每个人都在谈论工业4.0——在仓储和物流行业，对通过人工智能、自动化和网络创建智能仓库的场景的需求也越来越大。

在物流行业，“人工智能”和“自动化”这两个话题正扮演着越来越重要的角色。

特别是在新冠疫情时代，再次向消费者表明他们对全球市场发展的依赖性，即使是在最深省份的最小的村庄--如果生产或供应链出现中断，当地超市很快就会发现自己没有面粉、面条或卫生纸等重要商品。此外，当然，对某种商品的需求上升会加强这种效果。如果某样东西变得稀缺，在其他情况下可能不愿意购买这种产品的顾客突然对它感兴趣了。

这些日益全球化的影响导致了对尽可能有弹性的解决方案的需求，这些解决方案创造了从原材料供应商到最终客户的连续、低故障和可靠的流程，因此不太容易受到外部冲击的影响。内部物流在这里发挥着特殊的作用，因为现代仓库早已不再仅仅用于储存和保管货物，而是可以成为生产和交付之间的宝贵缓冲区，缓冲一方或另一方的瓶颈。

内部物流在备受推崇的工业4.0中也发挥着重要作用，因为它在货物、制造商、供应商和零售商之间形成了一种转运点。只有当仓库中的流程被智能地联网和整合，公司其他领域的数字化基础才有意义。如今，将物流和生产更紧密地联系在一起，从而使流程更加无缝的方法，几乎不需要通过智能仓库。

从自主的移动运输机器人到视像拣选、物联网（IoT）解决方案或能够通过人工智能（AI）在很大程度上优化仓库流程的仓库管理系统（WMS）--这个经常被说成是"技术闷棍"的行业，正在全速进行数字化工作。

智能存储

早在2019年，根据Bitkom当年的一项研究，许多公司已经在使用数字技术，特别是在仓库。根据该研究，80%的人正在使用或计划使用WMS，四分之三的人正在使用传感器技术，如RFID芯片。一半以上的公司已经在使用平板电脑、计算机和智能手机，并且已经告别了仓库中的文书工作。无人驾驶叉车系统、增强现实（AR）和仓库机器人也非常受欢迎。

为了达到尽可能高的效率水平，这些解决方案自然不会单独并排运行：一个整合了来自自动化解决方案的所有数据的智能WMS理想地构成了现代仓库的核心，并将其转变为一个智能仓库。不足为奇的是，麦金赛的调查认为，人工智能的应用将能够在未来几年提供显著的经济增长。更有甚者：根据该研究，错过人工智能列车的公司将在未来失去竞争力。从中长期来看，一个可能被证明非常有趣的位置是仓库数字化中的人工智能。

在生产中被称为预测性维护的东西在仓库中也被证明是有帮助的：自学算法可以识别历史数据集中的某些模式和重复，并在此基础上可以"预测"某些事件在未来发生的可能性如何。这使得智能规划和决策成为可能。可以想象，例如，人工智能识别出紫色夏威夷衬衫在大慕尼黑地区的某个温度下总是需求量很大--人类员工可能首先要比较旧的天气数据和区域销售数据，并识别出这里的某种模式。如果有了这种预测，就可以提前对工人进行规划，例如，可以将库存储存在附近的地方，这样就可以优化后续的分配，避免长时间的交货时间。

自主运输车辆、无人机和机器人也正变得越来越流行。当其他领域仍在为无人机寻找合理的应用场景或将其作为一个有趣的噱头时，内部物流领域已经有了成功的应用。例如，自主无人机支持仓库工作人员的库存--在技术工人短缺的时候，这是一种真正的缓解。此外，扫描无人机在高架上没有问题。他们既不回避高度，也不需要支持来达到高度。

机器人拣选

自主的移动机器人在智能仓库中也不再是未来的梦想。他们的众多应用领域包括从运输到订单分拣，使他们成为受欢迎的"同事"。以cobots，即协作机器人的形式，它们也可以在没有保护性围栏的情况下与人类仓库工作人员一起工作。它们的核心任务包括减少错误、提高效率和减轻人类同事的负担，从而使他们有更多的时间从事更苛刻的任务，例如。在拣选方面，除了已经熟悉的通过数据眼镜进行拣选（通过视觉进行拣选）之外，"通过机器人进行拣选"的概念几年前就已经成为头条新闻。在这里，机器人从源容器中取出订购的库存物品，并将其放入目标容器中。摄像机检测物体，而各种算法确定最佳抓取点。通过机器学习，机器还可以学习如何优化未来的订单，并与车队的其他成员分享他们的知识。这些机器人大多在能量供应耗尽后就会自己开到充电站。而且，正在进一步完善的不仅仅是在分类货架或源容器中挑选物品；"伸手入箱"似乎也指日可待。这些机器人将能够通过摄像系统、图像识别和超现代的3D传感器技术来识别、检测和分拣集装箱中各种未分类的物体。

当然，基本上，适用于其他经济部门的东西也适用于仓库：一方面，公司通过使用人工智能所能实现的改进，只有在算法获得其洞察力的数据的情况下才会好。另一方面--尽管大家都希望提高效率和生产力，但这一点决不能被忽视--人类员工必须在早期阶段就参与到技术变革中。只有那些能够消除仓库工人对接触的恐惧，同时向他们展示新方法对他们自己工作区域的优势的人，也将能够充分使用智能解决方案的潜力。