Teknologi atau aplikasi digital apa yang digunakan perusahaan dalam bidang logistik?

Dalam industri logistik, perusahaan menggunakan berbagai teknologi dan aplikasi digital untuk mengoptimalkan proses mereka dan menjadikannya lebih efisien.

Komputasi awan digunakan oleh lebih dari dua pertiga perusahaan logistik yang disurvei di Jerman. Pada survei tahun 2022, 59 persen perusahaan yang disurvei menyatakan sudah menggunakan sistem manajemen gudang, sementara enam persen lainnya setidaknya berencana menggunakannya. Sistem manajemen gudang adalah perangkat lunak untuk mengelola gudang secara digital.

Survei penggunaan teknologi digital dalam industri logistik di Jerman 2022

Digunakan

• Komputasi awan – 68%
• IoT atau teknologi sensor – 61%
• Sistem Manajemen Gudang – 59%
• Data Besar & Analisis – 41%
• Pasar digital – 41%
• Kecerdasan Buatan – 22%
• Robotika – 11%
• Kembar Digital – 14%
• Rak Cerdas – 6%
• Drone – 4%

Direncanakan/Dibahas

• Komputasi awan – 16%
• IoT atau teknologi sensor – 23%
• Sistem Manajemen Gudang – 25%
• Data Besar & Analisis – 29%
• Pasar digital – 18%
• Kecerdasan Buatan – 27%
• Robotika – 36%
• Kembar Digital – 25%
• Rak Cerdas – 25%
• Drone – 26%

Sistem manajemen gudang (WMS)

Perangkat lunak WMS memungkinkan manajemen inventaris yang efisien, optimalisasi pemanfaatan ruang penyimpanan, pelacakan pergerakan barang, dan pengambilan pesanan. Ini memberikan informasi real-time tentang inventaris dan meningkatkan akurasi dan kecepatan pemenuhan pesanan.

Sistem Manajemen Transportasi (TMS)

Perangkat lunak TMS mendukung perusahaan dalam merencanakan, mengoptimalkan, dan melaksanakan pesanan transportasi. Hal ini memungkinkan perencanaan rute yang efisien, optimalisasi biaya pengangkutan, pelacakan pengiriman dan komunikasi dengan pemasok, operator dan pelanggan.

Sistem telematika

Sistem telematika menggunakan teknologi GPS untuk melacak lokasi kendaraan secara real time. Sistem ini memungkinkan manajemen armada yang lebih baik, memantau kinerja kendaraan dan konsumsi bahan bakar, serta memenuhi jadwal pengiriman.

Otomasi dan robotika

Teknologi otomasi seperti sistem penyimpanan dan pengambilan otomatis, teknologi konveyor, dan robotika digunakan di gudang dan pusat distribusi untuk meningkatkan efisiensi dan kecepatan pemrosesan pesanan. Robot dapat digunakan dalam pengambilan, penyortiran, pengemasan, dan pembuatan palet barang.

Internet Segala (IoT)

Aplikasi IoT memungkinkan jaringan perangkat, sensor, dan mesin dalam logistik. Dengan mengumpulkan dan mengirimkan data secara real-time, perusahaan dapat memantau kondisi barang, kondisi penyimpanan, dan keausan peralatan. Hal ini membuat manajemen inventaris, pemeliharaan, dan prediksi kekurangan atau kegagalan menjadi lebih mudah.

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin

Sistem AI dan pembelajaran mesin menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mengotomatiskan keputusan. Dalam bidang logistik, mereka dapat digunakan dalam optimalisasi rute, perkiraan permintaan, perencanaan inventaris, dan deteksi penipuan.

Teknologi blockchain

Blockchain memungkinkan pelacakan pengiriman barang yang aman dan transparan di sepanjang rantai pasokan. Ini menawarkan dokumentasi transaksi yang lengkap, meningkatkan keterlacakan dan mendukung otentikasi produk.

➡️ Teknologi dan aplikasi digital ini memainkan peran penting dalam mengoptimalkan proses logistik, meningkatkan efisiensi rantai pasokan, dan memenuhi permintaan yang semakin meningkat akan kecepatan, akurasi, dan ketertelusuran.

Otomasi dan robotika memainkan peran yang semakin penting dalam industri logistik untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan proses logistik.

Derek penumpuk otomatis

Derek penumpuk otomatis (AS/RS) digunakan di gudang high-bay untuk mengotomatiskan penyimpanan dan pengambilan barang. Perangkat ini dapat secara mandiri bergerak ke atas dan ke bawah rak, mengambil dan mengirimkan barang. Hal ini mengurangi upaya manual dan memaksimalkan penggunaan kapasitas penyimpanan.

Teknologi konveyor

Sistem penanganan material otomatis, seperti konveyor, penyortir, dan pembuat palet, digunakan di pusat logistik untuk mempercepat aliran material dan menyederhanakan penanganan barang. Dengan mengotomatiskan pergerakan barang, kemacetan dan kesalahan dapat diminimalkan.

Pemetikan dengan bantuan robot

Robot semakin banyak digunakan untuk mengambil barang dan mempersiapkannya untuk dikirim. Robot-robot ini dapat menavigasi gudang secara mandiri, mengidentifikasi produk, dan menempatkannya dalam wadah atau palet. Hal ini meningkatkan kecepatan dan keakuratan proses pengambilan.

Drone dan kendaraan otonom

Drone dan kendaraan otonom digunakan untuk mengirim dan mengangkut barang. Drone dapat mengangkut paket kecil dalam jarak pendek, sementara kendaraan otonom digunakan untuk mengangkut muatan lebih besar di jalan raya atau di gudang. Teknologi ini memungkinkan pengiriman barang lebih cepat dan efisien.

Robotika gudang

Robotika gudang mencakup berbagai jenis robot yang digunakan di gudang untuk menyelesaikan berbagai tugas. Misalnya, lengan robot yang membantu mengemas dan menumpuk barang, atau robot bergerak yang mengangkut barang ke lokasi penyimpanan yang benar. Robot-robot ini sering kali bekerja sama dengan karyawan manusia untuk meningkatkan efisiensi.

➡️ Otomatisasi dan robotika dalam logistik menawarkan banyak manfaat, seperti peningkatan efisiensi, peningkatan presisi, pengurangan kesalahan dan kemacetan, serta waktu penyelesaian yang lebih cepat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses logistik mereka dan merespons peningkatan permintaan akan kecepatan, fleksibilitas, dan kepuasan pelanggan. Pengembangan dan integrasi berkelanjutan dari teknologi ini membantu menggerakkan industri logistik menuju masa depan yang semakin otomatis dan efisien.

Internet of Things (IoT) memainkan peran penting dalam industri logistik karena memungkinkan jaringan perangkat, sensor, dan mesin. Dengan mengintegrasikan IoT ke dalam proses logistik, perusahaan dapat mengumpulkan, menganalisis, dan menggunakan data real-time untuk mengoptimalkan operasi mereka dan meningkatkan efisiensi.

Pelacakan lokasi dan manajemen aset

Sensor berkemampuan IoT dapat dipasang pada barang, kendaraan, palet, atau aset logistik lainnya untuk melacak lokasinya secara real-time. Hal ini memungkinkan pemantauan yang tepat terhadap arus barang di sepanjang rantai pasokan dan perencanaan rute transportasi serta penggunaan ruang penyimpanan yang lebih baik.

Pemantauan kondisi

Sensor IoT dapat memantau kondisi barang, misalnya barang. B. Suhu, kelembapan, getaran atau parameter lain yang relevan untuk barang tertentu. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memastikan bahwa kualitas produk tetap terjaga selama penyimpanan dan pengangkutan dan potensi kerusakan atau kehilangan terdeteksi sejak dini.

Pemeliharaan prediktif

Sensor IoT pada mesin dan kendaraan dapat terus mengumpulkan data tentang kondisi dan kinerja. Data ini dianalisis untuk memprediksi potensi kebutuhan atau kegagalan pemeliharaan. Dengan merencanakan aktivitas pemeliharaan secara tepat waktu, perusahaan dapat meminimalkan waktu henti yang tidak direncanakan dan memaksimalkan efisiensi armada mereka.

Manajemen persediaan

Dengan IoT, perusahaan dapat memantau inventarisnya secara real time. Sensor dapat secara otomatis mencatat inventaris dan memberikan informasi tentang ketersediaan, pemesanan ulang, dan rotasi inventaris. Hal ini memungkinkan perencanaan dan pengelolaan inventaris yang optimal untuk menghindari kekurangan atau kelebihan stok dan mengurangi biaya inventaris.

Proses otomatis

IoT dapat memungkinkan komunikasi dan integrasi yang lancar antara berbagai sistem logistik. Proses dapat dibuat lebih efisien melalui transmisi data dan informasi otomatis antara sistem manajemen gudang, sistem manajemen transportasi, pemasok, dan pelanggan. Ini memfasilitasi pemrosesan pesanan otomatis, pelacakan pengiriman, dan dokumentasi.

➡️ IoT menawarkan banyak manfaat bagi perusahaan logistik, termasuk peningkatan transparansi, efisiensi, dan penghematan biaya. Hal ini memungkinkan pengendalian rantai pasokan yang lebih tepat, respons yang lebih cepat terhadap perubahan, dan pemenuhan kebutuhan pelanggan yang lebih baik. Melalui penggunaan IoT yang cerdas, perusahaan dapat meningkatkan daya saing mereka dan mengatasi tantangan logistik saat ini.

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin memiliki dampak signifikan terhadap industri logistik dan menawarkan berbagai kemungkinan penerapan.

Pengoptimalan rute

Algoritme AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi rute transportasi yang optimal. Berdasarkan faktor-faktor seperti lalu lintas, kondisi cuaca, prioritas pengiriman, dan biaya, algoritme ini dapat memberikan rekomendasi rute secara real-time atau prediktif untuk membuat transportasi lebih efisien dan cepat.

Perkiraan permintaan

Dengan menganalisis data historis, model AI dapat memprediksi permintaan terhadap produk atau layanan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merencanakan inventaris mereka dengan lebih baik, menghindari kekurangan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. AI juga dapat memperhitungkan faktor eksternal seperti hari libur atau tren musiman untuk membuat perkiraan yang lebih tepat.

Perencanaan inventaris

Dengan bantuan AI dan pembelajaran mesin, perusahaan dapat mengoptimalkan inventaris. Algoritme menganalisis data historis, tren penjualan, fluktuasi musiman, dan faktor lainnya untuk menentukan inventaris optimal. Hal ini membantu menghindari kelebihan stok dan kekurangan sekaligus meningkatkan efisiensi dan profitabilitas pergudangan.

Pengenalan gambar dan pengenalan objek

Model AI dapat menganalisis gambar atau video untuk mengenali objek atau produk. Dalam bidang logistik, misalnya, mereka dapat digunakan untuk mengidentifikasi barang secara otomatis selama pemeriksaan barang masuk atau untuk memantau proses pengemasan dan pengambilan. Hal ini meningkatkan kecepatan dan keakuratan proses logistik.

Deteksi penipuan

AI dapat membantu mendeteksi dan mencegah penipuan dalam bidang logistik. Dengan menganalisis data transaksi dan pola perilaku, aktivitas mencurigakan atau anomali dapat diidentifikasi. Hal ini memungkinkan perusahaan mengambil tindakan tepat waktu untuk meminimalkan kerugian finansial dan memastikan keamanan rantai pasokan mereka.

Pemeliharaan prediktif

AI dan pembelajaran mesin juga dapat digunakan dalam pemeliharaan prediktif kendaraan, mesin, dan peralatan logistik lainnya. Dengan menganalisis data sensor, kemungkinan kegagalan dapat diprediksi dan tindakan pemeliharaan dapat direncanakan tepat waktu. Hal ini membantu perusahaan meminimalkan waktu henti yang tidak direncanakan dan memaksimalkan umur peralatan mereka.

➡️ Mengintegrasikan AI dan pembelajaran mesin ke dalam proses logistik memungkinkan perusahaan meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.