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隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐加快，制造業(yè)物流的智能化水平也不斷提高。在先行者沖擊“工業(yè)4.0”制造水平的過程中，相關(guān)的“物流4.0”案例不斷涌現(xiàn)。機器人、自動化立體庫等技術(shù)的應(yīng)用，為降本增效提供了很大的幫助，也使得物流科技逐漸成為了制造業(yè)的剛需。
然而，智能科技的落地并沒有想象中那么簡單。項目落地周期各階段的潛在問題，可能會給企業(yè)帶來許多額外成本，或是“嚇退”后來者的嘗試熱情。本文在此列舉一些可能的問題，不求面面俱到，但求和讀者交流、碰撞思維火花。
物流科技項目初期，一個“坑”是不能正確認識物流科技方案的行業(yè)特性。一方面，我們需要對每個行業(yè)的特性有充分的敬畏，認識到一個行業(yè)的智能裝備方案不能簡單照搬到另一個行業(yè)；另一方面，即使是在同一個行業(yè)內(nèi)，其分揀、揀選、內(nèi)部搬運、存儲、運輸?shù)雀鳝h(huán)節(jié)的差異也是非常巨大的（例如在汽車、3C電子等制造業(yè)）。因此，我們在選擇合作伙伴的時候，僅僅聽到對方“有XX行業(yè)經(jīng)驗”是不夠的，還需要進一步考察對方在具體環(huán)節(jié)、具體設(shè)備類型上的經(jīng)驗，才能確定合作伙伴與項目的匹配程度。物流系統(tǒng)設(shè)計的過程中，要充分考慮“異常流程”。一個物流科技項目正常運作的時候，也許我們看不出任何問題，只覺得無人化、自動化運作的場景十分“高大上”。但一旦系統(tǒng)停擺了，對于生產(chǎn)進程的影響會立刻顯現(xiàn)出來 。尤其是在制造業(yè)，生產(chǎn)線停滯一分鐘的成本都有可能是數(shù)以萬計的。這個時候，我們需要有非常充分的預案：A場景之下如何應(yīng)對？B場景之下如何補救？并且，每個場景之下解決問題的速度需要足夠快，比如，軟件BUG需要快速定位、硬件故障必須及時排除。（從這個角度說，人在意外情況下的反應(yīng)往往會比機器靈活得多。但是要全面普及智能物流科技，必須要過“異常情況處理”這一關(guān)。）計算系統(tǒng)總體成本的時候，故障維修等相關(guān)成本也必須考慮進去。從數(shù)據(jù)集成的角度，項目前期就要充分考慮新引入的物流設(shè)備，如何集成到相應(yīng)的制造業(yè)環(huán)境中去。其中包括：哪些數(shù)據(jù)需要采集？（機器人移動的軌跡？所裝載的貨物數(shù)據(jù)？或其它……）需要在什么時間點采集？相應(yīng)的數(shù)據(jù)格式是什么？與其它哪些系統(tǒng)對接？后續(xù)是否存在可擴展性（考慮到系統(tǒng)升級的需要）？如果在項目早期沒有對這些問題作澄清，很容易造成數(shù)據(jù)互聯(lián)互通方面的麻煩。做完項目之后，系統(tǒng)中反而又增加了一個信息“孤島”。
這一階段，需要從全流程的角度來看待物流科技的作用，避免“流程坑”。許多時候，一項技術(shù)能夠提高單個環(huán)節(jié)的效率，例如通過計算機視覺設(shè)備來自動識別貨物條碼，或是稱重量方等。但是，這項技術(shù)的應(yīng)用本身是有前置環(huán)節(jié)的，例如需要通過人工搬動貨物，將條碼所在位置和攝像頭對齊。類似這樣的前置環(huán)節(jié)如果比較多的話，本身就會增加工作量，以至于總體來看是沒有達到降本增效的目的。“流程坑”的另一個表現(xiàn)是作業(yè)流程未標準化。然而，信息系統(tǒng)的應(yīng)用往往都是以標準化為前提的，這就可能導致“例外”情況的發(fā)生：如果一項技術(shù)在90%的情況下可用，但是在10%的情況下不可用，那么這10%往往就足以讓技術(shù)的應(yīng)用效果大打折扣。要保證對系統(tǒng)充分測試，避免因盲目上馬而埋下隱患。這個和之前提到的“異常流程設(shè)計”也是相對應(yīng)的：系統(tǒng)軟硬件運行中的許多問題，只有通過充分的測試才能夠顯現(xiàn)出來。一些流程設(shè)計中的漏洞，只有當經(jīng)歷了足夠多的場景之后才會遇到。因此，我們不能夠僅憑小規(guī)模演示或者PoC（驗證性測試）而作出大規(guī)模應(yīng)用的結(jié)論。尤其當投資較大或者涉及大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的時候，這類投資決策往往都是不可逆的。一旦事后發(fā)現(xiàn)有大的問題，則已經(jīng)無法彌補。落地方案設(shè)計階段，我們會很依賴于物流規(guī)劃人員的工作：如何通過合理配置各種資源，讓整體物流路線更短、物料的停滯和等待更少、工序銜接更加緊密，得以提升生產(chǎn)制造整體效率？現(xiàn)階段，規(guī)劃人員的經(jīng)驗（以及相關(guān)的數(shù)學公式）仍然是不可獲取，但今后我們會越來越依賴于仿真工具，通過計算機系統(tǒng)中的模擬，在實際物流系統(tǒng)落地之前就已經(jīng)對其指標有充分的掌握。隨著數(shù)字孿生等技術(shù)的進一步成熟，我們會逐步擺脫物流規(guī)劃的“人力密集型”大坑，而更多在數(shù)字世界中借助智能算法完成規(guī)劃。
首先，當系統(tǒng)中自動化設(shè)備比例越來越高的時候，各種設(shè)備的運行及其開/關(guān)給電力系統(tǒng)帶來的負載，本身就是一個值得研究的話題。其次，眾多設(shè)備所帶來的碳排放也需要仔細核算?！熬G色低碳”已成為未來智能裝備的一道必答題。
此外，還需要重視物流科技產(chǎn)品的售后服務(wù)問題。無論是設(shè)備本身的故障排查、后續(xù)的產(chǎn)品升級還是其它問題，都需要相關(guān)合作伙伴長期的支持。目前，物流智能設(shè)備領(lǐng)域的服務(wù)已經(jīng)越來越“卷”：許多廠商紛紛提出“7*24小時服務(wù)”、“X小時內(nèi)到達用戶現(xiàn)場、XX時間內(nèi)解決問題”等承諾。這對于用戶來說固然是福音，但也意味著相關(guān)成本的攀升。服務(wù)商有必要作全面的測算，以確定相關(guān)服務(wù)模式是否可持續(xù)的。
物流科技在現(xiàn)代制造業(yè)環(huán)境中扮演的角色越來越重要，因此，如何規(guī)劃和運營各種科技設(shè)備，也就日漸成為管理者面臨的重要課題。為了避免各種“坑”帶來的隱患，我們要在規(guī)劃階段正確認識方案的行業(yè)特性，充分考慮異常流程的影響，以及智能裝備在整體數(shù)據(jù)集成中的位置；在落地階段要有全流程視角，保證對系統(tǒng)充分測試、并通過仿真測算來預先考慮各種運行細節(jié)的影響；此外，還要充分預計能源管理和綠色低碳話題，并重視物流科技的售后服務(wù)，以確保產(chǎn)品在全生命周期的順利運行。
