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机器人正成为物流前沿科技应用中的“扛把子”，这方面最早应用于工厂生产。物流机器人属于综合学科，常见的如自动导引运输车、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等。复杂的物流运作和成本高昂是过去采用工业机器人的主要障碍，随着AI产业的落地，机器人替代人工已经不再是口号。智能仓储系统和机器人可以实现库存、物流及订单处理的无缝集成。

物流业对完全自动化与智能化的仓储管理的诉求越来越迫切，一流的仓库是由技术驱动的，要尽可能榨取机器效能，向系统要效率。

目前连亚马逊都做不到。领先的跨境物流商的运营向产品化和专业化过渡，整合内外部资源，来增加流量;基于市场情报、线路成本和资源利用动态等因素，建立了智能报价系统;重复机械的工作被自动化取代,人们更多的精力被用在改进业务上，通过应用新技术、投入系统和设备来比拼效率。

AI的核心是人工建立的模拟人的思考的算法模型，比AI深度学习技术已经被证实在求解组合优化问题方面具有很大潜力，基于大量实际业务数据训练学习模型，通过生成假设、评估、辨证和建议进行归纳推理并验证现实效果。

物联网通过传感器等环境感知设备收集数据并传递到系统端，以“边缘计算、雾计算”进行预处理，实现数据采集、处理、分析、反馈、执行的流程闭环。

跨境电商旺季不是一个单点Event(活动)，而是一个真实的Season(促销季)，不能用传统的物流项目来审视电商包裹的波动性，这是一种常态化的“非常态”运营挑战。

大促活动对电商来说意义非凡，商家往往需要提前几个月做准备，对物流的准备是其中之一。对商这来说增量是好事，但更重要的是保持运作稳健，统筹仓储、揽收、分拣、报关、力、清、转运、履单及派送等作业组织，以“削峰填谷、均衡生产、流量控制、信息畅通”为原则，执行旺季生产部署。

凡事预则立，规划要趁早，要基于数据预测以实现精准配送、出入库、拣选等环节。应对物流高峰最关键的是要知道它什么时候来、量级多大、有哪些品类。物流商要做好事前计划、备选方案、冗余配置，安排好场地人员、压力测试、应急方案演练，尤其是要发现瓶颈，洞察到可能的量的变化。

环节优化具体做法:库内拣选打包是最大的发货瓶颈，要增加作业线及人员策略分组，将单一爆品进行前置打包、打单，单件商品后置复核打单;储备足量的包材、耗材及辅助工具

网络节点的“爆仓”有多种表现形式，可能是场地超出了处理能力，也可能是线路不畅造成分发停滞，或设备系统等出现故障，抑或是多仓联动的连锁反应