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供應鏈管理
倉儲工廠廠房內部廣大，以往大多運用人力推車或是堆高機的輔助運送物品或原料，相對耗時且不便，而無人搬運車也不是陌生的詞彙，目前已在Amazon的倉儲系統見其行蹤，而之後要怎麼運用在不同需求的地方呢？
amazon早在2014年就已引入了大量的倉儲用自動機器人，但在那時的機器人主力是在倉儲空間內的運送，在當時企業體對於機器人的要求，就是加快在倉儲裡尋找到貨品及出貨的速度，以提升出貨量及顧客的滿意度。但當時AI智能不夠聰明，感測器不夠普及的情況下，導致倉庫內人力工殤頻傳。
這類型的自動機器人在還沒開始智能發展前，功用類似於廠區需要人力操作的堆高機，只是自動機器人可以替代掉部分人力，標示固定的路徑，將貨品交由機器人運送，且大部分企業認知也將這種類型的機器人歸類為倉儲使用。但物流業者願意大量使用，是因為其目前的成本及使用便利性考量，同時讓人力能夠做到最大化利用。
科技的進步，讓機器人的AI學習能力越來越強，從最基礎的運送，到辨識障礙物，甚至進行挑選揀貨，或是組裝製造成品，都是自動機器人能協助整個廠區更接近自動化系統的一步，但不是只有倉儲系統需要AI機器人技術進行自動化。只要有單一步驟且需要重複執行的企業及行業都能使用，例如運輸、倉儲、製造、食品工廠、甚至是住宿業，都有AI智能的需求。
當AI的學習能力越高，準度越精確的時候，搭配感測器及監視器的即時運算，自動化技術就能替代人類執行重複性高的事情，而人類可以去執行更多較複雜，機器人還無法順理的事項。不管是製造業的機械手臂，還是在倉儲物流業的運送車隊，當自主AI智慧學習性能越高，能做的事情就越多，自主運算系統能力增強的情況下，未來是有機會實現完全的自動化工廠或自動化生產的。
在上述所提到的機器人，主要都是應用在廠區的AGV(Autimated Guided Vehicle)無人搬運車，也是目前在內部物流自動化最常見的解決方案。輸入固定路徑、地面鋪設磁軌或色帶來引導AGV的運行，停車跟加減速或岔路都要靠埋設的實體標籤來下達指令，感測器能感應到前方障礙物，但無法自動繞行，所以會停滯動作直到障礙被人為排除。
而近幾年因為AI智能的快速發展，可搭載機械手臂，具有導航功能的自主移動機器人AMR(Autonomous Mobile Robot)問世，也成為討論焦點。對比固定路徑的AGV，AMR本身就有強大的運算能力，除了感測器裝置外，也能配合同步定位及地圖建構技術，使AMR在廠區中具備導航能力，自動閃避障礙物，透過軟體簡單調整即可變更任務；若為機器人團隊，控制軟體可對指令自動執行優先順序，根據位置及適用性，配發任務給最適用的機器人。其高度的靈活度及強大的應變能力，可應用在高度自動化、無人化的智能廠區。
相對之下AGV似乎式微了？對企業而言，實用性固然重要，但依舊以功能的應用程度多寡為最大考量。高度智能化的AMR能夠針對軟體內的指令自動執行，但單機成本高，也同時需要運作場所智能化才能同步較高效果；AGV雖然設定障礙多，也不夠聰明，但作為現行的搬運移動機器人，如果應用場景單一，距離單純的兩點一線，那AGV仍值得運用。
AMR跟AGV與其說選擇，不如說互相彌補，未來的無人搬運車使用場景更加多元的同時，因應不同的使用的狀態，選擇不同智能程度的運輸載具，相輔相成，才能在未來數位化的時代中達到最大效益。
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