GreyOrange于2026年5月推出AI仓储仿真平台GreyMatter Foundry，可模拟混合机器人、人工与自动化设备协同运行，基于全球已部署超13万机器人的真实数据，支持在数小时内完成复杂场景仿真。该平台可生成3D可视化与ROI报告，帮助用户评估未来五年至十年的运营策略，适用于新仓建设与旧仓升级。
据roboticsandautomationnews.com报道，印度智能仓储科技公司GreyOrange于2026年5月14日推出名为GreyMatter Foundry的AI仓库仿真平台，旨在帮助仓库运营方在实际部署前模拟自动化系统的性能、成本与效率。该平台整合了仓库流程设计、布局规划与自动化设备规模测算功能，可在单一环境中建模混合机器人、自动化设备与人工协同作业的复杂履约场景。
平台核心能力与数据支撑
GreyMatter Foundry基于GreyOrange旗下GreyMatter调度系统在全球数千个仓库中积累的真实运营数据构建，该系统目前已在各地部署超13万台机器人，构成其“认证Ranger网络”（Certified Ranger Network）。平台支持同时模拟多类机器人系统，可预演劳动力短缺、旺季高峰需求、未来五至十年增长规划等关键变量。
据原文数据显示，该平台可在数小时内完成以往需数周才能完成的仿真任务，大幅缩短决策周期。用户可通过AI驱动的“设计协作者”功能，使用自然语言指令或预设模板引导仿真流程。平台还可自动生成三维仓库可视化模型与投资回报率（ROI）测算报告，支持并行运行多个仿真方案以对比不同策略。
“仓库自动化不应是一次盲目的冒险。”——Saurabh Gupta，GreyOrange首席技术官
应用场景与行业适配
该平台适用于新建仓库项目及现有设施升级，尤其针对当前物流行业面临的多重压力：劳动力短缺、吞吐量需求上升、履约模式日益复杂。GreyOrange强调，系统能够帮助分销商、第三方物流（3PL）企业、零售商及集成商在部署前“测试数千种场景，压力测试高峰期需求，以信心迎接上线日”。
平台支持对仓库布局、存储策略、机器人配置、人力分配等关键变量进行动态调整，并实时反馈对整体吞吐量、设备利用率与人力成本的影响。例如，用户可设定“旺季订单量增长40%”或“人工岗位减少25%”等假设条件，系统将自动计算资源调配方案与潜在瓶颈。
据GreyOrange介绍，该平台已支持对包含AMR（自主移动机器人）、AGV（自动导引车）、分拣系统与人工操作在内的多源异构设备环境进行建模，适用于电商、快消、医药、制造等多个行业领域的仓储运营。其仿真结果可直接用于资本支出（CapEx）规划与项目可行性分析。
行业背景与竞品对比
近年来，全球智能仓储技术加速演进。据国际机器人联合会（IFR）2025年报告，全球工业机器人在物流领域的应用年增长率连续三年超过18%，其中自动化分拣与搬运设备占比超过65%。在该背景下，AI驱动的数字孪生与仿真平台正成为企业优化供应链韧性的重要工具。
与GreyOrange形成直接竞争的平台包括西门子的MindSphere、罗克韦尔自动化（Rockwell Automation）的FactoryTalk和亚马逊的AWS IoT TwinMaker。与这些平台相比，GreyMatter Foundry更聚焦于“从调度系统中提取真实运营数据”构建仿真模型，而非通用工业数据平台。其独特之处在于依托全球已部署的13万+机器人网络，使仿真结果具备更强的现实参照性。
此外，DHL、京东物流与顺丰等头部物流企业在2025年已陆续启动“数字孪生仓库”试点项目。其中，京东物流在华北某枢纽仓部署了基于AI的仿真系统，实现库存周转率提升17%与人力成本下降12%。这表明，仿真技术正从概念验证走向规模化落地。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
