可以支持多种语言——适应员工使用的任何语言,”她解释道。 “这不仅包括仓库可以包含的多元化劳动力,而且使工人能够接受母语培训,并在日常任务中将其带到仓库地板上。”
Laramy 指出,仓库内机器人和人工智能辅助机械的兴起也是 WMS 的一个关键发展。 “机器人技术的可能用例在不断发展,与语音技术相结合可以解锁更强大的仓库管理生态系统,以提供对信息的即时访问并提高员工效率,”她说。
消费者的力量
Bryan Ball,行业分析师和顾问,前阿伯丁策略与研究,指出,如今,全渠道框架正在推动供应链中的行为。 “这一切都与速度和客户满意度有关,”他说。 “现在越来越多的人在网上购物。 这种趋势在疫情期间真正兴起,现在很多人都不愿放弃网上订购的习惯。 也就是说,显然有些人已经回到商店,但数量没有大流行前的那么多。 从那时起,更多的消费者意识到了他们所拥有的力量。 他们不再需要在周四早早出现在零售店的销售活动中才能买到便宜货。
现在,他们可以在线搜索不同商店以不同价格提供的产品,或者从一系列类似产品中进行选择,并在几秒钟内完成购买,并且在某些情况下可以实现次日送达,甚至当天送达。 消费者的能力和成熟度已经大大提高。 因此,考虑到新的现实,企业已经意识到全渠道意味着品牌不能再过多地定义规则。 因此,他们必须转向以全渠道方式满足消费者。”
Ball 补充道,功能基础之一是许多公司的 WMS 并未与其订单管理系统紧密集成。 “他们可能会将信息从订单管理系统传递到 WMS,也可能是批量传递,然后他们将所有订单放在地板上,供人们挑选并把它们带出去。 现在,通过全渠道,公司需要更紧密地集成这些系统。 1980世纪90年代是一个月的供应量,90年代是一周的供应量,2000年代末和XNUMX年代初是一天的供应量。 然后,它甚至开始从次日送达转变为当天送达。 关键是,企业需要响应的速度很大程度上取决于在线客户。 因此,他们必须找到一种更快地工作的方法,因为全渠道框架正在推动消费者行为。 因此,企业现在需要将订单管理系统与执行系统连接起来。”
Ball 认为,要真正了解您的客户,您必须处理多个接触点。 “在新冠疫情之前,人们主要关注的是购物体验,这意味着顾客的偏好是什么以及他们更经常点击哪些类型的产品。 这一切都是为了根据他们的购物方式让东西对他们有吸引力。 突然之间,这扩展到确保客户在需要时以他们想要的形式获得产品,无论是采用某种类型的包装,还是将产品交付到您家的最佳地点,例如在您的面前门,而不是把它放在后面的车库门旁边。 客户反馈和执行之间可能存在脱节。 在这里,公司还需要意识到社交媒体的力量,如果他们不提供最好的客户服务,他们可能会在网上收到正面或负面的评论。 最终,如果客户没有从当前提供商处获得所需的服务,他们可以与其他人一起购物。 这就是消费者参与的复杂程度。”
然而,回到根本上,鲍尔解释说,订单管理和执行系统传统上并不位于同一平台上。 “因此,需要将这些系统放在同一平台上,以便几乎即时下订单,并在某些情况下进行当天交付,现在确实是提供高效全渠道服务的关键。 一些公司过去可能通过将电子商务系统与订单管理系统集成来做到这一点,但在许多情况下,品牌有点脱节,因为他们仍然认为自己负责,而不是客户。 现在,我认为他们需要采取措施来留住或重新赢得客户。”
更新压力
Ball 指出,如果您确实将这些东西紧密结合在一起,并且 WMS 可以按照订单管理系统要求的级别执行(也许是当天交货),那么您就处于领先地位。 “在美国,在某种程度上在英国,甚至在其他一些地区,许多老牌公司多年来都已经安装了软件。 原始软件包可能在本世纪初就已安装,并从那时起定期升级。 在这里,一些新公司可能具有优势,因为他们会立即使用更现代的系统。 与仍然依赖旧代码和旧系统的公司相比,它们可以以更加无缝的方式运营。 因此,由于这些新公司可以更加敏捷,因此老公司面临很大的压力,需要更新和高效运营,以便在这个新的全渠道世界中有效竞争。”
鲍尔认为,另一个重要的观点是,仓库中有跨国劳动力,所使用的系统(例如语音定向拣选)需要是多语言和多货币的,特别是当您在世界各地运输时。 他补充说,好消息是,如今许多语音系统确实提供了这种级别的功能。
统一和联合的系统
Alex Macpherson,解决方案咨询和客户管理总监, Manhattan Associates,表明现在仓库的四墙内有更高水平的统一和连接系统。 作为一个例子,他引用了曼哈顿联合公司的堆场管理产品,该产品将仓库、堆场和运输管理连接起来。 麦克弗森表示,这一发展的关键驱动力是需要联合和统一供应链内的流程/阶段。
Charlie Cowan,客户经理(医疗保健解决方案), 达科他州,指出,除了在仓库中广泛用于拣货和补货之外,语音引导数据采集解决方案正在迅速成为各种维护和检查环境中的流行选择。
Dakota 提供专为维护和检查市场打造的霍尼韦尔语音解决方案,使铁路、汽车、制造和航空航天等行业的公司能够通过语音开展更好、更合规的业务。 Cowan 引用的其他最先进的发展包括霍尼韦尔的耳机 Soundsense 技术以及在医疗保健领域使用加速度计进行振动监测等。
Cowan 还提到了 Voice-Care,这是一款专为医疗保健行业开发的应用程序,旨在逐步改变患者的安全和护理。 Voice-Care 是一种易于使用、低成本的数字解决方案,允许用户完全解放双手和眼睛进行工作,可满足直接在床边实时简化患者观察记录的需求。
线上销售需求增加
考恩表示,这些发展的主要推动力之一是疫情,这增加了在线销售的需求,目前仍高于疫情前的水平。 考恩表示,另一个关键驱动因素是英国脱欧和劳动力短缺。 除了这些驱动因素之外,这些技术的发展还带来了运营成本的节省。
加文·克拉克 (Gavin Clark),英国区域经理, EPG (Ehrhardt Partner Group)指出,目前几乎所有公司都在努力寻找并留住足够数量的合适技术工人。 “物流工作很艰苦,而且并不总是特别有吸引力,”他说。 在 EPG,我们的目标不仅是利用我们的解决方案优化流程并提高效率,而且让工作更具创新性和吸引力。 这也适用于语音拣货解决方案。 它们必须易于集成,而且语音识别可靠、操作直观,并且软件和硬件必须特别可靠且用户友好。 此外,我们希望语音工作变得有趣。”
克拉克认为,良好的技术是员工满意度的关键。 “研究表明,如果员工能够使用他们喜欢使用的技术,他们就更有可能留在雇主身边,”他说。 “通过提供高性能且对用户有吸引力的整体解决方案,我们还可以帮助客户更好地应对当前的挑战并长期留住他们的员工。”
就这些发展的驱动因素而言,克拉克解释说,在几乎所有配送中心,他都会遇到许多不同国籍的人。 “他们中的许多人英语说得不流利,或者有很重的口音。 有了正确的语音系统,即使非母语人士也可以快速启动并运行。 LYDIA Voice 不仅无需事先进行语音模板训练即可识别每个说话者。 在最新版本中,LYDIA 甚至可以同时讲和理解多种语言。 对于跨国团队来说,这绝对是游戏规则的改变者。 乌克兰语是目前许多国家需求量很大的语言。 LYDIA Voice 有助于为战争难民提供新的视角,并使他们快速融入仓库的日常工作生活 - 即使他们仍然几乎不会说英语。”
根据解决方案架构师 Eric Carter 的说法, 靛蓝软件,我们都需要问业界的一个问题是,为什么仓库中仍然使用纸和笔——特别是考虑到 Android 操作系统如何使任何企业都可以轻松地在仓库中进行移动工作。 “很大一部分移动设备使用 Android,其中包括语音耳机,”他解释道。 “以前提供的大部分语音套件都是高度专有的,而且相比之下也非常昂贵。 现在,使用带有 Google 语音识别功能的 Android 意味着开发和实现语音应用程序变得很容易(而且可能很便宜)。
“关键是所有这些系统都在仓库中占有一席之地。 传统的专有语音系统非常强大,但价格昂贵。 对于多达 50% 拥有 20 名或更少拣货员的小型企业来说,它们的成本可能太高。 Android 设备改变了这一切,并将有助于使语音成为主流。 这对行业来说非常有利,因为公司可能会采用语音作为初始实施的一部分,从而提高人们对软件驱动仓储的更广泛优势的认识。”
缩短实施时间
关于这些发展的驱动因素,卡特表示,他发现,由于经济持续不稳定,许多公司正在对环境做出反应,而不是提前进行战略规划。 “发生这种情况的原因有很多,包括乌克兰的局势,但现在缺乏规划正在造成问题。 它促使公司探索如何更快地获得结果并将 WMS 实施时间缩短为几周的时间。 Indigo QuickStart 非常适合满足这一需求,同时,随着仓库管理优先级的变化,在未来提供清晰的升级路径。
“仓储和物流行业的人口结构正在发生变化,新一代管理层正在掌控。 这个群体随着技术的发展而成长,他们对流程效率的期望非常不同,这为语音和 WMS 市场中的解决方案提供商创造了更多机会来取代老式的纸质系统。”
卡特指出,语音市场已经真正成熟,现在有针对客户范围各个端的语音产品,基于这样的认识,即并非每家公司都能证明高端语音系统正在并将继续占据主导地位的支出是合理的。 “总体而言,市场已经扩大并且变得更加商品化,”他说。 “有些企业想要‘便宜又愉快’,还有一些企业只会购买‘唱跳俱佳’的系统。 两者都能带来丰厚的投资回报。 正如用于拣选的手持移动终端成为主流并且操作员现在认为这种工作方式是理所当然的一样,语音也正在转变到同样的临界质量水平。
“这种大规模采用来得正是时候,因为新冠大流行和英国脱欧后出现了严重的人员短缺。 除此之外,仓储领域的薪资预期也呈上升趋势。 无论如何,公司都在争夺工人,而通货膨胀也加剧了这一趋势。”
自适应识别
Jamie Mottershead 技术总监, 革新科技,反映了语音技术正在不断发展,以利用可以提高生产力、准确性和用户体验的微小改进,但从根本上讲,重点始终是识别。 “无论您使用经过训练的还是未经训练的语音解决方案,当您由于识别问题而必须重复命令时,您将失去在此过程中的任何生产力收益,”他说。 “自适应识别等技术增强使语音解决方案能够‘学习’您的说话方式并不断更新经过训练的语音模板。
将未经训练的语音解决方案与训练操作员可能遇到困难的单词的能力相结合的混合方法是一种灵活的方法,可以帮助非母语人士。 耳机技术的增强可以减少识别器将其解释为语音的插入(背景噪音),从而提高生产力和准确性。”
Mottershead 表示,语音技术受到多种因素的影响,并继续灵活地适应不断变化的消费者需求。 “操作人员一直在与缺乏熟练工人作斗争,未经训练的语音解决方案“即取即用”意味着更少的初始培训,即取消模板培训,这意味着操作员可以更快地启动和运行。 将其与可训练的拾取和运行解决方案相结合,可以训练发出单词或命令,您就拥有了可以解决所有潜在识别挑战的解决方案。 灵活的语音解决方案还应该允许“新的入门”工作流程,其中包括额外的对话/命令,一旦操作员感到更加舒适/自信,他们将指导操作员完成整个流程,然后他们将转向增强的工作流程。”
集成
在过去的一两年里,将语音系统与 ERP、WMS 等其他系统集成的方法是否已取得显着程度的发展?
Mottershead 表示,在可能的情况下,语音解决方案应始终使用与 WMS 的直接连接。 “这最大限度地减少了未来在多个地方进行更改的需要。 但这并不总是可能的,在某些情况下,使用中间件可能是最好的选择,此选项可以允许额外的流程改进,例如将订单链接和合并在一起以便立即挑选。
当 WMS/ERP 中不提供此功能时,使用此选项。 当一个好的流程已经存在时,可以选择直接与屏幕通信,在仿真中将屏幕保持在服务器级别可以是实现语音的一种方式,而无需从主机解决方案进行开发。 决定最佳集成方法需要了解操作以及 WMS/ERP 功能,但这对于能够提供最佳的语音解决方案至关重要。”
Carter 解释说,现在与许多不同系统进行多重集成变得更加常见,其中包括可能非常老旧的遗留 ERP。 “公司正在利用更现代的集成技术来使不同系统之间的交互更加无缝,”他说。
Cowan 指出,Dakota 语音中间件可以集成到任何 WMS 或 ERP 中。 他补充说,还有更多的直接连接可用,但它们的功能有限。 Cowan 还解释说,中间件总是在不断发展以添加附加功能。 他补充说,在医疗保健领域,存在将其他应用程序集成到整体解决方案中的趋势。 作为一个例子,他引用了 Imprivata OneSign,这是一种单点登录 (SSO) 解决方案,使临床医生能够花更少的时间在技术上,而将更多的时间花在患者身上。 通过消除重复输入用户名和密码的需要,Imprivata OneSign 允许临床医生快速、安全地访问临床和管理应用程序。 这简化了临床工作流程并推动了 EHR 的采用。
Krishna 认为,如果您作为语音定向拣货或 WMS 等解决方案提供商在很大程度上仍然是专有的,那么您就“死定了”。 他认为,当今的仓储公司在集成语音定向拣选和 WMS 等解决方案时没有时间经历复杂且困难的集成流程。 “此外,如今大多数设备都基于 Android,因此您需要拥有开放的、能够轻松与各种系统集成的东西,在许多情况下,您需要在本地和云端的混合环境中工作。”
云端技术
软件即服务 (SaaS) 模型和云计算是否对语音导向系统或 WMS 市场产生了显着影响?
绝对是的,克拉克说。 “疫情、技术工人短缺以及当前物流市场趋势等情况意味着物流公司必须尽可能灵活。 但与此同时,他们也变得更加不愿意进行重大投资。 EPG还提供了一种模式,客户可以通过租赁模式接收软件、硬件、云托管和所有服务。 我们注意到对 SaaS 的需求越来越多。 通过 SaaS 模式,可以在几个月内实现特别快的投资回报率,尤其是在语音领域,而且没有任何巨大的风险。 此外,如果需要,客户还可以获得全方位无忧的套餐。”
Macpherson 认为,SaaS,尤其是微服务架构,从根本上改变了客户现在看待整个供应链的方式。 “如今人们对敏捷性、灵活性和创新的期望比五年前要高得多,”他说。
在英国市场内。 Mottershead 认为,向基于云的 SaaS 模式的转变比预期要慢。 “我们现在看到的是,一级 WMS 提供商正在将此模型作为其最新产品的标准配置。 这有助于让每个人都使用最新版本的软件,从而改善语音,因为最新语音任务或固件的语音升级通常会被延迟。”
Cowan 认为 SaaS 在语音领域没有产生太大的影响。 “客户仍然更喜欢永久许可模式,”他补充说,投资回报率很高,通常在 12 至 18 个月内收回成本。 Cowan 指出,越来越多的客户正在转向基于云的基础设施,尽管这不会影响语音解决方案。 他解释说,语音设计用于与本地或基于云的 WMS/ERP 集成。 “语音软件也可以在本地或云端运行。 有时,这可以更轻松地诊断任何潜在问题,并为更广泛的团队提供更轻松的访问和更高的可见性。”
安全和隐私
Carter 认为,使用纯云模型的公司总是担心数据安全和隐私等问题的影响,而不是拥有本地解决方案带来的安全性和安心感。 “任何 SaaS 模式都存在问题,”他说。 “其中包括性能挑战、高度网络依赖性以及缺乏知识和专业知识,因为云计算专业人员非常抢手且需求量很大。 用户逐渐意识到,基于云的 WMS 系统并不像几年前一些人所定位的那样是万能药,而且从长远来看可能会变得昂贵。 最有远见的供应商会根据个人需求和情况为客户提供两者的选择。”
Krishna 认为当今的云是一种非常宝贵的资源。 “然而,人们现在发现,特别是当时间至关重要时,它可以归结为物理定律。 如果我要向云端发送某些内容,则需要一段时间才能到达。 即使数据通过光纤电缆传输,它仍然需要远距离传输并返回。 宝贵的时间被夺走,而且你不知道服务器距离有多远。 好吧,许多人不需要实时或接近实时的数据,但我们看到越来越多的人对边缘计算的功能越来越感兴趣。 事实上,当人类与库存管理机器人等一起工作时,这一点变得更加重要,因为库存管理机器人本质上是带有 RFID 传感器和机器视觉的轮子边缘服务器。”
墨菲认为,在当今即时满足的世界中,我们中的许多人都不想在网上进行查询,然后甚至必须等待 5、10 或 15 秒才能得到回复。 他表示:“许多云提供商都意识到了这一点,并希望接近甚至领先于 Oracle、Microsoft Azure 或 Google 等领先供应商的水平。” “所以,他们正在努力找出下一个最好的办法。 他们可能在这一领域使用人工智能来构建快速网络,但无论他们使用什么来进行改进,他们都取得了巨大的进步。 我们所看到的一切都表明,谷歌、微软 Azure 和甲骨文等公司正在尽一切努力保持领先地位。 尽管有时可能会出现一些延迟,但我认为在大多数情况下,云的速度与本地解决方案一样快,甚至更快。”
Gove 认为,供应链企业软件在迁移到云或基于订阅的采用模式方面通常落后于其他企业应用程序。 “这种情况正在发生变化,因为当今的客户期望选择本地永久许可证(带维护)和基于订阅的选项,”她说。 “虽然基于订阅的解决方案的采用率将会更高,但我们认为短期内不会大规模转向语音导向系统/应用程序的模型。”
Laramy 认为软件即服务 (SaaS) 模型和云计算正在实现可扩展性,特别是从成本所有权的角度来看。 “例如,一个组织可能拥有多个仓库,每个仓库都有自己的定制要求,而这些要求以前可能需要多个本地解决方案,”她说。 “由此产生的相关成本障碍可能使许多组织无法获得此类技术。 然而,SaaS 提供了一种更具成本效益的方法,也可以根据单个仓库的需求进行定制,从而为创新的语音引导系统或 WMS 技术提供更大的灵活性和更广泛的采用。”
移动解决方案
手机、平板电脑等是否对语音系统产生冲击或影响?
Mottershead 指出,语音自然非常适合移动电脑和平板电脑。 “在‘多模式’设备上运行语音解决方案并不新鲜。 重要的是为任务实施正确的技术/解决方案,使用能够显示详细信息然后用于做出决策的多模式设备至关重要。 不应忽视的是将决策所需的数据集成到语音解决方案中的选项。 例如,基于现场的检查过程可能需要额外的信息来处理异常。 这些信息可以通过语音向操作员请求或显示在屏幕上,从而无需在应用程序之间移动。”
Cowan 评论说,在仓库/DC 领域,标准仍然是专用语音设备,因为它们比移动计算机更坚固,与屏幕交互相比,它们能够减少停机时间并减少干扰。 Cowan 认为,带有语音应用的移动数据终端和平板电脑的增长主要体现在维护和检查方面,原因如下:
- 4g/5g 用于现场服务来回发送数据
- 屏幕可查看附加信息、下拉原理图或文档等
- 相机拍照
戈夫看到了语音解决方案的更大模块化以及硬件和软件的分解。 “基于语音的应用程序和工作流程旨在在包括 Android 和 iOS 在内的任何移动平台上运行,并且通常会从传统的完全集成解决方案中迁移出来,”她解释道。 “虽然语音指导的解决方案有利于某些工作流程(重复性的劳动密集型工作流程),但它并不适合任何应用程序,因此需要支持多模式界面和数据收集选项。” 除了将语音与 AMR 集成以推动生产力的逐步提高之外,Gove 还发现人们对将语音与平视显示器相结合以实现基于视觉的解决方案越来越感兴趣。 “这些大多处于 POC 阶段,尚未达到商业成熟度,”她指出。
克拉克认为语音技术可以轻松地与其他技术和智能设备相结合。 “根据用例,这是完全合理的,”他说。 “例如,我们的一些客户使用带显示屏的移动设备来显示其他物品数据、拆卸或包装说明。 例如,这可以是平板电脑或智能手表。 如果我们放弃仓库和配送中心典型的语音拣选应用,那么在许多其他行业和用例中,与显示设备或其他智能设备的结合是非常有意义的。 例如,各种清单/检查流程是当前的一个大话题。
在工业和维护的许多检查过程中,以数字方式而不是纸质方式捕获数据不仅有益,而且在检查过程中解放了双手。 语音对话可以灵活设计。 任何可以清晰映射的流程都可以启用语音。 例如,移动设备可用于调用附加信息、拍照用于记录目的或提供数字签名。 借助 EPG One 应用程序,我们已经拥有了一种即用型、完全支持语音的开箱即用解决方案。 任何清单都可以轻松映射,允许语音或多模式输入。 客户可以使用模块化原则自行构建和更改流程。”
跨流程和平台共享数据
大数据等技术趋势对WMS的发展、运营和效益是否有显着影响?
麦克弗森认为,数据的可用性和使用是最显着的发展。 “跨流程和平台共享数据可以提高仓库环境的自动化程度,”他说。 “它创建了更高效、更强大的团队,也许在不久的将来最重要的是,现在创建的大量数据将为训练支持生成人工智能的大型语言模型提供原材料。”
Mottershead 认为,充分利用语音解决方案创建的数据从未如此重要。 “获取有价值的数据,例如拣选面所需的时间、行程时间和异常处理,意味着您可以使用这些数据进行更改以改进流程,”他解释道。 “此外,我们能够提供特定于语音操作的数据,以确保操作以最佳状态执行。 例如,识别数据、“帮助”功能使用了多少次、要求重复命令/提示都可以用来分析解决方案和/或操作员的性能。”
Cowan 指出,随着实时数据的出现,越来越多的客户需要以各种格式将这些数据导出到各种内部分析应用程序。 “这一直是可用的,Dakota 提供了各种基于 GUI 的报告工具,”他解释道。 “然而,推动因素是对客户内部平台上的所有分析进行标准化。 这有助于推动流程和运营洞察,并进一步证明语音可提供显着的运营优势。
卡特解释说,数据量正在以惊人的速度增长,虽然可以分析任何东西,但他提出了一个问题:这样做有任何价值吗? “公司需要区分捕获数据和拥有有意义的信息,”他说。 “数据正在推动仓库决策,收集正确的信息作为这些决策的基础非常重要。”
全面、
卡特强调的另一个有趣的发展是区块链,他认为区块链对于拥有长供应链的公司(例如亚洲的供应商)来说非常强大。 “通过安全的区块链加密,数据可以在全球范围内交换和跟踪,”卡特解释道。 “这使得修改和完善交付模板成为可能,以确保正确的库存在正确的时间出现在正确的地点。 如今,大多数企业都以 JIT(准时制)为基础运营,如果没有正确的数据,这可能意味着要么库存入库太晚,要么库存资金过多。 库存是大多数制造商和零售商资产负债表上的第一大成本,略高于固定就业成本。 只需适度减少库存水平即可对企业持有的库存价值产生巨大影响。 例如,如果一家企业持有 40 万英镑的库存,仅减少 0.5% 就可以节省 20,000 英镑的现金流。 这笔钱可以投资于仓库技术。”
克拉克认为,市场对公司在效率、灵活性和性能方面不断增长的需求自然使大数据成为无处不在的问题。 “语音拣货这项技术为物流领域的人类与数字世界之间提供了直观的界面,”他补充道。 “因此,数据也可以在语音流程中收集,这可以用来提高流程效率并充分利用语音解决方案。 LYDIA 仓库智能(LWI)是市场上第一个针对语音流程的智能数据分析解决方案,可用于实时监控语音流程数据。 该分析基于之前定义的 KPI,这些 KPI 存储在仪表板上并持续监控。该工具为 LYDIA Voice 用户提供了与所使用的语音软件和硬件以及基础设施相关的仓库状态的实时概览。”
Clark 指出,仓库经理希望有效地控制内部流程,因此需要随时了解最重要的仓库 KPI 的当前状态,所有这些都受益于 LWI。 “可以在早期阶段识别语音安装中的瓶颈、弱点以及优化潜力,并更轻松地交付。 因此,在这种情况下,LWI 也构成了预测性维护的基础:对分析的数据材料进行持续监控,使得能够在行动变得关键之前确定行动的需要。”
人工智能
人工智能 (AI) 是否会对 WMS 或语音拣选解决方案领域产生影响?
Gover 表示,当人工智能与语音解决方案和仓库系统集成时,最终产品可以实现更灵活的操作。 “人工智能与自主移动机器人 (AMR)、仓库系统和语音拣选解决方案的集成可以通过增强的预测和分析智能来优化整体性能,”她解释道。 “例如,仓库执行系统(WES)正在与人工智能集成,以改善仓库中员工和机器的拣选路线。 经过人工智能优化的 WES 可以考虑人类和机器人拣选员的路线,提高任务完成率并最大限度地减少人类拣选员完成任务所需的步行量。”
Gove 补充道,人工智能技术在过去一年中经历了指数级发展,生成式 AI/ChatGPT 等技术有可能更多地集成到语音系统中。 “过去,工人们可能会认为语音拣选技术听起来很机械或公式化——明年的拣选对话可能会变得更加微妙。 考虑到员工的各种需求和需要处理的实际情况,这将是语音用户领域的一个受欢迎的发展。”
Laramy 强调,所有仓库管理系统的首要目标是优化。 “关键在于数据收集,然后是分析,”她说。 “由于仓库内传感器和其他物联网 (IoT) 技术的集成度不断提高,组织以前从未获得过如此丰富的数据。 通过人工智能,可以分析这些数据,以便更好地为各个层面的决策提供信息。 例如,管理人员可以确定整个仓库最有效的拣选路径或库存布局,评估构建托盘的最有效方法,甚至预测人员配置问题。”
内部物流智能机器人
毫无疑问,有一种趋势是更多地采用内部物流智能机器人,例如移动、灵活的机器人,”Tunstall 认为。 “公司不一定要重新考虑整个仓库的基础设施,其中一些机器人可以放置在现有基础设施内,”他指出。 “我们看到这里的应用有很大的增长和兴趣,而且很大比例的公司已经部署了至少一个机器人,或者计划在未来几年内这样做。 在至少实施了一台机器人的企业中,超过 90% 正在寻求扩大其车队或寻找其他用例。 所以,人们的胃口很大。”
Tunstall 补充道,这并不意味着所有仓库都将转向完全“无人值守”的环境,几乎不需要人力。 尽管如此,他相信越来越多的组织肯定会从更多自动化的使用中受益,特别是在灵活的内部物流智能机器人的情况下。 “然而,我们不能忘记,最灵活、适应性最强的‘机器’仍然是人类,”滕斯托尔强调说。 “因此,虽然新型机器人可以发挥重要作用,但充分利用现有人才也很重要。 因此,员工参与机器交互是一种流行趋势,进军游戏化也是一种流行趋势。”
更高级的功能
Tunstall 看到的另一个大趋势是,管理更加不稳定的高速和复杂环境的组织会寻求更先进的功能,例如人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 及其各种用例。 “几乎每个 WMS 供应商都至少在关注人工智能,以期在任务优先级、资源规划和优化等功能方面为其解决方案添加高级功能,”他说。 “还有一些可用的单点解决方案,它们并不是 WMS,而是充当一个层,从仓库中的系统获取信息以提出有用的建议。”
下一步行动
下一个值得关注的创新是什么?
Laramy 认为,仓库优化的下一个发展是数字孪生的日益采用。 “通过创建仓库的虚拟副本,管理人员可以运行模拟来试验和测试拟议的运营变更,”她解释道。 “通过这种方式,可以实现更高的准确性和生产力,使仓库能够更加主动地而不是被动地提高绩效,这对于更广泛的供应链管理至关重要。”
Tunstall 相信他在本报告前面提到的趋势将在未来三到五年内继续发展。 “有些已经开始发生,但它们不会同时在所有地方发生,”他说。 “此外,随着自动化应用的增长,我认为人们会越来越多地提出一个问题:哪些类型的软件可以帮助集成和协调这些不同类型的自动化活动及其与人类的互动? 因此,我们开始看到我们所说的多代理编排以及规划和优化部分不断发展。 您可以认为这有点像解决与仓库控制系统 (WCS) 和仓库执行系统 (WES) 类似的问题,但更多地关注机器人技术和其他代理,包括机器人和人类交互。 我们将看到这一点越来越受到关注。”
墨菲相信人工智能将在仓库领域继续取得重大发展。 “我们过去考虑的是人、流程和技术,但现在更多的是考虑人、流程、技术和数据,”他说。 “事实上,数据是关键,我认为人工智能不仅能够帮助我们挖掘数据,而且能够以有价值的方式分析和呈现数据,这将产生巨大的影响。 人工智能有潜力在许多领域帮助我们,但我真的认为,在商业世界中,人工智能帮助我们改变整个数据生态圈的能力将对我们产生巨大影响。”
麦克弗森相信,未来几年将加速两项创新。 首先是在主要城市地点引入暗店/配送中心,以实现订单的快速履行,特别是当零售商在英国可能只有 1 个配送中心时。 “这样做的能力不仅缩短了与客户的距离,降低了运输成本和交货时间,而且还减轻了主要配送中心的劳动力压力,”Macpherson 解释道。 “为不同地点的多家暗店招募 10 至 15 名员工比在一个地点再增加 1 名员工要容易得多。” 麦克弗森表示,另一项创新是公司在仓库中试验和试用机器人或协作机器人。 “这是由于对招聘员工能力的担忧,以及招聘具有适当技能的员工的能力变得更加困难,”他说。
Cowan 相信 Voice-Care 将继续将语音带入新市场,例如医疗保健领域。 他还认为,语音维护和检查应用将会增长,并引用了 M&I 的优势,例如“所见即所得”统一通信和实时摄像头反馈,使远程高级工程师能够实时查看问题并提出解决方案建议该领域的工程师。
Clark认为,当然,在人工智能时代,我们显然会在开发中继续使用这项技术,不断优化语音识别。 他补充说,LYDIA Voice 已经可以同时理解多种语言,无需事先进行语音模板训练。 然而,对话是用固定的结构定义的。 克拉克认为,下一个合乎逻辑的步骤是从固定对话转向自然语言理解(NLU),以便员工可以更自由、更直观地说话。 机器学习用于解释口头内容。 “这将使用户的语音应用体验更加自然和直观,”克拉克说。 “绘制更复杂的用例也将变得更加容易。”
可穿戴技术
卡特正在关注可穿戴技术与语音系统结合使用的爆炸式增长——同样是由 Android 提供支持,他说这使得它变得普遍实惠。 卡特补充道,莱坊最近进行了一项研究,预计到 2030 年,英国的许多仓库空间将不再可行,因为仓库的能源效率评级方式不同。 “由于成本原因,对它们进行改造可能不是一个选择,这将推高仓储成本并意味着更多的仓储短缺。”
Mottershead 表示,最直接的改变是简化语音解决方案及其实施方式。 “从历史上看,语音一直是一个利基市场,而且过于复杂。 现在,解决方案的实施变得更加简单,并且具有低代码或无代码实施的灵活性,这意味着运营部门将更容易进行持续的调整和更改,以满足客户需求的持续变化。” Mottershead 补充道,在语音或屏幕/扫描解决方案之间进行选择的日子已经一去不复返了。 “今天的主题是使用正确的技术来解决运营挑战,语音从未如此灵活地适应和满足市场的需求。”
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