Quali tecnologie o applicazioni digitali utilizzano le aziende nella logistica?

Nel settore della logistica, le aziende utilizzano una varietà di tecnologie e applicazioni digitali per ottimizzare i propri processi e renderli più efficienti.

Il cloud computing viene utilizzato da oltre due terzi delle aziende logistiche intervistate in Germania. Nel sondaggio del 2022, il 59% delle aziende intervistate ha dichiarato di utilizzare già sistemi di gestione del magazzino, mentre un altro 6% prevede almeno di utilizzarli. I sistemi di gestione del magazzino sono software per la gestione digitale dei magazzini.

Indagine sull'uso delle tecnologie digitali nel settore della logistica in Germania 2022

In uso

• Cloud computing – 68%
• IoT o tecnologia dei sensori – 61%
• Sistema di gestione del magazzino – 59%
• Big Data e analisi – 41%
• Mercati digitali – 41%
• Intelligenza Artificiale – 22%
• Robotica – 11%
• Gemelli digitali – 14%
• Scaffali intelligenti – 6%
• Droni – 4%

Pianificato/Discusso

• Cloud computing – 16%
• IoT o tecnologia dei sensori – 23%
• Sistema di gestione del magazzino – 25%
• Big Data e analisi – 29%
• Mercati digitali – 18%
• Intelligenza artificiale – 27%
• Robotica – 36%
• Gemelli digitali – 25%
• Scaffali intelligenti – 25%
• Droni – 26%

Sistemi di gestione del magazzino (WMS)

Il software WMS consente una gestione efficiente dell'inventario, l'ottimizzazione dell'utilizzo dello spazio di stoccaggio, il monitoraggio dei movimenti delle merci e il prelievo degli ordini. Fornisce informazioni in tempo reale sull'inventario e migliora la precisione e la velocità di evasione degli ordini.

Sistemi di gestione dei trasporti (TMS)

Il software TMS supporta le aziende nella pianificazione, ottimizzazione ed esecuzione degli ordini di trasporto. Consente un'efficiente pianificazione del percorso, l'ottimizzazione dei costi di trasporto, il monitoraggio delle spedizioni e la comunicazione con fornitori, trasportatori e clienti.

Sistemi telematici

I sistemi telematici utilizzano la tecnologia GPS per tracciare la posizione dei veicoli in tempo reale. Questi sistemi consentono una migliore gestione della flotta, il monitoraggio delle prestazioni dei veicoli e del consumo di carburante e il rispetto dei programmi di consegna.

Automazione e robotica

Tecnologie di automazione come sistemi di stoccaggio e prelievo automatizzati, tecnologia di trasporto e robotica vengono utilizzate nei magazzini e nei centri di distribuzione per migliorare l'efficienza e la velocità dell'elaborazione degli ordini. I robot possono essere utilizzati per il prelievo, lo smistamento, l'imballaggio e la pallettizzazione delle merci.

Internet delle cose (IoT)

Le applicazioni IoT consentono il collegamento in rete di dispositivi, sensori e macchine nella logistica. Raccogliendo e trasmettendo dati in tempo reale, le aziende possono monitorare lo stato delle merci, le condizioni di conservazione e l'usura delle apparecchiature. Ciò semplifica la gestione dell'inventario, la manutenzione e la previsione di carenze o guasti.

Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico

I sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico analizzano grandi quantità di dati per identificare modelli, fare previsioni e automatizzare le decisioni. Nella logistica, possono essere utilizzati per l'ottimizzazione dei percorsi, la previsione della domanda, la pianificazione delle scorte e il rilevamento delle frodi.

Tecnologia blockchain

La blockchain consente il monitoraggio sicuro e trasparente delle consegne di merci lungo la catena di approvvigionamento. Offre una documentazione completa delle transazioni, migliora la tracciabilità e supporta l'autenticazione dei prodotti.

➡️ Queste tecnologie e applicazioni digitali svolgono un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione dei processi logistici, nel miglioramento dell'efficienza della catena di fornitura e nel soddisfare le crescenti richieste di velocità, precisione e tracciabilità.

L'automazione e la robotica stanno svolgendo un ruolo sempre più importante nel settore della logistica per migliorare l'efficienza, la precisione e la velocità dei processi logistici.

Trasloelevatori automatici

I trasloelevatori automatici (AS/RS) vengono utilizzati nei magazzini a scaffalature alte per automatizzare lo stoccaggio e il prelievo delle merci. Questi dispositivi possono spostarsi autonomamente su e giù dagli scaffali, prelevare e consegnare merci. Ciò riduce lo sforzo manuale e sfrutta in modo ottimale la capacità di archiviazione.

Tecnologia di trasporto

I sistemi automatizzati di movimentazione dei materiali, come trasportatori, selezionatori e pallettizzatori, vengono utilizzati nei centri logistici per accelerare il flusso dei materiali e semplificare la movimentazione delle merci. Automatizzando la movimentazione delle merci è possibile ridurre al minimo i colli di bottiglia e gli errori.

Picking assistito da robot

I robot vengono sempre più utilizzati nell'order picking per raccogliere le merci e prepararle per la spedizione. Questi robot possono spostarsi autonomamente nel magazzino, identificare i prodotti e posizionarli in contenitori o su pallet. Ciò migliora la velocità e la precisione del processo di prelievo.

Droni e veicoli autonomi

Droni e veicoli autonomi vengono utilizzati per consegnare e trasportare merci. I droni possono trasportare piccoli pacchi su brevi distanze, mentre i veicoli autonomi vengono utilizzati per trasportare carichi più grandi su strada o nei magazzini. Queste tecnologie consentono una consegna delle merci più rapida ed efficiente.

Robotica di magazzino

La robotica di magazzino comprende diversi tipi di robot utilizzati nei magazzini per completare varie attività. Potrebbero essere, ad esempio, bracci robotici che aiutano a imballare e impilare le merci, o robot mobili che trasportano le merci nelle posizioni di stoccaggio corrette. Questi robot lavorano spesso in collaborazione con dipendenti umani per aumentare l’efficienza.

➡️ L'automazione e la robotica nella logistica offrono numerosi vantaggi, come maggiore efficienza, maggiore precisione, riduzione degli errori e dei colli di bottiglia e tempi di consegna più rapidi. Consentono alle aziende di ottimizzare i propri processi logistici e di rispondere alle crescenti richieste di velocità, flessibilità e soddisfazione del cliente. Il continuo sviluppo e integrazione di queste tecnologie stanno contribuendo a spostare il settore della logistica verso un futuro sempre più automatizzato ed efficiente.

L’Internet delle cose (IoT) svolge un ruolo cruciale nel settore della logistica poiché consente il collegamento in rete di dispositivi, sensori e macchine. Integrando l'IoT nei processi logistici, le aziende possono raccogliere, analizzare e utilizzare dati in tempo reale per ottimizzare le proprie operazioni e aumentare l'efficienza.

Tracciamento della posizione e gestione delle risorse

I sensori abilitati all’IoT possono essere collegati a merci, veicoli, pallet o altre risorse logistiche per tracciarne la posizione in tempo reale. Ciò consente un monitoraggio preciso del flusso di merci lungo la catena di fornitura e una migliore pianificazione dei percorsi di trasporto e dell’utilizzo dello spazio di stoccaggio.

Monitoraggio delle condizioni

I sensori IoT possono monitorare le condizioni delle merci, ad es. B. Temperatura, umidità, vibrazioni o altri parametri rilevanti per merci specifiche. Ciò consente alle aziende di garantire che la qualità dei prodotti venga mantenuta durante lo stoccaggio e il trasporto e che potenziali danni o perdite vengano rilevati tempestivamente.

Manutenzione predittiva

I sensori IoT su macchine e veicoli possono raccogliere continuamente dati su condizioni e prestazioni. Questi dati vengono analizzati per prevedere potenziali esigenze di manutenzione o guasti. Pianificando tempestivamente le attività di manutenzione, le aziende possono ridurre al minimo i tempi di fermo non pianificati e massimizzare l'efficienza della propria flotta.

Gestione delle scorte

Con l’IoT le aziende possono monitorare il proprio inventario in tempo reale. I sensori possono registrare automaticamente l'inventario e fornire informazioni su disponibilità, riordino e rotazione dell'inventario. Ciò consente una pianificazione e gestione ottimizzata dell'inventario per evitare carenze o scorte eccessive e ridurre i costi di inventario.

Processi automatizzati

L’IoT può consentire una comunicazione e un’integrazione senza soluzione di continuità tra diversi sistemi logistici. I processi possono essere resi più efficienti attraverso la trasmissione automatizzata di dati e informazioni tra sistemi di gestione del magazzino, sistemi di gestione dei trasporti, fornitori e clienti. Ciò facilita l'elaborazione automatizzata degli ordini, il monitoraggio delle spedizioni e la documentazione.

➡️ L'IoT offre numerosi vantaggi alle aziende logistiche, tra cui maggiore trasparenza, efficienza e risparmio sui costi. Consente un controllo più preciso della catena di fornitura, una risposta più rapida ai cambiamenti e una migliore soddisfazione delle esigenze dei clienti. Attraverso l'uso intelligente dell'IoT, le aziende possono aumentare la propria competitività e superare le sfide logistiche odierne.

L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico hanno un impatto significativo sul settore della logistica e offrono un’ampia gamma di possibili applicazioni.

Ottimizzazione del percorso

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati per identificare percorsi di trasporto ottimali. Sulla base di fattori quali traffico, condizioni meteorologiche, priorità di consegna e costi, questi algoritmi possono fornire consigli sul percorso in tempo reale o predittivi per rendere il trasporto più efficiente e veloce.

Previsione della domanda

Analizzando i dati storici, i modelli di intelligenza artificiale possono prevedere la domanda di prodotti o servizi. Ciò consente alle aziende di pianificare meglio il proprio inventario, evitare carenze e aumentare la soddisfazione del cliente. L’intelligenza artificiale può anche tenere conto di fattori esterni come le festività o le tendenze stagionali per creare previsioni più precise.

Pianificazione dell'inventario

Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, le aziende possono ottimizzare l’inventario. Gli algoritmi analizzano i dati storici, le tendenze delle vendite, le fluttuazioni stagionali e altri fattori per determinare l'inventario ottimale. Ciò aiuta a evitare scorte eccessive e carenze, migliorando al contempo l'efficienza e la redditività del magazzino.

Riconoscimento di immagini e riconoscimento di oggetti

I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare immagini o video per riconoscere oggetti o prodotti. Nella logistica, ad esempio, possono essere utilizzati per identificare automaticamente le merci durante l'ispezione delle merci in entrata o per monitorare i processi di imballaggio e prelievo. Ciò aumenta la velocità e la precisione dei processi logistici.

Intercettazione di una frode

L’intelligenza artificiale può aiutare a individuare e prevenire le frodi nella logistica. Analizzando i dati delle transazioni e i modelli comportamentali è possibile identificare attività sospette o anomalie. Ciò consente alle aziende di adottare misure tempestive per ridurre al minimo le perdite finanziarie e garantire la sicurezza della propria catena di approvvigionamento.

Manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati anche nella manutenzione predittiva di veicoli, macchine e altre attrezzature logistiche. Analizzando i dati dei sensori è possibile prevedere possibili guasti e pianificare tempestivamente le misure di manutenzione. Ciò aiuta le aziende a ridurre al minimo i tempi di inattività non pianificati e a massimizzare la durata delle proprie apparecchiature.

➡️ Integrare l'intelligenza artificiale e il machine learning nei processi logistici consente alle aziende di aumentare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei clienti.