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随着产业转型升级的步伐加快，制造业物流的智能化水平也不断提高。在先行者冲击“工业4.0”制造水平的过程中，相关的“物流4.0”案例不断涌现。机器人、自动化立体库等技术的应用，为降本增效提供了很大的帮助，也使得物流科技逐渐成为了制造业的刚需。
然而，智能科技的落地并没有想象中那么简单。项目落地周期各阶段的潜在问题，可能会给企业带来许多额外成本，或是“吓退”后来者的尝试热情。本文在此列举一些可能的问题，不求面面俱到，但求和读者交流、碰撞思维火花。
物流科技项目初期，一个“坑”是不能正确认识物流科技方案的行业特性。一方面，我们需要对每个行业的特性有充分的敬畏，认识到一个行业的智能装备方案不能简单照搬到另一个行业；另一方面，即使是在同一个行业内，其分拣、拣选、内部搬运、存储、运输等各环节的差异也是非常巨大的（例如在汽车、3C电子等制造业）。因此，我们在选择合作伙伴的时候，仅仅听到对方“有XX行业经验”是不够的，还需要进一步考察对方在具体环节、具体设备类型上的经验，才能确定合作伙伴与项目的匹配程度。物流系统设计的过程中，要充分考虑“异常流程”。一个物流科技项目正常运作的时候，也许我们看不出任何问题，只觉得无人化、自动化运作的场景十分“高大上”。但一旦系统停摆了，对于生产进程的影响会立刻显现出来 。尤其是在制造业，生产线停滞一分钟的成本都有可能是数以万计的。这个时候，我们需要有非常充分的预案：A场景之下如何应对？B场景之下如何补救？并且，每个场景之下解决问题的速度需要足够快，比如，软件BUG需要快速定位、硬件故障必须及时排除。（从这个角度说，人在意外情况下的反应往往会比机器灵活得多。但是要全面普及智能物流科技，必须要过“异常情况处理”这一关。）计算系统总体成本的时候，故障维修等相关成本也必须考虑进去。从数据集成的角度，项目前期就要充分考虑新引入的物流设备，如何集成到相应的制造业环境中去。其中包括：哪些数据需要采集？（机器人移动的轨迹？所装载的货物数据？或其它……）需要在什么时间点采集？相应的数据格式是什么？与其它哪些系统对接？后续是否存在可扩展性（考虑到系统升级的需要）？如果在项目早期没有对这些问题作澄清，很容易造成数据互联互通方面的麻烦。做完项目之后，系统中反而又增加了一个信息“孤岛”。
这一阶段，需要从全流程的角度来看待物流科技的作用，避免“流程坑”。许多时候，一项技术能够提高单个环节的效率，例如通过计算机视觉设备来自动识别货物条码，或是称重量方等。但是，这项技术的应用本身是有前置环节的，例如需要通过人工搬动货物，将条码所在位置和摄像头对齐。类似这样的前置环节如果比较多的话，本身就会增加工作量，以至于总体来看是没有达到降本增效的目的。“流程坑”的另一个表现是作业流程未标准化。然而，信息系统的应用往往都是以标准化为前提的，这就可能导致“例外”情况的发生：如果一项技术在90%的情况下可用，但是在10%的情况下不可用，那么这10%往往就足以让技术的应用效果大打折扣。要保证对系统充分测试，避免因盲目上马而埋下隐患。这个和之前提到的“异常流程设计”也是相对应的：系统软硬件运行中的许多问题，只有通过充分的测试才能够显现出来。一些流程设计中的漏洞，只有当经历了足够多的场景之后才会遇到。因此，我们不能够仅凭小规模演示或者PoC（验证性测试）而作出大规模应用的结论。尤其当投资较大或者涉及大规模基础设施建设的时候，这类投资决策往往都是不可逆的。一旦事后发现有大的问题，则已经无法弥补。落地方案设计阶段，我们会很依赖于物流规划人员的工作：如何通过合理配置各种资源，让整体物流路线更短、物料的停滞和等待更少、工序衔接更加紧密，得以提升生产制造整体效率？现阶段，规划人员的经验（以及相关的数学公式）仍然是不可获取，但今后我们会越来越依赖于仿真工具，通过计算机系统中的模拟，在实际物流系统落地之前就已经对其指标有充分的掌握。随着数字孪生等技术的进一步成熟，我们会逐步摆脱物流规划的“人力密集型”大坑，而更多在数字世界中借助智能算法完成规划。
首先，当系统中自动化设备比例越来越高的时候，各种设备的运行及其开/关给电力系统带来的负载，本身就是一个值得研究的话题。其次，众多设备所带来的碳排放也需要仔细核算。‘“绿色低碳”已成为未来智能装备的一道必答题。
此外，还需要重视物流科技产品的售后服务问题。无论是设备本身的故障排查、后续的产品升级还是其它问题，都需要相关合作伙伴长期的支持。目前，物流智能设备领域的服务已经越来越“卷”：许多厂商纷纷提出“7*24小时服务”、“X小时内到达用户现场、XX时间内解决问题”等承诺。这对于用户来说固然是福音，但也意味着相关成本的攀升。服务商有必要作全面的测算，以确定相关服务模式是否可持续的。
物流科技在现代制造业环境中扮演的角色越来越重要，因此，如何规划和运营各种科技设备，也就日渐成为管理者面临的重要课题。为了避免各种“坑”带来的隐患，我们要在规划阶段正确认识方案的行业特性，充分考虑异常流程的影响，以及智能装备在整体数据集成中的位置；在落地阶段要有全流程视角，保证对系统充分测试、并通过仿真测算来预先考虑各种运行细节的影响；此外，还要充分预计能源管理和绿色低碳话题，并重视物流科技的售后服务，以确保产品在全生命周期的顺利运行。
