倉庫管理系統 (Warehouse Management System, WMS)一直以來都是企業提升效率、降低成本、改善庫存管理的重要工具。隨著人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 技術的不斷成熟，倉儲管理系統也逐漸從傳統WMS升級為更智慧、更具互動性的i WMS（Interactive Warehouse Management System）。本文將探討AI如何透過深層互動技術以及其他創新應用，改善倉儲的關鍵作業流程，提升備貨與出貨速度、增加存貨周轉率、降低呆滯品，並透過美國、中國大陸與台灣的經典案例進行實務探討。

i WMS發展歷程

        圖1清晰呈現了傳統倉儲管理系統（WMS）向互動型倉儲管理系統（i WMS）轉型的過程，其中突出了人工智慧（AI）及其相關技術，如機器學習、深度學習、電腦視覺、生成式AI和物聯網（IoT）在其中的核心角色。同時展示從單向控制到雙向深度互動的進階轉變，有效提高精確的庫存管理(Precise Inventory Management)與高效作業流程的能力(Efficient Operation Process)。

        AI 與倉儲管理系統的偕同發展，透過AI技術如機器學習、生成式AI和自然語言處理 (NLP)的深層互動，傳統WMS轉型為i WMS，偕同倉儲作業與系統應用的雙向互動，提升庫存管理精確度、作業效率與決策準確性，本文進行推導，提出以下發展歷程：

■ 階段一：
AI 與倉儲管理系統的結合

        倉儲管理系統的核心功能在於精確的庫存管理及高效的作業流程。隨著人工智慧技術如機器學習、深度學習、電腦視覺、生成式AI和物聯網的結合，傳統WMS逐步轉型成i WMS，推進從單向控制到雙向深度互動。

■ 階段二 ：
AI 深層互動技術在倉儲中的應用

        深層互動技術透過生成式AI和自然語言處理 (Natural LanguageProcessing, NLP) 使倉庫管理員和系統之間推進即時互動。例如，ChatGPT和其他語言模型能以自然語言方式處理使用者查詢，提供即時分析、庫存狀態更新、精準建議及自動化執行任務。透過此種深層互動，用戶能夠快速做出準確的決策，進而提高作業效率。

        例如，亞馬遜的A I 智慧助理Alexa目前已經整合到倉儲管理系統中，使倉庫員工能夠透過語音命令查詢庫存資訊、確認訂單狀態、甚至發出自動補貨指令。

■ 階段三：
提高備貨與出貨速度的關鍵流程優化

        透過AI推進儲位最佳化及揀貨路徑規劃，大幅提高備貨與出貨速度。AI演算法能夠即時分析庫存位置、需求模式、訂單頻率，並給出最佳的揀貨順序與路徑，從而縮短作業時間。

        例如，美國的Ocado公司應用AI技術開發的倉儲系統，自動化揀貨路徑優化使訂單處理速度提高40%。中國大陸的京東物流透過AGV機器人與AI協同作業，也成功將倉庫出貨速度提升60%以上。

■ 階段四：
存貨周轉率提升與消除呆滯品

        存貨周轉率是倉儲效率的重要指標。AI可透過需求預測演算法提高存貨精準性，大幅降低存貨積壓風險，進而提高周轉率。

        以美國沃爾瑪為例，其運用AI演算法分析消費趨勢及歷史銷售資料，精準預測庫存需求，使存貨周轉率提升35%以上。呆滯品降低需依賴AI精準的數據分析，AI系統透過即時數據洞察消費行為變化，提前辨識出潛在的呆滯商品，並提出促銷或轉移策略。

        例如，美國零售業巨頭Target公司透過AI分析，成功提前發現即將成為呆滯品的產品，並即時調整促銷策略，使呆滯品率降低25%。

        AI 技術的迅速發展，正逐步改變倉儲管理系統（WMS）的運作模式，轉型為AI互動倉儲管理系統（iWMS）。透過機器學習、深度學習與生成式AI等技術，i WMS推進倉庫管理的雙向互動，極大提高作業效率與決策準確性。實際應用包括透過AI優化揀貨路徑與儲位管理，提升備貨與出貨速度。

        彙整以上i WMS發展階段的推導，提出的個案績效彙整如下表1所示。

        這些成效驗證 i WMS（智慧互動倉儲系統）從空間利用、揀貨效率到存貨管理與決策智能的全面升級，是推進電商物流質變的重要證據。

經典案例分析

■ 美國案例：

        亞馬遜AI智慧倉庫。亞馬遜透過AI技術搭配AGV（AutomatedGuided Vehicle, 自動導引車），使其倉庫備貨速度提高50%，AI互動系統也使員工能更精準且快速處理庫存，整體效率提升明顯。

        說明：2016 年，亞馬遜併購Kiva系統後，導入AGV於倉庫搬運貨架，令空間利用提升50%，且訂單處理時間由60分鐘降低至15分鐘。該案例是學術及經濟分析人士引用的經典案例，代表自動化導入的效果；近年 AI 優化層面則延續這樣的效率提升趨勢。若以電商物流系統角度深度解析，則發現以下優勢:

        1. Kiva/AGV 自動化基礎設施AGV 會自動將貨架（pods）運搬至揀貨站，人員不必在倉庫步行尋貨，大幅減少尋路與搬運時間。空間效率提升約 50%，意味相同場地能進儲更多的商品，以因應高峰訂單需求。

        2.AI最佳路徑與倉儲管理(WMS)當年亞馬遜以條碼及地貼二維條碼為導航標記，現已升級為 AI 路徑規劃，可實時避開障礙物、最佳化堆疊。AI 庫存分析，可預測哪類商品最熱銷，把高周轉率商品放在最快揀貨區，縮短揀貨人員走動距離。

        3.互動倉儲系統(iWMS)提升揀貨精準度

        揀貨工作站配備掃描裝置、系統提示與 AR（Augmented Reality,增強現實輔助顯示），減少錯揀率並加速操作節奏。AI實時回饋倉庫狀況（如整合損壞、短缺、滯銷品），讓補貨與調整更快速、精準。

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