【科讯】2021年四大公司级技术趋势

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斑马技术首席技术官tom bianculli

2021年即将到来。公司在展望新年、判断如何优化运营和加速增长时，也会面临一系列意想不到的情况。 由新冠引起的肺炎疫情对各行业的运营有不同程度的影响，同时这种影响也将持续到新的一年。 但这也成为加快帮助企业在新的一年后成功发展关键技术的催化剂。 整合新的技术处理计划，保持企业的运营和盈利能力，优化业务流程，应对持续的高峰诉求和供应链突发问题的能力，一直以来都很重要，将来也很重要。

瘟疫加速了长期趋势的迅速发展，包括电子商务、自动化和供应链的优化。 一个例子是网上购买、店面领取( bopis )、店铺出货、微履行。 物品的互联网( iot )、云计算、动态智能计划等技术进步给了我们掌握这些机会的能力。

公司增加了对机器人技术和人工智能( ai )、机器学习( ml )和规范的分解处理方案等智能自动化的投资。 如果公司想为一线员工提供深入发现的内在，实际上开展行动，就需要在2021年迅速发展这些技术。

零售自动化(从店铺到仓库运营和配送中心的整个供应链)迅速发展背后的推动力是直接向顾客交货，按需配送方法的诉求越来越高，包裹运输企业在以前传达的高峰以外的时间段也依赖 因此，企业迫切需要业务流程自动化，以满足顾客的诉求，提高效率和生产率。

在2021年，以下四个主要企业级技术趋势将继续产生重要影响。

计算机，机器视觉

计算机视觉和机器视觉处理方案的迅速发展为各行业公司提供了比物理环境更正确的说明。

根据计算机视觉系统收集的数据，处理方案可以以更广泛、更智能的方式直观地解释和理解外部环境。 例如，计算机视觉提供与人类能力相媲美的识别能力，提高库存的可视性，简化经销商的结算业务。 与其他数据源结合使用后，操作决策将自动执行，领导可以更准确地实现业务可视化，并采取更有效的行动。

机器视觉是计算机视觉的子行业，重点是检测分解和异常检测的视觉技术。 该技术能正确验证制造产品的质量和一致性，重复性高。 机器视觉在零件生产线和组装检查的配置上有几十年的历史。 但是，机器视觉中采用的传感器和计算技术发展迅速，功能越来越强大，越来越有成本效益，因此机器视觉涵盖了越来越多的应用，更多复杂的应用检查实时3d图像解决等

使用计算机和机器视觉的系统将在2021年继续推进自动化程度。 具有捕获、解决、解释和指示操作的功能，有助于应对紧迫的任务，如劳动密集型任务。

二、智能自动化:包括人工智能( ai )和机器人技术

在成本级行业，ai用于与alexa和siri等数字助理进行自然的语言对话。 这些系统不断学习，不仅学习如何更正确地识别语音，还学习如何解释意思、语境和个人喜好。 这种学习技术在公司也很常见，多家企业采用ai提高了业务流程、提供和顾客体验。 最终，ai可以提高推荐在零售、仓库、制造、医疗机构等众多员工的动态环境中特别重要的最佳修正行动的能力。

其中许多加快了创新的步伐，提高了自动化产品的经济效益。 计算机视觉、云、ai和低价的边缘计算帮助了基于机器人技术的产品的普及。 多家企业继续投资自动化，以更高效地创造高质量、一致的产品。 在许多垂直市场行业，机器人和业务流程也有相互作用。 可以考虑使用可代替人工(或与人合作)灵活部署的机器人处理计划。

预计到2021年，在运营的某些阶段，与专注于业务流程的完全自动化相比，更明显的是采用混合方式部署来扩展劳动力的方法。 人们关注的是彻底改造设施，从人力驱动的业务流程转变为全面自动化的构想，但不要着急。 我们将在一段时间内继续普及混合型自动化。 这意味着雇佣员工、使用机器人或使用cobot (协调型机器人)，而不是在许多业务流程中完全替代人工。

三、零售和仓库自动化

向网上购物的转变在一年里取得了很大的飞跃，推动了电子商务的成长。 年成为电子商务的拐点，现在预计占世界零售连锁总额的28%。 相反，这缩短了向在线业务过渡的时间，并加速了近三年，因此零售商必须迅速调整，简化店铺、配送中心和物流公司的流程，提高生产效率。 零售商在履行与电子商务订单相关的盈利能力方面面临着挑战。

零售自动化是自动可见性的物理自动化和固定基础架构的结合，如射频识别( rfid )阅读器、机架式照相机和计算机视觉。

在仓库和供应链中，除了物理自动化、rfid和温度传感技术之外，机器人技术的迅速发展(包括与人的相互作用和合作在内的协调型机器人)还支持订单履行中心的完全电子商务的运营。 斑马技术的集成温度智能处理程序，如heatmarker和freezemarker，可以表明疫苗和药物是否面临影响其效果和安全性的潜在危险条件。

四、数据和规范分解

对更高可视性和比较有效的智能计划的诉求越来越紧迫。 数据是宝贵的资产，只有根据数据在适当的时间对适当的人采取适当的行动，推进成果的改善，才能释放数据的力量。

通过获取几乎实时的数据并应用标准化分解处理方案，可以提高性能，开展更安全的行动。 有分解能力的公司一般根据历史数据开展和优化运营。 但是，随着新的流数据源部署和注入推动实时行为和结果的预测模型，也出现了挑战。

从人工、库存到订单履行，智能计划处理方案和规范分解在应对重要的管理问题中发挥作用，为现在的新常态提供了比较有效的运营方法。 以现在的现场表演为中心进行计划，利用这些数据实时预测新业务和运营决定的能力成为了企业的诉求，其重要性在2021年也在增加。 通过将客户数据和库存数据与其他外部资源相结合，企业可以更新自己的计划，以适应实时趋势，是寻求从被动过渡到主动的创新企业的重要因素。

在我们领域，能见度更高的诉求推动了智能计划、自动化和规范化拆除的迅速发展。 鉴于当今世界形势的变化，更敏捷的执行能力在零售、运输、物流( t l )、制造和医疗行业很重要。 智能自动化在人工、库存和订单履行计划中起着重要的作用。