本文摘要：在过去的几年中，对于自动化如何转变工业运作的辩论显得更加广泛。
在过去的几年中，对于自动化如何转变工业运作的辩论显得更加广泛。有些人可能会问：机器人否不会最后替代我们的工作，人类的劳动力又将不会再次发生什么变化?客观而言，人工智能(AI)型机器人的蓬勃发展的确为生产、运输和物流等行业带给了改良。
例如，机器人需要在维持专心度的同时，继续执行单调乏味的、重复性的工作任务，并且没错误的风险。它们还能相似人类容易看清的地方，并需要更加精确地对库存展开评估和盘点。
此外，据麦肯锡咨询公司预测，至2030年，8亿人的工作岗位可能会消失。因此也就不难理解为什么工人们不会感受到“未来”的威胁。但这意味着是一种假设。事实上，在生产、运输和物流领域中，自动化将明显提高生产效率，但人类的角色仍不可或缺。
制造业中的“人情味”随着工业4.0时代(Manufacturing 4.0)的来临，还包括使用工业物联网(IIoT)、云计算和理解计算出来等技术展开数据采集和互相交换，由此造就自动化行业向更佳的方向发展。这一新的方法将使管理人员需要取得运营情况的全面可视性，并捕捉每个流程的涉及数据。这些最后将由人类而非机器展开分析的信息将提升生产效率，进而构建成本节约。
此外，IIoT技术也可用作动态监测原料库存，使工作人员需要监管库存并展开补货，以持续提升生产力并防止某一环节经常出现问题，例如当某种涂料或汽车的部件存量严重不足的时候。汽车行业是制造业中利用自动化来推展生产的最重要领域。美国Troy Design Manufacturing (TDM) 是底特律一家专心于金属冲压的公司，也是福特汽车公司的子公司。
该公司使用了斑马技术的解决方案，在其坐落于芝加哥的改装成中心，必须一个自动跟踪系统来对其每天多达150次的车辆改装成展开每个步骤的监督以及指导。TDM与斑马技术的合作伙伴Lowry Solutions联手合作，通过射频辨识(RFID)技术构建了强劲的车辆跟踪功能。Lowry作为斑马技术的合作伙伴，凭借其对产品的熟知度，以及TDM在展开普遍调查研究后了解到业界对于斑马技术的注目，最后自由选择了斑马技术的固定式 RFID 读取器和构建天线。最后，基于RFID技术的自动化工作流程构建了更加准确的可视化和数据采集，为设备效率和产量竖立了更高的标准。
通过部署车辆跟踪基础设施，TDM体验到了RFID自动化的诸多优势。如今，经营者更加专心于继续执行自身的工作任务，其工作流程以求修改，纸质文档和跟踪的工作量也适当增加了。展望未来，TDM期望需要极具创新性，特别是在是利用RFID技术的实行。抛弃了基于纸质的手动跟踪，90%以上的业务如今已构建自动化，并由人眼展开监察，最后构建了生产力的提升。
总之，正如TDM所特别强调的，自动化将在制造业的每个阶段推展流程的完备，但当牵涉到到如何最差地利用数据构建最低效率时，人机对话依然是最显然的，对于做出号召和制订决策至关重要。运输和物流领域中的“人情味”自动化对运输和物流领域似乎益处颇多。
在仓库中，通过移动计算机和扫描仪构建的自动化需要保证为员工获取近期的库存信息。而如今随着消费者希望在一小时之内已完成车主服务，这一点十分最重要也是极大的挑战。移动计算机的使用使库存检查显得更为高效，近期的版本可扫瞄70英尺以外的条码，需要节约员工的时间，以已完成仓库中的其他工作任务，同时还能节约能源。在已完成了有序流畅的库房操作者后，下一个环节则是物流载运。
自动化需要为地面与空中货物及包覆运输创建一个更加智能、更加网络的仓储网络，以构建动态决策的制订，提高集装箱操作者。通过捕捉阻抗强度和拖车容量等数据，企业如今需要取得有价值的洞察，构建最低的业绩水平和盈利能力。在这一过程中，人际对话不会监测货物装载与否，也必须人类的思维来要求车辆何时可以抵达并展开最重要的货物交付给。如今这一全新的智能规划至关重要，因为电子商务和对即时交付给的希望推展了“按须要经济”的蓬勃发展，而物流公司必需紧随这一步徵。
这也推展了企业对于需要更进一步优化集装箱流程速度、准确性和效率的解决方案的市场需求。展望未来自动化将为生产、运输和物流行业带给许多振奋人心的新发展。随着工业4.0的蓬勃发展，工业5.0也将要来临，推展通过IIoT构建极具成本效益的运营。技术将前进可视化和数据采集，以提升生产力。
大自然有人不会担忧人类有可能被机器代替，但自动化也有可能建构新的工作岗位。例如在运输和物流领域，随着无人机技术在载运消费品方面的应用于更加多，将未来将会看见专业无人机管理人员的快速增长。
这听得一起并不那么很远。此外，在仓库中，如果无人驾驶叉车的数量减少，原本的驾驶人员很有可能变为监督操作者的角色。
或更佳的情况是，他们的时间可用作已完成企业内极具挑战性的任务。似乎，自动化要想要顺利进行仍将必须人类以某种形式做出号召或展开对话。
最后一些传统的岗位将增加，但毫无疑问也不会建构出有新的岗位，并在必须之处展开新的调动。我们正在南北一个全新的人工智能(AI)的世界，但仍不会一如既往地必须人类的智慧，这是构建高效运作的重中之重。
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