上班前，在手机屏幕滑一滑、按一按；放工后，网购商品宅配到家，已是现代人的日常，如此惊人的效能，光靠人力很难办得到。使用 AI 人为智能作订单需要预测与仓储决策，从下单、拣货、包装到出货，只有 10 分钟。

夜深人静，已经拉下铁门的大型仓库里隐隐传出声音，黑漆漆的仓库里没有人，只罕见 10 台高快穿梭车，象是有人指挥般的，在数千平方空间内来来回回，遵循指令找到相应货架，随着机械起落平台高低移动，箱子在输送带进进出，搬移到指定地址。这不是AI 人为智能决策的物流中心，导入 AI 后，大幅提升拣出货快率的现实场景。

电商物流面对少量多样挑战

网络电商鼓起，物流业者面对挑战不仅是价值、订单背后的物流快率，还有空间与人力的成本与效能。电商订单特色为少量多样，若何在有限空间储放上百万件大幼、沉量不一的商品，且要两全仓库成本；

平日，千百张订单尚能雇用一时员赶工，一旦赶上双 11 等购物节的促销，数 10 万、甚至上百万件海量订单同时涌入，物流仓库就像兵荒马乱的战场，光凭手工处置，不仅效能差且犯错率高；

AI 加持 入库到出货趁热打铁

导入AI立体式智慧仓储系统后，仓储运作流程从进货、丈量、储位、拣货，到包装、配送、出货，人力需要大幅削减；跷镆唤氩挚，即启动自动材积丈量，系统会自动丈量商品大幼，并铺排相宜的储放空间，存放地位会进入系统，省去人为丈量、铺排储位的误差。

从前储放商品虽也有推算机辅助，但往往还是要靠员工经验，且无法实时、动态反映订单趋向，「平日接单还可应酬，旺季时 5 倍、10 倍的单量，很难单靠人力提升效能，」如今透过 AI 算法及大数据分析，系统会自动判断商品热销水平或有关性，急剧反映至适当储位，常见的商品组合（如牙膏与牙刷）也会放在相近地址，可大幅缩减仓储移动距离与拣货期待功夫。

消费者下单后，系统会分析商品类型与数量，自动规划最佳拣货蹊径，驱动穿梭车与垂直起落机跨楼层输送，将储放商品的物流箱带往拣货区，电子辅助拣货系统（CAPS）再以光束与数字，导引拣货人员逐一挑出订单的商品放入拣货篮，「拣货人员毋庸太多训练就能上手。」

最后，拣货篮运抵包装区进行封箱、贴标签、影像纪录，自动配送系统会凭据配送商、时段、尺寸、区域进行分流，将货物送至消费者手中，趁热打铁实现最后一哩的服务。

以物就人 出货效能大幅提升

系统三大特色：一是出货快，在所有流程中，仅「包装」到「出货」阶段要用到人力，并且高达 80% 是「以物就人」，也就是把物流箱传送到工作人员刻下，再由人进行包装，跟随前到货架拣货的方式相较削减 3 成人力，商品出库功夫削减 60%，订单顶峰期，产能甚至是原来的 10 倍。

二是密度高，该系统部署立体式空间，货架最高可达 14 层，搭配穿梭式自动仓储与上万个物流箱，储位达 3～4 万个，储量规模与密度高居全台物流业之冠。

三是决策准，透过 AI 数据运算，结合季节、气象、节庆、区域等成分，可先行调度热点商品入库，提前把握商机；下单后依订单关联性成立模型，最佳化拣理货批次与挨次，让同张订单零时差汇集出货，精准实现作业。

导入机械手臂利用

团队也在导入过程中不休建改不及，象是发现电力不稳造成讯号误差，影响穿梭车的反映，因而导入室内 5G 解决通讯瓶颈；因整条输送带长达 2 公里，自动化节造需更精准，因而发展穿梭车动态追踪定位技术，实时驱动其在正确地位等，让运作更顺畅。