主要机会

　　由IT服务的高度按需可扩展性实现敏捷、灵活、有弹性的业务模式

　　通过数字化流程和轻松共享的实时数据，改善控制供应链流程的能力

　　通过按此付费或租赁模式，增加LaaS软件用户的价格透明度

　　使用开放式API，将服务集成到中央平台内

　　主要挑战

　　需要验证数据迁移和安全问题（如保持控制敏感数据）

　　模块化云服务到供应链管理系统的兼容性和集成仍然是一个挑战

　　性能方面的问题，例如由数据量增加和实时需求触发的延迟

　　机器人与自动化

　　（Robotics & Automation）

　　通过协作机器人实现自动化的第一波浪潮已经抵达物流行业。在快速的技术进步和更高的承受能力的推动下，机器人解决方案正加入物流劳动大军，为零缺陷流程和提高生产力贡献力量。机器人将在供应链中发挥协同作用，协助工作人员进行仓储、运输、甚至最后一公里的派送活动。

　　主要发展和影响

　　电子商务的兴起要求物流提供商更加快速、高效地运作，以快速处理个别小的订单。此外，该行业还面临着劳动力短缺的问题。在这种新的形势下，机器人对运营显得至关重要。目前有80%的仓库都是人工运作，这意味着自动化有着巨大的潜力。未来，随着抓握和传感器技术的快速进步，机器人解决方案将继续发展，变得更加快速、准确、灵活和实惠。随着性价比的提高，未来3年机器人解决方案的应用速度将会加快。

　　灵活的仓储和配货自动化可以根据需要，使用一队智能机器人来扩大和缩小运作规模。静态单品拣货机器人（stationary piece-picking robots）（如来自Rethink Robotics的机器人）和自动引导车（AGV）可以智能地感应周围的环境，协助工人完成拣货、包装、分拣等任务，这些都是物流领域的主要应用。它们还可以从一个仓库被搬到另一个仓库以应对旺季变化，并用于进行过夜补货、周期盘点和清洁活动。展望未来，各种技术突破将确保移动式单品拣货机器人（mobile piece-picking robots）在未来的仓库运作中发挥主要作用。

　　拖车和集装箱卸载机器人的技术仍未成熟，但自动完成这些费力且重复的任务，将对物流产生重大影响。低成本图像识别技术和计算能力进步正帮助落实该解决方案，即使用配备强大传感器和抓手的机器人来定位单个包裹，分析包裹大小和形状，并确定最佳的卸载顺序。

　　针对本地派送的机器人助手可跟随派送人员，帮助运输重物（如Deutsche Post PostBot），进行配送车辆内预分拣发货和自动派送货物到专有收集点（如Robby Technologies）。

　　主要机会

　　提高物流基础设施的敏捷度和弹性，以成本低、收益大的方式应对市场波动

　　提高资产利用率和整体生产力

　　改善健康度和安全性

　　自动完成重复且费力的任务，使稀有的劳动力被分配到更复杂的任务中

　　主要挑战

　　有关在人类工作者附近使用机器人和运行速度的法律限制

　　引发新的监管、问责、道德和法律问题，例如适当的自动化水平和人类工作安全性