グローバルデュアル使用ロジスティクスの未来：インテリジェントなインフラストラクチャと自動化を通じて、断片化された世界における戦略的回復力

古い確実性の解散と「デュアルフェア」の背後にある独創的な計画：防衛物流の効率があなたのパッケージが常に到着することを保証する方法

デュアル使用ロジスティクスエキスパート – 画像：xpert.digital

世界経済は現在、基本的な変化を経験しています。これは、グローバルロジスティクスの礎石を揺さぶる壊れた時代です。最大の効率と「ジャストインタイム」の原則を目的とした揺るぎない努力によって特徴付けられたハイパーグローバリゼーションの時代は、新しい現実に道を譲ります。これは、深い構造的休憩、地政学的な変化、進歩的な経済的政治的断片化によって特徴付けられます。かつては当然のこととして想定されていた国際市場とサプライチェーンの計画は解散し、不確実性の高まりの段階に置き換えられます。

数字は、この新しい矛盾の明確な絵を描きます。 2025年の予測は、世界的に運営するすべての企業の56％が地政学的障害の直接影響を受けることを示しています。企業の94％は、サプライチェーンの中断によるものである販売の大幅な損失をすでに報告しています。分析では、重度の混乱が統計的に3。7年ごとに発生し、そのようなイベントからの完全な回復には2〜3年かかることが示されています。この新しいボラティリティは一時的な外観ではなく、21世紀の構造的特徴です。それは、ビジネスと政治の決定者を強制します。これは、彼らの戦略が基づいている基本的な仮定です。

戦略的目標としての回復力の台頭

この新しいパラダイムでは、バックグラウンドからの概念が戦略的な前地である回復力に至ります。ネガティブな出来事、新しい規制要件、または予期せぬショックに従ってサプライチェーンを維持する能力だけでなく、継続して強化することも、決定的な生存と競争力になります。回復力と関連する俊敏性は、もはや望ましい特性ではありませんが、過去数十年の考え方を支配してきた純粋なコストの最適化よりも重要ではないにしても、同様に重要です。

回復力の構造は、多層的な取り組みです。従来のリスク管理戦略を超えた積極的で全体的なアプローチが必要です。コアコンポーネントは、サプライヤーベースの多様化と、個々のソースまたはルートの依存関係を減らすための輸送ルートです。企業と州は、危機の場合に行動できるようにするために、敏感な材料、製品、コンポーネントのために、サプライヤーと輸送廊下の幅広いポートフォリオを構築する必要があります。この再編成は、「リーン」原則からの根本的な逸脱を表しています。以前は「冗長」または「非効率的な」と見なされていた投資は – 代替輸送ルートのメンテナンス、戦略的バッファーキャンプの開発、または2番目のサプライヤーの資格 – 、新しいコンテキストで重要な「Resilience Insurance」と評価されています。インフラストラクチャおよびロジスティクスプロジェクトの投資収益率（ROI）の計算は、このパラダイムシフトを反映する必要があります。

スマートロジスティクスバックボーン：Xpert.Digitalと彼のパートナー

Xpert.digitalと彼のパートナーによると、この新しいパラダイムの「デュアルフェア」という概念は、深い変化を見つけるでしょう。伝統的に輸出管理法の規制上の障害として理解されていたデュアルフェルは、国家的および経済的抵抗の発展のための積極的で戦略的な手段に発展しています。それはもはや商品の乱用を防ぐだけでなく、経済的繁栄と国家安全保障の両方を確保するために、インフラ、技術、プロセスの二重の使いやすさを具体的に促進することについてです。

この記事では、画期的な技術革新に基づいた民事および軍事物流の要件のインテリジェントで相乗的な組み合わせが、将来の決定的な競争力と安全性の利点をどのように表しているかを説明します。彼は、デジタル神経系としての「スマートロジスティクスバックボーン」が、新世代の回復力のあるインフラストラクチャをどのように可能にし、どのように高自動化されたAI制御ロジスティクスノードが脆弱なグローバルサプライチェーンの安定剤になるかを調べます。

定義された二重使用ロジスティクス：制御体制から国家的および経済的回復力の基礎まで

従来の視点：輸出制御としてのデュアルフェア

歴史的にも一般的に、「デュアル使用」という用語は、輸出制御の複雑な分野に密接に関連しています。二重使用品は、民間と軍事の両方の目的に使用できる製品、ソフトウェア、および技術です。この二重の使いやすさには虐待のリスクがあります。そのため、そのような商品との貿易は、厳格な国際的および全国的なチェックの対象となります。

多国間のワセナールの配置などのこの制御体制の目的は、大量破壊兵器（ABC武器）とキャリアシステムの急増を防ぎ、紛争地域での従来のアップグレードを不安定にすることです。規則（EU）2021/821は、欧州連合内のこれらの商品との貿易を規制しています。添付ファイルに制御された商品の詳細なリストが含まれています。特に付録Iは、10の主要なカテゴリ（カテゴリ0の「核材料」からカテゴリ9の「航空宇宙および駆動」まで）と5つのサブグループ（「システム」からE「テクノロジー」まで）に分けられます。

二重使用品を扱っている企業にとって、これは重要な管理および手続き上の努力を意味します。輸出には通常、ドイツの連邦経済輸出局（BAFA）などの国家当局によって付与される特別な許可が必要です。 EU全体の一般的な輸出許可（EUGEAS）、国家輸出許可（NGEAS）、いくつかの商品や国の輸出国のグローバルライセンス、特定のビジネスの個別輸出許可など、さまざまなタイプのライセンスが区別されます。企業は、包括的なデューデリジェンステストを実施して、製品が不正な目的や人権に違反するために使用されないことを保証する義務があります。この伝統的な見解は、主にデュアルフェアを制限的な必要性としてフレーム化します – これは、コンプライアンスを確保し、否定的な結果を回避するために管理する必要があるハードルです。

パラダイムシフト：デュアル - 戦略的インフラストラクチャの概念として使用

近年の地政学的および経済的欠陥は、デュアル使用の考慮に基本的なパラダイムの変化を強制します。概念を個々の敏感な商品に制限するだけでなく、二重使用目的の中心的なアイデアは、システム全体、そして何よりも戦略的に関連する輸送インフラストラクチャにますます拡大されています。この拡張された定義は、もはや商品の制御に関するものではなく、市民および軍事要件の両方を満たす物流インフラストラクチャとプロセスの意識的な設計と統合に関するものです。

このアプローチは、デュアル融合を、リアクティブ制御メカニズムから、国家回復力のための積極的な設計機器に変換します。中心的な問題は、「このテクノロジーの乱用をどのように防止するのか」だけでなく、「このインフラストラクチャを通常の運営において強化し、危機、災害、防衛の場合にセキュリティを保証するようにこのインフラストラクチャを設計するにはどうすればよいですか？」

このような二重使用インフラストラクチャの実装を成功させるには、関連する関係者との間の密接かつ制度化された協力、いわゆる統合ガバナンス：バンデスウェールやNATOなどの軍事機関、輸送やビジネス省、インフラオペレーター、民間物理学業界などの民間当局が必要です。このような手順は、従来のサイロを分割し、孤立した計画アプローチでは到達できない相乗効果を生み出します。

運用基盤としての民軍協力（ZMZ）

この戦略的インフラストラクチャの概念の運用基盤は、民軍協力（ZMZ）を提供します。ドイツでは、ZMZは純粋な災害救援をはるかに超える確立された手段であり、州と同盟の防衛に不可欠であると考えられています。彼らの核となる原則は、彼らをより効果的に使用できるようにするための民間および軍隊の束と手段です。

国家安全保障戦略と防衛政策ガイドラインは、軍事および市民のパートナーの緊密な相互作用において、全体的な防御的な全体的な防衛が可能であることを強調しています。軍事防衛は、市民防衛の機能がなければ手頃な価格ではありません。逆もまた同様です。これには、重要なインフラストラクチャの保護（批判）、国家機能の維持、人口と軍隊のケアが含まれます。

Bundeswehrは、自然災害、深刻な事故、またはCovid 19パンドミーのように、健康緊急事態で民間当局を支援しています。人員を提供するだけでなく、輸送装甲、ローダーの交換、パイオン化機器など、ユニークな物流スキルや素材も提供します。この協力は一方通りではありません。防衛が発生した場合、軍隊は、たとえば、輸送能力、維持、または商品の提供の場合、民間経済の支援に依存しています。 ZMZは、緊急時にこの相互作用を確保するために、必要な構造、手順、そして何よりも信頼の基礎を作成します。

民間の近代化の付加価値

二重使用法の下でのロジスティクスインフラストラクチャの戦略的再編成には、純粋な安全性の側面をはるかに超える計り知れない付加価値があります。国家の回復力の観点から得られた投資は、純粋な軍事支出ではなく、民間インフラストラクチャの深い近代化を表しています。

この例は、組み合わせたトラフィック（KV）Schiene-Straßeです。重い軍用車両の輸送のための鉄道ネットワークのアップグレード（たとえば、荷重クラスをUIC-rangeクラスD4に増やす）または、サイクリングおよびチェーン車両のロロ荷重（ロールオン/ロールオフ）のランプによるKVターミナルの拡張は、民間経済に役立ちます。より堅牢でより強力な鉄道インフラストラクチャは、慢性的に過負荷のある道路を緩和し、交通渋滞、騒音、そして何よりもCO2排出量を削減します。道路から鉄道への長距離輸送の移転により、CO2排出量を最大80％削減できます。

これらの投資は、古典的な勝利の状況を生み出します。経済は、より効率的で、より安価で、より環境に優しい輸送チェーンの恩恵を受けます。同社は、交通ルートの緩和と環境バランスの改善の恩恵を受けています。そして、国家は、危機の場合に戦略的な自律性と行動する能力を強化します。インフラストラクチャプロジェクトへの二重使用原則の適用は、必要な、しばしば大規模な投資のために政治的および経済的正当化を変えます。それはもはや「軍事プロジェクト」や「民事プロジェクト」ではなく、ますます不安定な世界におけるドイツとヨーロッパの経済的繁栄、社会的抵抗、戦略的主権を保証する「国家回復力プロジェクト」です。

未来のバックボーン：統合された神経系としての「スマートロジスティクスバックボーン」

概念の定義：「スマートロジスティクスバックボーン」とは何ですか？

「スマートロジスティクスバックボーン」とは、物理的なインフラストラクチャの一貫した融合です – ポート、ターミナル、鉄道ネットワーク、ストリートコリドーなどの世界貿易の骨とジョイント – インテリジェントな神経システムとして機能する包括的なデジタルシステム。このデジタルシステムは、サプライチェーンのすべてのノードとアクターにわたってデータをリアルタイムで収集、処理、配布します。目標は、物理的、デジタル、運用レベルで完全に統合され、同期されるシームレスで柔軟で非常に効率的なサプライチェーンを作成することです。

この概念は、個々の企業またはロジスティクスノードの孤立したデジタル化をはるかに超えています。それは、情報が物理的な商品自体と同じくらいスムーズに標準化されるネットワーク化されたエコシステムについて説明しています。ロジスティクスプロセスの反応的な制御から、積極的で前向きに見える、そして最終的に自己最適化オーケストレーションに転送できるようにするのは、バックボーンです。

物理レベル：インテリジェントロジスティクスノード（スマートロジスティクスノード）

物理バックボーンの基本的な構成要素は、「スマートロジスティクスノード」（SLN）に発展するロジスティクスノードです。 SLNは、内部および外部プロセスを改善および自動化するために、高度なデータ交換および情報技術を使用する、海港、空港、貨物交通センター、または国内ターミナルとして定義されます。

上海、ロッテルダム、ハンブルク、ロサンゼルスなどの主要な港は、SLNの概念を実装する先駆者です。彼らは、モノのインターネット（IoT）、ビッグデータ分析、人工知能（AI）などのテクノロジーを使用して、運用効率、持続可能性、セキュリティを向上させます。リオデジャネイロのリオ作戦センター（COR）は、SLNの原則を大都市に転送する都市全体の統合の顕著な例です。そこで、トラフィックコントロールシステム – 気象レーダー、セキュリティカメラ、ソーシャルメディア、市民のフィードバック – のさまざまなソースからのデータフローは、中央制御センターに統合され、都市の均一でリアルタイムの位置を作成します。複雑なシステムを制御するための部門間データ融合のこのモデルは、全国のスマートロジスティクスバックボーンの機能のための青写真です。

デジタルレベル：技術基盤

モノのインターネット (IoT)

コンテナ、車両、クレーン、および倉庫のIoTセンサーは、システムの感覚器官を形成します。それらは、プログラムと機器の状態、正確な位置、温度、予想される到着時間に関する実際のデータの連続電流を提供します。これは、サプライチェーン全体にわたってこれまでに比類のないエンドツーエンドの透明性を作成し、さらに最適化の基礎となります。

人工知能（AI）および予測分析

AIアルゴリズムはバックボーンの脳です。彼らは、IoTセンサーやその他のソースからの膨大な量のデータを分析し、パターンを認識し、需要のヒントや潜在的な障害などの将来のイベントを予測し、行動のための最適な戦略を提案します。予測分析により、純粋な過去から通過して、未来を積極的に形成することが可能になります。

デジタルツイン

デジタルツインは、物理オブジェクトまたはシステムの非常に詳細で動的な仮想イメージ、たとえば完全なポートターミナルやロジスティクスコリドーです。この仮想モデルには、物理的な世界からの実際のデータが継続的に供給されています。複雑な動作シナリオをシミュレート、ボトルネックを特定し、先見性（予測メンテナンス）でメンテナンス作業を計画し、実際に実装される前に戦略的決定の効果をテストすることができます。

データプラットフォームと「ニュートラルホスト」モデル

多くの異なるアクター（出荷会社、ターミナルオペレーター、貨物輸送業者、税関、軍隊）との生態系でのデータ交換のために、オープンであるが安全なデータプラットフォーム。これらのプラットフォームは、標準化されたインターフェイスとプロトコルを提供します。 Smart Citiesの5GネットワークのフィンランドのLucurrimプロジェクトでテストされたものなど、革新的な「ニュートラルホスト」オペレーティングモデルは、ここでモデルとして機能する可能性があります。ニュートラルオペレーターは、さまざまなサービスプロバイダーがサービスを提供できるデジタル基本インフラストラクチャ（バックボーン）を提供します。これにより、イノベーションが促進され、独自のデータサイロの開発が回避されます。

運用レベル：統合とオーケストレーション

スマートロジスティクスバックボーンの真の強さは、物理的およびデジタルの世界がシームレスなユニットに融合する運用レベルで展開します。バックボーンは、さまざまな輸送モードで滑らかで同期した計画と制御を可能にします。これは、Schiene-Strßeの組み合わせに特に重要です。

シナリオを想像してください。バックボーンに接続されたポートを起動する船は、その正確でAI計算された到着時間（ETA）をポートターミナルのデジタルツインに自動的に送信します。ターミナルは、バースと必要なコンテナブリッジを予約します。同時に、情報は、貨物列車でスロットを積極的に予約する国内列車ターミナルのデジタルツインに転送されます。このシステムは、トラックが目的地の駅でコンテナを拾うことができる正確な時間枠について、エンド顧客の海運会社に通知します。各ステップは透明で、自動化され、最適化されています。

このレベルの統合は、グローバルなオープンロジスティクスネットワークを介したデータパッケージなどの標準化されたインテリジェントなコンテナにパッケージ化された物理的な商品である「物理的なインターネット」（PI）のビジョンにとって不可欠な前提条件です。ナショナルスマートロジスティクスバックボーンは、この将来の概念を実現するための重要なステップです。それは戦略的優位性を生み出します。これは、効率、回復力、革新を引き付け、競合他社にとって再現するのが難しい「データ重力フィールド」の一種です。

マーカス・ベッカー

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事業開発責任者

SME Con​​nect Connect Defense Working Group議長

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ハイベイウェアハウスおよび自動ストレージシステム向けの完全なソリューションのアドバイス、計画、および実装 – 画像：xpert.digital

詳細については、こちらをご覧ください:

• ハイウェアハウスのアドバイスと計画：自動ハイベイウェアハウス – パレットウェアハウスを完全に自動的に最適化 – 倉庫の最適化

ロジスティクスの中心にある革命：自動コンテナターミナルとコンテナハイベイ倉庫

従来のターミナルの境界

ゴム製のポータルリフティングワゴン（RTG）またはストラッドルキャリエルンに基づく従来のコンテナ端子は、物理的および運用上の境界にますます到達しています。そのエリアを使用するためにコンテナが互いに積み重ねられている「混oticとしたストレージ」の基本原則は、効率の根本的な問題につながります。容器が必要になるとすぐに、スタックの上部位置にないため、その上のすべての容器を最初に実装する必要があります。これらの非生産的なカバーの動きは、「再編成」または「ハウスキーピング」として知られており、忙しいターミナルのすべてのクレーンの動きの30％から60％を占めています。

この非効率性には、はるかに重要な結果があります。従来のターミナルの効果的な利用は、その理論能力の約70％から80％に制限されています。このしきい値を超えると、必要なエンベロープの動きの数が指数関数的に増加し、ターミナルブレークのパフォーマンスが増加します。船とトラックの取り扱い時間は予測不可能になり、ゲートには長い待ち時間と交通渋滞があり、非生産的な仕事のためのエネルギーと人件費の高いレベルのために営業コストが増加します。速度と予測可能性を必要とする世界では、このシステムは構造的なボトルネックです。

自動化された高棚システムの原則（AHRS / HBS）

多くの場合、ハイベイストレージ（HBS）とも呼ばれる自動化されたハイラックシステム（AHRS）は、古いパラダイムとの根本的な破損を表しています。容器を混oticで積み重ねる代わりに、個々の容器は – 巨大な靴のカートンシェルフに似た、個々の個別の、しっかりと割り当てられ、デジタルアドレス指定可能な棚に保存されます。ストレージとアウトソーシングは、鉄道操作棚（RBG）または自律型シャトルによって完全に自動的に行われます。これは、最大50メートルの棚の列の間の範囲です。

このシステムの決定的な利点は、いつでも個々のコンテナに直接アクセスできることです。時間とエネルギー集約的な再シャッフルは完全に排除されます。これは、すべてのクレーンの動きの100％が – あることを意味します。それらは、コンテナを上に置くか外注するためだけに役立ちます。 「カオスストレージ」から「決定論的ストレージ」へのこの移行は、実際の量子飛躍です。任意の容器へのアクセスのための時間とエネルギー消費は、もはや変動的で予測不可能ではなく、一定で正確です。この予測可能性は、ポートロジスティクス全体の効果的なデジタル化とAIベースの最適化のための基本的な要件です。

自動化の定量化可能な利点

スペース効率

3番目の寸法を一貫して使用することにより、AHRSは同じベースエリアのストレージ容量を4倍に減らすことができます。実用的な例では、従来の9,000m²を必要とする250の容器が、たった950m²でAHRSでスペースを見つけることができることを示しています。これにより、人口密度の高い地域の港が高価でタイトな土地を開くことなく、容量を大幅に増やすことができます。

運用コスト（OPEX）および投資コスト（CAPEX）

AHRSの初期投資コスト（CAPEX）は間違いなく高いです。ただし、プロパティコストと継続的な運用コスト（OPEX）の大幅な節約により、システムの寿命よりも補償されています。分析では、OPEXが25％から55％減少したことが示されています。これは、主に人件費の削減が最大70％減少したためです。さらに、システムはよりエネルギー効率が高くなります。パイロットプロジェクトは、エネルギーコストを示しましたが、これは予想より29％低く、メンテナンスが大幅に減少しました。

スループットと効率

非生産的な動きの排除は、封筒の速度の劇的な増加につながります。パフォーマンスインジケーターは、陸側で1時間あたり最大31.8の動きを示しています。トラックの取り扱い時間（「ターンアラウンドタイム」）は、最適化されたシステムであっても、ターミナルでの交通渋滞を防ぎ、ロジスティクスの効率を大幅に改善することを防ぎ、数分に30分間で短縮できます。

セキュリティと持続可能性

AHRは、完全にカプセル化された自動化されたシステムです。実際の貯蔵エリアは人間によって入力されていません。これにより、労働事故のリスクが大幅に減少します。操作は完全に電気的であり、認定されたグリーン電気で実行できます。多くの概念は、大規模な屋根エリアの太陽光発電システムを統合し、ブレーキまたは低下の際にエネルギー回収（回復）にシステムを使用します。これにより、共生またはエネルギー陽性の動作さえ可能になり、騒音と光の排出量が最小限に抑えられ、都市部での受け入れが大幅に向上します。

次の表は、コンテナストレージのパラダイムシフトを要約し、技術的利点の戦略的意味を強調しています。

コンテナストレージのパラダイムシフト

コンテナストレージのパラダイムシフト – 画像：xpert.digital

コンテナストレージのパラダイムシフトは、従来のRTGヤードと自動化されたハイラックシステム（AHRS）と比較して明確に示されています。 1ヘクタールあたり約800〜1,200 TEUの従来のシステムの面積効率はかなり低いですが、AHRの値は最大3,800 TEU以降で貴重な港湾エリアに到達するか、既存のエリアでの大規模な容量拡張を可能にします。同じエリアの貯蔵容量に3〜4回乗算され、物理的な拡大なしに土地不足と成長で解決される容量のボトルネックが可能になります。生産的な動きには別の利点が示されています。従来のヤードでは、これらは40〜70％しかありませんが、AHRSでは100％であり、容器ごとにエネルギー消費と摩耗が大幅に低下し、全体的な効率が大幅に向上します。

コンテナへのアクセス時間は可変であり、従来のシステムでは予測できませんが、自動化されたシステムでは、たとえば5分未満で一定で計画できます。これは、サプライチェーン全体のデジタル化の基礎を形成し、同じ高サービス品質でAIの最適化を可能にします。ハンドリングの予測可能性は従来のヤードでは低く、占有率に依存しますが、AHRSの負荷から非常に高く独立しています。これにより、鉄道やトラックなどの下流の輸送会社との信頼性の高いスロット割り当てと同期計画が可能になります。

また、トラックの交換期間には大きな違いがあります。これは、60分以上の従来のヤードで長く変動しますが、AHRSでは30分未満で一定です。これにより、ターミナルでの交通渋滞が削減され、トラック艦隊の利用が増加し、貨物輸送業者のロジスティクスコストが削減されます。エネルギー消費と排出量は従来のシステムでは高く、しばしばディーゼルベースであり、自動化されたシステムは低く、完全に電気的に、回復的かつ太陽が良く、コア中立末端操作を可能にし、厳格な環境要件を満たし、国民の受け入れを改善します。人員の展開とセキュリティの分野では、従来のヤードの努力と事故のリスクは高く、AHRSは非常に高いレベルのセキュリティで低い人件費を提供し、危険なタスクから監視と制御タスクに人間の仕事を移転します。

最後に、コスト構造は、自動システムの高CAPEXと低いOPEXと比較して、従来のシステムの低いCAPEXとHigh Opexの違いを示しています。長期的には、これにより競争力のある総コスト（TCO）が生じます。これは、AHRSへの投資が短期コストの最小化ではなく、将来の実行可能性に対する戦略的決定を表していることを意味します。

課題と実装

圧倒的な利点にもかかわらず、AHRの実装は複雑で資本集約的な取り組みです。高い初期投資、システムの複雑さ、少なくとも12か月の長い実装時間は、最大のハードルを表しています。プロジェクトには慎重な計画が必要です。これは、床のスラブと防火の統計にも高い構造要件をとる必要があります。

重要な成功要因は、AHRのAHRS倉庫管理システム（LVS）の包括的な端子オペレーティングシステム（TOS）へのシームレスなソフトウェア統合です。これは、自動化の可能性を最大限に引き上げる唯一の方法です。投資リスクを最小限に抑えるために、ほとんどのAHRSの概念はモジュール的かつスケーラブルです。端末は、最初のモジュールから始まり、容量の要件と資金調達オプションに応じてシステムを徐々に拡張できます。また、このアプローチにより、小規模なポートがテクノロジーを開始し、グローバルな競争における物流インフラストラクチャの将来の実行可能性を確保できます。

バッファリングの知能：サプライチェーンの安定剤としてのAI制御の自律倉庫

バッファーキャンプの新しい役割

過去数年の経験、特にコロナ危機によって提起された予期しないボトルネックに対する従来のサプライチェーンの脆弱性は、柔軟でより堅牢なソリューションの必要性を支えてきました。バッファベアリングは、過剰な商品の単なるパッシブメモリではなく、ロジスティクスネットワーク内のアクティブな動的ノードになります。これらは、揮発性上流のサプライチェーンのデカップリングと、より安定した下流の生産または流通プロセスを可能にします。二重の使用の文脈では、災害の場合の医療援助から防衛の場合のスペアパーツや弾薬まで、重要な商品の保管にとって非常に重要です。

倉庫の脳としてのAI：リアクティブから予測的すぎる

最新のバッファーキャンプの機能における決定的な変化は、人工知能の使用によって促進されます。 AIシステムは、倉庫の中心的な脳として機能し、在庫管理をリアクティブから予測プロセスに変換します。

機械学習の高度なアルゴリズムは、リアルタイムで膨大で不均一な量のデータを継続的に分析します。これには、過去の販売数値や現在の在庫などの内部データだけでなく、市場動向、天気予報、原材料価格、ソーシャルメディアムード、地政学的リスク指標などの外部要因も含まれます。 AIは、このデータからAI複合パターンを認識し、高精度の需要予測を作成します）。

この機能により、動的で正確な在庫管理が可能になります。厳格なセキュリティストックに依存する代わりに、システムは在庫を予測ニーズに最適に適応させることができます。同時に、これは2つの費用のかかる極端な極度を回避します。資本を結合し、ストレージコストを組み込む過剰なスタンドと、生産スタンプまたは不満の顧客につながる誤った株式（在庫）です。 AI制御されたシステムは、予測される最小株が達成されるとすぐに、プロセスを完全に自動的に並べ替えることもでき、最適なサプライヤーと注文時間を提案することもできます。

実行力としての自律システム

AIは戦略的および戦術的な決定を下しますが、自律システムは実行する力、インテリジェントウェアハウスの筋肉です。新世代の物流ロボットが商品の物理的な取り扱いを引き継ぎます。

自律モバイルロボット（AMR）およびドライバーレストランスポートシステム（FTS）

これらのシステムは、倉庫、輸送パレット、コンテナ、または個々の製品を独立してナビゲートし、衝突を回避し、輸送時間を最小限に抑えるためにルートを継続的に最適化します。

AI制御クレーンと棚制御ユニット

ハイベイベアリングでは、AIアルゴリズムはクレーンの動きを制御して、入力戦略とアウトソーシング戦略を最適化します（たとえば、商品の出力に近い頻繁に必要なアイテムを保存するため）。

ロボットピッキングシステム

高度な3D画像処理とグリッピングテクノロジーを備えたロボットアームは、コンテナから個々の記事を選択し、配送用にまとめることができます。

自動品質管理

AIベースの画像認識システムは、損傷のために入っている商品をスキャンし、バーコードやラベルを確認し、間違った製品を自動的に整理します。これにより、品質が向上し、プロセスチェーン全体のエラーが減少します。

共生：インテリジェントで自律的なバッファーキャンプ

真の強さは、脳としてのAIのシームレスな共生から、執行体としてのロボットから生じます。この組み合わせは、リアルタイムで学習および適応するサイバネティックで自己最適化システムを作成します。 AIは、最適な倉庫の位置と輸送ルートを計画するだけでなく、これらの計画を数秒で現在の状況に適応させます –

このインテリジェントバッファキャンプは、企業のロジスティクス全体の「イノベーション研究所」になります。新しいプロセスまたは戦略は、会社全体で展開される前に、ここで小規模でテストおよび検証できます。効率の向上は膨大です。スループット時間は劇的に短縮され、エラー率はゼロで低下し、操作コストは人員、面積、エネルギーの最適な使用によって削減されます。ロボットが必要な記事を従業員の職場に直接持ち込む「ウェアズール」の試運転の原則は、速度を上げるだけでなく、人間工学とセキュリティを向上させるだけでなく、

軍事および二重使用ロジスティクスのAI

AI制御された自律倉庫の原則は、軍事的および二重使用ロジスティクスの非常に要求の厳しい要件に直接譲渡可能です。軍隊はすでにAIを集中的に使用して、センサーデータの管理不可能な洪水（衛星、ドローン、偵察車両など）から関連情報を抽出および識別することにより、位置画像を作成しています。

同じアプローチが軍事物流に革命をもたらす可能性があります。 AIは、厳格な計画に基づいて行動する代わりに、リアルタイムの使用データ、損傷レポート、予測手術コースに基づいて、スペアパーツ、弾薬、燃料、または医療資料の実際のニーズを予測できます。配送ドローンや無人の土壌車両などの自律システムは、フィールド内のユニットの供給またはフィールドキャンプの集会を引き継ぐことができ、人間の物流輸送船団のリスクを減らします。

このセキュリティが批判的な環境では、AIシステムの保護（安全性とセキュリティ）が最優先事項です。システムは、敵のサイバー攻撃、操作、技術的な失敗に対して堅牢でなければなりません。あなたの決定は、人々が常に最終的な制御を維持する必要がある（「ループの人間」）を保持する必要があるため、理解しやすく制御可能なままでなければなりません。このような安全なAIシステムの開発は、中心的な課題ですが、持続可能で回復力のある二重使用ロジスティクスを構築するための前提条件でもあります。

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将来の二重使用物流の専門家の要件プロファイル

分野の収束

以前の分析は明確な絵を描きます。未来のロジスティクスはもはや孤立した分野ではありません。それは、グローバル地政学の複雑なインターフェース、民間軍の全体的な防衛計画、戦略的インフラストラクチャエンジニアリング、回復力のあるITアーキテクチャ、および人工知能の深遠な使用で発生します。ロジスティクスが主にコストを最小限に抑えるための運用機能として理解されていた時間は、取り返しのつかないほど終わりです。今日、それは国家的および起業家的戦略の中心的な部分であり、個々のドメイン – 政治、技術、経済、セキュリティ – はもはや別々に見ることができません。状態-ART、自動化された端末は、堅牢なサイバーセキュリティ戦略なしでは価値がありません。データ交換のための規制の枠組みが欠落している場合、素晴らしいAIの最適化は役に立たない。具体的で技術的に高度で経済的に実行可能なインフラストラクチャプロジェクトに翻訳されていない場合、国家の回復力戦略は理論のままです。

スペシャリストからオーケストレーターまで

この分野の収束には、新しいタイプの専門家が必要です。過去のスペシャリストは – それが純粋なロジスティック主義者、ITアーキテクト、または政治 – であろうと、システム全体だけの複雑さを把握することはできません。未来は戦略的オーケストレーターに属します。この役割には、異なるドメイン間の相互依存関係を理解し、それぞれの技術言語を翻訳し、さまざまなアクターを共通の目標にまとめるためのまれな能力が必要です。オーケストレーターは、個々のプロジェクトではなく、ネットワーク化されたエコシステムでは考えていません。彼はシステムを構築するだけでなく、ルール、データの流れ、およびこのシステムをより大きな全体の生きた部分にするビジネスモデルを計画しています。

必要な能力プロファイル

分析は、この将来の二重使用物流の専門家の明確な要件プロファイルから導き出されます。彼または彼女は、独自のスキルの組み合わせを組み合わせる必要があります。

デジタル変換と自動化の詳細な専門知識

技術自体（KI、IoT、Digital Twins、Robotics）だけでなく、何よりも非常に複雑でセキュリティ批判的な環境で既存の環境（「Brownfield」）での実装の成功のために、よく発見された理解。これには、実現可能性調査を実施し、システムアーキテクチャを設計し、複雑な統合プロジェクトを導く機能が含まれます。

ロジスティクスとプロセスの最適化における全体的な能力

個々のロジスティクス機能のボックスの外を見る機能と、バリューチェーンとサプライチェーン全体を総合的に分析する能力。目標は、効率を向上させるだけでなく、持続可能な競争力と回復力の利点を生み出すためにプロセスを再設計することです。

「パイオニアビジネス開発」における先見性のある力

技術的および地政学的な開発に基づいて、完全に新しい、しばしば破壊的なビジネスおよび運用モデルを設計する戦略的および起業家能力。これは、従来の業界の境界を越えて考え、たとえば、インフラストラクチャ投資からデータ駆動型のサービスプラットフォームを開発することを意味します。

戦略的および地政学的な理解と発音

グローバルなリスク、国家安全保障上の利益、民軍協力の目標のより広い文脈で技術的および物流上の決定を分類し、政治とビジネスにおける意思決定者を説得力を持って代表する能力。

新しい時代のパートナー – インサイダーのヒント

課題に対処する概要は、ほとんどの個々の企業またはコンサルティング会社の能力を超えており、通常、上記の分野の1つだけに特化しています。全国の「スマートロジスティクスバックボーン」の確立またはデュアル使用可能な自動化されたポートターミナルの実装には、これらすべてのスキルを組織する珍しい能力を持つパートナーが必要です。

このようなパートナーは、技術的な深さを確保するために商業的なAIとインターネットの始まりに遡る理想的には、デジタル先駆的な作業で実績のある実績を示すことができなければなりません。この技術の専門知識は、物流のアドバイスとプロセスの最適化において、深く、試され、テストされたノウハウに関連している必要があります。ただし、3番目の最も希少なコンポーネントは重要です。つまり、「パイオニアビジネス開発」、つまり戦略的ビジョンであり、テクノロジーとニーズの収束から完全に新しい価値創造モデルを作成する能力です。

この全体的なプロファイルを具体化する企業はまれであり、多くの場合、一般大衆のレーダーの下で行動します。彼らは純粋なテクノロジープロバイダーや古典的な管理コンサルタントではなく、戦略的な先駆者です。 21世紀にわたって自国や会社の物流インフラストラクチャを準備するという記念碑的なタスクに直面している決定者のために、そのようなパートナーとの協力は、成功と失敗の違いを補うことができます。デジタル変革、ロジスティクスアドバイス、戦略的ビジネス構造の専門知識を組み合わせることが証明されているXpert.digitalのような俳優は、一種のインサイダーチップと見なすことができます – これは、全国的に関連する二重使用インフラストラクチャプロジェクトの成功に存在しないまれで全体的な専門知識を持つ不可欠なパイロットです。

意思決定のための行動のための戦略的推奨 - ビジネスと政治のメーカー

グローバルロジスティクスの回復力のある、インテリジェントでデュアル使用可能なシステムへの変換は、全体としての完全な国家的および社会的課題です。それには、政治とビジネスの俳優からの協調的な努力と勇気ある決定が必要です。次の推奨事項は、このパスのガイドラインとして役立つ必要があります。

政治のため（連邦および州レベル）

二重の使用資金を覚えておいてください

資金調達プログラムは、二重用途のインフラストラクチャに明示的に投資する必要があります。資金調達申請の評価は、民事や軍事的利益に応じて分離されることはありませんが、中央の基準としての回復力、経済、セキュリティのための戦略的な追加価値を組み合わせなければなりません。 KVターミナルの拡張やデジタルロジスティクスプラットフォームの作成などのプロジェクトに優先順位を付ける必要があります。

「スマートロジスティクスバックボーン」の規制フレームワークを作成する

データの自由で安全な流れは、インテリジェントロジスティクスシステムの寿命エリクサーです。政治家は、学際的および企業間データ交換を規制する明確な法的枠組みを積極的に作成しなければなりません。これには、拘束力のあるデータ標準とインターフェイスの確立、責任の問題の明確化、特に批評事業者の関与における最高のデータ保護およびデータセキュリティレベルの保証が含まれます。

民事協力を制度化して深める（ZMZ）

ロジスティクスエリアのZMZは、リアクティブモード（要件に関するヘルプ）から、積極的で戦略的計画パートナーシップに転送する必要があります。既存の共通の計画と制御機関は、必要なスキルとリソースを強化し、装備する必要があります。市民のロジスティック人、災害保護組織、バンデスウェールを一緒にする定期的で現実的な演習は、手順をテストし、協力を統合するために不可欠です。

エコノミーのため（物流会社、産業、港湾オペレーター）

回復力に戦略的に投資します

企業は、急進的な再評価のサプライチェーンを服従する必要があります。この場合、レジリエンスはコストと効率に加えて平等な目標です。これは、サプライヤーと輸送ルートの多様化に積極的に投資することを意味します。衝撃のクッションのための自動化されたバッファーキャンプや、大規模な積み替えポイントのAHRSテクノロジーのテストなどの技術の実装は、戦略的優先事項として扱う必要があります。

官民パートナーシップ（ÖPPS）を積極的に設計する

民間部門は州のイニシアチブを待つべきではありませんが、政治に積極的にアプローチし、官民パートナーシップのモデルを提案して国家物流のバックボーンを築くべきです。民間企業の専門知識と革新的な強さは、技術の実施に不可欠です。共同で長期的な回復力プロジェクトに投資する意欲を示す必要があります。

将来のスキルに投資します

技術的変革には、大規模な資格攻撃が必要です。企業は、高度に自動化されたAI制御システムの運用、メンテナンス、制御に必要なスキルを開発するために、従業員の再訓練とさらなるトレーニングに投資する必要があります。これは、ITスペシャリストだけでなく、ロジスティック人、ディスパッチャー、修理業者にも影響します。

一般的な戦略的優先事項

サイバーセキュリティを最優先事項として扱います

ロジスティクスシステムのデジタル化とネットワーキングの増加は、新しい重要な攻撃ベクトルを作成します。中央ロジスティクスノードまたはデジタルバックボーンに対するサイバー攻撃の成功は、経済とケアのセキュリティに壊滅的な結果をもたらす可能性があります。分析は、サイバーリスクがチェーンを供給するための最も急速に成長している脅威の1つであることを示しています。国家と経済は、重要なデジタルロジスティクスインフラストラクチャのための堅牢で多層セキュリティアーキテクチャを開発および実装するために共同の努力をしなければなりません。

灯台プロジェクトを定義および実装します

複雑さに対処し、概念の有形性の利点を具体的にするために、政治家とビジネスは1つ以上の灯台プロジェクトを共同で特定し、優先度を高めて実装する必要があります。考えられるプロジェクトは、デジタル化された鉄道ラインを介してインテリジェントな国内KV端子を介してAHRSテクノロジーを組み合わせた、最初の完全に統合されたデュアル使用回廊の作成です。このようなプロジェクトは、全国的な展開の青写真として機能し、貴重な実践的な経験を提供し、「スマートロジスティクスバックボーン」アプローチの実現可能性と計り知れない利点を印象的に実証します。

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