Milyen digitális technológiákat vagy alkalmazásokat alkalmaznak a vállalatok a logisztikában?

A logisztikai iparban a vállalatok különféle digitális technológiákat és alkalmazásokat alkalmaznak folyamataik optimalizálására és hatékonyabbá tételére.

A németországi megkérdezett logisztikai cégek több mint kétharmada használja a felhőalapú számítástechnikát. A 2022-es felmérésben a megkérdezett cégek 59 százaléka nyilatkozott úgy, hogy már használ raktárkezelő rendszereket, további hat százalékuk pedig legalább tervezi ezek használatát. A raktárkezelő rendszerek a raktárak digitális kezelésére szolgáló szoftverek.

Felmérés a digitális technológiák használatáról a logisztikai iparban Németországban 2022-ben

Használatban

• Cloud computing – 68%
• IoT vagy érzékelő technológia – 61%
• Raktárkezelő rendszer – 59%
• Big Data és Analytics – 41%
• Digitális piacterek – 41%
• Mesterséges intelligencia – 22%
• Robotika – 11%
• Digitális ikrek – 14%
• Intelligens polcok – 6%
• Drónok – 4%

Tervezve/megbeszélve

• Cloud computing – 16%
• IoT vagy érzékelő technológia – 23%
• Raktárkezelő rendszer – 25%
• Big Data és Analytics – 29%
• Digitális piacterek – 18%
• Mesterséges intelligencia – 27%
• Robotika – 36%
• Digitális ikrek – 25%
• Intelligens polcok – 25%
• Drónok – 26%

Raktárkezelő rendszerek (WMS)

A WMS szoftver lehetővé teszi a hatékony készletkezelést, a raktárterület-kihasználás optimalizálását, az árumozgások nyomon követését és a komissiózást. Valós idejű információkat biztosít a készletről, és javítja a rendelések teljesítésének pontosságát és gyorsaságát.

Közlekedésirányítási rendszerek (TMS)

A TMS szoftver támogatja a vállalatokat a szállítási megrendelések tervezésében, optimalizálásában és végrehajtásában. Lehetővé teszi a hatékony útvonaltervezést, a fuvarköltségek optimalizálását, a szállítmányok nyomon követését és a kommunikációt a beszállítókkal, fuvarozókkal és ügyfelekkel.

Telematikai rendszerek

A telematikai rendszerek GPS technológiát használnak a járművek helyzetének valós idejű nyomon követésére. Ezek a rendszerek lehetővé teszik a jobb flottakezelést, a jármű teljesítményének és üzemanyag-fogyasztásának nyomon követését, valamint a szállítási ütemterv betartását.

Automatizálás és robotika

A raktárakban és elosztóközpontokban olyan automatizálási technológiákat alkalmaznak, mint az automatizált tároló- és visszakereső rendszerek, szállítószalag-technológia és robotika, hogy javítsák a rendelésfeldolgozás hatékonyságát és sebességét. A robotok az áruk komissiózására, válogatására, csomagolására és raklapozására használhatók.

A dolgok internete (IoT)

Az IoT-alkalmazások lehetővé teszik eszközök, érzékelők és gépek hálózatba kapcsolását a logisztikában. A valós idejű adatok gyűjtésével és továbbításával a vállalatok nyomon követhetik az áruk állapotát, a tárolási feltételeket és a berendezések kopását. Ez megkönnyíti a készletkezelést, a karbantartást és a hiányok vagy meghibásodások előrejelzését.

Mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulás

Az AI és a gépi tanulási rendszerek nagy mennyiségű adatot elemeznek, hogy azonosítsák a mintákat, előrejelzéseket készítsenek és automatizálják a döntéseket. A logisztikában az útvonal-optimalizálásban, a kereslet-előrejelzésben, a készlettervezésben és a csalások felderítésében használhatók.

Blockchain technológia

A blokklánc lehetővé teszi az áruszállítások biztonságos és átlátható nyomon követését az ellátási lánc mentén. A tranzakciók teljes körű dokumentálását kínálja, javítja a nyomon követhetőséget és támogatja a termékek hitelesítését.

➡️ Ezek a digitális technológiák és alkalmazások kritikus szerepet játszanak a logisztikai folyamatok optimalizálásában, az ellátási lánc hatékonyságának javításában és a gyorsaság, pontosság és nyomon követhetőség iránti növekvő igények kielégítésében.

Az automatizálás és a robotika egyre fontosabb szerepet tölt be a logisztikai iparban a logisztikai folyamatok hatékonyságának, pontosságának és sebességének javításában.

Automata targonca daruk

Az automatikus rakodódarukat (AS/RS) a magasraktárban használják az áruk tárolásának és komissiózásának automatizálására. Ezek az eszközök önállóan tudnak fel-le mozogni a polcokon, felvenni és kiszállítani az árut. Ez csökkenti a kézi erőfeszítést és optimálisan kihasználja a tárolókapacitást.

Szállítószalag technológia

A logisztikai központokban olyan automatizált anyagmozgató rendszereket alkalmaznak, mint a szállítószalagok, válogatók és palettázók, hogy felgyorsítsák az anyagáramlást és egyszerűsítsék az árukezelést. Az árumozgások automatizálásával minimalizálhatók a szűk keresztmetszetek és a hibák.

Robot által segített komissiózás

Egyre gyakrabban használnak robotokat a komissiózáshoz az áruk összegyűjtésére és szállításra való előkészítésére. Ezek a robotok képesek önállóan navigálni a raktárban, azonosítani a termékeket és elhelyezni azokat konténerekben vagy raklapokon. Ez javítja a komissiózási folyamat sebességét és pontosságát.

Drónok és autonóm járművek

Az áruk szállítására és szállítására drónokat és autonóm járműveket használnak. A drónok kis csomagokat képesek szállítani rövid távolságokra, míg az autonóm járművek nagyobb rakományok szállítására szolgálnak az utakon vagy a raktárakban. Ezek a technológiák gyorsabb és hatékonyabb áruszállítást tesznek lehetővé.

Raktári robotika

A raktári robotika különböző típusú robotokat foglal magában, amelyeket a raktárakban különféle feladatok elvégzésére használnak. Ilyenek lehetnek például az áruk becsomagolásában és egymásra rakásában segítő robotkarok, vagy olyan mobil robotok, amelyek az árukat a megfelelő tárolóhelyekre szállítják. Ezek a robotok gyakran emberi alkalmazottakkal együttműködve dolgoznak a hatékonyság növelése érdekében.

➡️ Az automatizálás és a robotika a logisztikában számos előnnyel jár, mint például a megnövekedett hatékonyság, nagyobb precizitás, a hibák és szűk keresztmetszetek csökkentése, valamint a gyorsabb átfutási idő. Lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy optimalizálják logisztikai folyamataikat, és reagáljanak a gyorsaság, a rugalmasság és az ügyfelek elégedettsége iránti növekvő igényekre. Ezeknek a technológiáknak a folyamatos fejlesztése és integrációja elősegíti a logisztikai ágazat elmozdulását egy egyre automatizáltabb és hatékonyabb jövő felé.

A dolgok internete (IoT) döntő szerepet játszik a logisztikai iparban, mivel lehetővé teszi az eszközök, érzékelők és gépek hálózatba kapcsolását. Az IoT logisztikai folyamatokba való integrálásával a vállalatok valós idejű adatokat gyűjthetnek, elemezhetnek és felhasználhatnak működésük optimalizálása és a hatékonyság növelése érdekében.

Helykövetés és vagyonkezelés

Az IoT-képes érzékelők árukhoz, járművekhez, raklapokhoz vagy egyéb logisztikai eszközökhöz csatlakoztathatók, hogy valós időben követhessék nyomon azok helyét. Ez lehetővé teszi az áruk áramlásának pontos nyomon követését az ellátási lánc mentén, valamint a szállítási útvonalak és a raktárterület-használat jobb tervezését.

Állapotfigyelés

Az IoT szenzorok képesek figyelni az áruk állapotát, pl. B. Hőmérséklet, páratartalom, rezgés vagy egyéb paraméterek, amelyek adott árukra vonatkoznak. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy biztosítsák a termékek minőségének megőrzését a tárolás és a szállítás során, és hogy az esetleges sérüléseket vagy veszteségeket időben észleljék.

Prediktív karbantartás

A gépeken és járműveken lévő IoT-érzékelők folyamatosan adatokat gyűjthetnek az állapotról és a teljesítményről. Ezeket az adatokat a rendszer elemzi a lehetséges karbantartási igények vagy hibák előrejelzése érdekében. A karbantartási tevékenységek időben történő megtervezésével a vállalatok minimalizálhatják a nem tervezett leállásokat és maximalizálhatják flottájuk hatékonyságát.

Készletgazdálkodás

Az IoT segítségével a vállalatok valós időben figyelhetik készleteiket. Az érzékelők automatikusan rögzíthetik a készletet, és információkat szolgáltathatnak a rendelkezésre állásról, az újrarendelésről és a készletforgatásról. Ez lehetővé teszi az optimalizált készlettervezést és -kezelést a hiány vagy a túlkészletek elkerülése és a készletköltségek csökkentése érdekében.

Automatizált folyamatok

Az IoT zökkenőmentes kommunikációt és integrációt tesz lehetővé a különböző logisztikai rendszerek között. A folyamatok hatékonyabbá tehetők az adatok és információk automatizált továbbításával a raktárirányítási rendszerek, szállításirányítási rendszerek, beszállítók és ügyfelek között. Ez megkönnyíti a rendelések automatizált feldolgozását, a szállítmány nyomon követését és dokumentálását.

➡️ Az IoT számos előnnyel jár a logisztikai cégek számára, beleértve a jobb átláthatóságot, hatékonyságot és költségmegtakarítást. Lehetővé teszi az ellátási lánc pontosabb irányítását, a változásokra való gyorsabb reagálást és a vevői igények jobb kielégítését. Az IoT intelligens használatával a vállalatok növelhetik versenyképességüket és leküzdhetik napjaink logisztikai kihívásait.

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás jelentős hatással van a logisztikai iparra, és számos alkalmazási lehetőséget kínál.

Útvonal optimalizálás

Az AI-algoritmusok nagy mennyiségű adat elemzésére képesek az optimális szállítási útvonalak azonosítása érdekében. Az olyan tényezők alapján, mint a forgalom, az időjárási viszonyok, a kézbesítési prioritások és a költségek, ezek az algoritmusok valós idejű vagy prediktív útvonalajánlatokat adhatnak a közlekedés hatékonyabbá és gyorsabbá tétele érdekében.

Kereslet-előrejelzés

A korábbi adatok elemzésével az AI-modellek előre jelezhetik a termékek vagy szolgáltatások iránti keresletet. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy jobban megtervezzék készleteiket, elkerüljék a hiányt és növeljék a vevői elégedettséget. A mesterséges intelligencia külső tényezőket is figyelembe vehet, például az ünnepeket vagy a szezonális trendeket, hogy pontosabb előrejelzéseket készítsen.

Készlettervezés

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével a vállalatok optimalizálhatják készleteiket. Az algoritmusok elemzik a múltbeli adatokat, az értékesítési trendeket, a szezonális ingadozásokat és egyéb tényezőket az optimális készlet meghatározásához. Ez segít elkerülni a túlzsúfoltságot és a hiányt, miközben javítja a raktározás hatékonyságát és jövedelmezőségét.

Képfelismerés és tárgyfelismerés

Az AI-modellek képesek képeket vagy videókat elemezni, hogy felismerjék a tárgyakat vagy termékeket. A logisztikában például felhasználhatók az áruk automatikus azonosítására a beérkező áruellenőrzés során, vagy a csomagolási és komissiózási folyamatok nyomon követésére. Ez növeli a logisztikai folyamatok sebességét és pontosságát.

Csalás felderítése

A mesterséges intelligencia segíthet felderíteni és megelőzni a logisztikai csalásokat. A tranzakciós adatok és viselkedési minták elemzésével azonosíthatók a gyanús tevékenységek vagy anomáliák. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy időben intézkedéseket hozzanak a pénzügyi veszteségek minimalizálása és ellátási láncuk biztonsága érdekében.

Prediktív karbantartás

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felhasználható járművek, gépek és egyéb logisztikai berendezések prediktív karbantartására is. Az érzékelők adatainak elemzésével előre jelezhetők az esetleges meghibásodások, és időben megtervezhetők a karbantartási intézkedések. Ez segít a vállalatoknak minimalizálni a nem tervezett állásidőt és maximalizálni berendezéseik élettartamát.

➡️ Az AI és a gépi tanulás integrálása a logisztikai folyamatokba lehetővé teszi a vállalatok számára a hatékonyság növelését, a költségek csökkentését és az ügyfelek elégedettségének javítását.