商傳媒｜何映辰／台北報導
研究顧問機構 Gartner 指出，隨著勞力短缺持續、資本模式轉向低風險投入，以及人工智慧（AI）與自主技術日益成熟，全球倉儲營運正迎來 AI 採用的轉捩點。這波轉變將催生出更智慧、更具適應性及韌性的倉儲環境。
Gartner 資深首席分析師 Federica Stufano 強調，企業欲在未來 AI 浪潮中取得成功，需平衡「行動與導向」以及「智慧複雜度」。她觀察到，由於勞力壓力不減，加上 AI 技術的發展趨於成熟，各組織已從初期實驗階段邁向實際的營運部署。成功關鍵在於建立透明的 AI 決策機制、促進員工與智慧系統有效協作，並將技術應用於解決具體的營運挑戰。
Gartner 歸納出四項全球趨勢，預計將顛覆倉儲業現有運作模式：
傳統 AI 強化優化，提升預測精準度
傳統 AI 的強化與優化，利用更豐富的即時資料和更精密的演算法，超越過去單純依循規則或統計模型的做法。這類應用涵蓋需求預測、人力規劃、路線優化及庫存管理等，能持續適應不斷變化的倉儲狀況，進而降低成本、提高投資報酬率，並最佳化資源運用。
生成式 AI 提升決策支援
營運導向的生成式 AI 將營運資料轉化為可執行的資訊，例如生成動態標準作業程序（SOP）、工作指示、異常處理協議，以及直接嵌入倉儲作業的決策支援工具。這有助於營運人員更快地應對變局。
輔助型 AI 代理實現人機協作
建議性與半自主 AI 代理（Agent）透過分析資料提供建議或執行流程，同時保有真人監督。這些 AI 代理能改進任務分配、異常處理、資源配置及營運應變能力，在提高生產力的同時，讓人力持續參與關鍵決策。
實體 AI 代理執行自動化作業
實體 AI 代理結合 AI 與機器人、先進感測器，使機器能執行揀選、包裝、分類及物料搬運等倉儲實體作業。這種整合不僅提升一致性，有助於解決勞力問題，更能全面提升工作場域的安全性。
Stufano 建議，供應鏈主管應務實看待 AI 在倉儲中的應用，可從勞力預測和貨位配置等已被證實有效的用例著手。同時，應擴展生成式 AI 和 AI 代理的應用範圍，以改善決策品質和勞動力的生產力。她強調，保持人為監督並持續評估新的應用場景，對於實現 AI 在整個供應鏈中的潛力至關重要。
這些趨勢對於台灣物流產業在自動化、提升效率與因應勞力挑戰方面，提供重要參考方向。
