Jaké digitální technologie nebo aplikace používají firmy v logistice?

V odvětví logistiky společnosti využívají různé digitální technologie a aplikace k optimalizaci svých procesů a jejich zefektivnění.

Cloud computing využívají více než dvě třetiny dotázaných logistických společností v Německu. V průzkumu z roku 2022 59 procent dotázaných společností uvedlo, že systémy řízení skladů již používá, dalších šest procent je alespoň plánuje používat. Systémy pro řízení skladů jsou software pro digitální řízení skladů.

Průzkum o využití digitálních technologií v logistickém průmyslu v Německu 2022

Při použití

• Cloud computing – 68 %
• IoT nebo senzorová technologie – 61 %
• Systém řízení skladu – 59 %
• Velká data a analýzy – 41 %
• Digitální tržiště – 41 %
• Umělá inteligence – 22 %
• Robotika – 11 %
• Digitální dvojčata – 14 %
• Chytré police – 6 %
• Drony – 4 %

Plánováno/projednáno

• Cloud computing – 16 %
• IoT nebo senzorová technologie – 23 %
• Systém řízení skladu – 25 %
• Velká data a analýzy – 29 %
• Digitální tržiště – 18 %
• Umělá inteligence – 27 %
• Robotika – 36 %
• Digitální dvojčata – 25 %
• Chytré police – 25 %
• Drony – 26 %

Systémy řízení skladu (WMS)

Software WMS umožňuje efektivní řízení zásob, optimalizaci využití skladových prostor, sledování pohybu zboží a vychystávání objednávek. Poskytuje informace o zásobách v reálném čase a zlepšuje přesnost a rychlost plnění objednávek.

Systémy řízení dopravy (TMS)

Software TMS podporuje společnosti při plánování, optimalizaci a realizaci přepravních zakázek. Umožňuje efektivní plánování tras, optimalizaci nákladů na přepravu, sledování zásilek a komunikaci s dodavateli, přepravci a zákazníky.

Telematické systémy

Telematické systémy využívají technologii GPS ke sledování polohy vozidel v reálném čase. Tyto systémy umožňují lepší správu vozového parku, sledování výkonu vozidla a spotřeby paliva a plnění harmonogramů dodávek.

Automatizace a robotizace

Ve skladech a distribučních centrech se používají automatizační technologie, jako jsou automatizované skladovací a vyskladňovací systémy, dopravníková technika a robotika, aby se zvýšila efektivita a rychlost zpracování objednávek. Roboty lze použít při vychystávání, třídění, balení a paletizaci zboží.

Internet věcí (IoT)

Aplikace IoT umožňují síťové propojení zařízení, senzorů a strojů v logistice. Sběrem a přenosem dat v reálném čase mohou společnosti sledovat stav zboží, podmínky skladování a opotřebení zařízení. To usnadňuje správu zásob, údržbu a predikci nedostatků nebo poruch.

Umělá inteligence (AI) a strojové učení

Systémy umělé inteligence a strojového učení analyzují velké množství dat, aby identifikovaly vzorce, předpovídaly a automatizovaly rozhodnutí. V logistice je lze využít při optimalizaci tras, předpovídání poptávky, plánování zásob a odhalování podvodů.

Technologie blockchain

Blockchain umožňuje bezpečné a transparentní sledování dodávek zboží v celém dodavatelském řetězci. Nabízí kompletní dokumentaci transakcí, zlepšuje sledovatelnost a podporuje autentizaci produktů.

➡️ Tyto digitální technologie a aplikace hrají klíčovou roli při optimalizaci logistických procesů, zlepšují efektivitu dodavatelského řetězce a splňují rostoucí požadavky na rychlost, přesnost a sledovatelnost.

Automatizace a robotika hrají v logistickém průmyslu stále důležitější roli při zlepšování efektivity, přesnosti a rychlosti logistických procesů.

Automatické stohovací jeřáby

Automatické zakladačové jeřáby (AS/RS) se používají ve skladech s vysokými regály k automatizaci skladování a vychystávání zboží. Tato zařízení se mohou autonomně pohybovat nahoru a dolů po regálech, vyzvedávat a dodávat zboží. To snižuje manuální námahu a optimálně využívá skladovací kapacitu.

Dopravníkové technologie

Pro urychlení toku materiálu a zjednodušení manipulace se zbožím se v logistických centrech používají automatizované systémy manipulace s materiálem, jako jsou dopravníky, třídiče a paletizátory. Automatizací pohybu zboží lze minimalizovat úzká místa a chyby.

Roboticky asistovaný sběr

Roboti se stále častěji používají při vychystávání zboží, aby se shromáždilo a připravilo k odeslání. Tyto roboty dokážou autonomně navigovat ve skladu, identifikovat produkty a umístit je do kontejnerů nebo na palety. To zvyšuje rychlost a přesnost procesu vychystávání.

Drony a autonomní vozidla

K doručování a přepravě zboží se používají drony a autonomní vozidla. Drony mohou přepravovat malé balíky na krátké vzdálenosti, autonomní vozidla zase slouží k přepravě větších nákladů po silnicích nebo ve skladech. Tyto technologie umožňují rychlejší a efektivnější dodání zboží.

Skladová robotika

Skladová robotika zahrnuje různé typy robotů používaných ve skladech k plnění různých úkolů. Mohou to být například robotická ramena, která pomáhají balit a skládat zboží, nebo mobilní roboti, kteří přepravují zboží do správných skladovacích míst. Tyto roboty často pracují ve spolupráci s lidskými zaměstnanci, aby zvýšili efektivitu.

➡️ Automatizace a robotika v logistice nabízí četné výhody, jako je zvýšená efektivita, lepší přesnost, snížení chyb a úzkých míst a rychlejší doba obratu. Umožňují firmám optimalizovat své logistické procesy a reagovat na zvyšující se požadavky na rychlost, flexibilitu a spokojenost zákazníků. Neustálý vývoj a integrace těchto technologií pomáhá posouvat logistický průmysl směrem ke stále automatizovanější a efektivnější budoucnosti.

Internet věcí (IoT) hraje klíčovou roli v logistickém průmyslu, protože umožňuje propojení zařízení, senzorů a strojů. Díky integraci IoT do logistických procesů mohou společnosti shromažďovat, analyzovat a používat data v reálném čase k optimalizaci svých operací a zvýšení efektivity.

Sledování polohy a správa majetku

Senzory s podporou IoT lze připojit ke zboží, vozidlům, paletám nebo jiným logistickým aktivům a sledovat jejich polohu v reálném čase. To umožňuje přesné sledování toku zboží v dodavatelském řetězci a lepší plánování přepravních tras a využití skladových prostor.

Sledování stavu

IoT senzory mohou monitorovat stav zboží, např. B. Teplota, vlhkost, vibrace nebo jiné parametry, které jsou relevantní pro konkrétní zboží. To umožňuje společnostem zajistit, že kvalita produktů je zachována během skladování a přepravy a že potenciální poškození nebo ztráta jsou včas odhaleny.

Prediktivní údržba

IoT senzory na strojích a vozidlech mohou nepřetržitě sbírat data o stavu a výkonu. Tato data se analyzují, aby bylo možné předpovědět potenciální potřeby údržby nebo selhání. Včasným plánováním činností údržby mohou společnosti minimalizovat neplánované prostoje a maximalizovat efektivitu svého vozového parku.

Řízení zásob

Díky IoT mohou společnosti sledovat své zásoby v reálném čase. Senzory mohou automaticky zaznamenávat zásoby a poskytovat informace o dostupnosti, přeskupování a rotaci zásob. To umožňuje optimalizované plánování a řízení zásob, aby se předešlo nedostatku nebo přebytku zásob a snížily se náklady na zásoby.

Automatizované procesy

IoT může umožnit bezproblémovou komunikaci a integraci mezi různými logistickými systémy. Procesy lze zefektivnit prostřednictvím automatizovaného přenosu dat a informací mezi systémy řízení skladu, systémy řízení dopravy, dodavateli a zákazníky. To usnadňuje automatizované zpracování objednávek, sledování zásilek a dokumentaci.

➡️ IoT nabízí logistickým společnostem řadu výhod, včetně lepší transparentnosti, efektivity a úspor nákladů. Umožňuje přesnější kontrolu dodavatelského řetězce, rychlejší reakci na změny a lepší plnění potřeb zákazníků. Prostřednictvím inteligentního využívání internetu věcí mohou společnosti zvýšit svou konkurenceschopnost a překonat dnešní logistické výzvy.

Umělá inteligence (AI) a strojové učení mají významný dopad na logistický průmysl a nabízejí širokou škálu možných aplikací.

Optimalizace trasy

Algoritmy umělé inteligence mohou analyzovat velké množství dat a identifikovat optimální dopravní cesty. Na základě faktorů, jako je provoz, povětrnostní podmínky, priority doručování a náklady, mohou tyto algoritmy poskytovat doporučení trasy v reálném čase nebo prediktivní, aby byla přeprava efektivnější a rychlejší.

Prognóza poptávky

Analýzou historických dat mohou modely umělé inteligence předpovídat poptávku po produktech nebo službách. To umožňuje společnostem lépe plánovat své zásoby, vyhýbat se nedostatkům a zvyšovat spokojenost zákazníků. Umělá inteligence může také vzít v úvahu externí faktory, jako jsou svátky nebo sezónní trendy, aby vytvořila přesnější předpovědi.

Plánování zásob

S pomocí AI a strojového učení mohou společnosti optimalizovat zásoby. Algoritmy analyzují historická data, trendy prodeje, sezónní výkyvy a další faktory, aby určily optimální zásoby. To pomáhá předcházet nadměrnému zásobování a nedostatkům a zároveň zlepšuje efektivitu a ziskovost skladování.

Rozpoznávání obrazu a rozpoznávání objektů

Modely umělé inteligence mohou analyzovat obrázky nebo videa, aby rozpoznaly objekty nebo produkty. Například v logistice je lze použít k automatické identifikaci zboží při vstupní kontrole zboží nebo ke sledování procesů balení a vychystávání. To zvyšuje rychlost a přesnost logistických procesů.

Odhalování podvodů

Umělá inteligence může pomoci odhalit a předcházet podvodům v logistice. Analýzou údajů o transakcích a vzorců chování lze identifikovat podezřelou aktivitu nebo anomálie. To umožňuje společnostem přijímat včasná opatření k minimalizaci finančních ztrát a zajištění bezpečnosti jejich dodavatelského řetězce.

Prediktivní údržba

Umělá inteligence a strojové učení lze využít také při prediktivní údržbě vozidel, strojů a dalšího logistického vybavení. Analýzou dat snímačů lze předvídat možné poruchy a včas plánovat opatření údržby. To pomáhá společnostem minimalizovat neplánované prostoje a maximalizovat životnost jejich zařízení.

➡️ Integrace AI a strojového učení do logistických procesů umožňuje společnostem zvýšit efektivitu, snížit náklady a zlepšit spokojenost zákazníků.