传统仓储要怎样过渡到智能仓储？

传统的仓储管理，一般以纸质文档记录货品信息为主，文档记录包括种类、数量、型号、位置、时间等等，数据完全由人工记录，因此仓储信息存在管理效率低，货物无法精准管理、人工记录数据丢失、无法更新储存状态、数据实时共享等等问题。

手持终端

随着科技的发展，大多数公司已经开始将智能仓储数据管理应用于仓储管理，通过东集手持终端进行货品数据的收集和统计。

手持终端在仓储管理中的应用,可将任务标准化,提升工作效率,实时上传数据,方便管理层制定对策。目前被广泛应用于仓储管理中的入库清点、物资上架、盘库点仓、物资出库、检索查询等环节。

库存盘点：库管人员使用手持终端进行库存盘点，使用手持终端扫描商品条码，库存数据可以立即上传到系统，高效方便，类别数量一目了然，库存效率大大提高。

仓储进出存:仓储管理人员手持终端PDA扫描商品条码登记进仓的商品信息，记录货物名称、数量、存储位置等信息，然后数据直接上传到后台。根据出库单，使用手持终端扫描货物条码，输入出库数量，立即上传出库货物详细信息，确保库存状态立即更新。整个过程采用手持终端 *** 作，有效防止多、少、错。

商品查询：仓储管理系统工作人员在手持终端上输入货物编号，可自动跳出货物的存放位置和条码号， *** 作人员只需要根据提示，即可找的货物。

仓库物联网就是实现智能仓储的方式，智能仓储是物流过程的一个环节，智能仓储的应用保证了货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，合理保持和控制企业库存。
通过科学的编码，还可方便地对库存货物的批次、保质期等进行管理。利用 SNHGES 系统的库位管理功能，更可以及时掌握所有库存货物当前所在位置，有利于提高仓库管理的工作效率。
建立一个智能仓储系统需要物联网的鼎力支持，现代仓储系统内部不仅物品复杂、形态各异、性能各异，而且作业流程复杂，既有存储，又有移动，既有分拣，也有组合。因此，以仓储为核心的智能物流中心，经常采用的智能技术有自动控制技术、智能机器人堆码垛技术、智能信息管理技术、移动计算技术、数据挖掘技术等。之于上面的这些情况物联网的应用可以化繁为简，大大提高整个物流配送的效率。
在国内物联网的应用中，主要有几个方面的特点：首先，感知技术应用情况比较的良好。在我国仓储业应用最多的物联网感知技术是 RFID 技术，在一些先进的仓储配送中心，RFID 标签及智能无线射频(RF)手持终端有比较广泛的应用。这是因为，RFID 技术与托盘系统结合，在仓储配送中心闭环应用，可以有效降低成本。我们也知道在普通的仓储系统中，除了基于条码的自动识别技术具有广泛应用外，“电子标签辅助拣选系统”也有一定的应用。这里所谓的电子标签指的不是 RFID 标签，而是采用电子指示标签进行拣选作业的系统。利用这一系统，将出入库订单经计算机系统分解后，传输到货架各货位，用电子显示技术引导拣货的辅助拣选系统。这一系统简洁实用，应用较广。

早在2014年11月的时候，全球最具影响力的管理思想家之一、哈佛商学院教授迈克尔·波特和PTC首席执行官Jim Heppelman 在《哈佛商业评论》上发表了一篇具有重大影响力的文章——《智能互联产品如何改变竞争》。他们认为，物联网互联产品将改变传统的产业结构、商业模式以及许多行业的竞争本质。

自从这篇文章发表以来，世界上已经出现了许多颠覆性的物联网商业模式创新。例如：iRobot公司凭借其自主物联网连接的吸尘机器人，实现了从零到900万台物联网连接设备的销售量，从而改变整个吸尘器行业的状态；Thyssenkrupp电梯物联网连接的电梯已经从零增加到130,000个，其三个主要竞争对手Otis、Schindler和Kone都引入了类似的基于IoT的商业模式；共享单车行业，在美国已经从零发展到3900万人次，基本上就是通过物联网技术的出现而创建的。

还有成千上万的新智能产品/物联网商业模式的例子，还在酝酿中。那些目前正在（或计划将）智能互联产品推向市场的企业，可以从这些早期的创新者身上学到什么？前不久，市场咨询公司IoT Analytics发布了《2020 IoT商业化和商业模式采用》，探讨了全球领先的设备和产品制造商（OEM）在过去5年如何成功推出智能互联物联网产品以及心得体会。

开发一个物联网业务模式或业务模型并将之商业化并不简单，但可能会是颠覆性的“ 游戏 规则改变者”。61％参与了IoT Analytics研究报告者声称，与竞争对手相比，物联网商业模式让其公司获得了竞争优势。

将智能连接产品推向市场时，需要进行很多考量，例如：是首先接触现有客户，还是瞄准新客户；可以通过硬件、软件、服务或数据获利，还是这些的组合；是一次性收费，还是按月收费，甚至可能是按使用量收费；是否免费提供某些功能；是按成本定价，还是按利润率定价，或者是通过亏损以获得早期市场份额；是直接销售给客户，还是通过第三方（市场）销售等等。

物联网商业模式与产品开发和产品商业化这两个相邻的环节紧密相连。IoT Analytics将其分为3个部分： 开发物联网产品（例如上市时间和开发功能）、开发物联网商业模式（该分析主要基于Zollenkop框架，着眼于三个要素：市场定位、价值链和收入模型）以及物联网产品的商业化（例如：确定合适的价格水平、推动采用的措施和衡量成功的KPI）。

IoT Analytics的报告就这些问题给出了相应的6个观点，并强调了哪些物联网商业模式被认为更成功。

观点1。智能连接物联网产品，从内部项目启动到第一个付费用户平均需要23个月。然而，从开始到第一次付费客户所需的总时间，相比平均值有巨大差异。最快的实现发生在8个月，而最长的可能需要长达76个月（根据IoT Analytics的分析）。

观点2。有许多因素驱动了将智能互联物联网产品推向市场的复杂性。特别是较大的公司必须花更多的时间来协调多个部门和流程。根据分析，典型的物联网产品的引入会“主要影响”到6个部门（其中IT和R＆D受影响最大）。

推动IT和研发部门工作的，是在IoT互联产品中加入许多软件特性和服务。物联网产品平均拥有12项新功能，几乎所有物联网公司（91％）都为客户提供监控仪表板，而库存管理或工作流优化等功能则很少见。

观点3。在这次分析中，近四分之三的受访者开发了一款全新的或主要经过重新设计的产品，而这种产品以前并不存在。大多数受访者还表示，物联网产品的销售对象是一些新的决策者（以及一些现有的决策者）。结果是，52%的物联网商业模式可以归类为“多元化”，只有11%归类为“市场渗透”，即在现有产品加上小的附加功能，销售给和以前完全相同的决策者。

观点4。目前，超过95％的物联网硬件都已获利。然而，在大多数情况下，硬件只是多种变现方式的一部分。大多数研究参与者预计，未来两年，服务（包括传统和数字）和数据的重要性将显著提高。随着硬件获利重要性的下降，预计基于时间、使用和成功而盈利的模式的重要性将会增加。

欧洲某 汽车 行业高级IT经理表示：“我们未来的重点将更多地放在数字服务上。当前我们对用户只有一个接触点：安装硬件。展望未来，随着数据日趋成熟，以及拥有更好的远程软件更新能力，我们将能够提供更多以用户为中心的SaaS产品/功能，客户可以在网上购买。”

观点5。物联网解决方案的成功商业化在产品推出前很久就开始了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示：“在构建和销售解决方案之前，清楚了解客户的需求至关重要。”

分析显示，不同地区的客户采用率存在巨大差异，一些功能显然比其它功能更受客户欢迎。客户采用率排名占前四分之一的两项功能分别是“状态监视”和“预测性维护”，这与IoT Analytics先前关于预测性维护主题的报告相符。

因此，许多研究参与者指出，教育自己的团队，特别是面向客户的员工的重要性就不足为奇了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示：“对员工的培训是一项艰巨的任务，因为该技术对公司整体来说是新技术，并且所有领域的专家都需要接受培训。”

当前，我们正在进入全新的“咆哮20年”的开始。这是ARM与经济学人在今年上半年推出的《物联网商业指数2020》所提示的变化：即所有产业面对的障碍正逐渐降低，超过一半的受访企业已经处于物联网网络部署初期或大规模部署阶段。《物联网商业指数2020》强调，物联网的“商业价值之路”已经出现，企业在物联网方面的初期投资通常能够明确的投资回报，而随着物联网数据与其它数据集的结合以及纳入整体分析中，物联网的价值也在上升。

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