缺工危機與網購繁榮：智慧物流的趨勢

在疫情期間，零接觸送餐、送貨的需求，迎來了智慧物流的革命性。隨著疫情過後，這場變革仍在持續進行，尤其是因為缺工問題和持續增加的網購及食品需求，傳統的物流方式已經無法滿足大眾的需求與期待。

讓我們來看一組數據，根據經濟部統計處的資料，疫情期間因人流大幅減少，民眾的消費行為轉向線上，使得線上銷售額大幅增加，甚至超越了疫情前的水平。2021年的線上銷售額達到了4,443億元，比前一年增長了22.1%。雖然疫情後的全面解封使部分消費者回到了實體店面，但2022年網路銷售額仍增長了10.9%。這表明線上零售仍然是非常重要的消費渠道，也直接影響到了物流行業的發展。

從藥局到家中：智慧物流如何革新醫療保健服務

不只電商行業，醫療保健服務業對於物流的需求也日益擴大，像某間連鎖大藥局，為了實現實現醫藥零售6小時宅配的目標，在2021年也投入了智能物流領域。這邊舉個例子：如果早上年邁的爺爺在家摔倒了，經檢查治療後，需要暫時以輪椅代步，便能夠立即在藥局下單，傍晚就能收到輪椅，而不必等到家人下班後再去賣場購買。

其實這間連鎖的藥局原本就是做醫藥銷售通路，在加入物流的戰局後，也同樣要解決人力和搬運的問題，才能提高物流配送效率。

在他們的倉庫裡有超過1萬項藥品和6千多項其他商品，因此引入多種自動化設備，包括AS/RS箱式自動化倉儲系統：利用穿梭車每小時可以處理1,700個物流箱，每天最多能配送1萬個物流箱的貨物。

不僅如此，自動儲位會將貨品推送出來，減少了揀貨人員的來回移動，提升了作業效率。此外，物流箱在自動倉庫內會排隊等候揀貨人員的到來，實現了「貨在等人」的作業模式。

而講到醫藥相關的行業，就不得不提到「冷鏈物流」一詞，冷鏈物流是一種專門設計用於運輸和儲存易腐壞產品的物流系統。可以確保產品在整個供應鏈過程中始終保持在適當的低溫環境中，以延長其保鮮期，降低損耗率。

其範圍涵蓋了醫藥、農產品、肉類、乳製品等多種食品。隨著消費者需求的變化和電商的興起，冷鏈物流的重要性愈加凸顯。但不可避免的是，一領域一樣面臨缺工的挑戰，影響運營效率和食品安全。為了解決這困境，企業和政府開始引入AI科技和自動化技術，以提升冷鏈物流的整體效率和可靠性。

冷鏈物流面臨的挑戰與解決方法

人力資源短缺

由於工資偏低、工作強度大，從業人員流失率高，導致人手不足，不僅影響工作效率，也增加藥品、食品變質的風險。

AI與自動化技術的應用

AI技術的引入讓冷鏈物流運作變得更加高效。透過數據分析和預測，企業可以做到以下幾點：

1.優化運輸路徑：AI演算法能根據交通狀況及天氣等因素，擇最佳路徑，縮短配送時間。

2.即時監控：AI技術能隨時監測貨物的溫度與濕度，即時發出警報以應對異常情況，確保食品安全。

3.需求預測：AI可以分析歷史數據，預測未來需求，協助企業合理安排庫存，避免過剩或短缺。

自動化設備的引入

引入自動化設備是解決冷鏈物流人力短缺的有效方法。以下是幾種常見的自動化設備：

1.搬運機器人：自動搬運機器人可以在倉庫內自動運送貨物，降低人工負擔，提高作業效率。

2.RFID技術：利用無線電波來傳遞數據，RFID技術在物流中實現了即時追蹤，能夠記錄產品的儲存和運輸過程，確保可追溯性並迅速識別問題。RFID標籤可以儲存詳細的產品訊息，如生產日期、批號和有效期限，這些數據在供應鏈的各個環節都可以讀取和分析，進而有效管理庫存和質量。

同時，RFID技術結合感測器，即時監控產品的溫度和濕度，一旦在運輸過程中出現異常，系統會立即發出警報，防止不合格產品流入市場。此外，RFID的自動掃描過程減少了人工登錄需求，降低了人為錯誤的發生。

工業型機器人與服務型機器人攜手解決缺工困境

為了解決缺工困境，除了前面提到的那些應用，全球很多先進技術和機器人也在幫忙解決缺工的問題。比如，貨架機器人可以用於商業零售環境。它能自動盤點貨架，檢查庫存狀況，還會生成報告，讓人工盤點的時間大大縮短。家樂福、美國的一些連鎖超市，甚至中東的零售商都已經在用這款機器人。

另外，像亞馬遜的倉庫人型機器人能自動搬運貨物和進行分揀，大幅提升倉庫的運作效率。這些機器人可以24小時運行，彌補了人力的不足。

過去，我們對機器人的認知大多集中在工廠內的工業型機器人。然而，機器人正逐漸走出工廠，融入人們的日常生活。根據《2023 智慧服務產業白皮書》及國際機器人聯合會（IFR）的統計，服務機器人的年複合成長率及整體產值在2020至2021年間已超越工業機器人，顯示出其重要性。

隨著生成式AI的興起，機器人被視為未來發展的關鍵，並承擔著緩解人力資源短缺的重任。根據調查機構Statista的預測，服務機器人市場在2024年的營收將達到335億美元，預計到2028年將增長至551.8億美元，年增率為13.29%。

相比之下，工業機器人市場在2024年的預估營收為93.1億美元，至2028年將小幅增至104.1億美元。這些數據顯示，服務機器人的成長潛力遠超工業機器人，未來發展值得期待。

 參考資料：多模態 AI 是什麼？探索它如何突破生成式 AI 實現多感官協作、亞馬遜如何辦到 20 億件商品 2 天內送達？機器人與 AI 功不可沒、機器人如何成為人類的好幫手？4 大趨勢讓機器人變得更好用