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以“差異化”服務推進智能機器人應用

發布時間:2018-04-13 10:57:22 鳳凰網財經

最近幾年,很多傳統企業都在向自動化轉化,其中機器人的應用也較為普遍,那么,國內機器人應用目前處于什么態勢?在物流業中的應用涉及到哪些領域?在世界上處于社會么地位?請看本刊記者對中國物流與采購聯合會專家委員會主任戴定一進行的專訪。

 

 

 

 

 

 

使用機器人的特性

 

 

 

戴定一認為,從總體上看,機器人或者說智慧技術在物流中的應用是一個必然的趨勢,現在還處于方興未艾,甚至是剛剛起步的階段。某些領域得到了成功的應用,但在更多領域的應用還在逐步探索,沒有發展到成熟或者摸清它的道路規律這樣的地步。很多人對智慧技術或機器人還有一些模糊的認識。所以,在發展中還要不斷探索不斷積累,要把握住這個方向和趨勢,在這個方向加大關注,深入學習。

 

 

 

那么究竟什么企業適合使用機器人呢?戴定一表示,智慧化過程是由很多很多階梯來構成的,從最終目標來看我們希望完全不需要人的處理而滿足客戶的差異化、個性化、碎片化以及快速變化的需求。當需求出現這些特征的時候,如何盡量減少人的干預,這就是智慧技術或機器人希望達到的目標,這個過程也要經歷由淺到深,把握好差異化與效率之間的平衡。

 

物流技術大體可分為兩大板塊,一個是作業板塊,另一個是管理、設計規劃板塊。目前能夠取代人工的一些智能技術應用在作業板塊,如自動運輸、自動分揀、自動倉儲上下架等等。這些作業板塊都是在有比較明確的流程規格之后再由機器人做少量流程處理就能完成比較規范的動作。通常此類技術歸于工業機器人的范疇。而在管理板塊,因為管理的復雜性要遠遠超過作業的復雜性,通常需要由一些高層的管理人員去處理管理,因為它的變化、差異化是隨客戶要求而變,隨機性比較大,現在完全交給機器人處理還有一定困難,所以這方面應用成果就少一點,只有一些少量的比如說在路徑的選擇,貨物的存取方案這些可以交給機器人。此類技術可歸于服務機器人范疇,相比之下服務機器人的工作環境更開放、隨機,所以技術要求更復雜。總的來說這里沒有嚴格的界限規范某種技術叫“智慧技術”,有的就是看似很簡單的一個杠桿,但是它有采集信息、感知環境,能夠做出應變的動作,這其實就是一種智慧技術,盡管他用的場景簡單,作業也不復雜,但它已經有了智慧的基本特征。

 

 

 

所謂智慧的特征,戴定一認為,從技術角度來看集中在兩類技術,一是感知技術,能夠從變幻的環境中感受這些差異化要求。不斷擴大采集種類更多的信息以及不斷提高精細化程度,無論是圖像、文字、聲音,各種各樣的位置,并能夠動態地采集,隨時采集。二是識別這些信息,尋找可應用的規律,這實際上是一種學習技術,即信息處理過程,能夠快速在大數據的基礎上高效地完善認知過程,能夠實現自我調節自我優化。在物流中就能夠快速形成差異化的作業模式、優化模式,并隨需而變。這也是模擬人的大腦的過程。人從小到大的過程就是不斷地學不斷改進,形成自己的經驗、理論、模式。當然人花費的時間很長,交給機器運用大數據就快多了。所以現在像下棋這樣的簡單環境下的作業,機器已經遠遠超過人了,因為它的效率高,會比較容易學到這種技術。感知加上學習就是機器人的基礎技術,只要是處理差異化需求,就是智慧技術的基本特征。在各種環境都可以用,在簡單作業中可以用,在復雜作業中也可以用,這個過程是沒有嚴格界限的,在我們智慧物流的發展進程中,作業層面會最先發展,管理層面也會積累逐漸形成這方面的經驗。總之,無論是作業層面還是管理層面能夠越來越多地替代人的大腦,這就是智慧物流或機器人的發展道路。

 

 

 

前景光明投資不盲從

 

 

 

當前國內物流業作業板塊的機器人應用來看,主要是用于分揀技術、搬運、輸送、室內AGV等等代替人作業的機器人。目前,國內最有影響案例的就是京東的亞洲一號,它是完全沒有人參與的作業,揀選、倉儲、無人配送等整個過程都是全自動化的,這種案例世界上也不多見,堪稱世界先進水平。管理板塊方面,由于管理是對人的,應用比較初步,比如現在對于誠信系統的建立,運用大數據判斷人誠信度如何?風險控制也是利用這些數據,所以我們會看到在一些做得比較好的企業里它的風控、誠信管理、客戶管理都有一套數據處理的能力,從而保證對客戶有差異化服務,個性化服務。對于變化的需求,調整的需求做出快速反應,面對差異化需求會體現在流程的柔性、網絡的彈性上面。這方面很多企業都有應用,尤其是一些平臺類企業,它集聚了很多方面的數據,很多平臺都有金融服務、小額貸款、支付、質押,都需要對客戶的誠信和風控能力作出評估,這就是一種智慧化的管理,不能靠人去評,完全靠數據,這種智慧應用更多體現在決策上,和作業機器人相比,它輸出的不是一個動作,而是一種決策。

 

 

 

從今后方向來說,戴定一認為,要越來越多地依賴于系統、依賴于設備,減少人工干預,減少人為操作做不好的事情。這也是智慧技術發展的動力。至于每個公司如何應用,就要看成本分析,投入的成本和獲得的效益在一定時間內能否均衡,如果能獲得更多收益就值得考慮在這方面投資。如果目前不能帶來收益投入又很大的話,就不要盲動。這里最重要的考慮,就是現在的需求是不是差異化的性質越來越明顯,如果這種需求沒有成為一種主要趨勢的話,說明市場還不到這個階段,仍然處于傳統的工業化社會,這就要解決工業化的問題,而不是后工業化社會或差異化社會的要求。所以智慧時代實際就是解決差異化、個性化、碎片化、快變化以后出現的需求的。根本就是要分析現在的需求跟原來的工業化的模式的矛盾尖銳不尖銳。

 

 

 

 

由于我們對機器人的理念,對智慧技術在需求變革時代的判斷原則我們還不太理解,所以我們看到很多地方都在喊智慧技術、智慧物流園,實際上他們都沒有針對需求的革命性變化,而僅僅是從供給的角度用到了云計算、互聯網、大數據,就認為是智慧物流了,這是錯誤的。必須把這些技術用在解決差異化、多元化、碎片化、快變化等等才叫智慧,否則談不上智慧。現在很多人都沒有意識到這點,大都是從供給角度而不是需求角度去判斷智慧物流的發展階段。

 

 

 

如果抓住時機,就能培養出這種需求甚至引領需求形成趨勢。比如傳統物流目前大都是標準化,但你的價格、時間、保險、交易方式、支付方式能不能實行差異化?需求也是需要培養的,這個公司沒有個性化、碎片化服務的時候,客戶也往往不會想到這方面需求。但公司如果能夠提供的話,差異化的需求肯定會反映出來。可以說,差異化一定是企業在競爭中能夠立足的發展方向,而這也是機器人或智慧技術不斷發展的原動力。

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