Welke digitale technologieën of toepassingen gebruiken bedrijven in logistiek?

In de logistieke sector gebruiken bedrijven diverse digitale technologieën en toepassingen om hun processen te optimaliseren en efficiënter te maken.

Cloudcomputing wordt gebruikt door meer dan twee derde van de logistieke bedrijven die in Duitsland zijn ondervraagd. In het onderzoek van 2022 gaf 59 procent van de ondervraagde bedrijven aan al gebruik te maken van magazijnbeheersystemen (WMS), terwijl nog eens zes procent van plan is deze te implementeren. WMS zijn softwareprogramma's voor het digitale beheer van magazijnen.

Enquête naar het gebruik van digitale technologieën in de logistieke sector in Duitsland 2022

In gebruik

• Cloudcomputing – 68%
• IoT of sensortechnologie – 61%
• Magazijnbeheersysteem – 59%
• Big Data & Analytics – 41%
• Digitale marktplaatsen – 41%
• Kunstmatige intelligentie – 22%
• Robotica – 11%
• Digitale tweelingen – 14%
• Slimme schappen – 6%
• Drones – 4%

Gepland/Besproken

• Cloudcomputing – 16%
• IoT of sensortechnologie – 23%
• Magazijnbeheersysteem – 25%
• Big Data & Analytics – 29%
• Digitale marktplaatsen – 18%
• Kunstmatige intelligentie – 27%
• Robotica – 36%
• Digitale tweelingen – 25%
• Slimme schappen – 25%
• Drones – 26%

Magazijnbeheersystemen (WMS)

WMS-software maakt efficiënt voorraadbeheer, optimalisatie van de magazijnruimte, het volgen van goederenbewegingen en orderverzameling mogelijk. Het biedt realtime voorraadinformatie en verbetert de nauwkeurigheid en snelheid van orderafhandeling.

Transportmanagementsystemen (TMS)

TMS-software ondersteunt bedrijven bij het plannen, optimaliseren en uitvoeren van transportopdrachten. Het maakt efficiënte routeplanning, optimalisatie van vrachtkosten, het volgen van zendingen en communicatie met leveranciers, expediteurs en klanten mogelijk.

Telematica-systemen

Telematica-systemen maken gebruik van GPS-technologie om de locatie van voertuigen in realtime te volgen. Deze systemen maken een beter wagenparkbeheer mogelijk, evenals monitoring van voertuigprestaties en brandstofverbruik, en het naleven van leveringsschema's.

Automatisering en robotica

Automatiseringstechnologieën zoals geautomatiseerde opslag- en ophaalsystemen, transportbanden en robotica worden in magazijnen en distributiecentra gebruikt om de efficiëntie en snelheid van orderverwerking te verbeteren. Robots kunnen worden ingezet voor het verzamelen, sorteren, verpakken en palletiseren van goederen.

Internet der Dingen (IoT)

IoT-toepassingen maken het mogelijk om apparaten, sensoren en machines in de logistiek met elkaar te verbinden. Door realtime data te verzamelen en te verzenden, kunnen bedrijven de staat van goederen, opslagomstandigheden en slijtage van apparatuur monitoren. Dit vergemakkelijkt voorraadbeheer, onderhoud en het voorspellen van knelpunten of storingen.

Kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren

AI- en machine learning-systemen analyseren grote hoeveelheden data om patronen te herkennen, voorspellingen te doen en beslissingen te automatiseren. In de logistiek kunnen ze worden gebruikt voor routeoptimalisatie, vraagvoorspelling, voorraadplanning en fraudedetectie.

Blockchain -technologie

Blockchain maakt een veilige en transparante tracering van goederenleveringen in de gehele toeleveringsketen mogelijk. Het biedt naadloze documentatie van transacties, verbetert de traceerbaarheid en ondersteunt productauthenticatie.

➡️ Deze digitale technologieën en toepassingen spelen een cruciale rol bij het optimaliseren van logistieke processen, het verbeteren van de efficiëntie van de toeleveringsketen en het voldoen aan de toenemende eisen op het gebied van snelheid, nauwkeurigheid en traceerbaarheid.

Automatisering en robotica spelen een steeds belangrijkere rol in de logistieke sector om de efficiëntie, nauwkeurigheid en snelheid van logistieke processen te verbeteren.

Automatische opslag- en ophaalsystemen

Geautomatiseerde opslag- en ophaalsystemen (AS/RS) worden in hoogbouwmagazijnen gebruikt om de opslag en het orderverzamelen van goederen te automatiseren. Deze machines kunnen autonoom op en neer bewegen tussen de schappen, goederen oppakken en afleveren. Dit vermindert de handmatige arbeid en optimaliseert het gebruik van de opslagcapaciteit.

Transportbandtechnologie

Geautomatiseerde materiaalverwerkingssystemen, zoals transportbanden, sorteermachines en palletiseermachines, worden in logistieke centra gebruikt om de materiaalstroom te versnellen en de goederenafhandeling te vereenvoudigen. Door het automatiseren van de goederenbeweging worden knelpunten en fouten geminimaliseerd.

Orderverzameling met behulp van robots

Robots worden steeds vaker ingezet bij het verzamelen van goederen en het voorbereiden ervan voor verzending. Deze robots kunnen autonoom door het magazijn navigeren, producten identificeren en in containers of op pallets plaatsen. Dit verbetert de snelheid en nauwkeurigheid van het orderverzamelproces.

Drones en autonome voertuigen

Drones en autonome voertuigen worden gebruikt voor de levering en het transport van goederen. Drones kunnen kleine pakketten over korte afstanden vervoeren, terwijl autonome voertuigen worden ingezet voor het transport van grotere ladingen over de weg of in magazijnen. Deze technologieën maken een snellere en efficiëntere goederenlevering mogelijk.

Magazijnrobots

Magazijnrobots omvatten verschillende soorten robots die in magazijnen worden gebruikt om diverse taken uit te voeren. Denk hierbij aan robotarmen die helpen bij het inpakken en stapelen van goederen, of mobiele robots die goederen naar de juiste opslaglocaties transporteren. Deze robots werken vaak samen met menselijke medewerkers om de efficiëntie te verhogen.

Automatisering en robotica in de logistiek bieden talrijke voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, verbeterde precisie, minder fouten en knelpunten, en snellere doorlooptijden. Ze stellen bedrijven in staat hun logistieke processen te optimaliseren en te voldoen aan de groeiende vraag naar snelheid, flexibiliteit en klanttevredenheid. De voortdurende ontwikkeling en integratie van deze technologieën dragen bij aan de sturing van de logistieke sector naar een steeds meer geautomatiseerde en efficiënte toekomst.

Het Internet der Dingen (IoT) speelt een cruciale rol in de logistieke sector, omdat het de verbinding van apparaten, sensoren en machines mogelijk maakt. Door IoT te integreren in logistieke processen kunnen bedrijven realtime data verzamelen, analyseren en gebruiken om hun activiteiten te optimaliseren en de efficiëntie te verhogen.

Locatietracking en activabeheer

IoT-sensoren kunnen aan goederen, voertuigen, pallets of andere logistieke middelen worden bevestigd om hun locatie in realtime te volgen. Dit maakt nauwkeurige monitoring van de goederenstroom in de toeleveringsketen mogelijk en verbetert de planning van transportroutes en het gebruik van magazijnruimte.

Conditiebewaking

IoT-sensoren kunnen de conditie van goederen bewaken, zoals temperatuur, luchtvochtigheid, trillingen of andere parameters die relevant zijn voor specifieke producten. Hierdoor kunnen bedrijven ervoor zorgen dat de productkwaliteit tijdens opslag en transport behouden blijft en dat potentiële schade of verlies vroegtijdig wordt gedetecteerd.

Voorspellend onderhoud

IoT-sensoren op machines en voertuigen kunnen continu gegevens verzamelen over hun conditie en prestaties. Deze gegevens worden geanalyseerd om potentiële onderhoudsbehoeften of storingen te voorspellen. Door onderhoud vooraf te plannen, kunnen bedrijven ongeplande stilstand minimaliseren en de efficiëntie van hun wagenpark maximaliseren.

Voorraadbeheer

IoT stelt bedrijven in staat hun voorraad in realtime te monitoren. Sensoren kunnen automatisch voorraadniveaus registreren en informatie verstrekken over beschikbaarheid, nabestellingen en voorraadomloopsnelheid. Dit maakt een geoptimaliseerde voorraadplanning en -beheer mogelijk om tekorten of overschotten te voorkomen en de magazijnkosten te verlagen.

Geautomatiseerde processen

IoT maakt naadloze communicatie en integratie tussen verschillende logistieke systemen mogelijk. Door automatisch data en informatie te verzenden tussen magazijnbeheersystemen, transportbeheersystemen, leveranciers en klanten, kunnen processen efficiënter worden gemaakt. Dit vergemakkelijkt geautomatiseerde orderverwerking, het volgen van zendingen en documentatie.

➡️ Het IoT biedt logistieke bedrijven talrijke voordelen, waaronder verbeterde transparantie, efficiëntie en kostenbesparingen. Het maakt een nauwkeuriger beheer van de toeleveringsketen mogelijk, een snellere reactie op veranderingen en een betere invulling van de klantbehoeften. Door het IoT intelligent in te zetten, kunnen bedrijven hun concurrentievermogen vergroten en de logistieke uitdagingen van vandaag de dag het hoofd bieden.

Kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren hebben een aanzienlijke impact op de logistieke sector en bieden diverse toepassingsmogelijkheden.

Routeoptimalisatie

AI-algoritmen kunnen grote hoeveelheden data analyseren om optimale transportroutes te bepalen. Op basis van factoren zoals verkeer, weersomstandigheden, leveringsprioriteiten en kosten kunnen deze algoritmen realtime of voorspellende routeaanbevelingen geven om transport efficiënter en sneller te maken.

Vraagvoorspelling

Door historische gegevens te analyseren, kunnen AI-modellen de vraag naar producten of diensten voorspellen. Hierdoor kunnen bedrijven hun voorraad beter plannen, tekorten voorkomen en de klanttevredenheid verhogen. AI kan ook rekening houden met externe factoren zoals feestdagen of seizoensgebonden trends om nauwkeurigere voorspellingen te maken.

Voorraadplanning

AI en machine learning stellen bedrijven in staat hun voorraad te optimaliseren. De algoritmes analyseren historische gegevens, verkooptrends, seizoensschommelingen en andere factoren om optimale voorraadniveaus te bepalen. Dit helpt overbevoorrading en tekorten te voorkomen en tegelijkertijd de efficiëntie en winstgevendheid van magazijnen te verbeteren.

Beeldherkenning en objectherkenning

AI-modellen kunnen afbeeldingen of video's analyseren om objecten of producten te herkennen. In de logistiek kunnen ze bijvoorbeeld worden gebruikt voor de geautomatiseerde identificatie van goederen tijdens de goedereninspectie of voor het bewaken van verpakkings- en orderverzamelprocessen. Dit verhoogt de snelheid en nauwkeurigheid van logistieke operaties.

Fraudedetectie

AI kan helpen bij het opsporen en voorkomen van fraude in de logistiek. Door transactiegegevens en gedragspatronen te analyseren, kunnen verdachte activiteiten of afwijkingen worden geïdentificeerd. Dit stelt bedrijven in staat tijdig actie te ondernemen om financiële verliezen te minimaliseren en de veiligheid van hun toeleveringsketen te waarborgen.

Voorspellend onderhoud

AI en machine learning kunnen ook worden gebruikt voor voorspellend onderhoud van voertuigen, machines en andere logistieke apparatuur. Door sensorgegevens te analyseren, kunnen potentiële storingen worden voorspeld en onderhoudsmaatregelen tijdig worden gepland. Dit helpt bedrijven ongeplande stilstand te minimaliseren en de levensduur van hun apparatuur te maximaliseren.

➡️ De integratie van AI en machine learning in logistieke processen stelt bedrijven in staat hun efficiëntie te verhogen, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren.