最後一哩路的智能眼鏡：為何亞馬遜的送貨技術預示著供應鏈效率的新時代

亞馬遜向送貨司機部署數千副人工智能智能眼鏡，可能看似一項不起眼的營運升級。實際上，這代表著一項戰略性努力，旨在改善供應鏈中最昂貴、多變且客戶可見的部分：最後一哩路。透過將導航、包裹驗證、送貨偏好和送貨證明捕獲直接置於司機的視野中，亞馬遜正在將前線送貨工作轉變為一個更互聯和數據驅動的流程。

最後一哩路是效率的邊界

數十年來，供應鏈領導者一直專注於優化工廠、港口、倉庫和長途運輸。這些功能已變得越來越自動化和可衡量。然而，最後的送貨環節仍然難以標準化，因為它取決於密集的城市路線、不清晰的地址、客戶是否在場、建築物進出、停車限制和人為判斷。

亞馬遜的智能眼鏡在執行環節解決了這種可變性。它們從司機停車的那一刻起就引導他們，確認包裹是否正確裝載，提供逐向導航，顯示客戶的送貨偏好，並自動捕獲送貨證據。結果不僅僅是更快的司機；而是一個更可預測的送貨流程。

從手動工作到增強型工作

這次部署背後最重要的理念是增強，而非取代。這些眼鏡並沒有將司機從送貨流程中移除。相反，它們消除了司機工作流程中的摩擦。

司機不再需要重複低頭查看手持設備，以檢查地址、尋找入口、查看送貨說明或拍攝送貨證明照片。資訊會出現在他們的視野中，讓他們能夠將注意力集中在路線、包裹和周圍環境上。

這提高了勞動生產力，因為花在尋找資訊上的時間減少了，並且在一個班次中可以完成更多的停靠點。它還透過包裹驗證和錯誤地址警告降低了錯誤率，同時透過幫助司機保持對周圍環境的警覺來提高安全性。

效率在網絡中累積

直接的好處是更快、更準確的送貨。更大的好處是數千次送貨產生結構化營運數據後所發生的事情。

每一次送貨互動都可以增強亞馬遜對地址、存取點、客戶偏好、送貨風險和路線狀況的理解。這種反饋循環可以增強整個網絡的繪圖、路線排序、送貨時間估計和異常處理。

以供應鏈術語來說，這創造了一個自我改進的最後一哩路系統。司機的執行產生營運數據，這些數據改進了演算法，進而改進下一次送貨。這就是技術不僅僅是一個生產力工具的地方：它成為整個履約網絡的智能資產。

全球供應鏈可以學到什麼

亞馬遜的這項舉措提供了一個遠超包裹送貨的教訓。下一個主要的效率提升將來自於將前線執行與企業決策相連接。

許多組織擁有強大的規劃系統，但執行可見性較弱。他們可以預測需求、優化庫存和安排運輸，然而，當倉庫揀貨員、司機、現場技術人員或店員缺乏實時指導時，他們仍然會損失利潤。

實際的教訓是將資訊放置在工作發生的地方。組織不應要求員工在單獨的設備上搜尋指令，而應在執行任務的當下提供情境式指導。他們還應該透過用免提支援取代重複的手動檢查來減少認知負荷，自動捕獲數據，並設計能夠在異常情況演變成客戶面臨的故障之前識別它們的系統。

可靠性的戰略價值

在全球商業中，速度固然重要，但可靠性往往更有價值。一次準時、送達正確地址、包裹無誤且有清晰送貨證明的送貨，減少了下游成本並增強了客戶信任。

亞馬遜表示，這些眼鏡旨在使送貨更安全、更高效，同時幫助司機專注於周圍環境。這種框架很重要。效率不應以犧牲勞動力安全或服務品質為代價；最強大的供應鏈創新會同時改善這三者。

前線技術的新基準

亞馬遜計劃今年部署5,000副眼鏡，並在2027年底前部署超過20,000副。規模很重要，因為它將技術從試點概念推進，並將其嵌入全球物流網絡中。

對於供應鏈領導者來說，問題不再是可穿戴和人工智能輔助工具是否會進入前線營運。而是組織能多快地圍繞它們重新設計工作流程。

成功的公司不會只是購買設備。他們將圍繞這些設備建立操作系統：清潔的數據、清晰的工作流程、員工信任、隱私保護和可衡量的成果。亞馬遜的智能眼鏡是一個早期信號，表明全球供應鏈的下一個競爭優勢可能不僅存在於倉庫和港口，而是在執行最終送貨的人們手中，以及現在他們的臉上。

來源： https://www.supplychaindive.com/news/amazon-deploys-thousands-of-smart-glasses-to-delivery-drivers/873620/