710931134 李文婷

臺北大學企業管理學系碩士班

    隨著電子商務的發展，現今的消費者越來越習慣透過網路進行交易，使得傳統零售業紛紛開始轉型為整合電商、實體賣場和倉儲物流的新零售模式，而新零售大多都是透過大數據及人工智慧來整合線上服務與線下體驗。

    在傳統銷售過程中，由於商品只需送到實體店面，因此物流僅占商品成本的4％-6％，但隨著新零售時代的展開，人們逐漸希望業者能夠快速並準確地宅配到府，這使得業者配送及倉儲成本大大增加，因此使當今電商即時配送商品的物流成本大約提高到銷售金額的20％左右，在如此龐大的成本下，如何降低物流成本成了至關重要的問題。

    電商產業的改變提高了物流業者對於智慧倉儲需求，其中發展最快的莫過於Amazon，在2012年Amazon就收購了專門製造倉儲機器人的Kiva System公司，也就是現在的Amazon Robotics，而從2014年開始，Amazon就開始全面使用Kiva機器人來提高物流的處理速度並降低成本。Kiva的外型就像是掃地機器人，但是它能夠承載約1.3噸的貨架或是盒艙，其中的原理就是在這些機器人上配備一套雲端線路管控系統來幫助它們規劃路線，同時會即時監控整個運輸網路。Amazon的分揀中心地板上貼著許多二維條碼，每當機器人到達貼有二維條碼的位置就會用掃描器掃描，這些二維條碼會告訴它們接下來要去哪裡，Kiva在接到指令後的就會按指示前進，直到遇到告訴它已到達終點的二維條碼，當Kiva將貨物運送到不同終點後貨物會被送入滑槽並送進開往不同地方的貨車。

    此外特別的是在商品入庫時採集員會將貨物隨機而非分類擺放在盒艙內，因為Kiva會用人工智慧系統追蹤貨物位置，所以不需要像以往使用人力撿貨時為了加快速度而將商品分類擺放，如此一來就不會因為很多機器人都要拿同一個貨架上的某項熱賣商品而導致倉庫塞車，同時也可以降低人力(採集員)的需求及負擔。此外，傳感器還會不斷地讀取信息並回傳，當哪裡發生意外而壅塞或是注意到地面不平坦、貼紙錯位等情形時，就會將資訊傳給每一台機器人，並修改它們的路徑。

    在包裝的部分，由於目前的技術只能夠讓機器人拿取固定大小的箱子裝箱，因此包裝時會需要使用人力來幫助作業，而雲端系統會指示挑貨員應該將面前哪個機器人的貨品放進購物箱裡，同時也會自動建議包裝員應該要選擇哪種大小的箱子，並用可以量測適當膠帶長度的機器快速封箱，最後經過掃描機確定貨物與訂單吻合後，機器就會貼上郵寄標籤並且送上貨車。

    人工智慧除了可以應用在物流的撿貨和包裝上外，也能夠運用在運輸流程中，以往在車輛路線問題(Vehicle Routing Problem, VRP)上，從以前到現在的軟體在計算時幾乎都是假設道路成本為固定常數，例如：以距離或道路的速限來計算成本或是預計抵達時間，但是道路狀況並非一成不變，或許在突發狀況發生時會有更佳的運輸路徑。此外貨物上哪台車或是要怎麼送才有效率也是運輸時相當重要的問題，但由於組合數學的解非常複雜，要從其中找到最佳解很困難，而且計算成本隨著問題大小呈指數增加，以目前的科技無法完全解決這些問題，因此或許未來能夠透過先進演算法或是GPU進行深度學習來找出最佳解，幫助物流業更好地提高效率並降低成本。

關鍵字：人工智慧；電子商務；物流成本