Z jakich technologii cyfrowych lub aplikacji korzystają firmy w logistyce?

W branży logistycznej firmy wykorzystują różnorodne technologie i aplikacje cyfrowe w celu optymalizacji swoich procesów i zwiększenia ich wydajności.

Z chmury obliczeniowej korzysta ponad dwie trzecie ankietowanych firm logistycznych w Niemczech. W badaniu przeprowadzonym w 2022 roku 59 proc. ankietowanych firm stwierdziło, że korzysta już z systemów zarządzania magazynem, a kolejne 6 proc. przynajmniej planuje z nich skorzystać. Systemy zarządzania magazynem to oprogramowanie umożliwiające cyfrowe zarządzanie magazynami.

Badanie dotyczące wykorzystania technologii cyfrowych w branży logistycznej w Niemczech 2022

W użyciu

• Przetwarzanie w chmurze – 68%
• IoT lub technologia czujników – 61%
• System Zarządzania Magazynem – 59%
• Big Data i analityka – 41%
• Rynki cyfrowe – 41%
• Sztuczna inteligencja – 22%
• Robotyka – 11%
• Cyfrowe bliźniaki – 14%
• Inteligentne półki – 6%
• Drony – 4%

Planowane/omawiane

• Przetwarzanie w chmurze – 16%
• IoT lub technologia czujników – 23%
• System Zarządzania Magazynem – 25%
• Big Data i analityka – 29%
• Rynki cyfrowe – 18%
• Sztuczna inteligencja – 27%
• Robotyka – 36%
• Cyfrowe bliźniaki – 25%
• Inteligentne półki – 25%
• Drony – 26%

Systemy zarządzania magazynem (WMS)

Oprogramowanie WMS umożliwia efektywne zarządzanie zapasami, optymalizację wykorzystania powierzchni magazynowej, śledzenie ruchów towarów i kompletację zamówień. Dostarcza w czasie rzeczywistym informacji o stanach magazynowych oraz poprawia dokładność i szybkość realizacji zamówień.

Systemy zarządzania transportem (TMS)

Oprogramowanie TMS wspiera firmy w planowaniu, optymalizacji i realizacji zleceń transportowych. Umożliwia efektywne planowanie tras, optymalizację kosztów frachtu, śledzenie przesyłek oraz komunikację z dostawcami, przewoźnikami i klientami.

Systemy telematyczne

Systemy telematyczne wykorzystują technologię GPS do śledzenia lokalizacji pojazdów w czasie rzeczywistym. Systemy te umożliwiają lepsze zarządzanie flotą, monitorowanie wydajności pojazdów i zużycia paliwa oraz dotrzymywanie harmonogramów dostaw.

Automatyka i robotyka

Technologie automatyzacji, takie jak zautomatyzowane systemy przechowywania i wyszukiwania, technologia przenośników i robotyka, są stosowane w magazynach i centrach dystrybucyjnych w celu poprawy wydajności i szybkości przetwarzania zamówień. Roboty można wykorzystać przy kompletacji, sortowaniu, pakowaniu i paletyzacji towarów.

Internet rzeczy (IoT)

Aplikacje IoT umożliwiają łączenie w sieć urządzeń, czujników i maszyn w logistyce. Gromadząc i przesyłając dane w czasie rzeczywistym, firmy mogą monitorować stan towarów, warunki przechowywania oraz zużycie sprzętu. Ułatwia to zarządzanie zapasami, konserwację i przewidywanie braków lub awarii.

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe

Systemy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego analizują duże ilości danych w celu identyfikowania wzorców, prognozowania i automatyzacji decyzji. W logistyce można je wykorzystać do optymalizacji tras, prognozowania popytu, planowania zapasów i wykrywania oszustw.

Technologia Blockchain

Blockchain umożliwia bezpieczne i przejrzyste śledzenie dostaw towarów w łańcuchu dostaw. Oferuje pełną dokumentację transakcji, poprawia identyfikowalność i wspiera uwierzytelnianie produktów.

➡️ Te cyfrowe technologie i aplikacje odgrywają kluczową rolę w optymalizacji procesów logistycznych, poprawie wydajności łańcucha dostaw i spełnieniu rosnących wymagań w zakresie szybkości, dokładności i identyfikowalności.

Automatyka i robotyka odgrywają w branży logistycznej coraz większą rolę w poprawie efektywności, dokładności i szybkości procesów logistycznych.

Automatyczne układnice

Automatyczne układnice (AS/RS) stosowane są w magazynach wysokiego składowania w celu automatyzacji składowania i kompletacji towarów. Urządzenia te mogą samodzielnie przemieszczać się w górę i w dół półek, pobierać i dostarczać towary. Zmniejsza to wysiłek ręczny i optymalnie wykorzystuje pojemność magazynu.

Technologia przenośników

Zautomatyzowane systemy transportu materiałów, takie jak przenośniki, sortowniki i paletyzatory, stosowane są w centrach logistycznych w celu przyspieszenia przepływu materiałów i uproszczenia obsługi towarów. Automatyzując przepływ towarów, można zminimalizować wąskie gardła i błędy.

Kompletacja wspomagana robotem

Roboty są coraz częściej wykorzystywane przy kompletacji zamówień w celu odebrania towarów i przygotowania ich do wysyłki. Roboty te mogą samodzielnie poruszać się po magazynie, identyfikować produkty i umieszczać je w pojemnikach lub na paletach. Poprawia to szybkość i dokładność procesu kompletacji.

Drony i pojazdy autonomiczne

Do dostarczania i transportu towarów wykorzystywane są drony i pojazdy autonomiczne. Drony mogą przewozić małe paczki na niewielkie odległości, natomiast pojazdy autonomiczne służą do transportu większych ładunków po drogach lub w magazynach. Technologie te umożliwiają szybszą i sprawniejszą dostawę towarów.

Robotyka magazynowa

Robotyka magazynowa obejmuje różne typy robotów wykorzystywanych w magazynach do wykonywania różnych zadań. Mogą to być na przykład ramiona robota, które pomagają pakować i układać towary lub roboty mobilne, które transportują towary do odpowiednich miejsc przechowywania. Roboty te często współpracują z pracownikami ludzkimi, aby zwiększyć wydajność.

➡️ Automatyzacja i robotyka w logistyce oferują liczne korzyści, takie jak zwiększona wydajność, poprawiona precyzja, redukcja błędów i wąskich gardeł oraz szybszy czas realizacji. Umożliwiają firmom optymalizację procesów logistycznych i reagowanie na rosnące wymagania dotyczące szybkości, elastyczności i zadowolenia klientów. Ciągły rozwój i integracja tych technologii pomagają branży logistycznej w kierunku coraz bardziej zautomatyzowanej i wydajnej przyszłości.

Internet rzeczy (IoT) odgrywa kluczową rolę w branży logistycznej, ponieważ umożliwia łączenie w sieć urządzeń, czujników i maszyn. Integrując IoT z procesami logistycznymi, firmy mogą gromadzić, analizować i wykorzystywać dane w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji swoich działań i zwiększenia wydajności.

Śledzenie lokalizacji i zarządzanie aktywami

Czujniki obsługujące IoT można przymocować do towarów, pojazdów, palet lub innych zasobów logistycznych w celu śledzenia ich lokalizacji w czasie rzeczywistym. Umożliwia to precyzyjne monitorowanie przepływu towarów w łańcuchu dostaw oraz lepsze planowanie tras transportu i wykorzystania powierzchni magazynowej.

Monitorowanie stanu

Czujniki IoT mogą monitorować stan towarów m.in. B. Temperatura, wilgotność, wibracje lub inne parametry istotne dla konkretnego towaru. Dzięki temu firmy mogą mieć pewność, że jakość produktów zostanie zachowana podczas przechowywania i transportu oraz że potencjalne uszkodzenia lub straty zostaną wcześnie wykryte.

Konserwacja predykcyjna

Czujniki IoT w maszynach i pojazdach mogą w sposób ciągły zbierać dane o stanie i wydajności. Dane te są analizowane w celu przewidywania potencjalnych potrzeb konserwacyjnych lub awarii. Planując czynności konserwacyjne w odpowiednim czasie, firmy mogą zminimalizować nieplanowane przestoje i zmaksymalizować wydajność swojej floty.

Zarządzanie zapasami

Dzięki IoT firmy mogą monitorować swoje zapasy w czasie rzeczywistym. Czujniki mogą automatycznie rejestrować zapasy i dostarczać informacji o dostępności, ponownym zamawianiu i rotacji zapasów. Umożliwia to zoptymalizowane planowanie i zarządzanie zapasami, aby uniknąć niedoborów lub nadmiernych zapasów i zmniejszyć koszty zapasów.

Zautomatyzowane procesy

Internet Rzeczy może umożliwić bezproblemową komunikację i integrację pomiędzy różnymi systemami logistycznymi. Procesy można usprawnić poprzez zautomatyzowaną transmisję danych i informacji pomiędzy systemami zarządzania magazynem, systemami zarządzania transportem, dostawcami i klientami. Ułatwia to automatyczne przetwarzanie zamówień, śledzenie przesyłek i dokumentację.

➡️ IoT oferuje firmom logistycznym liczne korzyści, w tym większą przejrzystość, wydajność i oszczędność kosztów. Umożliwia bardziej precyzyjną kontrolę łańcucha dostaw, szybszą reakcję na zmiany i lepsze realizowanie potrzeb klientów. Dzięki inteligentnemu wykorzystaniu Internetu Rzeczy firmy mogą zwiększyć swoją konkurencyjność i przezwyciężyć dzisiejsze wyzwania logistyczne.

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe mają znaczący wpływ na branżę logistyczną i oferują szeroki wachlarz możliwych zastosowań.

Optymalizacja tras

Algorytmy AI potrafią analizować duże ilości danych w celu identyfikacji optymalnych tras transportu. Na podstawie takich czynników, jak natężenie ruchu, warunki pogodowe, priorytety dostaw i koszty, algorytmy te mogą zapewniać w czasie rzeczywistym lub przewidywane rekomendacje tras, dzięki czemu transport będzie wydajniejszy i szybszy.

Prognozowanie popytu

Analizując dane historyczne, modele AI mogą przewidywać popyt na produkty lub usługi. Dzięki temu firmy mogą lepiej planować swoje zapasy, unikać niedoborów i zwiększać satysfakcję klientów. Sztuczna inteligencja może uwzględniać także czynniki zewnętrzne, takie jak święta czy trendy sezonowe, aby tworzyć bardziej precyzyjne prognozy.

Planowanie zapasów

Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu firmy mogą optymalizować zapasy. Algorytmy analizują dane historyczne, trendy sprzedaży, wahania sezonowe i inne czynniki w celu określenia optymalnych zapasów. Pomaga to uniknąć nadmiernych zapasów i niedoborów, jednocześnie poprawiając wydajność i rentowność magazynowania.

Rozpoznawanie obrazu i rozpoznawanie obiektów

Modele AI mogą analizować obrazy lub filmy w celu rozpoznawania obiektów lub produktów. Na przykład w logistyce można je wykorzystać do automatycznej identyfikacji towarów podczas kontroli towarów przychodzących lub do monitorowania procesów pakowania i kompletacji. Zwiększa to szybkość i dokładność procesów logistycznych.

Wykrywanie oszustw

Sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom w logistyce. Analizując dane transakcyjne i wzorce zachowań, można zidentyfikować podejrzane działania lub anomalie. Pozwala to firmom na podjęcie w odpowiednim czasie działań minimalizujących straty finansowe i zapewniających bezpieczeństwo ich łańcucha dostaw.

Konserwacja predykcyjna

Sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można również wykorzystać w konserwacji predykcyjnej pojazdów, maszyn i innego sprzętu logistycznego. Analizując dane z czujników, można przewidzieć możliwe awarie i zaplanować działania konserwacyjne w odpowiednim czasie. Pomaga to firmom zminimalizować nieplanowane przestoje i zmaksymalizować żywotność sprzętu.

➡️ Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w procesy logistyczne pozwala firmom zwiększyć efektywność, obniżyć koszty i poprawić satysfakcję klientów.