（關(guān)于作者： 斯科特·沃克 (Scott Walker) 是Powerfleet的供應(yīng)鏈產(chǎn)品管理副總裁。Powerfleet 是一家提供人工智能數(shù)據(jù)解決方案的供應(yīng)商，致力于優(yōu)化移動(dòng)資產(chǎn)的性能、安全性和可持續(xù)性。他領(lǐng)導(dǎo) Powerfleet 的供應(yīng)鏈產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)品和解決方案。他在領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)品戰(zhàn)略、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)執(zhí)行方面擁有超過(guò) 25 年的經(jīng)驗(yàn)。加入 Powerfleet 之前，他曾在艾默生電氣工業(yè)自動(dòng)化集團(tuán)擔(dān)任過(guò)多個(gè)領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)。他畢業(yè)于羅德島大學(xué)，獲得化學(xué)工程學(xué)士學(xué)位。）

隨著倉(cāng)庫(kù)和配送中心自動(dòng)化程度的提高，人工智能的真正價(jià)值在于為工人創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)并提高他們的能力。

關(guān)于人工智能 (AI) 在工作場(chǎng)所的爭(zhēng)論，在各行各業(yè)引發(fā)了興奮與焦慮。這種緊張關(guān)系在內(nèi)部物流領(lǐng)域尤為明顯，因?yàn)槿斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的系統(tǒng)正在迅速改變物料在倉(cāng)庫(kù)和配送中心的流動(dòng)方式。

但“人工智能將取代人類工人”的說(shuō)法忽略了更大的圖景：正確實(shí)施的人工智能解決方案正在創(chuàng)造更多有意義的工作機(jī)會(huì)，同時(shí)解決關(guān)鍵的行業(yè)挑戰(zhàn)。

倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)目前面臨著一場(chǎng)“完美風(fēng)暴”：嚴(yán)重的勞動(dòng)力短缺、不斷增長(zhǎng)的運(yùn)營(yíng)需求以及不斷收緊的利潤(rùn)率。根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的最新數(shù)據(jù)，到2025年，全美倉(cāng)儲(chǔ)和運(yùn)輸行業(yè)將出現(xiàn)近3.5萬(wàn)個(gè)職位空缺。隨著行業(yè)員工流動(dòng)率超過(guò)150%，且工資不斷上漲，傳統(tǒng)的單純雇傭更多員工的模式已不再可持續(xù)。

這些勞動(dòng)力挑戰(zhàn)正值消費(fèi)者對(duì)速度和準(zhǔn)確性的期望不斷飆升之際。問(wèn)題不在于是否要實(shí)施人工智能，而在于如何以既能為組織創(chuàng)造價(jià)值，又能吸引和留住頂尖人才的方式實(shí)施。

人工智能是合作伙伴，而不是替代品

人工智能旨在消除人類工作這一誤解忽視了一個(gè)基本現(xiàn)實(shí)：人工智能擅長(zhǎng)管理重復(fù)性、體力要求高的任務(wù)——而這些工作恰恰是導(dǎo)致倉(cāng)庫(kù)人員流動(dòng)率高和受傷率高的工作。

根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局 (BLS) 的最新數(shù)據(jù)，倉(cāng)庫(kù)工人每 100 名全職工人的受傷率為 4.1 人，遠(yuǎn)高于 2.7 人的全國(guó)平均水平。通過(guò)自動(dòng)化連續(xù)搬運(yùn)、重復(fù)分揀和長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)热蝿?wù)，人工智能系統(tǒng)正在創(chuàng)造更安全的工作環(huán)境，同時(shí)使人類能夠?qū)Ｗ⒂谛枰袛嗔Α?chuàng)造力和人際交往能力的領(lǐng)域。

亞馬遜實(shí)施“技能提升2025”計(jì)劃，并非僅僅為了應(yīng)對(duì)裁員，而是為倉(cāng)庫(kù)員工開(kāi)辟了發(fā)展更高價(jià)值技能的途徑。這代表著我們看待職場(chǎng)中人與科技關(guān)系的根本性轉(zhuǎn)變。

人工智能提升倉(cāng)庫(kù)工人水平的五種方式

（1）從數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)分析

手動(dòng)記錄庫(kù)存交易和抄錄發(fā)貨詳情的時(shí)代正在迅速消逝。如今，人工智能系統(tǒng)可以自動(dòng)捕獲這些信息，讓工作人員能夠?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)分析和處理。

想象一下這種模式的運(yùn)作方式：在現(xiàn)代倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，以前花費(fèi)大量時(shí)間手動(dòng)錄入數(shù)據(jù)的員工可以轉(zhuǎn)型，負(fù)責(zé)分析運(yùn)營(yíng)模式、識(shí)別庫(kù)存異常，并根據(jù)人工智能生成的洞察提出戰(zhàn)略建議。這些分析技能不僅更具吸引力，而且更有價(jià)值，并且可跨行業(yè)遷移。

（20從被動(dòng)操作到預(yù)測(cè)性操作

人工智能不再只是在問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)才做出反應(yīng)，而是幫助倉(cāng)庫(kù)團(tuán)隊(duì)預(yù)見(jiàn)并預(yù)防問(wèn)題，使其在運(yùn)營(yíng)受到影響之前得以解決。這種從被動(dòng)響應(yīng)到預(yù)測(cè)性工作的轉(zhuǎn)變，催生了更具戰(zhàn)略性的角色。

例如，配備人工智能預(yù)測(cè)性維護(hù)工具的維護(hù)技術(shù)人員可以從應(yīng)對(duì)緊急情況轉(zhuǎn)變?yōu)樵谟?jì)劃停機(jī)期間規(guī)劃戰(zhàn)略干預(yù)。這種主動(dòng)方法不僅可以通過(guò)最大限度地減少中斷來(lái)提高運(yùn)營(yíng)效率，還能為技術(shù)人員創(chuàng)造更有條理、壓力更小的工作環(huán)境。

（3）從體力勞動(dòng)到技術(shù)專長(zhǎng)

傳統(tǒng)上，倉(cāng)庫(kù)工作的體力勞動(dòng)限制了其職業(yè)生涯的壽命。人工智能自動(dòng)化正在通過(guò)降低體力勞動(dòng)要求和創(chuàng)造新的技術(shù)職位來(lái)改變這一現(xiàn)狀。

考慮一下經(jīng)驗(yàn)豐富的倉(cāng)庫(kù)工人的潛在職業(yè)發(fā)展。擁有寶貴機(jī)構(gòu)知識(shí)的長(zhǎng)期員工可以接受再培訓(xùn)，成為自動(dòng)化專家，負(fù)責(zé)管理現(xiàn)在由他們手動(dòng)執(zhí)行的體力勞動(dòng)的機(jī)器人系統(tǒng)。這種轉(zhuǎn)變可以延長(zhǎng)他們的職業(yè)生涯，同時(shí)利用寶貴的運(yùn)營(yíng)專業(yè)知識(shí)。

（4）從孤立任務(wù)到跨職能協(xié)作

傳統(tǒng)的倉(cāng)庫(kù)角色通常各自為政：揀貨員負(fù)責(zé)揀貨，包裝員負(fù)責(zé)包裝，主管則負(fù)責(zé)各自區(qū)域管理?？缏毮芗傻娜斯ぶ悄芟到y(tǒng)正在打破這些壁壘。

當(dāng)集成平臺(tái)將設(shè)備、庫(kù)存系統(tǒng)和員工工作流程的數(shù)據(jù)連接起來(lái)時(shí)，員工將獲得以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的跨部門可見(jiàn)性。這種全面的視圖能夠?qū)崿F(xiàn)超越傳統(tǒng)角色界限的協(xié)作和問(wèn)題解決，從而創(chuàng)造更具吸引力和多樣性的工作體驗(yàn)。

（5）從有限的職業(yè)道路到更廣泛的機(jī)會(huì)

或許最重要的是，人工智能正在倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域創(chuàng)造全新的職業(yè)道路。五年前，人工智能培訓(xùn)師、機(jī)器人協(xié)調(diào)員和自動(dòng)化專家等職位根本不存在。

Gartner 最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，75% 的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)計(jì)到 2026 年將采用內(nèi)部物流，而 Forrester 則表示，90% 的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為自動(dòng)化是成功的關(guān)鍵。這種快速轉(zhuǎn)型需要同時(shí)精通運(yùn)營(yíng)流程和技術(shù)管理的員工——這種融合為那些愿意學(xué)習(xí)新技能的人創(chuàng)造了寶貴的職位。

人的因素仍然不可替代

盡管取得了這些進(jìn)步，但倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)的某些方面仍然需要人類的獨(dú)立能力。客戶關(guān)系管理、復(fù)雜問(wèn)題解決以及對(duì)異常情況的適應(yīng)都離不開(kāi)人類的判斷力和創(chuàng)造力。

最成功的組織是那些利用人工智能管理重復(fù)性任務(wù)，同時(shí)將員工安排到能夠最大限度發(fā)揮人類獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的崗位上的組織。這種方法不僅能維持就業(yè)，還能積極提升工作質(zhì)量和員工滿意度。

Salesforce 的研究表明，90% 的員工認(rèn)為自動(dòng)化提高了生產(chǎn)力，85% 的員工認(rèn)為自動(dòng)化促進(jìn)了更好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作。這些證據(jù)表明，員工們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到良好實(shí)施的人工智能系統(tǒng)的潛在優(yōu)勢(shì)。

創(chuàng)造前進(jìn)的道路

對(duì)于正在經(jīng)歷這一轉(zhuǎn)變的倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，成功需要制定明確的戰(zhàn)略，既注重技術(shù)實(shí)施，也注重人才發(fā)展：

投資勞動(dòng)力發(fā)展：創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化的培訓(xùn)計(jì)劃，幫助現(xiàn)有員工培養(yǎng)與人工智能系統(tǒng)協(xié)同工作所需的技能。

設(shè)計(jì)以人為本的自動(dòng)化：優(yōu)先考慮補(bǔ)充人類工人而不是簡(jiǎn)單地取代他們的人工智能解決方案。

透明溝通：與員工公開(kāi)分享自動(dòng)化計(jì)劃，強(qiáng)調(diào)技術(shù)將如何增強(qiáng)他們的工作而不是消除他們的職位。

衡量正確的指標(biāo)：除了提高效率之外，還要跟蹤工人滿意度、受傷率和職業(yè)發(fā)展的改善。

內(nèi)部物流正處于一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。雖然大多數(shù)工廠距離實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化尚需數(shù)年時(shí)間，但人工智能系統(tǒng)已在改變運(yùn)營(yíng)方式。企業(yè)若能將這項(xiàng)技術(shù)視為提升員工隊(duì)伍而非取代現(xiàn)有員工的契機(jī)，就能獲得運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)，并培養(yǎng)積極參與、為未來(lái)做好準(zhǔn)備的員工。

問(wèn)題不在于人工智能是否會(huì)改變倉(cāng)庫(kù)工作；而在于我們是否會(huì)抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，為那些對(duì)物流成功至關(guān)重要的人類創(chuàng)造更好、更安全、更有意義的工作。