用AI改造仓储

过去十年，印度仓储行业经历了结构性转变，从分散的、以税收为导向的存储网络和基本的仓库式设施，转向更大、更高规格、越来越机构化的物流资产。这一转变由 GST 促成的网络整合、电子商务、组织化零售、制造业增长、第三方物流 (3PL) 参与和私人投资共同推动，重塑了印度的仓储网络、基础设施和运营模式。

现代仓库已经从被动存储缓冲区转变为增强型运营设施，结合了更高规格的基础设施以及更高的净空高度、更坚固的地板、更好的设计码头、改进的库存控制、运营弹性以及端到端可见性等属性。随着对这些能力需求的增加，对 A 级设施的需求更加旺盛，这些设施具有更好的基础设施、机械化和更广泛的技术应用。

行业面临的挑战

• 工作人员生产力
• 库存准确率
• 空间利用率
• 复杂供应链的整合

人工智能 (AI) 的作用
AI 可以通过更好的预测、库存定位、插槽分配、劳动力规划、预测性维护和实时运营决策来增强仓库运营。AI 的价值取决于决策的动态性、不确定性和相互关联性。在可预测条件下，现有的基于规则的系统仍然是更合理和经济的选择。因此，组织应该确定当前规则不起作用的具体决策，并将 AI 投资集中在 AI 可以带来明确运营成果的领域。

智能仓库框架
该框架包括六个阶段：感知（观察什么）、理解（正在发生什么以及为什么）、预测（可能发生什么）、决策（采取什么行动）、执行（如何执行决策）和学习（决策是否正确）。这些阶段构成一个闭环，而不是线性序列，并且每个阶段都依赖于前面的阶段并告知后面的阶段。

业务价值实现
该框架的输出应根据其带来的可衡量的业务成果进行衡量，包括运营效率、成本、服务、弹性和可持续性。

未来展望
到 2047 年，印度有望建立一个连接、可持续和智能的仓储网络，这将需要互操作的技术平台、更强的数据标准和治理、自动化和 AI 的更广泛采用、劳动力技能提升以及政府和行业与技术提供者之间更紧密的合作。该行业未来的发展另一个重要特征将是可持续性。随着对可持续性期望的不断提高，环境绩效可能变得与传统的成本、速度和服务水平等指标一样重要。