Quelles technologies ou applications numériques les entreprises utilisent-elles en logistique ?

Dans le secteur de la logistique, les entreprises utilisent diverses technologies et applications numériques pour optimiser leurs processus et les rendre plus efficaces.

Le cloud computing est utilisé par plus des deux tiers des entreprises de logistique interrogées en Allemagne. Lors de l'enquête de 2022, 59 % des entreprises interrogées ont déclaré qu'elles utilisaient déjà des systèmes de gestion d'entrepôt, tandis que 6 % envisageaient au moins de les utiliser. Les systèmes de gestion d'entrepôt sont des logiciels permettant de gérer numériquement les entrepôts.

Enquête sur l'utilisation des technologies numériques dans le secteur de la logistique en Allemagne 2022

Utilisé

• Informatique en nuage – 68 %
• IoT ou technologie des capteurs – 61 %
• Système de gestion d'entrepôt – 59 %
• Big Data et analyses – 41 %
• Marchés numériques – 41 %
• Intelligence artificielle – 22%
• Robotique – 11 %
• Jumeaux numériques – 14 %
• Étagères intelligentes – 6 %
• Drones – 4%

Planifié/Discuté

• Informatique en nuage – 16 %
• IoT ou technologie des capteurs – 23 %
• Système de gestion d'entrepôt – 25 %
• Big Data et analyses – 29 %
• Marchés numériques – 18 %
• Intelligence artificielle – 27%
• Robotique – 36 %
• Jumeaux numériques – 25 %
• Étagères intelligentes – 25 %
• Drones – 26%

Systèmes de gestion d'entrepôt (WMS)

Le logiciel WMS permet une gestion efficace des stocks, une optimisation de l'utilisation de l'espace de stockage, le suivi des mouvements de marchandises et la préparation des commandes. Il fournit des informations en temps réel sur les stocks et améliore la précision et la rapidité d'exécution des commandes.

Systèmes de gestion des transports (TMS)

Le logiciel TMS aide les entreprises à planifier, optimiser et exécuter les ordres de transport. Il permet une planification efficace des itinéraires, une optimisation des coûts de transport, un suivi des expéditions et une communication avec les fournisseurs, les transporteurs et les clients.

Systèmes télématiques

Les systèmes télématiques utilisent la technologie GPS pour suivre la localisation des véhicules en temps réel. Ces systèmes permettent une meilleure gestion de la flotte, le suivi des performances des véhicules et de la consommation de carburant, ainsi que le respect des calendriers de livraison.

Automatisation et robotique

Les technologies d'automatisation telles que les systèmes automatisés de stockage et de récupération, la technologie des convoyeurs et la robotique sont utilisées dans les entrepôts et les centres de distribution pour améliorer l'efficacité et la rapidité du traitement des commandes. Les robots peuvent être utilisés pour la préparation, le tri, l’emballage et la palettisation des marchandises.

Internet des objets (IoT)

Les applications IoT permettent la mise en réseau d'appareils, de capteurs et de machines dans la logistique. En collectant et en transmettant des données en temps réel, les entreprises peuvent surveiller l’état des marchandises, les conditions de stockage et l’usure des équipements. Cela facilite la gestion des stocks, la maintenance et la prévision des pénuries ou des pannes.

Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique

Les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données pour identifier des modèles, faire des prédictions et automatiser les décisions. En logistique, ils peuvent être utilisés pour l’optimisation des itinéraires, la prévision de la demande, la planification des stocks et la détection des fraudes.

Technologie blockchain

La blockchain permet un suivi sécurisé et transparent des livraisons de marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Il offre une documentation complète des transactions, améliore la traçabilité et prend en charge l'authentification des produits.

➡️ Ces technologies et applications numériques jouent un rôle essentiel dans l'optimisation des processus logistiques, l'amélioration de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et la réponse aux demandes croissantes de rapidité, de précision et de traçabilité.

L'automatisation et la robotique jouent un rôle de plus en plus important dans le secteur de la logistique pour améliorer l'efficacité, la précision et la rapidité des processus logistiques.

Transstockeurs automatiques

Les transstockeurs automatiques (AS/RS) sont utilisés dans les entrepôts à hauts rayonnages pour automatiser le stockage et la préparation des marchandises. Ces appareils peuvent monter et descendre les étagères de manière autonome, ramasser et livrer les marchandises. Cela réduit les efforts manuels et permet une utilisation optimale de la capacité de stockage.

Technique de convoyage

Les systèmes automatisés de manutention, tels que les convoyeurs, les trieurs et les palettiseurs, sont utilisés dans les centres logistiques pour accélérer le flux des matériaux et simplifier la manutention des marchandises. En automatisant le mouvement des marchandises, les goulots d'étranglement et les erreurs peuvent être minimisés.

Cueillette assistée par robot

Les robots sont de plus en plus utilisés dans la préparation des commandes pour collecter les marchandises et les préparer à l'expédition. Ces robots peuvent naviguer de manière autonome dans l'entrepôt, identifier les produits et les placer dans des conteneurs ou sur des palettes. Cela améliore la vitesse et la précision du processus de prélèvement.

Drones et véhicules autonomes

Les drones et les véhicules autonomes sont utilisés pour livrer et transporter des marchandises. Les drones peuvent transporter de petits colis sur de courtes distances, tandis que les véhicules autonomes sont utilisés pour transporter des charges plus importantes sur les routes ou dans les entrepôts. Ces technologies permettent une livraison plus rapide et plus efficace des marchandises.

Robotique d'entrepôt

La robotique d'entrepôt comprend différents types de robots utilisés dans les entrepôts pour effectuer diverses tâches. Il peut s'agir, par exemple, de bras robotisés qui aident à emballer et à empiler les marchandises, ou de robots mobiles qui transportent les marchandises vers les emplacements de stockage appropriés. Ces robots travaillent souvent en collaboration avec des employés humains pour accroître l'efficacité.

➡️ L'automatisation et la robotique dans la logistique offrent de nombreux avantages, tels qu'une efficacité accrue, une précision améliorée, une réduction des erreurs et des goulots d'étranglement et des délais d'exécution plus rapides. Ils permettent aux entreprises d'optimiser leurs processus logistiques et de répondre aux exigences croissantes de rapidité, de flexibilité et de satisfaction client. Le développement et l'intégration continus de ces technologies contribuent à faire évoluer le secteur de la logistique vers un avenir de plus en plus automatisé et efficace.

L'Internet des objets (IoT) joue un rôle crucial dans le secteur de la logistique car il permet la mise en réseau d'appareils, de capteurs et de machines. En intégrant l'IoT dans les processus logistiques, les entreprises peuvent collecter, analyser et utiliser des données en temps réel pour optimiser leurs opérations et accroître leur efficacité.

Suivi de localisation et gestion des actifs

Des capteurs compatibles IoT peuvent être attachés aux marchandises, aux véhicules, aux palettes ou à d'autres actifs logistiques pour suivre leur emplacement en temps réel. Cela permet un suivi précis du flux de marchandises tout au long de la chaîne d’approvisionnement et une meilleure planification des itinéraires de transport et de l’utilisation de l’espace de stockage.

Surveillance de l'état

Les capteurs IoT peuvent surveiller l'état des marchandises, par ex. B. Température, humidité, vibrations ou autres paramètres pertinents pour des marchandises spécifiques. Cela permet aux entreprises de garantir que la qualité des produits est maintenue pendant le stockage et le transport et que les dommages ou pertes potentiels sont détectés à temps.

Maintenance prédictive

Les capteurs IoT installés sur les machines et les véhicules peuvent collecter en continu des données sur leur état et leurs performances. Ces données sont analysées pour prédire les besoins de maintenance potentiels ou les pannes. En planifiant les activités de maintenance en temps opportun, les entreprises peuvent minimiser les temps d'arrêt imprévus et maximiser l'efficacité de leur flotte.

Gestion de l'inventaire

Avec l'IoT, les entreprises peuvent surveiller leur inventaire en temps réel. Les capteurs peuvent enregistrer automatiquement l'inventaire et fournir des informations sur la disponibilité, les réapprovisionnements et la rotation des stocks. Cela permet d’optimiser la planification et la gestion des stocks pour éviter les pénuries ou les surstocks et réduire les coûts d’inventaire.

Processus automatisés

L'IoT peut permettre une communication et une intégration transparentes entre différents systèmes logistiques. Les processus peuvent être rendus plus efficaces grâce à la transmission automatisée de données et d'informations entre les systèmes de gestion d'entrepôt, les systèmes de gestion des transports, les fournisseurs et les clients. Cela facilite le traitement automatisé des commandes, le suivi des expéditions et la documentation.

➡️ L'IoT offre de nombreux avantages aux entreprises de logistique, notamment une transparence, une efficacité et des économies de coûts améliorées. Il permet un contrôle plus précis de la chaîne d'approvisionnement, une réponse plus rapide aux changements et une meilleure satisfaction des besoins des clients. Grâce à l'utilisation intelligente de l'IoT, les entreprises peuvent accroître leur compétitivité et surmonter les défis logistiques actuels.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont un impact significatif sur le secteur de la logistique et offrent un large éventail d'applications possibles.

Optimisation des itinéraires

Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les itinéraires de transport optimaux. En fonction de facteurs tels que le trafic, les conditions météorologiques, les priorités de livraison et les coûts, ces algorithmes peuvent fournir des recommandations d'itinéraire en temps réel ou prédictives pour rendre le transport plus efficace et plus rapide.

Prévision de la demande

En analysant les données historiques, les modèles d'IA peuvent prédire la demande de produits ou de services. Cela permet aux entreprises de mieux planifier leurs stocks, d’éviter les pénuries et d’augmenter la satisfaction des clients. L’IA peut également prendre en compte des facteurs externes tels que les vacances ou les tendances saisonnières pour créer des prévisions plus précises.

Planification des stocks

Avec l’aide de l’IA et de l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent optimiser leurs stocks. Les algorithmes analysent les données historiques, les tendances des ventes, les fluctuations saisonnières et d'autres facteurs pour déterminer l'inventaire optimal. Cela permet d’éviter les surstocks et les pénuries tout en améliorant l’efficacité et la rentabilité de l’entreposage.

Reconnaissance d'images et reconnaissance d'objets

Les modèles d'IA peuvent analyser des images ou des vidéos pour reconnaître des objets ou des produits. Dans le domaine de la logistique, par exemple, ils peuvent être utilisés pour identifier automatiquement les marchandises lors du contrôle d'entrée des marchandises ou pour surveiller les processus d'emballage et de préparation de commandes. Cela augmente la vitesse et la précision des processus logistiques.

Détection de fraude

L’IA peut aider à détecter et prévenir la fraude dans la logistique. En analysant les données de transaction et les modèles de comportement, des activités suspectes ou des anomalies peuvent être identifiées. Cela permet aux entreprises de prendre des mesures en temps opportun pour minimiser les pertes financières et assurer la sécurité de leur chaîne d'approvisionnement.

Maintenance prédictive

L’IA et l’apprentissage automatique peuvent également être utilisés dans la maintenance prédictive des véhicules, machines et autres équipements logistiques. L'analyse des données des capteurs permet de prévoir d'éventuelles pannes et de planifier à temps les mesures de maintenance. Cela aide les entreprises à minimiser les temps d’arrêt imprévus et à maximiser la durée de vie de leurs équipements.

➡️ L'intégration de l'IA et du machine learning dans les processus logistiques permet aux entreprises d'augmenter leur efficacité, de réduire leurs coûts et d'améliorer la satisfaction de leurs clients.