在智慧製造與數位經濟快速發展的背景下，全球港口物流吞吐量持續攀升，倉儲管理模式面臨新的挑戰與機遇。過去，在港口技術條件有限、自動化水平較低的時期，倉儲管理主要依賴以人工巡檢為核心的傳統作業模式。然而，隨著港口貨物吞吐量激增、儲存類別日益複雜、設備運行強度加大，其局限性愈發明顯：人工巡檢難以實現24小時全區域覆蓋，風險識別與回應的即時性也受到限制。針對這一行業痛點，工程管理專家黃瑞煌憑藉其在物流機器人技術領域的深入研究與實務經驗，並以學術成果為支撐，為港口倉儲安全管理的智慧化轉型提供了實用且可行的解決方案。
黃瑞煌深耕港口機械與物流運輸產業多年，對傳統倉儲管理模式在特定發展階段的歷史價值有深刻理解，同時也認識到提升當前安全管理系統運作效率的迫切需求。他觀察到，在傳統港口倉儲管理中，資料蒐集主要依賴人工記錄與抽查，導致資料完整性與即時性存在明顯不足；風險識別主要依靠人工巡檢與事後總結，缺乏對潛在風險的預測能力；管理決策缺乏閉環資料機制的支撐，難以實現整體最佳化。基於這些洞察，黃瑞煌將研究重點放在物流機器人技術與新質生產力的整合應用上，撰寫了論文《物流機器人技術與新質生產力的整合研究》。
為應對傳統港口倉儲管理的核心挑戰，本論文採用新一代資訊技術與實體經濟深度融合作為中心視角，系統性地闡釋了物流機器人技術如何轉型現代物流系統的內在邏輯。論文指出，新質生產力以技術創新為核心驅動力，強調要素的最優配置與全要素生產力的躍升。物流機器人技術透過自動化、智慧化與協同化作業，能有效整合人力資源、設備與資料等關鍵生產要素，推動物流系統從傳統勞力密集型模式向技術驅動、資料驅動與智慧驅動型模式轉變。聚焦港口倉儲的實際需求，論文進一步提出具體解決方案：運用物流機器人的高精度感知與即時回應能力，實現倉儲多維度資料的全面覆蓋與持續蒐集，從而解決傳統人工記錄與抽查固有的資料完整性低與即時性差的問題。同時，透過建立資料閉環與系統整合機制，物流機器人結合產業安全標準與歷史作業資料，創建智慧分析系統，實現對潛在倉儲風險的準確預測與分級評估，為管理決策提供科學依據與資料支援。
這項聚焦技術與新質生產力整合的學術研究，不僅為港口企業提升倉儲安全管理效率提供了理論指導，也推動港口物流運輸產業朝向「技術賦能傳統管理」的智慧化轉型方向發展，完美體現了論文中提出的「催生新的生產組織模式與商業模式」的核心思想。在黃瑞煌看來，港口管理的重點始終在於安全與效率的平衡。傳統模式奠定了安全管理的基礎，而物流機器人技術與新質生產力的整合則為最佳化管理成效提供了新的可能性。論文中提出的自動化作業與智慧決策解決方案，能將管理人員從重複性勞動中解放出來，讓他們專注於更高價值的任務，如風險評估、流程最佳化與複雜情境下的緊急決策，從而實現港口管理效率的顯著提升。更重要的是，論文中提出的「資料驅動最優資源配置」的學術概念，為未來港口發展提供了關鍵方向：透過分析貨物儲存與流動模式的資料，可引導港口最佳化倉儲分區與貨物流動路徑，將過去依賴經驗的主觀決策模式替換為資料驅動的升級；透過監測設備運行參數的趨勢，可提前預測維護需求，推動港口設備管理從被動維修向預防性維護的前瞻性轉變。
秉持「學術服務實際需求」的原則，黃瑞煌將第一線的實務經驗充分融入整個研究過程，確保物流機器人技術既具有學術先進性，又具有強大的實施可行性。從監督整個港口工作流程的管理者轉變為推動產業技術創新的學術研究者，他將工程管理經驗與尖端技術深度整合，為港口倉儲安全建構智慧防線，引領港口物流運輸產業朝向更安全、更高效、更智慧的方向發展。這種透過學術創新賦能產業升級的實踐，不僅為當前的港口安全管理提供了可靠的解決方案，也為整個港口物流運輸產業鋪設了一條更具活力的未來之路。
