作者：Tim Tetzlaff，DHL供应链全球数字化转型负责人
多年前，旺季往往由相对可预测的需求激增所定义，例如黑色星期五或圣诞购物季。供应链运营可以依靠历史数据，预判重复出现的规律，并据此安排人力与产能。然而如今，这种单一、明确的节日旺季概念正逐渐消失。
在一个充满波动性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）的全球环境中，受贸易政策变化和地缘政治扰动的影响，需求高峰可能随时出现。因此，围绕固定季节日历设计的静态运营模式已难以跟上节奏。
对企业而言，应对波动的能力至关重要。机器人与自动化技术在释放额外产能、加快响应速度方面发挥着越来越重要的作用，有助于构建韧性。
然而，找到合适的解决方案并非易事。企业常常在两种情形之间摇摆：一边是关于全自主仓库和人形机器人的最新头条新闻，另一边则是在不同产品类别和场地中整合技术所面临的现实挑战。
在这种环境下，目标是通过动态调配人力、机器人和自动化资源的最佳组合，实现灵活自主，同时保持我们所称的“灵活稳定性”。
这意味着要在核心系统和自动化接口上建立坚实、标准化的基础，使运营既具备内在稳定性，又能自由地快速部署新工具、重新分配资源并无障碍地适应变化。
大规模管理旺季
需求激增和旺季峰值volumes，是检验这种平衡的最严苛时刻，容错空间大幅缩小。要弥合技术可能性与仓库实际可行性之间的差距，就需要将人力、物理自动化和数字智能整合为一个响应迅速的网络。
目前，DHL供应链在全球运营着超过9000台协作机器人，在过去一年中增加了约1000台。为应对旺季的数量激增，我们会临时将活跃机器人车队规模扩大30%，在不扩大仓库物理面积的情况下增加短期产能。
自规模化部署以来，这些系统已累计处理超过15亿件商品——第10亿件商品恰好是一个粉色毛线帽。这种技术部署的加速，与劳动力规模的扩张同步进行，同期我们招聘了超过4万名新员工。
通过承担体力消耗大、重复性高的任务，协作技术在扩大整体运营产能的同时，也为员工转向更高技能岗位创造了机会。
端到端工作流程
要充分释放这种混合劳动力模式的潜力，需要超越孤立的自动化环节。如果订单在打包台处堵塞，一台高速拣选机器人的价值将大打折扣；同样，仅分别追踪拣选、打包或卸货环节的可视化仪表盘，也无法提供有意义的运营控制。
因此，实时运营需要实现从码头到码头的一体化可视性和可操作性，贯穿整个仓库流程，以有效协调吞吐量。
例如，在美妆电商履约场景中，自主移动机器人（AMR）会将商品经由仓库通道直接运送至打包区。
通过将AMR与自动装箱机、封箱机，以及核心仓库管理系统（WMS）和劳动力管理系统（LMS）相连接，第三方物流企业可以持续优化端到端流程，并根据实时订单可视性设置硬件和人力分配。
虽然标准化质量检测很快将由计算机视觉和AI常规化处理，但人力的作用正在转向更高层次的执行环节。我们的观点是，数字化与物理AI协作的未来，不仅仅是保持“人在回路中”（HITL）或“人在回路上”（HOTL），更要确保“人在主导地位”。
员工负责驱动端到端的绩效表现，管理整体系统流程，排查问题，并处理自动化夹爪无法完成的精细包装和联合包装工作。
这种协同调度也为应对计划外的需求激增提供了必要的运营灵活性。近期，在英国某处理中心，一股网络热潮突然带动了Jellycat毛绒玩具需求的意外飙升，整个仓库楼层必须立即进行调整。
由于非标准毛绒玩具用机器人拣选难度较大，灵活、集成化的流程使我们能够迅速设立专门的人工处理区域，而不会干扰核心吞吐量。
要将这些能力大规模复制到数千个运营场景中，关键在于蓝图的可重复利用性。我们并非将每个场地或客户都视为定制项目，而是从一套经过验证、预先连接好的标准化模块基础出发。
这些模块可以满足绝大多数核心需求，再针对特定行业需求进行调整。例如，通过建立标准化的自动化蓝图，我们将为某欧洲零售客户配置的方案架构，原封不动地复制应用到另一个市场的工业客户身上。
这种蓝图化方法将整体部署和系统集成工作量减少了30%，同时具备内在韧性和面向未来的灵活性。
让物理AI立足于运营现实
拥有这样的基础，不仅能加快当下的部署速度，还决定了我们评估和采用下一波创新技术的方式。这一点尤为关键，因为当前市场关注点正大幅转向“物理AI”。
尽管这一术语主导着当下的行业讨论，但AI早已存在于仓库运营的各个环节，从计算机视觉和路径优化，到具备机器学习能力的夹爪。
物理AI的下一步，在于将这些能力扩展到更复杂、高度非结构化的任务中，而这些任务长期以来一直难以实现自动化，例如电商退货处理。
退货处理仍是物流环节中最依赖人工、劳动强度最大的流程之一。员工需要打开退回的包裹，逐一检查服装状态，并判断商品是否可以重新包装或恢复入库。在未来三到五年内，新兴的物理世界模型，结合配备腕部摄像头的灵巧机械臂，将开始实现这些复杂操作步骤的自动化。
尽管目前仍处于试点阶段，这些系统将很快使运营方能够快速检查、分类和重新包装退货商品，从而彻底改变供应链中最大的运营瓶颈之一。
除了是人工处理瓶颈之外，退货处理也是推进物理AI的理想切入点，因为它既范围集中又数据丰富。与试图实现全仓库自动化不同，逆向物流聚焦于一个目标明确、高度重复的运营流程，并拥有大量处理数据。
通过将早期物理AI部署锚定在一个聚焦、数据密集的环境中，我们能够快速训练和优化模型，再将这些经验迁移到拣货、定制包装和联合包装等相邻任务中，从而最大化运营影响力。
应对旺季和突发需求激增所需的产能与敏捷性，并非仅靠追逐最新技术就能建立起来。它来自于标准化、可重复的技术蓝图，将物理自动化、软件系统与人力专业能力无缝连接在一起。
通过建立这种一体化基础，供应链运营既能应对预期中的节日需求激增，也能从容应对突发的市场波动。
作者简介：Tim Tetzlaff担任DHL供应链全球数字化转型负责人，专注于加速机器人、人工智能和自动化技术在公司全球物流运营中的应用。他的工作包括开发可扩展的技术解决方案，与创新合作伙伴协作，并整合新兴技术，以提升供应链的效率、生产力和韧性。
