באילו טכנולוגיות או יישומים דיגיטליים חברות משתמשות בלוגיסטיקה?

בענף הלוגיסטיקה חברות משתמשות במגוון טכנולוגיות ויישומים דיגיטליים כדי לייעל ולהפוך את התהליכים שלהן ליעילות יותר.

מחשוב ענן משמש ביותר משני שליש מחברות הלוגיסטיקה שנסקרו בגרמניה. בסקר משנת 2022, 59 אחוז מהחברות שנסקרו הצהירו גם כי הן כבר משתמשות במערכות ניהול מחסנים, ואילו שישה אחוזים נוספים לפחות מתכננים להשתמש בהם. מערכות ניהול מחסנים הן תוכנה לניהול דיגיטלי של חנויות מוצרים.

סקר על שימוש בטכנולוגיות דיגיטליות בענף הלוגיסטיקה בגרמניה 2022

בשימוש

• מחשוב ענן - 68 %
• טכנולוגיית IoT או חיישנים - 61 %
• מערכת ניהול מחסנים - 59 %
• נתונים גדולים ואנליטיקס - 41 %
• מקומות דיגיטליים - 41 %
• בינה מלאכותית - 22 %
• רובוטיקה - 11 %
• תאומים דיגיטליים - 14 %
• מדפים אינטליגנטים - 6 %
• מזל"ט - 4 %

מתוכנן/נדון

• מחשוב ענן - 16 %
• טכנולוגיית IoT או חיישנים - 23 %
• מערכת ניהול מחסנים - 25 %
• נתונים גדולים ואנליטיקס - 29 %
• מקומות דיגיטליים - 18 %
• בינה מלאכותית - 27 %
• רובוטיקה - 36 %
• תאומים דיגיטליים - 25 %
• מדפים אינטליגנטים - 25 %
• מזל"ט - 26 %

מערכות ניהול מחסנים (WMS)

תוכנת WMS מאפשרת ניהול יעיל של מלאי, אופטימיזציה של שימוש באחסון, רדיפת תנועות סחורות ובחירה בהזמנות. הוא מציע מידע אמיתי בזמן על המלאי ומשפר את הדיוק והמהירות של עיבוד ההזמנה.

מערכות ניהול תחבורה (TMS)

תוכנת TMS תומכת בחברות בתכנון, אופטימיזציה וביצוע הזמנות הובלה. זה מאפשר תכנון מסלול יעיל, אופטימיזציה של הובלה, מעקב אחר משלוחים ותקשורת עם ספקים, משלבי משא ולקוחות.

מערכות טלמטיקה

מערכות טלמטיקה משתמשות בטכנולוגיית GPS כדי לעקוב אחר מיקום הרכבים בזמן אמת. מערכות אלה מאפשרות ניהול צי טוב יותר, פיקוח על כוח רכב וצריכת דלק וכן עמידה בתוכניות זמן המסירה.

אוטומציה ורובוטיקה

טכנולוגיות אוטומציה כמו פעולות מדף אוטומטיות, טכנולוגיית מסוע ורובוטיקה משמשות במחנות ובמרכזי הפצה כדי לשפר את היעילות והמהירות של עיבוד ההזמנה. ניתן להשתמש ברובוטים בבחירה, מיון, אריזה ומוצרי משטחים.

Internet of Things (IoT)

יישומי IoT מאפשרים רשת של מכשירים, חיישנים ומכונות בלוגיסטיקה. על ידי איסוף והעברת נתונים אמיתיים בזמן, חברות יכולות לעקוב אחר מצב הסחורות, תנאי האחסון ובלאי המכשירים. זה מאפשר ניהול מלאי, תחזוקה וחיזוי של צווארי בקבוק או כישלונות.

בינה מלאכותית (AI) ולמידה מכונה

מערכות KI ומכונות למידת מכונות מנתחות כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות דפוסים, ליצור תחזיות ולהחלטות אוטומטיות. בלוגיסטיקה ניתן להשתמש בהם לאופטימיזציה של מסלול, תחזית הביקוש, תכנון מלאי וגילוי הונאה.

טכנולוגיית blockchain

Blockchain מאפשר רדיפה בטוחה ושקופה של משלוחים לאורך שרשרת האספקה. הוא מציע תיעוד מלא של עסקאות, משפר את העקיבות ותומך באימות מוצרים.

Technologies ויישומים דיגיטליים אלה ממלאים תפקיד מכריע במיטוב תהליכי הלוגיסטיקה, שיפור יעילות שרשרת האספקה ​​ובמילוי הדרישות הגוברות למהירות, דיוק ועקיבות.

אוטומציה ורובוטיקה ממלאים תפקיד חשוב יותר ויותר בתעשיית הלוגיסטיקה כדי לשפר את היעילות, הדיוק והמהירות של תהליכים לוגיסטיים.

יחידות בקרת מדף אוטומטיות

יחידות בקרת מדף אוטומטיות (As/Rs) משמשות במיסבים גבוהים -Bay כדי להפוך אוטומטית לאחסון ובחירה של סחורות. מכשירים אלה יכולים לנסוע למעלה ולמטה באופן אוטונומי, לספוג ולמסור סחורות. זה מפחית את המאמץ הידני ויכולת האחסון משמשת בצורה אופטימלית.

טכנולוגיית מסוע

מערכות טכנולוגיות מסוע אוטומטיות, כגון חגורות מסוע, מינים ומשטחים, משמשים במרכזי לוגיסטיקה כדי להאיץ את זרימת החומרים ולפשט את הטיפול בסחורות. על ידי אוטומציה של תנועת הסחורה, ניתן למזער צווארי בקבוק ושגיאות.

קטיף רובוט

הרובוטים משמשים יותר ויותר בבחירה לאיסוף סחורות ולהתכונן למשלוח. רובוטים אלה יכולים לנווט באופן אוטונומי במחסן, לזהות מוצרים ולהניח אותם במכולות או על משטחים. זה משפר את המהירות והדיוק של תהליך הבחירה.

מל"טים ורכבים אוטונומיים

מל"טים ורכבים אוטונומיים משמשים למסירה והובלת סחורות. מל"טים יכולים להעביר חבילות קטנות על פני מרחקים קצרים, ואילו כלי רכב אוטונומיים משמשים להובלת עומסים גדולים יותר ברחובות או במחסנים. טכנולוגיות אלה מאפשרות מסירת סחורות מהירה ויעילה יותר.

מַחסָן

מחסנים כוללים סוגים שונים של רובוטים המשמשים במחנות לביצוע משימות שונות. לדוגמה, אלה יכולים להיות זרועות רובוט המסייעות באריזה וערימת סחורות, או רובוטים ניידים המובילים סחורות לחללי האחסון הנכונים. רובוטים אלה עובדים לעתים קרובות בשיתוף פעולה עם עובדים אנושיים כדי להגביר את היעילות.

➡️ האוטומציה והרובוטיקה בלוגיסטיקה מציעים יתרונות רבים, כגון יעילות מוגברת, שיפור הדיוק, הפחתה בשגיאות וצוואר בקבוק וכן זמן התפוקה המהיר יותר. הם מאפשרים לחברות לייעל את תהליכי הלוגיסטיקה שלהן ולהגיב להגדלת הדרישות למהירות, גמישות ושביעות רצון הלקוחות. הפיתוח והשילוב הפרוגרסיבי של טכנולוגיות אלה עוזרים להוביל את התעשייה הלוגיסטית לעתיד אוטומטי ויעיל יותר ויותר.

האינטרנט של הדברים (IoT) ממלא תפקיד מכריע בענף הלוגיסטיקה מכיוון שהוא מאפשר רשת של מכשירים, חיישנים ומכונות. על ידי שילוב IoT בתהליכים לוגיסטיים, חברות יכולות לרשום, לנתח ולהשתמש בנתונים בזמן אמיתי כדי לייעל את התהליכים שלהם ולהגדיל את היעילות.

מעקב אחר מיקום וניהול נכסים

ניתן לחבר חיישנים בעלי יכולת IoT לסחורות, כלי רכב, משטחים או נכסים לוגיסטיים אחרים על מנת לעקוב אחר מיקומם בזמן אמת. זה מאפשר ניטור מדויק אחר זרימת הסחורות לאורך שרשרת האספקה ​​ותכנון טוב יותר של נתיבי תובלה ושימוש באחסון.

ניטור מצבים

חיישני IoT יכולים לפקח על מצב הסחורה, למשל. ב. טמפרטורה, לחות, רטט או פרמטרים אחרים הרלוונטיים לסחורות מסוימות. זה מאפשר לחברות להבטיח כי איכות המוצרים נשמרת במהלך אחסון ותחבורה ונזק או אובדן פוטנציאליים מוכרים בשלב מוקדם.

תחזוקה חזויה

חיישני IoT במכונות ורכבים יכולים לאסוף ברציפות נתונים על המצב והביצועים. נתונים אלה מנותחים כדי לחזות תחזוקה או כישלונות פוטנציאליים. עם התכנון המתוזמן של אמצעי תחזוקה, חברות יכולות למזער את השעות הלא מתוכננות ולמקסם את היעילות של הצי שלהן.

ניהול מלאי

עם IoT, חברות יכולות לפקח על המניות שלהן בזמן אמת. חיישנים יכולים לרשום אוטומטית את המלאי ולספק מידע על זמינות, סדר מחדש ומלאי. זה מאפשר לתכנון וניהול מלאי מיטביים להימנע מצווארי בקבוק או עמדות עודפות ולהפחית את עלויות האחסון.

תהליכים אוטומטיים

IoT יכול לאפשר תקשורת ושילוב חלקים בין מערכות לוגיסטיות שונות. העברה אוטומטית של נתונים ומידע בין מערכות ניהול מחסנים, מערכות ניהול תחבורה, ספקים ולקוחות יכולים לייעל תהליכים. זה מאפשר עיבוד הזמנה אוטומטי, מעקב אחר משלוחים ותיעוד.

➡️ ה- IoT מציע לחברות לוגיסטיות יתרונות רבים, כולל שקיפות משופרת, יעילות וחיסכון בעלויות. זה מאפשר שליטה מדויקת יותר על שרשרת האספקה, תגובה מהירה יותר לשינויים ומילוי טוב יותר של דרישות הלקוח. באמצעות שימוש אינטליגנטי ב- IoT, חברות יכולות להגדיל את התחרותיות שלהן ולנהל את האתגרים הלוגיסטיים של ימינו.

בינה מלאכותית (AI) ולמידה מכונה משפיעים משמעותית על ענף הלוגיסטיקה ומציעים מגוון רחב של יישומים.

אופטימיזציה של מסלול

אלגוריתמי AI יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות נתיבי הובלה אופטימליים. בהתבסס על גורמים כמו תנועה, תנאי מזג אוויר, סדרי עדיפויות למסירה ועלויות, אלגוריתמים אלה יכולים להעניק המלצות מסלול בזמן אמת או צופה פני עתיד על מנת לייעל את ההובלה ומהירה יותר.

תחזית דרישה

על ידי ניתוח נתונים היסטוריים, מודלים של AI יכולים לחזות את הביקוש למוצרים או שירותים. זה מאפשר לחברות לתכנן טוב יותר את המניות שלהן, להימנע מצוואר הבקבוק ולהגדיל את שביעות רצון הלקוחות. AI יכול גם לקחת בחשבון גורמים חיצוניים כמו חגים או מגמות עונתיות על מנת ליצור תחזיות מדויקות יותר.

תכנון מלאי

בעזרת AI ולמידת מכונות, חברות יכולות לייעל את המלאי. האלגוריתמים מנתחים נתונים היסטוריים, מגמות מכירות, תנודות עונתיות וגורמים אחרים כדי לקבוע את המניה האופטימלית. זה מאפשר עודפי עמדות וצוואר בקבוק, ובמקביל משופרים את היעילות והרווחיות של האחסנה.

זיהוי תמונה וזיהוי אובייקטים

דגמי AI יכולים לנתח תמונות או סרטונים כדי לזהות חפצים או מוצרים. בלוגיסטיקה, למשל, הם יכולים לשמש לזיהוי אוטומטי של טובין בבקרת קבלת טובין או לפקח על תהליכי אריזה ובחירה. זה מגדיל את המהירות והדיוק של התהליכים הלוגיסטיים.

הכרת הונאה

AI יכול לעזור להכיר ולמנוע הונאה בלוגיסטיקה. על ידי ניתוח נתוני עסקאות ודפוסי התנהגות, ניתן לזהות פעילויות חשודות או חריגות. זה מאפשר לחברות לנקוט צעדים בזמן טוב למזער את ההפסדים הכספיים ולהבטיח את בטיחות שרשרת האספקה ​​שלהן.

תחזוקה חזויה

ניתן להשתמש ב- AI ולמידה מכנית גם בתחזוקה קדימה של רכבים, מכונות ומכשירים לוגיסטיים אחרים. על ידי ניתוח נתוני חיישנים, ניתן לחזות כישלונות אפשריים וניתן לתכנן אמצעי תחזוקה בזמן טוב. זה עוזר לחברות למזער את השעות הלא מתוכננות ולמקסם את אורך החיים של המכשירים שלהן.

➡️ שילוב AI ולמידה מכונה בתהליכי הלוגיסטיקה מאפשר לחברות להגדיל את היעילות שלהן, להפחית את העלויות ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.