Watter digitale tegnologieë of toepassings gebruik maatskappye in logistiek?

In die logistieke bedryf gebruik maatskappye 'n verskeidenheid digitale tegnologieë en toepassings om hul prosesse te optimaliseer en doeltreffender te maak.

Wolkrekenaars word deur meer as twee derdes van die logistieke maatskappye wat in Duitsland ondervra is, gebruik. In die 2022-opname het 59 persent van die ondernemings wat ondervra is, verklaar dat hulle reeds pakhuisbestuurstelsels gebruik, terwyl nog ses persent ten minste van plan was om dit te gebruik. Pakhuisbestuurstelsels is sagteware om pakhuise digitaal te bestuur.

Opname oor die gebruik van digitale tegnologieë in die logistieke industrie in Duitsland 2022

In gebruik

• Wolk rekenaars – 68%
• IoT of sensortegnologie – 61%
• Pakhuisbestuurstelsel – 59%
• Groot data en analise – 41%
• Digitale markplekke – 41%
• Kunsmatige intelligensie – 22%
• Robotika – 11%
• Digitale tweeling – 14%
• Slim rakke – 6%
• Hommeltuie – 4%

Beplan/Bespreek

• Wolk rekenaars – 16%
• IoT of sensortegnologie – 23%
• Pakhuisbestuurstelsel – 25%
• Groot data en analise – 29%
• Digitale markplekke – 18%
• Kunsmatige intelligensie – 27%
• Robotika – 36%
• Digitale tweeling – 25%
• Slim rakke – 25%
• Hommeltuie – 26%

Pakhuisbestuurstelsels (WMS)

WMS-sagteware maak doeltreffende voorraadbestuur, optimalisering van stoorspasiebenutting, dop van goederebewegings en bestellingsoptel moontlik. Dit verskaf intydse inligting oor voorraad en verbeter die akkuraatheid en spoed van bestellingvervulling.

Vervoerbestuurstelsels (TMS)

TMS-sagteware ondersteun maatskappye in die beplanning, optimalisering en uitvoering van vervoerbestellings. Dit maak doeltreffende roetebeplanning, vragkoste-optimalisering, versendingsopsporing en kommunikasie met verskaffers, karweiers en kliënte moontlik.

Telematiese stelsels

Telematiese stelsels gebruik GPS-tegnologie om die ligging van voertuie intyds na te spoor. Hierdie stelsels maak beter vlootbestuur moontlik, monitering van voertuigverrigting en brandstofverbruik, en voldoening aan afleweringskedules.

Outomatisering en robotika

Outomatiseringstegnologieë soos outomatiese berging- en herwinningstelsels, vervoerbandtegnologie en robotika word in pakhuise en verspreidingsentrums gebruik om die doeltreffendheid en spoed van bestellingverwerking te verbeter. Robotte kan gebruik word in die pluk, sortering, verpakking en palletisering van goedere.

Internet van Dinge (IoT)

IoT-toepassings maak die netwerk van toestelle, sensors en masjiene in logistiek moontlik. Deur intydse data te versamel en oor te dra, kan maatskappye die toestand van goedere, bergingstoestande en toerusting se slytasie monitor. Dit maak voorraadbestuur, instandhouding en voorspelling van tekorte of mislukkings makliker.

Kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer

KI en masjienleerstelsels ontleed groot hoeveelhede data om patrone te identifiseer, voorspellings te maak en besluite te outomatiseer. In logistiek kan hulle gebruik word in roete-optimalisering, vraagvoorspelling, voorraadbeplanning en bedrogopsporing.

Blockchain tegnologie

Blockchain maak veilige en deursigtige dop van goedere aflewerings langs die voorsieningsketting moontlik. Dit bied volledige dokumentasie van transaksies, verbeter naspeurbaarheid en ondersteun die verifikasie van produkte.

➡️ Hierdie digitale tegnologieë en toepassings speel 'n kritieke rol in die optimalisering van logistieke prosesse, die verbetering van die doeltreffendheid van die voorsieningsketting en die voldoening aan toenemende eise vir spoed, akkuraatheid en naspeurbaarheid.

Outomatisering en robotika speel 'n toenemend belangrike rol in die logistieke bedryf om die doeltreffendheid, akkuraatheid en spoed van logistieke prosesse te verbeter.

Outomatiese stapelkrane

Outomatiese stapelkrane (AS/RS) word in hoë-baai pakhuise gebruik om die berging en pluk van goedere te outomatiseer. Hierdie toestelle kan outonoom op en af ​​op rakke beweeg, goedere optel en aflewer. Dit verminder handmatige inspanning en maak optimaal gebruik van bergingskapasiteit.

Vervoerband tegnologie

Outomatiese materiaalhanteringstelsels, soos vervoerbande, sorteerders en palletiseerders, word in logistieke sentrums gebruik om die vloei van materiaal te versnel en die hantering van goedere te vereenvoudig. Deur die beweging van goedere te outomatiseer, kan knelpunte en foute tot die minimum beperk word.

Robotondersteunde pluk

Robotte word toenemend gebruik om goedere te versamel en voor te berei vir versending. Hierdie robotte kan outonoom deur die pakhuis navigeer, produkte identifiseer en in houers of op palette plaas. Dit verbeter die spoed en akkuraatheid van die plukproses.

Hommeltuie en outonome voertuie

Hommeltuie en outonome voertuie word gebruik om goedere af te lewer en te vervoer. Hommeltuie kan klein pakkies oor kort afstande vervoer, terwyl outonome voertuie gebruik word om groter vragte op paaie of in pakhuise te vervoer. Hierdie tegnologieë maak vinniger en doeltreffender aflewering van goedere moontlik.

Pakhuis robotika

Pakhuisrobotika sluit verskillende soorte robotte in wat in pakhuise gebruik word om verskeie take te voltooi. Dit kan byvoorbeeld robotarms wees wat goedere help pak en stapel, of mobiele robotte wat goedere na die korrekte stoorplekke vervoer. Hierdie robotte werk dikwels in samewerking met menslike werknemers om doeltreffendheid te verhoog.

➡️ Outomatisering en robotika in logistiek bied talle voordele, soos verhoogde doeltreffendheid, verbeterde akkuraatheid, vermindering in foute en knelpunte, en vinniger omkeertyd. Dit stel maatskappye in staat om hul logistieke prosesse te optimaliseer en te reageer op toenemende eise vir spoed, buigsaamheid en kliëntetevredenheid. Die voortgesette ontwikkeling en integrasie van hierdie tegnologieë help om die logistieke industrie na 'n toenemend geoutomatiseerde en doeltreffende toekoms te beweeg.

Die internet van dinge (IoT) speel 'n deurslaggewende rol in die logistieke bedryf aangesien dit die netwerk van toestelle, sensors en masjiene moontlik maak. Deur IoT in logistieke prosesse te integreer, kan maatskappye intydse data versamel, analiseer en gebruik om hul bedrywighede te optimaliseer en doeltreffendheid te verhoog.

Liggingopsporing en batebestuur

IoT-geaktiveerde sensors kan aan goedere, voertuie, palette of ander logistieke bates geheg word om hul ligging intyds na te spoor. Dit maak presiese monitering van die vloei van goedere langs die voorsieningsketting moontlik en beter beplanning van vervoerroetes en stoorplekgebruik.

Toestandsmonitering

IoT-sensors kan die toestand van goedere monitor, bv. B. Temperatuur, humiditeit, vibrasie of ander parameters wat relevant is vir spesifieke goedere. Dit stel maatskappye in staat om te verseker dat die kwaliteit van produkte gehandhaaf word tydens berging en vervoer en dat potensiële skade of verlies vroeg opgespoor word.

Voorspellende instandhouding

IoT-sensors op masjiene en voertuie kan voortdurend data oor toestand en werkverrigting insamel. Hierdie data word ontleed om potensiële instandhoudingsbehoeftes of mislukkings te voorspel. Deur instandhoudingsaktiwiteite betyds te beplan, kan maatskappye onbeplande stilstandtyd verminder en die doeltreffendheid van hul vloot maksimeer.

Voorraadbestuur

Met IoT kan maatskappye hul voorraad intyds monitor. Sensors kan voorraad outomaties opneem en inligting verskaf oor beskikbaarheid, herbestelling en voorraadrotasie. Dit maak geoptimaliseerde voorraadbeplanning en -bestuur moontlik om tekorte of oorvoorraad te vermy en voorraadkoste te verminder.

Outomatiese prosesse

IoT kan naatlose kommunikasie en integrasie tussen verskillende logistieke stelsels moontlik maak. Prosesse kan meer doeltreffend gemaak word deur die outomatiese oordrag van data en inligting tussen pakhuisbestuurstelsels, vervoerbestuurstelsels, verskaffers en kliënte. Dit vergemaklik outomatiese bestellingverwerking, versendingsopsporing en dokumentasie.

➡️ Die IoT bied talle voordele aan logistieke maatskappye, insluitend verbeterde deursigtigheid, doeltreffendheid en kostebesparings. Dit maak meer akkurate beheer van die voorsieningsketting moontlik, vinniger reaksie op veranderinge en beter voldoening aan klante se behoeftes. Deur die intelligente gebruik van IoT kan maatskappye hul mededingendheid verhoog en vandag se logistieke uitdagings oorkom.

Kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer het 'n beduidende impak op die logistieke industrie en bied 'n wye reeks moontlike toepassings.

Roete-optimering

KI-algoritmes kan groot hoeveelhede data ontleed om optimale vervoerroetes te identifiseer. Gebaseer op faktore soos verkeer, weerstoestande, afleweringsprioriteite en koste, kan hierdie algoritmes intydse of voorspellende roete-aanbevelings verskaf om vervoer doeltreffender en vinniger te maak.

Vraagvoorspelling

Deur historiese data te ontleed, kan KI-modelle die vraag na produkte of dienste voorspel. Dit stel maatskappye in staat om hul voorraad beter te beplan, tekorte te vermy en kliëntetevredenheid te verhoog. KI kan ook eksterne faktore soos vakansies of seisoenale neigings in ag neem om meer presiese voorspellings te skep.

Voorraadbeplanning

Met behulp van KI en masjienleer kan ondernemings voorraad optimaliseer. Die algoritmes ontleed historiese data, verkoopsneigings, seisoenale skommelinge en ander faktore om optimale voorraad te bepaal. Dit help om oorvoorraad en tekorte te vermy, terwyl pakhuisdoeltreffendheid en winsgewendheid verbeter word.

Beeldherkenning en voorwerpherkenning

KI-modelle kan beelde of video's analiseer om voorwerpe of produkte te herken. In logistiek kan dit byvoorbeeld gebruik word om goedere outomaties te identifiseer tydens inkomende goedere-inspeksie of om verpakking- en plukprosesse te monitor. Dit verhoog die spoed en akkuraatheid van logistieke prosesse.

Bedrog opsporing

KI kan help om bedrog in logistiek op te spoor en te voorkom. Deur transaksiedata en gedragspatrone te ontleed, kan verdagte aktiwiteit of anomalieë geïdentifiseer word. Dit stel maatskappye in staat om tydige maatreëls te tref om finansiële verliese te verminder en die veiligheid van hul voorsieningsketting te verseker.

Voorspellende instandhouding

KI en masjienleer kan ook gebruik word in voorspellende instandhouding van voertuie, masjiene en ander logistieke toerusting. Deur sensordata te ontleed, kan moontlike mislukkings voorspel word en instandhoudingsmaatreëls betyds beplan word. Dit help maatskappye om onbeplande stilstand te verminder en die lewensduur van hul toerusting te maksimeer.

➡️ Die integrasie van KI en masjienleer in logistieke prosesse stel ondernemings in staat om doeltreffendheid te verhoog, koste te verminder en kliëntetevredenheid te verbeter.