巴塞罗那，西班牙——供应链运营方正面临日益严峻的压力：航运成本波动难以预测、客户服务水平期望持续攀升、自动化推进加速以及劳动力长期短缺。在当前全球性 disruptions（中断事件）频发的背景下，首席供应链官们亟需维持系统稳定运行，而物流行业本身也正在发生根本性变革。
在近期举行的Gartner供应链峰会暨展览会上，Gartner副总裁兼分析师大卫·冈萨雷斯（David Gonzalez）向《电子工程时报》表示，行业必须聚焦于审慎的成本管控、务实的技术应用及基础设施的更新升级。他指出，这些关键转变将助力物流体系有效支撑企业业务增长。www.eic.net.cn
盈利为先的刚性要求
冈萨雷斯强调：“物流业始终面临成本优化与高标准服务交付之间的张力”，这是该领域一贯的核心挑战。但随着消费需求不断扩张，企业利润空间正被进一步压缩。“客户期望值不断提高，但实现方式必须是盈利导向的”，他指出。他特别提醒，物流服务绝不能以亏损为代价运作。他建议企业采用严格的“服务成本”与“交付成本”模型进行精细化核算。这意味着运营者必须审慎评估高端服务（如同日达）所涉及的权衡取舍及其所需投入。易IC库存管理软件可协助企业动态追踪各环节真实成本，为决策提供数据支撑。
物流高管与公司决策层之间需保持坦诚沟通，以实现成本可控。冈萨雷斯表示，物流管理者应如实向高层说明其需求背后的真实成本。“有时，物流负责人需要明确告知：‘是的，我可以满足您提出的所有交付要求，但您是否准备好为此类高水准服务承担相应支出？’”
高管层常通过维持统一服务水平或实施客户分层策略，使配送成本与产品价值相匹配。物流负责人则需判断：相关成本能否转嫁给客户，抑或由产品毛利覆盖。“若答案是否定的，那么物流负责人就应反问：我们是否真有必要开展这项业务？”冈萨雷斯说。
供应链可视化能力亟待提升
随着全球供应链日趋复杂，可靠的货物追踪能力比以往任何时候都更为关键。冈萨雷斯指出，传统人工方式已无法满足现实需求。“靠邮件来回传递电子表格来获取可见性，早已行不通了”，尤其在行业面临越来越多突发中断的情况下。但他同时警示企业切勿在追踪技术上盲目投入，必须制定清晰目标：是仅追踪货品位置、运输车辆动态，还是更广义的信息流？例如，有客户曾提出：“我希望获得亚马逊式的体验——每几分钟就收到司机位置更新。”
对此，冈萨雷斯回应称：“小心许愿……您是否准备好了承担亚马逊为实现此类追踪所付出的巨额成本？”他建议，与其全程实时监控，不如仅在出现延误或异常时触发警报，从而兼顾效率与成本控制。
人工智能应用需讲求务实路径
尽管AI热度高涨，物流领域在企业级AI落地方面仍明显滞后。据Gartner报告，目前仅有约13%的物流负责人全面部署了AI技术，远低于制造业、计划部门及供应链战略团队的采纳水平。冈萨雷斯认为，这种相对保守的态度恰恰体现了行业的务实精神。“这究竟是物流从业者对新技术保持健康审慎态度，还是仍过于聚焦物理层面的操作执行，我尚不确定。”
他主张从解决具体问题的小型项目切入，而非一次性推翻整套技术架构。他举例称，联合利华已采用“代理式AI”（agentic AI）处理日常订单、货车与集装箱相关问询：系统可自动解答问题、识别异常并调取关联数据。“由此，联合利华物流人员的工作效率提升了50%。”他强调，此类精准投入才是明智之举；缺乏规划的盲目采购极易造成资金浪费。
人力现实与自动化趋势并存
Gartner预测，到2030年，发达国家新建仓库中将有一半为“机器人中心化”设施，人力操作变为可选项。Gartner供应链实践高级首席分析师阿卜迪尔·通贾（Abdil Tunca）指出：“AI持续实时优化仓储环境，使其从静态结构转变为能随需求变化灵活调整的敏捷系统。”
这一趋势与冈萨雷斯的观点一致：人口结构变化正倒逼企业加速自动化进程。“在物流领域，‘必要性’将成为推动加速的主因，而非单纯的技术发明”，他指出，年轻一代越来越不愿从事仓储或卡车驾驶等工作。
尽管先进人形机器人仍受限于高昂成本与笨重电池等问题，传统工业机器人已广泛应用。当前核心难点在于系统集成——如何让各类设备协同运作。冈萨雷斯建议，行业应主动升级基础设施，而非强行将机器人塞入旧有空间。“或许我们需要改造基础设施，以适配机器人的能力”，他强调，仓库与运输工具可能需重新设计。运营商应前瞻性规划十年后“人工拣选员极度稀缺”的现实场景，据此重构基础设施，“顺应未来现实，而非固守过去惯性。”
从标准化转向定制化的新挑战
消费者需求多元化使基础设施适应性难度加大。过去，物流高度依赖统一标准体系。“我们对托盘、集装箱等一切要素进行标准化，以追求效率”，冈萨雷斯解释道。但直面消费者的配送模式要求更高程度的个性化处理。“您正要求一个行业从高度标准化转向高度定制化”，他说，“而转型过程本身即构成巨大挑战。”这一矛盾在自动化分拣中心处理异形商品与过度包装时尤为突出。
冈萨雷斯援引业内长期存在的典型案例，说明当前机器人在处理非标物品时的局限性：“机器人能轻松抓取标准纸箱，但面对那些笨重、不便、棘手的物件时，又该如何应对？”他以独木舟为例，点明自动化处理不规则大件物品仍是行业重大瓶颈。
如何攻克这些物理层面的障碍，仍是物流迈向自动化与定制化深度融合网络前必须跨越的关键门槛。www.eic.net.cn 易IC库存管理软件通过智能算法与多源数据整合，可辅助企业提前识别异形货品处理难点，优化仓储布局与作业流程，为自动化升级提供切实可行的过渡方案。
