走入Corporate Giant 的世界 — Amazon Fulfillment Center
身為數位世界的巨人，Amazon打著2-day、甚至是1-day delivery的響亮名號，在物流界稱霸全球。 發展至今，Amazon除了倉儲物流之外，更是積極拓展數位服務，以AWS （Amazon Web Service）引領各項產業走入雲端世界。而這一切的演化過程中，AI技術可以說是其中不可或缺的功臣；這次，我們也有幸透過BPCS program，來到位於加州灣區的Amazon Fulfillment Center，站在巨人的肩膀上，見證這劃時代技術的應用，並了解人工智慧是如何造就現在我們所見的corporate giant — Amazon。
前言
相較於矽谷其他企業，Amazon 的對外參訪非常嚴謹，不論是時間或是人力控管，都是經過內部計算及審核的。所有參訪人員在進入廠房之前，都必須經過身份核對，因此，我們乖乖地在門口掏出護照，一一接受身份核對並且領取參訪證，才被允許踏入Amazon的大門。
進入廠房，隨之入耳的是有節奏的、機械運作的回音；環顧四周，天啊，這根本就是Costco嘛（笑）。此時，帶隊的工作人員在此再三叮囑所有成員，務必「keep your phones away at all times」，他們不希望我們做任何的拍攝及錄音，因此，以下我將由文字來帶領大家遊Amazon。
機器人王國，人類請小心
首先，我們來到了倉儲區，看著貌似掃地機器人的AI robots（他們稱之為“drives”），頭頂托著一柱柱的黃色倉儲櫃（“Pods”），井然有序的在軌道上移動著。仔細觀察，可以發現每個pods四面的收納格，裡面裝的貨品全都長得不一樣，五花八門，什麼都有（甚至第一眼看上去還以為是哪個女孩的房間置物櫃）。這畫面讓我匪夷所思：「確定沒有搞錯？這樣亂七八糟的櫃子是要怎麼找到貨？」
在此，我鼓勵大家先自行思考這其中可能的原因或哲理，我將在下一站的介紹中為大家解惑。（當時解說人員也是這樣對我們說的XD）
更有趣的是，在倉儲區中，機器人（Drives）們才是老大。我們「人類」若是必須進入到這個領域進行維修或整理，必須穿著裝有特殊感應器的背心，知會Drives們「人類」的存在，以便它們放慢速度並改變移動軌跡，避免「車禍」的發生。
AI 新時代 — Randomized Storage
下一站，我們來到了裝貨區。在這裡，Drives們離開他們的王國，一個個來到了外面的世界進入各個station，乖乖地讓工作人員把自己頭頂上的pods裝滿。我們看著崗位上的工作人員Christopher迅速俐落地拿起貨物、掃瞄條碼、再塞入pods的格子中，絲毫沒有遲疑。這時的我又產生了不解，「他怎麼完全不用思考就可以塞東西到格子裡？難道他亂塞嗎？」
是的，他真的亂塞。
看到這裡，相信大家跟我一樣再度滿頭問號，不過不擔心，解答的時候到了！(Prepare to have your minds blown)
這一切反常的現象（倉儲櫃完全沒有分區、櫃中貨物隨便亂放），背後的神奇原理稱作「Randomized storage」。顧名思義，所有的倉儲業務都不需經過排列、分區、整理；一切都是亂序進行，只要有把貨物分到pods裡面即可。
下一個問題是，why???
凡人思維的謬誤
現在，請大家試想以下情況。
假設今天有A和B兩筆訂單，兩筆都需要「哈利波特全套1–7集」。
如果今天Amazon採用的是我們一般常人所認知的「分區收納法」，將所有「哈利波特」書籍放在同一區，且每一集各佔用一個pod的空間，這樣我們會得到七個pods，全部準備出發去包貨。
首先，所有的pods必須來到station 1，讓工作人員取下1–7集，完成A訂單，再取下第二套，一樣1–7集，完成B訂單。這樣聽起來好像沒什麼毛病，對吧？
錯了，這其中隱藏著兩個問題。
1.空間有限
依照這樣的邏輯，一個種類的貨物就必須佔用至少一個工作station。（Station 1裝書， station 2裝文具， station 3裝化妝品… 以此類推。）
那麼大家猜猜現在Amazon現正銷售中的種類有幾種？
答案是1,300萬。
1,300萬種的貨物！請問哪裡來的空間架設1,300萬個工作station？
不可能的，美國再怎麼地大，都不可能浪費這麼多的空間在區區一間廠房，太不划算了。而且這還只是裝貨（第一步驟），不包含封箱、秤重、貼標籤、出貨等其他步驟。若後面的程序也比照辦理的話那就更不用說了。
2. 效率欠佳
另一個問題出在包貨效率。
以這樣的裝貨方法，我們一次只能包一筆訂單，一筆確定完成後才能再處理下一筆。Sure，現在只有兩筆訂單聽起來好像還好，但如果今天是20,000筆呢？這七個同樣的pods必須在這一個station跑20,000遍才能完成所有的訂單，而且這還是尚未考慮「跨區包裝」的情形下。
問題來了，等到第20,000筆訂單包好可能已經過三個工作天了，還談什麼one-day delivery?
亂中有序才是王道
而Randomized storage輕鬆地解決了以上問題。
現在請大家跳脫凡人的思維，想像倉庫內所有的「哈利波特第一集」散落在100個pods中，二到六集亦是如此。
如此一來，Station 1在處理A訂單的同時，station 2 可以處理B訂單。
Station 1將召喚「一組」裝有「哈利波特1–7集」的共七個pods，來到工作崗位進行裝貨；Station 2也可以做一樣的事，召喚另外七個pods來到崗位，同時異地的完成B訂單。
再假設今天Ａ訂單除了書之外還訂了一件T恤，而B訂單還買了兩套彩色筆，那麼我們只需再召喚裝有T恤的pods來到station 1，和裝有彩色筆的pods來到station 2，便能一次完成裝貨。
如此一來，廠房除了不必生出1,300萬個工作崗位，更能同時完成好幾筆「多品項」的訂單，簡單且快速！
Tada!!! 是不是很神奇！
Randomized storage的概念，完美詮釋了「亂中有序才是王道」的道理。
Takeaways
In the era of digitalization, the need for human labor is facing a revolutionary transition. With the maturity of AI and the advancement of algorithms, repetitive tasks will sooner or later be dominated by robots. As the next generation facing such drastic change, it only makes sense that we take on the challenge by acquiring corresponding skills. IT jobs are opening up, forming a whole ecosystem around it, and only those equipped with the correct tools and mindsets are ready for all the opportunities and wonderment it holds.
