2026年值得關注的自動化趨勢:從快速普及到實際平衡
進入2026年,倉儲自動化產業的面貌與幾年前已截然不同。新冠疫情爆發至今已過去數年,疫情加劇了長期存在的勞動力短缺問題,擾亂了供應鏈,並引發了一波快速、有時甚至有些倉促的自動化決策浪潮。許多公司為了維持運營,爭相在力所能及的範圍內實現自動化。同時,新型移動技術也迅速崛起。自主移動機器人(AMR)、自動換向機器人(ACR)和其他靈活的系統迅速進入市場。
如今,隨著產業邁入2026年,關注點正在改變。今年,企業需要更好地適應新技術,了解它們的優勢和局限性,並在更廣泛的自動化組合中找到每項技術的最佳定位。企業不再一味追求新奇,而是尋求規模與靈活性、投資與回報、創新與營運穩定性之間的平衡。以下趨勢反映了這種平衡如何在不同的倉庫模式和流程中應用。
大型配送中心:規模、吞吐量和穩定性
大型集中式倉庫在2026年仍將是自動化投資的主要驅動力,但其角色正在不斷演變。許多營運商正在將多個節點和區域樞紐整合為數量更少、規模更大的物流配送中心,以更好地平衡其物流網路中的資源。透過將貨量集中在更大的設施中,企業可以更有效地重新分配勞動力,並提高卡車車隊的利用率。在這些環境中,自動化強調穩定性、可預測性和長期成本效益。高容量自動化立體倉庫自動倉庫、穿梭車系統和分類系統仍然是核心技術,它們之所以被選中,是因為它們能夠在最大限度減少中斷的情況下處理持續的吞吐量。
這樣一來,大型物流中心就扮演了平衡點的角色──吸收貨量波動,同時為日益複雜的配送結構提供穩定的支撐。
微型配送中心:超市自動化
微型配送中心遵循不同的邏輯,服務 於特定的用途:超市和百貨商品的訂單履行。這些緊湊的自動化設施通常與超市和大型零售店相連,支援線上生鮮雜貨和百貨商品訂單,並能以較短的交貨週期實現快速的最後一公里配送。這種模式主要在美國、印度部分地區以及其他一些特定市場獲得認可,在這些市場,當日達或快速送達是消費者的強烈期望,且勞動力和房地產市場狀況也支持這種商業模式。
移動機器人:找到它們的自然角色
移動機器人技術在2026年仍將持續成長,但整體基調已明顯改變。 「機器人無所不在」的興奮情緒已然消退,人們的預期也更加務實。
AMR 和 ACR 在第一線揀貨任務中展現了其價值。它們在佈局頻繁變化或需要逐步引入自動化的場景中尤其有用。然而,經驗表明,它們並非適用於所有操作的最佳解決方案。在許多情況下,選擇移動機器人主要是為了降低前期投資,而不是為了透過自動化解決所有操作痛點。
因此,混合系統正逐漸成為主流。移動機器人與固定自動化設備(例如自動倉庫結合,各司其職,發揮各自優勢。 2026 年的一大趨勢是將新型機器人系統無縫整合到現有倉庫中,包括實體層面和軟體層面。其目標並非取代現有系統,而是實現共存。
分階段成長成為新的業界標準
需求的不確定性仍然存在,客戶仍然傾向於分階段擴展的自動化方案。模組化系統不再是“錦上添花”,而是不可或缺。
除了移動機器人之外,靈活且可擴展的自動化立體倉庫自動倉庫解決方案,例如四向穿梭式解決方案,也很好地體現了這種轉變。與傳統的深通道儲存解決方案相比,四向穿梭式技術能夠在保持高儲存密度的同時,顯著提高吞吐量。這使得高密度儲存概念能夠應用於對效能要求極高的營運場景。
這些系統仍然最適合SKU數量有限但單品數量大的項目。其模組化特性允許透過擴展儲存模組或增加穿梭車數量來逐步提高儲存容量和吞吐量。到2026年,這種在密度、性能和可擴展性之間的平衡將使四向穿梭車系統繼續保持領先地位。
揀貨:邁向全面自動化
揀貨仍然是倉庫自動化中最具挑戰性的領域之一,到 2026 年,隨著全面自動化的推進,揀貨領域將發生進一步的變化。
貨到人解決方案正逐漸成為主流模式。傳統的人工揀貨方式,即操作員需要長途跋涉才能完成揀貨,正在新項目中逐漸消失。取而代之的是,產品直接送達揀貨站。
在這些站點,由於物品特性和訂單模式允許穩定運行,人工正被機器人選擇性地取代。儘管近年來技術取得了進步,但全球範圍內完全由機器人揀選完成的項目仍然有限,這凸顯了這項任務的複雜性。
自動化混合箱堆疊和自動化裝載正成為關注焦點
混合托盤堆垛,尤其是在超市配送領域,已不再被視為特殊解決方案,而正逐漸成為一項標準要求。
關鍵的推動因素是將自動倉庫與堆疊系統集成,從而按正確的順序釋放紙箱,建立穩定、可直接入庫的托盤。
自動化裝載也備受關注。這包括將紙箱直接裝入卡車的地面裝載以及托盤的自動化裝載。與揀貨一樣,裝載歷來是倉庫中最後幾個需要人工操作的環節之一。到2026年,越來越多的客戶正積極關注這些領域,以彌補自動化方面的一些不足,但大多數客戶仍然依賴混合或半自動化解決方案來控制投資和風險,這反映出混合模式定義了當今和未來的實際情況,而全自動化倉庫仍然是一個更遙遠的目標。
人工智慧與邁向自管理倉庫的早期步驟
人工智慧驅動的技術正滲透到物流營運的各個領域。在倉庫管理系統(WMS)層面,企業正在為自動化立體倉庫自動倉庫引入基於訂單歷史和揀貨關聯的人工智慧貨位分配策略。當自動倉庫與自主移動機器人(AMR)對接時,人工智慧透過考慮即時擁塞情況、電池狀態和下游產能,支援動態任務分配。在維護方面,機器學習模型利用感測器資料預測設備故障。在視覺系統中,人工智慧如今已成為碼垛和拆垛過程中異常處理的核心。這些應用程式大多在背景運行,在不改變操作員與系統互動方式的前提下,提高了吞吐量、可用性和決策速度。
人形機器人:實驗階段
由多家中美新創公司推出的人形機器人將繼續吸引關注,但到2026年,它們的角色仍將局限於試點計畫和評估。部署的重點將放在測試其潛力上,而非解決眼前的實際營運需求,預計更廣泛的應用要到未來幾年才會出現。
展望未來
整體而言,2026 年在倉儲自動化領域將迎來一個平衡之年。經過多年的快速試驗和迅速應用,該行業正邁入一個更務實的階段。自動化決策越來越注重營運契合度,而非技術創新。從物流中心、機器人、儲存系統到揀貨和裝卸流程,貫穿始終的主題是平衡自動化——針對每項任務採用合適的自動化程度,並為每項操作整合最合適的技術。從這個意義上講,2026 年的重點不再是加速變革,而是讓自動化真正發揮作用。
伊藤真美子
全球銷售策略部,内部物流業務
Mamiko在日本和美國長大,於2023年加入大福集團,此後一直與集團旗下公司以及位於西班牙的合作夥伴ULMA Handling Systems合作,致力於在歐洲和拉丁美洲推廣大福的內部物流解決方案。她專注於國際銷售和合作夥伴關係拓展,為全球客戶提供創新解決方案。
