在一個正經歷大規模生產轉型、疫情、與氣候有關的挑戰和動蕩的市場的世界，內部物流智能自動化的黃金時代才剛剛開始。

　　2021年是全球供應鏈斷裂的一年。雖然 "供應鏈 "一詞在歷史上一直備受關注，但在去年，由于將各種產品短缺歸咎于供應鏈成為公共潮流的一部分，這個詞獲得了更黑暗的色調。

　　回溯到幾十年前，全球化使產品的制造成為可能，從日常必需品到大宗商品，都可以分散到世界各地的國家。隨著集裝箱船以非氣候友好的方式在大洋上游弋，經合組織估計，遠洋運輸承載了大約90%的貿易貨物。

　　但是，這個系統在面對雙重壓力時被證明是不靈活的--與冠狀病毒疾病(COVID-19)大流行(或多或少直接)有關的勞動力短缺和消費者需求的增加，主要通過電子商務。這導致了整個集裝箱船隊在沿海港口等待卸貨，以及偶爾的空貨架。

　　除此之外，數字說明了自己的情況--美國有超過1100萬個工作崗位沒有得到填補，其中包括許多長期以來依賴幾乎無限制地獲得廉價勞動力的配送中心和倉庫。在短期內，應對措施是使這些工作更加誘人。

　　幾十年來，大型傳送帶系統和人力操作的叉車是大多數倉庫的常見現象。如今，自動化和其他物料搬運機械正在倉庫中扮演總要角色。現在正在發生一種更深層次的變化，這種變化將在未來3-5年內呈指數級增長--從目前的固定/靈活的自動化加上人類來填補空白的組合切換到一種新的模式，即智能、自主的機器人可以處理不同的專門任務，讓人們來處理流程中最先進和容易出現異常的部分。

　　這種新興模式是由新一代機器人實現的，這些機器人與傳統的、通常與汽車制造商相關的固定功能的機器人只有一點相似之處。事實上，這種變化已經進行了一段時間--根據相關的數據，2019年是非汽車行業的機器人訂單首次超過汽車機器人訂單的一年。

　　依靠強大的處理器、大量的傳感器和人工智能(AI)，這些機器人比前幾代明顯更靈活、更智能。更智能的機器人，包括自主移動機器人(AMR)、協作機器人(cobots)、無人機(用于室內或室外)、四足動物和工業機器人(通常與計算機視覺系統和智能操縱軟件相配)正在處理越來越多的任務。

　　這并不是什么未來主義的空想。在整個制造業和零售業中，我們可以看到為各種任務設計的機器人，如庭院作業、貨物到人的訂單執行、自主叉車、移動式自動存儲和檢索系統(AS/RS)和最后一公里配送。然而，這些系統中的每一個都只是整個貨物運輸過程中的一個環節。許多這些機器人在有限的范圍內工作，執行單一任務。

　　隨著單個任務被這些專門的機器人所處理，對一種稱為機器人操作(RobOps)的新興實踐的需求越來越大。類似于DevOps如何能夠借鑒最佳實踐，使云計算有可能擴展到目前的范圍，RobOps使來自不同供應商的機器人與構成供應鏈的核心工作流程和工藝進行高效、無縫的整合。

　　展望機器人和人類工人之間的關系，我們看到人類勞動的作用正在發生變化--從肌肉力量到由人類操作員監督和增強的自主機器人。一個新出現的角色是機器人管理員，一個負責幾個機器人的操作員，以確保端到端過程的有效運作和不被打斷。更妙的是，這個新興角色通?？梢赃h程操作，實現在家或從一個中心位置工作，而不是在倉庫或零售店的地板上進行實際工作。通過強大的基于云的軟件和更快的網絡與機器人的連接將使這成為可能。