（關于作者： 斯科特·沃克 (Scott Walker) 是Powerfleet的供應鏈產(chǎn)品管理副總裁。Powerfleet 是一家提供人工智能數(shù)據(jù)解決方案的供應商，致力于優(yōu)化移動資產(chǎn)的性能、安全性和可持續(xù)性。他領導 Powerfleet 的供應鏈產(chǎn)品團隊，推動創(chuàng)新產(chǎn)品和解決方案。他在領導產(chǎn)品戰(zhàn)略、技術創(chuàng)新和產(chǎn)品開發(fā)執(zhí)行方面擁有超過 25 年的經(jīng)驗。加入 Powerfleet 之前，他曾在艾默生電氣工業(yè)自動化集團擔任過多個領導職務。他畢業(yè)于羅德島大學，獲得化學工程學士學位。）

隨著倉庫和配送中心自動化程度的提高，人工智能的真正價值在于為工人創(chuàng)造新的機會并提高他們的能力。

關于人工智能 (AI) 在工作場所的爭論，在各行各業(yè)引發(fā)了興奮與焦慮。這種緊張關系在內(nèi)部物流領域尤為明顯，因為人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)正在迅速改變物料在倉庫和配送中心的流動方式。

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

倉儲行業(yè)目前面臨著一場“完美風暴”：嚴重的勞動力短缺、不斷增長的運營需求以及不斷收緊的利潤率。根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局的最新數(shù)據(jù)，到2025年，全美倉儲和運輸行業(yè)將出現(xiàn)近3.5萬個職位空缺。隨著行業(yè)員工流動率超過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)。

這些勞動力挑戰(zhàn)正值消費者對速度和準確性的期望不斷飆升之際。問題不在于是否要實施人工智能，而在于如何以既能為組織創(chuàng)造價值，又能吸引和留住頂尖人才的方式實施。

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基本現(xiàn)實：人工智能擅長管理重復性、體力要求高的任務——而這些工作恰恰是導致倉庫人員流動率高和受傷率高的工作。

根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局 (BLS) 的最新數(shù)據(jù)，倉庫工人每 100 名全職工人的受傷率為 4.1 人，遠高于 2.7 人的全國平均水平。通過自動化連續(xù)搬運、重復分揀和長途運輸?shù)热蝿?，人工智能系統(tǒng)正在創(chuàng)造更安全的工作環(huán)境，同時使人類能夠?qū)Ｗ⒂谛枰袛嗔?、?chuàng)造力和人際交往能力的領域。

亞馬遜實施“技能提升2025”計劃，并非僅僅為了應對裁員，而是為倉庫員工開辟了發(fā)展更高價值技能的途徑。這代表著我們看待職場中人與科技關系的根本性轉變。

人工智能提升倉庫工人水平的五種方式

（1）從數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)分析

手動記錄庫存交易和抄錄發(fā)貨詳情的時代正在迅速消逝。如今，人工智能系統(tǒng)可以自動捕獲這些信息，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作方式：在現(xiàn)代倉庫環(huán)境中，以前花費大量時間手動錄入數(shù)據(jù)的員工可以轉型，負責分析運營模式、識別庫存異常，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，而且更有價值，并且可跨行業(yè)遷移。

（20從被動操作到預測性操作

人工智能不再只是在問題出現(xiàn)時才做出反應，而是幫助倉庫團隊預見并預防問題，使其在運營受到影響之前得以解決。這種從被動響應到預測性工作的轉變，催生了更具戰(zhàn)略性的角色。

例如，配備人工智能預測性維護工具的維護技術人員可以從應對緊急情況轉變?yōu)樵谟媱澩C期間規(guī)劃戰(zhàn)略干預。這種主動方法不僅可以通過最大限度地減少中斷來提高運營效率，還能為技術人員創(chuàng)造更有條理、壓力更小的工作環(huán)境。

（3）從體力勞動到技術專長

傳統(tǒng)上，倉庫工作的體力勞動限制了其職業(yè)生涯的壽命。人工智能自動化正在通過降低體力勞動要求和創(chuàng)造新的技術職位來改變這一現(xiàn)狀。

考慮一下經(jīng)驗豐富的倉庫工人的潛在職業(yè)發(fā)展。擁有寶貴機構知識的長期員工可以接受再培訓，成為自動化專家，負責管理現(xiàn)在由他們手動執(zhí)行的體力勞動的機器人系統(tǒng)。這種轉變可以延長他們的職業(yè)生涯，同時利用寶貴的運營專業(yè)知識。

（4）從孤立任務到跨職能協(xié)作

傳統(tǒng)的倉庫角色通常各自為政：揀貨員負責揀貨，包裝員負責包裝，主管則負責各自區(qū)域管理?？缏毮芗傻娜斯ぶ悄芟到y(tǒng)正在打破這些壁壘。

當集成平臺將設備、庫存系統(tǒng)和員工工作流程的數(shù)據(jù)連接起來時，員工將獲得以前無法實現(xiàn)的跨部門可見性。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)作和問題解決，從而創(chuàng)造更具吸引力和多樣性的工作體驗。

（5）從有限的職業(yè)道路到更廣泛的機會

或許最重要的是，人工智能正在倉庫運營領域創(chuàng)造全新的職業(yè)道路。五年前，人工智能培訓師、機器人協(xié)調(diào)員和自動化專家等職位根本不存在。

Gartner 最近的一項研究發(fā)現(xiàn)，75% 的行業(yè)領導者預計到 2026 年將采用內(nèi)部物流，而 Forrester 則表示，90% 的領導者認為自動化是成功的關鍵。這種快速轉型需要同時精通運營流程和技術管理的員工——這種融合為那些愿意學習新技能的人創(chuàng)造了寶貴的職位。

人的因素仍然不可替代

盡管取得了這些進步，但倉庫運營的某些方面仍然需要人類的獨立能力?？蛻絷P系管理、復雜問題解決以及對異常情況的適應都離不開人類的判斷力和創(chuàng)造力。

最成功的組織是那些利用人工智能管理重復性任務，同時將員工安排到能夠最大限度發(fā)揮人類獨特優(yōu)勢的崗位上的組織。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% 的員工認為自動化提高了生產(chǎn)力，85% 的員工認為自動化促進了更好的跨團隊協(xié)作。這些證據(jù)表明，員工們已經(jīng)認識到良好實施的人工智能系統(tǒng)的潛在優(yōu)勢。

創(chuàng)造前進的道路

對于正在經(jīng)歷這一轉變的倉庫運營商來說，成功需要制定明確的戰(zhàn)略，既注重技術實施，也注重人才發(fā)展：

投資勞動力發(fā)展：創(chuàng)建結構化的培訓計劃，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。

設計以人為本的自動化：優(yōu)先考慮補充人類工人而不是簡單地取代他們的人工智能解決方案。

透明溝通：與員工公開分享自動化計劃，強調(diào)技術將如何增強他們的工作而不是消除他們的職位。

衡量正確的指標：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)部物流正處于一個關鍵的轉折點。雖然大多數(shù)工廠距離實現(xiàn)全面自動化尚需數(shù)年時間，但人工智能系統(tǒng)已在改變運營方式。企業(yè)若能將這項技術視為提升員工隊伍而非取代現(xiàn)有員工的契機，就能獲得運營優(yōu)勢，并培養(yǎng)積極參與、為未來做好準備的員工。

問題不在于人工智能是否會改變倉庫工作；而在于我們是否會抓住這個機會，為那些對物流成功至關重要的人類創(chuàng)造更好、更安全、更有意義的工作。