企業は物流にどのようなデジタル技術やアプリケーションを使用していますか?

物流業界では、企業はプロセスを最適化し、効率を高めるためにさまざまなデジタル技術やアプリケーションを使用しています。

ドイツで調査対象となった物流企業の 3 分の 2 以上がクラウド コンピューティングを使用しています。 2022 年の調査では、調査対象企業の 59 パーセントがすでに倉庫管理システムを使用していると回答し、さらに 6 パーセントは少なくとも使用する予定であると回答しました。 倉庫管理システムは、倉庫をデジタル的に管理するためのソフトウェアです。

ドイツの物流業界におけるデジタル技術の利用に関する調査 2022 年

使用中で

• クラウド コンピューティング – 68%
• IoT またはセンサー技術 – 61%
• 倉庫管理システム – 59%
• ビッグデータと分析 – 41%
• デジタル マーケットプレイス – 41%
• 人工知能 – 22%
• ロボット工学 – 11%
• デジタルツイン – 14%
• スマートシェルフ – 6%
• ドローン – 4%

計画中・検討中

• クラウド コンピューティング – 16%
• IoT またはセンサー技術 – 23%
• 倉庫管理システム – 25%
• ビッグデータと分析 – 29%
• デジタル マーケットプレイス – 18%
• 人工知能 – 27%
• ロボット工学 – 36%
• デジタルツイン – 25%
• スマートシェルフ – 25%
• ドローン – 26%

倉庫管理システム (WMS)

WMS ソフトウェアにより、効率的な在庫管理、保管スペース利用の最適化、商品移動の追跡、注文のピッキングが可能になります。 在庫に関するリアルタイムの情報が提供され、注文処理の精度と速度が向上します。

輸送管理システム (TMS)

TMS ソフトウェアは、輸送オーダーの計画、最適化、実行において企業をサポートします。 これにより、効率的なルート計画、運送コストの最適化、出荷追跡、サプライヤー、運送業者、顧客とのコミュニケーションが可能になります。

テレマティクスシステム

テレマティクス システムは、GPS テクノロジーを使用して車両の位置をリアルタイムで追跡します。 これらのシステムにより、車両の管理が改善され、車両のパフォーマンスと燃料消費量が監視され、配送スケジュールが遵守されます。

オートメーションとロボット工学

倉庫や配送センターでは、自動保管・検索システム、コンベヤ技術、ロボット工学などの自動化技術が使用され、注文処理の効率と速度が向上しています。 ロボットは、商品のピッキング、仕分け、梱包、パレット積みに使用できます。

モノのインターネット (IoT)

IoT アプリケーションにより、物流におけるデバイス、センサー、機械のネットワーク化が可能になります。 リアルタイムのデータを収集して送信することにより、企業は商品の状態、保管状況、機器の磨耗を監視できます。 これにより、在庫管理、保守、欠品や故障の予測が容易になります。

人工知能 (AI) と機械学習

AI および機械学習システムは、大量のデータを分析してパターンを特定し、予測を行い、意思決定を自動化します。 物流では、ルートの最適化、需要予測、在庫計画、不正行為の検出に使用できます。

ブロックチェーン技術

ブロックチェーンにより、サプライチェーンに沿った商品配送の安全かつ透明性のある追跡が可能になります。 取引の完全な文書化を提供し、追跡可能性を向上させ、製品の認証をサポートします。

➡️ これらのデジタル技術とアプリケーションは、物流プロセスを最適化し、サプライチェーンの効率を改善し、スピード、正確さ、追跡可能性に対する高まる需要に応える上で重要な役割を果たします。

物流プロセスの効率、正確さ、速度を向上させるために、物流業界ではオートメーションとロボット工学がますます重要な役割を果たしています。

自動スタッカークレーン

自動スタッカー クレーン (AS/RS) は、高層倉庫で商品の保管とピッキングを自動化するために使用されます。 これらのデバイスは、棚を自律的に上下に移動し、商品をピックアップして配送できます。 これにより、手作業が軽減され、ストレージ容量が最適に活用されます。

コンベア技術

コンベヤー、仕分け機、パレタイザーなどの自動資材処理システムは、物流センターで資材の流れを高速化し、商品の取り扱いを簡素化するために使用されています。 商品の移動を自動化することで、ボトルネックやエラーを最小限に抑えることができます。

ロボット支援ピッキング

商品をピッキングして収集し、出荷の準備をするためにロボットがますます使用されています。 これらのロボットは倉庫内を自律的に移動し、製品を識別してコンテナまたはパレットに配置できます。 これにより、ピッキング プロセスの速度と精度が向上します。

ドローンと自動運転車

ドローンと自動運転車は、商品の配送と輸送に使用されます。 ドローンは小さな荷物を短距離で輸送できますが、自動運転車は道路や倉庫で大きな荷物を輸送するために使用されます。 これらのテクノロジーにより、商品のより迅速かつ効率的な配送が可能になります。

倉庫ロボット工学

倉庫ロボット工学には、倉庫でさまざまなタスクを実行するために使用されるさまざまなタイプのロボットが含まれます。 たとえば、商品の梱包や積み重ねを支援するロボット アームや、商品を正しい保管場所に輸送する移動ロボットなどが考えられます。 これらのロボットは、効率を高めるために人間の従業員と協力して動作することがよくあります。

➡️ 物流における自動化とロボティクスは、効率の向上、精度の向上、エラーやボトルネックの削減、納期の短縮など、数多くのメリットをもたらします。 これにより、企業は物流プロセスを最適化し、スピード、柔軟性、顧客満足度に対する高まる要求に対応できるようになります。 これらのテクノロジーの継続的な開発と統合は、物流業界をますます自動化され効率的な未来に向けて前進させるのに役立ちます。

モノのインターネット (IoT) は、デバイス、センサー、機械のネットワーク化を可能にするため、物流業界で重要な役割を果たしています。 IoT を物流プロセスに統合することで、企業はリアルタイム データを収集、分析、使用して業務を最適化し、効率を向上させることができます。

位置追跡と資産管理

IoT 対応センサーを商品、車両、パレット、その他の物流資産に取り付けて、それらの位置をリアルタイムで追跡できます。 これにより、サプライチェーンに沿った商品の流れを正確に監視し、輸送ルートや保管スペースの使用状況をより適切に計画できるようになります。

状態監視

IoT センサーは商品の状態を監視できます。 B. 温度、湿度、振動、または特定の商品に関連するその他のパラメータ。 これにより、企業は保管中や輸送中に製品の品質が維持され、潜在的な損傷や損失を早期に検出できるようになります。

予知保全

機械や車両の IoT センサーは、状態とパフォーマンスに関するデータを継続的に収集できます。 このデータは、潜在的なメンテナンスの必要性や障害を予測するために分析されます。 メンテナンス活動をタイムリーに計画することで、企業は計画外のダウンタイムを最小限に抑え、フリートの効率を最大化できます。

在庫管理

IoT を使用すると、企業は在庫をリアルタイムで監視できます。 センサーは在庫を自動的に記録し、在庫状況、再注文、在庫ローテーションに関する情報を提供します。 これにより、最適化された在庫計画と管理が可能になり、欠品や過剰在庫を回避し、在庫コストを削減できます。

自動化されたプロセス

IoT により、さまざまな物流システム間のシームレスな通信と統合が可能になります。 倉庫管理システム、輸送管理システム、サプライヤー、顧客間のデータと情報の自動送信により、プロセスをより効率的にすることができます。 これにより、注文処理、出荷追跡、文書化の自動化が容易になります。

➡️ IoT は、透明性、効率性、コスト削減の向上など、物流会社に多くのメリットをもたらします。 これにより、サプライチェーンのより正確な制御、変化へのより迅速な対応、顧客のニーズへのより適切な対応が可能になります。 IoT をインテリジェントに使用することで、企業は競争力を高め、今日の物流上の課題を克服できます。

人工知能 (AI) と機械学習は物流業界に大きな影響を与え、幅広い用途の可能性をもたらします。

ルートの最適化

AI アルゴリズムは大量のデータを分析して、最適な輸送ルートを特定します。 これらのアルゴリズムは、交通状況、気象条件、配達の優先順位、コストなどの要因に基づいて、リアルタイムまたは予測ルートの推奨を提供し、輸送をより効率的かつ迅速に行うことができます。

需要予測

AI モデルは履歴データを分析することで、製品やサービスの需要を予測できます。 これにより、企業は在庫をより適切に計画し、欠品を回避し、顧客満足度を向上させることができます。 AI は、休日や季節傾向などの外部要因を考慮して、より正確な予測を作成することもできます。

在庫計画

AI と機械学習の助けを借りて、企業は在庫を最適化できます。 アルゴリズムは履歴データ、販売傾向、季節変動、その他の要因を分析して、最適な在庫を決定します。 これにより、過剰在庫や欠品を回避しながら、倉庫保管の効率と収益性を向上させることができます。

画像認識と物体認識

AI モデルは画像やビデオを分析して物体や製品を認識できます。 たとえば、物流分野では、入荷検査中に商品を自動的に識別したり、梱包やピッキングのプロセスを監視したりするために使用できます。 これにより、物流プロセスの速度と精度が向上します。

不正行為の検出

AI は、物流における不正行為の検出と防止に役立ちます。 トランザクションデータと行動パターンを分析することで、不審なアクティビティや異常を特定できます。 これにより、企業は財務上の損失を最小限に抑え、サプライチェーンの安全性を確保するための措置をタイムリーに講じることができます。

予知保全

AI と機械学習は、車両、機械、その他の物流機器の予知保全にも使用できます。 センサーデータを分析することで、起こり得る故障を予測し、適切なタイミングでメンテナンス対策を計画できます。 これにより、企業は計画外のダウンタイムを最小限に抑え、機器の寿命を最大限に延ばすことができます。

➡️ AI と機械学習を物流プロセスに統合することで、企業は効率を向上させ、コストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。