물류의 발전은 증가하는 도전 과제로 특징지어져 왔다, 특히 운영 능력과 인력 의존도 감소와 관련하여. 이전에 자동화가 차별점으로 여겨졌다면, 오늘 그녀는 비즈니스의 생존과 확장을 위한 중요한 요소가 된다.
이전에 전적으로 인간의 노동력에 의존하던 활동, 배급 센터에서의 패키지 이동 방식, 이제 로봇이 수행할 수 있습니다. 이 혁신의 한 예는 인공지능을 사용하여 분류 시스템에서 패키지를 수집하고 배치하는 시스템으로, 인상적인 속도인 1로 작동합니다.시간당 500개의 패키지.
그럼에도 불구하고, 기술 발전에도 불구하고, 자동화에 대한 수용은 여전히 저항에 직면해 있다. 로봇 공학에 대한 초기 투자 비용은 재정적 수익을 얻기까지 4년에서 5년의 기간을 의미할 수 있다, 많은 기업들에게 도전적인 결정을 내리게 하고 있다. 팬데믹 이후 근로자 채용이 재개되면서, 일부 기업들은 투자를 연기하기로 선택했다. 그럼에도 불구하고, 더 엄격한 인체공학 규정과 숙련된 노동력의 점점 더 심각한 부족이 장기적으로 로봇 솔루션의 채택을 촉진할 것이다.
인간 노동력의 대체와 로봇 사용에 대한 논의는 복잡하다. 한편으로 기계는 하루 24시간 더 높은 정확도와 생산성을 보장합니다, 다른 쪽, 인간 운영자의 유연성은 여전히 비교할 수 없다. 지능형 로봇 손가락의 발전과 함께, 컴퓨터 비전과 인공지능, 이 차이는 줄어들고 있다, 하지만 경제적 요인이 여전히 결정에 영향을 미친다.
최근 몇 년 동안, 로봇 공학이 기하급수적으로 발전했다. 더 정교한 센서, 기계 학습 알고리즘과 통합 시스템은 로봇을 더 효율적이고 접근 가능한 도구로 변모시켰다. 오늘, 그들은 다양한 크기와 재질의 패키지를 높은 정확도로 처리할 수 있습니다, 지속적으로 운영하고 다양한 물류 도전에 동적으로 적응하다.
자동화의 다음 단계는 로봇이 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 향상시키는 것입니다, 더 큰 화물 취급과 트럭 및 팔레트 하역과 같은 프로세스의 완전 자동화. 로봇 공학 비용의 감소로, 더 많은 기업들이 이 기술에 투자할 준비가 될 것입니다.
미래의 상황에서, 로봇과 인간이 조화를 이루어 일하는 경향이 있다, 기계가 무겁고 반복적인 작업을 맡으면서, 운영자들이 더 전략적인 활동에 집중하는 동안. 어두운 공장에 대한 시각 – 모든 작업이 자동화된 곳 – 아직 멀리 있을 수 있다, 하지만 물류가 피할 수 없이 나아가고 있는 길입니다.
아직 주저하는 기업들을 위해, 조언은 분명하다: 자동화는 점진적으로 구현되어야 한다, 더 불가피한. 전략적으로 로봇 공학을 수용하는 회사들은 글로벌 물류의 미래 도전에 더 잘 대비할 수 있을 것이다. 자동화의 미래는 "언제"의 문제가 아니다, 하지만 "언제"에 대한 것이다. 그리고 그 "언제"는 점점 더 가까워지고 있다.
