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%
• 사물인터넷(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%
• 사물인터넷(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 방대한 양의 데이터를 분석하여 최적의 운송 경로를 찾아냅니다. 교통 상황, 기상 조건, 배송 우선순위, 비용 등의 요소를 기반으로 이러한 알고리즘은 운송 효율과 속도를 높이기 위한 실시간 또는 forward-looking 경로를 추천할 수 있습니다.

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 및 기타 물류 장비의 forward-looking 유지보수에도 활용될 수 있습니다. 센서 데이터를 분석하여 잠재적 고장을 예측하고 시기적절한 유지보수 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 예상치 못한 가동 중단 시간을 최소화하고 장비의 수명을 극대화할 수 있습니다.

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