Какие цифровые технологии или приложения используют компании в логистике?

В логистической отрасли компании используют различные цифровые технологии и приложения для оптимизации своих процессов и повышения их эффективности.

Облачные вычисления используют более двух третей логистических компаний, опрошенных в Германии. В опросе 2022 года 59 процентов опрошенных компаний заявили, что они уже используют системы управления складами, а еще шесть процентов как минимум планируют их использовать. Системы управления складами — это программное обеспечение для цифрового управления складами.

Исследование использования цифровых технологий в логистической отрасли Германии 2022 г.

В употреблении

• Облачные вычисления – 68%
• Интернет вещей или сенсорные технологии – 61%
• Система управления складом – 59%
• Большие данные и аналитика – 41%
• Цифровые торговые площадки – 41%
• Искусственный интеллект – 22%
• Робототехника – 11%
• Цифровые двойники – 14%
• Умные полки – 6%
• Дроны – 4%

Планируется/обсуждается

• Облачные вычисления – 16%
• Интернет вещей или сенсорные технологии – 23%
• Система управления складом – 25%
• Большие данные и аналитика – 29%
• Цифровые торговые площадки – 18%
• Искусственный интеллект – 27%
• Робототехника – 36%
• Цифровые двойники – 25%
• Умные полки – 25%
• Дроны – 26%

Системы управления складом (WMS)

Программное обеспечение WMS позволяет эффективно управлять запасами, оптимизировать использование складских помещений, отслеживать движение товаров и комплектовать заказы. Он предоставляет информацию о товарных запасах в режиме реального времени и повышает точность и скорость выполнения заказов.

Системы управления транспортом (TMS)

Программное обеспечение TMS помогает компаниям планировать, оптимизировать и выполнять транспортные заказы. Оно обеспечивает эффективное планирование маршрутов, оптимизацию затрат на перевозки, отслеживание поставок и связь с поставщиками, перевозчиками и клиентами.

Телематические системы

Телематические системы используют технологию GPS для отслеживания местоположения транспортных средств в режиме реального времени. Эти системы позволяют лучше управлять автопарком, контролировать производительность транспортных средств и расход топлива, а также соблюдать графики поставок.

Автоматизация и робототехника

Технологии автоматизации, такие как автоматизированные системы хранения и поиска, конвейерные технологии и робототехника, используются на складах и распределительных центрах для повышения эффективности и скорости обработки заказов. Роботы могут использоваться для комплектации, сортировки, упаковки и паллетирования товаров.

Интернет вещей (IoT)

Приложения Интернета вещей позволяют объединять в сеть устройства, датчики и машины в логистике. Собирая и передавая данные в режиме реального времени, компании могут отслеживать состояние товаров, условия хранения и износ оборудования. Это упрощает управление запасами, техническое обслуживание и прогнозирование нехватки или сбоев.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют большие объемы данных, чтобы выявлять закономерности, делать прогнозы и автоматизировать решения. В логистике их можно использовать для оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса, планирования запасов и выявления мошенничества.

Технология блокчейн

Блокчейн обеспечивает безопасное и прозрачное отслеживание поставок товаров по цепочке поставок. Он предлагает полную документацию транзакций, улучшает отслеживаемость и поддерживает аутентификацию продуктов.

➡️ Эти цифровые технологии и приложения играют решающую роль в оптимизации логистических процессов, повышении эффективности цепочки поставок и удовлетворении растущих требований к скорости, точности и отслеживаемости.

Автоматизация и робототехника играют все более важную роль в логистической отрасли, повышая эффективность, точность и скорость логистических процессов.

Автоматические краны-штабелеры

Автоматические краны-штабелеры (AS/RS) используются на многоярусных складах для автоматизации хранения и комплектации товаров. Эти устройства могут автономно перемещать полки вверх и вниз, подбирать и доставлять товары. Это уменьшает ручные усилия и обеспечивает оптимальное использование емкости хранилища.

Конвейерная техника

Автоматизированные системы обработки материалов, такие как конвейеры, сортировщики и паллетайзеры, используются в логистических центрах для ускорения потока материалов и упрощения обработки товаров. Автоматизируя движение товаров, можно свести к минимуму узкие места и ошибки.

Сбор с помощью робота

Роботы все чаще используются для комплектования заказов, сбора товаров и подготовки их к отправке. Эти роботы могут автономно перемещаться по складу, идентифицировать товары и размещать их в контейнерах или на поддонах. Это повышает скорость и точность процесса комплектования.

Дроны и автономные транспортные средства

Дроны и автономные транспортные средства используются для доставки и транспортировки товаров. Дроны могут перевозить небольшие посылки на короткие расстояния, а автономные транспортные средства используются для перевозки более крупных грузов по дорогам или на складах. Эти технологии позволяют быстрее и эффективнее доставлять товары.

Складская робототехника

Складская робототехника включает в себя различные типы роботов, используемых на складах для выполнения различных задач. Это могут быть, например, роботы-манипуляторы, которые помогают упаковывать и укладывать товары, или мобильные роботы, которые транспортируют товары в нужные места хранения. Эти роботы часто работают в сотрудничестве с людьми для повышения эффективности.

➡️ Автоматизация и робототехника в логистике предлагают многочисленные преимущества, такие как повышение эффективности, повышение точности, сокращение количества ошибок и узких мест, а также сокращение времени выполнения работ. Они позволяют компаниям оптимизировать свои логистические процессы и реагировать на растущие требования к скорости, гибкости и удовлетворенности клиентов. Постоянное развитие и интеграция этих технологий помогают продвинуть логистическую отрасль к более автоматизированному и эффективному будущему.

Интернет вещей (IoT) играет решающую роль в логистической отрасли, поскольку позволяет объединять в сеть устройства, датчики и машины. Интегрируя Интернет вещей в логистические процессы, компании могут собирать, анализировать и использовать данные в режиме реального времени для оптимизации своих операций и повышения эффективности.

Отслеживание местоположения и управление активами

Датчики с поддержкой Интернета вещей можно прикреплять к товарам, транспортным средствам, поддонам или другим логистическим объектам, чтобы отслеживать их местоположение в режиме реального времени. Это позволяет точно отслеживать движение товаров по цепочке поставок и лучше планировать транспортные маршруты и использование складских помещений.

Контроль состояния

Датчики Интернета вещей могут контролировать состояние товаров, например. Б. Температура, влажность, вибрация или другие параметры, актуальные для конкретного товара. Это позволяет компаниям гарантировать сохранение качества продукции во время хранения и транспортировки и раннее обнаружение потенциальных повреждений или потерь.

Прогностическое обслуживание

Датчики Интернета вещей на машинах и транспортных средствах могут непрерывно собирать данные о состоянии и производительности. Эти данные анализируются для прогнозирования потенциальных потребностей в техническом обслуживании или сбоев. Своевременно планируя мероприятия по техническому обслуживанию, компании могут минимизировать незапланированные простои и максимизировать эффективность своего автопарка.

Управление запасами

Благодаря Интернету вещей компании могут контролировать свои запасы в режиме реального времени. Датчики могут автоматически регистрировать запасы и предоставлять информацию о наличии, повторном заказе и ротации запасов. Это позволяет оптимизировать планирование и управление запасами, чтобы избежать дефицита или избытка запасов и снизить затраты на запасы.

Автоматизированные процессы

Интернет вещей может обеспечить бесперебойную связь и интеграцию между различными логистическими системами. Процессы можно сделать более эффективными за счет автоматизированной передачи данных и информации между системами управления складами, системами управления транспортом, поставщиками и клиентами. Это облегчает автоматическую обработку заказов, отслеживание поставок и документирование.

➡️ Интернет вещей предлагает логистическим компаниям множество преимуществ, включая повышение прозрачности, эффективности и экономии затрат. Это позволяет более точно контролировать цепочку поставок, быстрее реагировать на изменения и лучше удовлетворять потребности клиентов. Благодаря разумному использованию Интернета вещей компании могут повысить свою конкурентоспособность и преодолеть сегодняшние логистические проблемы.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение оказывают значительное влияние на логистическую отрасль и предлагают широкий спектр возможных применений.

Оптимизация маршрута

Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных для определения оптимальных транспортных маршрутов. Основываясь на таких факторах, как движение транспорта, погодные условия, приоритеты доставки и стоимость, эти алгоритмы могут предоставлять рекомендации по маршруту в режиме реального времени или с прогнозированием, чтобы сделать транспортировку более эффективной и быстрой.

Прогнозирование спроса

Анализируя исторические данные, модели ИИ могут прогнозировать спрос на продукты или услуги. Это позволяет компаниям лучше планировать свои запасы, избегать дефицита и повышать удовлетворенность клиентов. ИИ также может учитывать внешние факторы, такие как праздники или сезонные тенденции, для создания более точных прогнозов.

Планирование запасов

С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения компании могут оптимизировать запасы. Алгоритмы анализируют исторические данные, тенденции продаж, сезонные колебания и другие факторы для определения оптимальных запасов. Это помогает избежать затоваривания и дефицита, одновременно повышая эффективность и прибыльность складирования.

Распознавание изображений и распознавание объектов

Модели искусственного интеллекта могут анализировать изображения или видео, чтобы распознавать объекты или продукты. Например, в логистике их можно использовать для автоматической идентификации товаров во время входного контроля или для мониторинга процессов упаковки и комплектации. Это увеличивает скорость и точность логистических процессов.

Обнаружение мошенничества

ИИ может помочь обнаружить и предотвратить мошенничество в логистике. Анализируя данные транзакций и модели поведения, можно выявить подозрительную активность или аномалии. Это позволяет компаниям своевременно принимать меры по минимизации финансовых потерь и обеспечению безопасности своей цепочки поставок.

Прогностическое обслуживание

Искусственный интеллект и машинное обучение также можно использовать для прогнозного обслуживания транспортных средств, машин и другого логистического оборудования. Анализируя данные датчиков, можно прогнозировать возможные неисправности и своевременно планировать меры по техническому обслуживанию. Это помогает компаниям минимизировать незапланированные простои и максимально продлить срок службы своего оборудования.

➡️ Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в логистические процессы позволяет компаниям повысить эффективность, сократить расходы и повысить удовлетворенность клиентов.