기업은 물류에 어떤 디지털 기술이나 애플리케이션을 사용합니까?

물류 산업에서 기업은 다양한 디지털 기술과 애플리케이션을 사용하여 프로세스를 최적화하고 효율성을 높입니다.

독일에서 조사한 물류 회사의 2/3 이상이 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있습니다. 2022년 조사에서는 조사 대상 기업 중 59%가 이미 창고 관리 시스템을 사용하고 있다고 답했으며, 또 다른 6%는 적어도 사용할 계획이라고 답했습니다. 창고 관리 시스템은 창고를 디지털 방식으로 관리하기 위한 소프트웨어입니다.

2022년 독일 물류산업의 디지털 기술 활용에 관한 설문조사

사용

• 클라우드 컴퓨팅 - 68%
• IoT 또는 센서 기술 – 61%
• 창고 관리 시스템 – 59%
• 빅데이터 및 분석 – 41%
• 디지털 마켓플레이스 – 41%
• 인공지능 – 22%
• 로봇공학 - 11%
• 디지털 트윈 – 14%
• 스마트 선반 - 6%
• 드론 – 4%

기획/논의 중

• 클라우드 컴퓨팅 - 16%
• IoT 또는 센서 기술 – 23%
• 창고 관리 시스템 – 25%
• 빅데이터 및 분석 – 29%
• 디지털 마켓플레이스 – 18%
• 인공지능 – 27%
• 로봇공학 - 36%
• 디지털 트윈 – 25%
• 스마트 선반 - 25%
• 드론 – 26%

창고 관리 시스템(WMS)

WMS 소프트웨어는 효율적인 재고 관리, 저장 공간 활용 최적화, 상품 이동 추적 및 주문 선택을 가능하게 합니다. 재고에 대한 실시간 정보를 제공하고 주문 이행의 정확성과 속도를 향상시킵니다.

운송 관리 시스템(TMS)

TMS 소프트웨어는 기업의 운송 주문 계획, 최적화 및 실행을 지원합니다. 이를 통해 효율적인 경로 계획, 화물 비용 최적화, 배송 추적 및 공급업체, 운송업체 및 고객과의 커뮤니케이션이 가능해집니다.

텔레매틱스 시스템

텔레매틱스 시스템은 GPS 기술을 사용하여 차량의 위치를 ​​실시간으로 추적합니다. 이러한 시스템을 통해 더 나은 차량 관리, 차량 성능 및 연료 소비 모니터링, 배송 일정 충족이 가능해졌습니다.

자동화 및 로봇공학

자동화된 보관 및 검색 시스템, 컨베이어 기술, 로봇 공학과 같은 자동화 기술은 주문 처리의 효율성과 속도를 향상시키기 위해 창고 및 유통 센터에서 사용됩니다. 로봇은 상품을 선별하고, 분류하고, 포장하고, 팔레타이징하는 데 사용될 수 있습니다.

사물인터넷(IoT)

IoT 애플리케이션은 물류 분야의 장치, 센서 및 기계의 네트워킹을 가능하게 합니다. 기업은 실시간 데이터를 수집하고 전송함으로써 상품 상태, 보관 상태, 장비 마모 및 손상을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 재고 관리, 유지 관리, 부족이나 고장 예측이 더 쉬워집니다.

인공지능(AI)과 머신러닝

AI 및 기계 학습 시스템은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 예측하며 의사 결정을 자동화합니다. 물류에서는 경로 최적화, 수요 예측, 재고 계획 및 사기 탐지에 사용될 수 있습니다.

블록체인 기술

블록체인을 사용하면 공급망을 따라 상품 배송을 안전하고 투명하게 추적할 수 있습니다. 이는 거래에 대한 완전한 문서를 제공하고 추적성을 향상시키며 제품 인증을 지원합니다.

➡️ 이러한 디지털 기술과 애플리케이션은 물류 프로세스를 최적화하고 공급망 효율성을 개선하며 속도, 정확성 및 추적성에 대한 증가하는 요구를 충족하는 데 중요한 역할을 합니다.

자동화와 로봇공학은 물류 프로세스의 효율성, 정확성 및 속도를 향상시키기 위해 물류 산업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.

자동 스태커 크레인

자동 스태커 크레인(AS/RS)은 고천장 창고에서 물품 보관 및 피킹을 자동화하는 데 사용됩니다. 이러한 장치는 자동으로 선반 위아래로 이동하고 상품을 픽업하고 배송할 수 있습니다. 이를 통해 수동 작업이 줄어들고 스토리지 용량을 최적으로 활용할 수 있습니다.

컨베이어 기술

컨베이어, 분류기, 팔레타이저와 같은 자동화된 자재 처리 시스템은 물류 센터에서 자재 흐름 속도를 높이고 상품 취급을 단순화하는 데 사용됩니다. 물품 이동을 자동화함으로써 병목 현상과 오류를 최소화할 수 있습니다.

로봇 보조 피킹

상품을 수집하고 배송을 준비하는 데 로봇이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이 로봇은 자율적으로 창고를 탐색하고 제품을 식별하여 컨테이너나 팔레트에 놓을 수 있습니다. 이는 피킹 프로세스의 속도와 정확성을 향상시킵니다.

드론과 자율주행차

드론과 자율주행차는 물품을 배송하고 운송하는 데 사용됩니다. 드론은 작은 패키지를 짧은 거리로 운반할 수 있고, 자율주행차는 도로나 창고에서 더 큰 화물을 운반하는 데 사용됩니다. 이러한 기술을 통해 상품을 보다 빠르고 효율적으로 배송할 수 있습니다.

창고 로봇공학

창고 로봇공학에는 다양한 작업을 완료하기 위해 창고에서 사용되는 다양한 유형의 로봇이 포함됩니다. 예를 들어 상품을 포장하고 쌓는 데 도움을 주는 로봇 팔이나 상품을 올바른 보관 위치로 운반하는 모바일 로봇이 될 수 있습니다. 이러한 로봇은 효율성을 높이기 위해 직원과 협력하는 경우가 많습니다.

➡️ 물류 자동화 및 로봇 공학은 효율성 향상, 정밀도 향상, 오류 및 병목 현상 감소, 처리 시간 단축 등 다양한 이점을 제공합니다. 이를 통해 기업은 물류 프로세스를 최적화하고 속도, 유연성 및 고객 만족에 대한 증가하는 요구에 대응할 수 있습니다. 이러한 기술의 지속적인 개발과 통합은 물류 산업을 점점 더 자동화되고 효율적인 미래로 나아가는 데 도움이 됩니다.

사물 인터넷(IoT)은 장치, 센서 및 기계의 네트워킹을 가능하게 하므로 물류 산업에서 중요한 역할을 합니다. IoT를 물류 프로세스에 통합함으로써 기업은 실시간 데이터를 수집, 분석 및 사용하여 운영을 최적화하고 효율성을 높일 수 있습니다.

위치 추적 및 자산 관리

IoT 지원 센서를 상품, 차량, 팔레트 또는 기타 물류 자산에 부착하여 실시간으로 위치를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 공급망을 따라 상품 흐름을 정확하게 모니터링하고 운송 경로 및 저장 공간 사용을 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다.

상태 모니터링

IoT 센서는 상품 상태를 모니터링할 수 있습니다. B. 특정 상품과 관련된 온도, 습도, 진동 또는 기타 매개변수. 이를 통해 기업은 보관 및 운송 중에 제품의 품질을 유지하고 잠재적인 손상이나 손실을 조기에 감지할 수 있습니다.

예측 유지보수

기계와 차량의 IoT 센서는 상태와 성능에 대한 데이터를 지속적으로 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 잠재적인 유지 관리 요구 사항이나 실패를 예측하기 위해 분석됩니다. 적시에 유지 관리 활동을 계획함으로써 회사는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 효율성을 최대화할 수 있습니다.

재고 관리

IoT를 통해 기업은 실시간으로 재고를 모니터링할 수 있습니다. 센서는 자동으로 재고를 기록하고 가용성, 재주문 및 재고 순환에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 최적화된 재고 계획 및 관리가 가능해 재고 부족이나 과잉을 방지하고 재고 비용을 줄일 수 있습니다.

자동화된 프로세스

IoT를 사용하면 서로 다른 물류 시스템 간의 원활한 통신과 통합이 가능합니다. 창고 관리 시스템, 운송 관리 시스템, 공급업체 및 고객 간의 데이터 및 정보 자동 전송을 통해 프로세스를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 이를 통해 자동화된 주문 처리, 배송 추적 및 문서화가 용이해집니다.

➡️ IoT는 투명성 향상, 효율성 향상, 비용 절감 등 물류 회사에 수많은 이점을 제공합니다. 이를 통해 공급망을 보다 정확하게 제어하고, 변화에 더 빠르게 대응하며, 고객 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다. IoT의 지능적인 사용을 통해 기업은 경쟁력을 높이고 오늘날의 물류 문제를 극복할 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝은 물류 산업에 큰 영향을 미치며 다양한 응용 분야를 제공합니다.

경로 최적화

AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 최적의 운송 경로를 식별할 수 있습니다. 교통, 기상 조건, 배송 우선 순위 및 비용과 같은 요소를 기반으로 이러한 알고리즘은 실시간 또는 예측 경로 권장 사항을 제공하여 운송을 보다 효율적이고 빠르게 만듭니다.

수요 예측

AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 제품이나 서비스에 대한 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재고를 더 잘 계획하고 부족을 방지하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. AI는 휴일이나 계절적 추세와 같은 외부 요인을 고려하여 보다 정확한 예측을 생성할 수도 있습니다.

재고 계획

AI와 머신러닝의 도움으로 기업은 재고를 최적화할 수 있습니다. 알고리즘은 과거 데이터, 판매 추세, 계절적 변동 및 기타 요인을 분석하여 최적의 재고를 결정합니다. 이는 창고 효율성과 수익성을 향상시키는 동시에 과잉 재고 및 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이미지 인식 및 객체 인식

AI 모델은 이미지나 동영상을 분석해 사물이나 제품을 인식할 수 있습니다. 예를 들어 물류 분야에서는 입고된 상품을 검사하는 동안 상품을 자동으로 식별하거나 포장 및 피킹 프로세스를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 물류 프로세스의 속도와 정확성이 향상됩니다.

사기 탐지

AI는 물류 사기를 감지하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 거래 데이터와 행동 패턴을 분석하여 의심스러운 활동이나 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재정적 손실을 최소화하고 공급망 보안을 보장하기 위한 시기적절한 조치를 취할 수 있습니다.

예측 유지보수

AI와 머신러닝은 차량, 기계, 기타 물류 장비의 예측 유지보수에도 사용될 수 있습니다. 센서 데이터를 분석함으로써 발생할 수 있는 고장을 예측하고 적절한 시기에 유지 관리 조치를 계획할 수 있습니다. 이는 기업이 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 수명을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

➡️ AI와 머신러닝을 물류 프로세스에 통합하면 기업은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.