當涉及到任何電子商務業務的訂單處理時，自動化的庫存管理系統和有組織的倉庫人員工作流程是非常重要的。然而，經常被忽視的則是推動所有運轉良好的物流供應鏈的繁重工作—具體來說，則是那些堆高機及其操作員所做的辛勤工作，以確保正確的有效負載量能達到正確的訂單收運點。
堆高機本身絕非為創新技術的前沿，也似乎不是人工智慧科技最明顯的候選者。然而，AI增能的堆高機在訂單處理效率方面的潜在增長相當巨大。這對於可以降低堆高機事故率和提高倉庫整體安全性的人工智慧解決方案尤其如此。
為了跟上緊迫的運輸期限和單日交貨量不斷上升的趨勢，倉庫並非為總是平靜和有序的環境。在交通繁忙的地區，無時無刻都處於運輸大量有效載荷的情況下，堆高機事故最有可能發生，並且往往會花費極大的人力和經濟成本。
此外，單一堆高機操作事件會產生骨牌效應，破壞整個供應鏈系統。 為避開事故現場而改道的運輸路線，以及由此產生的繁忙倉庫內堆高機的交通瓶頸，更將轉化為收集和編組產品訂單的時間。處理事故所需的人員以及將一切恢復正常所需的額外車輛，意味著人員和機器必須從原來的任務中轉移。貨物轉移和訂單準備的時間損失意味著無法滿足交貨期限。最終結果—訂單交付普遍延遲，客戶不滿意的可能性增加。
藉由協助堆高機操作員預防事故、駕駛員監控和人員檢測等AI技術，能使企業顯著提高倉庫員工的安全性和倉庫運營效率。例如，搭載AI駕駛人監控系統會在檢測操作員的疲勞跡象、使用手機與吸煙等潛在危險行為時發出警報。搭載AI的人員檢測系統，則能使操作員更容易避免與進入車輛危險範圍內的同事發生碰撞—這在繁忙和擁擠的倉庫環境中相當普遍。
隨著電子商務的持續興起，對安全高效的倉庫訂單處理的需求只會變得更加重要。隨著庫存管理系統變得更加智慧化，人員工作流程變得更加協調，至關重要的是，在倉庫內執行我們所有大型起重和貨物運輸的堆高機也必須升級，並整合搭載AI的操作員安全性和事故預防功能。
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原文由就讀於賓州大學的威盛電子行銷部實習生—程悅之（Josephine Cheng）所撰寫。