为何自动化时代仍需要人机互动？

在过去的几年中，对于自动化如何改变工业运作的讨论变得越来越普遍。有些人可能会问：机器人是否会最终替代我们的工作，人类的劳动力又将会发生什么变化?

客观而言，人工智能(AI)型机器人的兴起的确为制造、运输和物流等行业带来了改进。例如，机器人能够在保持专注度的同时，执行单调乏味的、重复性的工作任务，并且没有出错的风险。它们还能接近人类不易触及的地方，并能够更准确地对库存进行评估和盘点。

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会感受到“未来”的威胁。但这仅仅是一种假设。事实上，在制造、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(Manufacturing4.0)的到来，包括采用工业物联网(IIoT)、云计算和认知计算等技术进行数据采集和交换，由此带动自动化行业向更好的方向发展。

这一新的方法将使管理人员能够获得运营情况的全面可视性，并捕获每个流程的相关数据。这些最终将由人类而非机器进行分析的信息将提高生产效率，KUKA机器人维修，进而实现成本节约。此外，IIoT技术也可用于实时监测原料库存，KUKA机器人示教器维修，使工作人员能够监管库存并进行补货，以持续提高生产力并避免某一环节出现问题，例如当某种涂料或汽车的部件存量不足的时候。

汽车行业是制造业中利用自动化来推动生产的重要领域。美国TroyDesign&Manufacturing(TDM)是底特律一家专注于金属冲压的公司，也是福特汽车公司的子公司。该公司采用了斑马技术的解决方案，在其位于芝加哥的改装中心，需要一个自动追踪系统来对其每天超过150次的车辆改装进行每个步骤的监督以及指导。

TDM与斑马技术的合作伙伴LowrySolutions携手合作，通过射频识别(RFID)技术实现了强大的车辆追踪功能。Lowry作为斑马技术的合作伙伴，凭借其对产品的熟悉度，以及TDM在进行广泛调查研究后了解到业界对于斑马技术的青睐，最终选择了斑马技术的固定式RFID读取器和集成天线。

最终，基于RFID技术的自动化工作流程实现了更精确的可视化和数据采集，为设备效率和产量树立了更高的标准。通过部署车辆追踪基础设施，TDM体验到了RFID自动化的诸多优势。如今，经营者更专注于执行自身的工作任务，其工作流程得以简化，纸质归档和追踪的工作量也相应减少了。

展望未来，TDM希望能够更具创新性，尤其是借助RFID技术的实施。摒弃了基于纸质的手动追踪，90%以上的业务如今已实现自动化，并由人眼进行监察，最终实现了生产力的提高。

总之，正如TDM所强调的，自动化将在制造业的每个阶段推动流程的完善，但当涉及到如何最好地利用数据实现最高效率时，人机互动仍然是最根本的，对于作出响应和制定决策至关重要。

运输和物流领域中的“人情味”

自动化对运输和物流领域显然益处颇多。在仓库中，通过移动计算机和扫描仪实现的自动化能够确保为员工提供最新的库存信息。而如今随着消费者期望在一小时之内完成送货服务，库卡机器人，这一点非常重要也是不小的挑战。

移动计算机的采用使库存检查变得更加高效，最新的版本可扫描70英尺以外的条码，能够节约员工的时间，以完成仓库中的其他工作任务，同时还能节约能源。

在完成了有序顺畅的库房操作后，下一个环节则是物流运送。自动化能够为地面与空中货物及包裹运输建立一个更智能、更互联的配送网络，以实现实时决策的制定，改善装卸操作。

通过捕获负载强度和拖车容量等数据，企业如今能够获得有价值的洞察，实现最高的业绩水平和盈利能力。在这一过程中，人际互动会监测货物满载与否，也需要人类的思考来决定车辆何时可以出发并进行重要的货物交付。

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的期望推动了“按需经济”的兴起，而物流公司必须紧跟这一步调。这也推动了企业对于能够进一步优化装卸流程速度、准确性和效率的解决方案的需求。

展望未来

自动化将为制造、运输和物流行业带来许多振奋人心的新发展。随着工业4.0的兴起，工业5.0也即将到来，推动通过IIoT实现更具成本效益的运营。技术将推进可视化和数据采集，以提高生产力。

自然有人会担心人类可能被机器取代，但自动化也有可能创造新的工作岗位。例如在运输和物流领域，随着无人机技术在运送消费品方面的应用越来越多，将有望看到专业无人机管理人员的增长。这听起来并不那么遥远。

此外，在仓库中，如果无人驾驶叉车的数量增加，原本的驾驶人员很有可能变成监督操作的角色。或更好的情况是，他们的时间可用于完成企业内更具挑战性的任务。

显然，自动化要想顺利进行仍将需要人类以某种形式作出响应或进行互动。最终一些传统的岗位将减少，但无疑也会创造出新的岗位，并在需要之处进行重新调遣。我们正在走向一个全新的人工智能(AI)的世界，但仍会一如既往地需要人类的智慧，这是实现高效运作的重中之重。