隨著我國經濟的迅速發展，物流行業也產生了質的飛躍。倉儲是現代物流的一個重要組成部分，在物流系統中起著至關重要的作用是廠商研究和規劃的重點高效合理的倉儲可以幫助廠商加快物資流動的速度，降低成本，保障生產的順利進行，并可以實現對資源有效控制和管理。隨著信息化步伐的不斷加快，倉儲物流還有很大的發展空間。

倉儲物流技術是企業建立先進合理的倉儲物流系統的關鍵，而市場需求和科技進步共同推動了全球倉儲物流技術的快速發展。隨著工業4.0發展，產品定制與個性化服務已逐漸成為市場發展的重要趨勢，這對現代物流系統提出了更高要求。倉儲物流系統作為物流與供應鏈的核心環節，其作業效率、服務質量和運營成本一直是企業重點關注的指標。高效合理的倉儲物流系統可以幫助企業加快物資流動的速度，降低成本，保障生產順利進行，并可以實現對資源的有效控制和管理。現代“倉儲”已經不是傳統意義上的“倉庫”、“倉庫管理”，而是在經濟全球化與供應鏈一體化背景下的倉儲，是以滿足供應鏈上下游需求為目的，在特定的有形或無形場所，運用現代技術對物品進出、庫存、分揀、包裝、配送及其信息進行有效計劃、執行和控制的物流活動。顯然，倉儲物流技術是企業建立先進合理倉儲物流系統的關鍵。

從自動化到高柔性自動化

隨著工業社會不斷進步，倉儲物流技術也逐漸由人工堆放平面庫，到自動化剛性立體庫，再到高柔性自動立體庫發展。無人、高效和空間利用率高等優點，使自動化立體庫逐步成為制造業和商業推崇的最佳倉儲解決方案。然而傳統自動化立體庫具有剛性高的短板，很難滿足靈活多變的物流服務的需求，第三方物流服務公司一般不采用這項自動化倉儲技術。2003年世界首臺穿梭車技術(的面世，讓倉儲物流技術真正進入高柔性自動化時代。穿梭車打破了一個巷道內只能有一臺堆垛機作業的限制，實現了多臺穿梭車分層作業的柔性解決方案。隨著穿梭車技術的發展，四向穿梭車技術成為主流。

2010年德國弗勞恩霍夫物流研究院提出了“魔浮”穿梭車的概念，完成了世界上首輛既能在地面上又能在貨架上自主行駛的多功能智能搬運機器人的研發。“魔浮”穿梭車徹底打通了倉儲物流系統與生產系統之間的“隔墻”，實現了倉儲與生產的無縫對接。傳統穿梭車（包括四向穿梭車）的作業局限在倉庫的貨架上，不能在地面上行駛，要完成生產線的物料配送，必須經過中轉環節。而“魔浮”穿梭車可以自主走出貨架，像AGV小車一樣直接把原材料送到產線，或者將成品直接從產線運送到成品庫的貨架上。這是倉儲物流技術走向高柔性自動化的重要一步。

高密度化

隨著城市化進程不斷深入，土地的稀缺性問題日益嚴重，作為工業、商業和社會不可或缺的倉儲物流用地也日趨緊缺，高密度倉儲物流技術成為發展趨勢。一方面傳統的貨架越建越高，有的甚至超過40米，以充分利用倉庫有限的占地面積。這樣的倉儲系統一般利用超高堆垛機來完成出入庫作業。另一方面是減少巷道的數量，實現貨物在水平和垂直方向的高密度存放。這種三維密集型貨架系統需要采用特殊的出入庫方式，其最大的問題是無法實現對每件貨物的直接出庫作業。

AutoStore是一種新型高密度倉儲技術。通常情況下，標準尺寸的料箱（600mm×400mm×310 mm/220mm)存放在立式貨格內，從倉庫地面垂直向上堆疊；一組機器人在立式存儲貨格頂部的鋁制軌道上水平行走，存取料箱；每臺機器人有8個輪子，其中4個沿X軸方向行走，另4個沿Y軸方向行走；每臺機器人配有4條鋼索提升裝置，能將每一垛中最上方的料箱垂直提升至貨格頂部；立式存儲貨格每垛可存儲最多16個料箱（高度達4.9米），每個料箱中可存儲單一品項或多個品項的貨物；料箱能夠根據系統內的存儲需求，簡易地向X軸和Y軸方向擴展；數千只料箱彼此相鄰，每16個一垛存放在密集貨格中，省去了巷道，存儲密度高。AutoStore可以實現自動化存取和“貨到人”拆零揀選解決方案，場地使用比較靈活。因為垂直碼垛方式只能實現LIFO存儲策略，必須依靠合適的存取策略和優化算法來減少機器人的倒貨作業，提高出入庫效率。

數字化和網絡化

進入工業4.0時代，企業要實現數字化轉型，應該從物流數字化入手。物流貫穿企業業務全流程，而作為物流核心環節的倉儲物流系統，其數字化是企業數字化建設的重中之重。智能物流按鈕、智能物流標簽、智能周轉箱技術、物聯網技術 、智能傳感器技術、賽博物理系統、窄帶物聯網和5G技術正不斷應用到倉儲物流數字化建設中。

透明化和可預測性

通過數字化和網絡化建設，可以實現倉儲物流的可視化管理，下一步是全流程的透明化和對未來業務的精準預測。所謂透明化，在于理解為什么系統中正在發生某些事情，進而建立系統的行為邏輯和規范，為系統的優化奠定基礎。要實現透明化，必須首先捕獲和分析系統實時數據，也就是建立系統的數字影像。通過透明化可以實現流程的優化，提高物流的速度、效率和質量，降低物流成本。

電子商務時代，客戶的訂單隨機性高，導致電商物流中心的業務需求波動大，這給倉儲物流系統的資源配置帶來巨大挑戰。基于數字化和新型預測方法的物流需求預測分析，對倉儲物流系統的建設和運營意義重大。目前預測方法研究大都集中在啟發式預測方法和基于數據科學和大數據技術的預測分析方法。

智能化

倉儲物流技術發展的下一個目標是智能化。即，在數字化和透明化的基礎上，模仿生物和人的智能給倉儲物流系統賦予感知、分析、學習和決策的能力；甚至利用“深度學習”技術，讓系統具有思維、推理判斷和自行解決復雜物流問題的能力。