Какие цифровые технологии или приложения используют компании в логистике?

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

Облачные вычисления используются более чем двумя третями опрошенных в Германии логистических компаний. В исследовании 2022 года 59 процентов опрошенных компаний также заявили, что уже используют системы управления складом (WMS), а еще шесть процентов планируют их внедрение. WMS — это программные продукты для цифрового управления складами.

Исследование использования цифровых технологий в логистической отрасли Германии, 2022 год

В использовании

• 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%

Запланировано/Обсуждено

• 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 обеспечивает эффективное управление запасами, оптимизацию использования складских площадей, отслеживание движения товаров и комплектацию заказов. Оно предоставляет информацию о 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 перевозку грузов, отслеживание отправлений и взаимодействие с поставщиками, экспедиторами и клиентами.

Телематические системы

Телематические системы используют технологию GPS для отслеживания местоположения транспортных средств в режиме реального времени. Эти системы позволяют улучшить управление 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 в 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 (IoT) позволяют объединять устройства, датчики и оборудование в логистических системах. Собирая и передавая данные в режиме реального времени, компании могут отслеживать состояние товаров, условия хранения, а также износ оборудования. Это упрощает управление запасами, техническое обслуживание и прогнозирование узких мест или сбоев.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют большие объемы данных для выявления закономерностей, прогнозирования и автоматизации принятия решений. В логистике они могут использоваться для оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса, планирования запасов и выявления мошенничества.

Технология блокчейн

Технология блокчейн обеспечивает безопасное и прозрачное отслеживание поставок товаров по всей цепочке поставок. Она гарантирует бесперебойное документирование транзакций, повышает отслеживаемость и поддерживает аутентификацию продукции.

➡️ 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.

Автоматизированные системы хранения и поиска

Автоматизированные системы хранения и поиска (АС/РС) используются на высотных складах для автоматизации хранения и комплектации заказов. Эти машины могут автономно перемещаться вверх и вниз по стеллажам, брать и выдавать товары. Это снижает трудозатраты и оптимизирует использование складских площадей.

Конвейерные технологии

Автоматизированные системы обработки материалов, такие как конвейерные ленты, сортировщики и паллетизаторы, используются в логистических центрах для ускорения потока материалов и упрощения обработки товаров. Автоматизация перемещения товаров минимизирует узкие места и ошибки.

Роботизированная комплектация заказов

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

Беспилотники и беспилотные транспортные средства

Дроны и беспилотные транспортные средства используются для доставки и транспортировки товаров. Дроны могут перевозить небольшие посылки на короткие расстояния, а беспилотные транспортные средства используются для перевозки более крупных грузов по дорогам или на складах. Эти технологии позволяют осуществлять более быструю и эффективную доставку товаров.

Складская робототехника

Складская робототехника включает в себя различные типы роботов, используемых на складах для выполнения разных задач. К ним относятся роботизированные манипуляторы, помогающие в упаковке и штабелировании товаров, или мобильные роботы, транспортирующие товары в нужные места хранения. Эти роботы часто работают в сотрудничестве с людьми для повышения эффективности.

Автоматизация и роботизация в логистике предлагают множество преимуществ, таких как повышение эффективности, улучшение точности, снижение количества ошибок и узких мест, а также сокращение времени выполнения заказов. 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 направлять логистическую отрасль к все более автоматизированному и эффективному будущему.

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

Отслеживание местоположения и управление активами

Датчики с поддержкой IoT можно прикреплять к товарам, транспортным средствам, поддонам или другим логистическим активам для отслеживания их местоположения в режиме реального времени. Это позволяет точно контролировать поток товаров по всей цепочке поставок и улучшать планирование транспортных маршрутов и использование складских площадей.

мониторинг состояния

Датчики IoT могут отслеживать состояние товаров, например, температуру, влажность, вибрацию или другие параметры, относящиеся к конкретным продуктам. Это позволяет компаниям гарантировать сохранение качества продукции во время хранения и транспортировки, а также выявлять потенциальные повреждения или потери на ранней стадии.

Прогнозируемое техническое обслуживание

Датчики IoT на машинах и транспортных средствах могут непрерывно собирать данные об их состоянии и производительности. Эти данные анализируются для прогнозирования потенциальных потребностей в техническом обслуживании или отказов. Планируя техническое обслуживание заранее, компании могут минимизировать незапланированные простои и максимизировать эффективность автопарка.

Управление запасами

Интернет вещей (IoT) позволяет компаниям отслеживать свои запасы в режиме реального времени. Датчики могут автоматически регистрировать уровни запасов и предоставлять информацию о наличии, необходимости повторного заказа и оборачиваемости запасов. Это позволяет оптимизировать планирование и управление запасами, избегать дефицита или избытка и снижать затраты на складирование.

Автоматизированные процессы

Интернет вещей (IoT) может обеспечить бесперебойную связь и интеграцию между различными логистическими системами. Автоматическая передача данных и информации между системами управления складом, системами управления транспортом, поставщиками и клиентами позволяет повысить эффективность процессов. Это облегчает автоматизацию обработки заказов, отслеживания отгрузок и ведения документации.

➡️ Интернет вещей (IoT) предоставляет логистическим компаниям множество преимуществ, включая повышение прозрачности, эффективности и экономию затрат. Он позволяет более точно управлять цепочками поставок, быстрее реагировать на изменения и лучше удовлетворять потребности клиентов. Благодаря разумному использованию IoT компании могут повысить свою конкурентоспособность и преодолеть современные логистические проблемы.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение оказывают значительное влияние на логистическую отрасль и открывают разнообразные возможности для их применения.

Оптимизация маршрута

Алгоритмы искусственного интеллекта способны анализировать большие объемы данных для определения оптимальных транспортных маршрутов. На основе таких факторов, как дорожная ситуация, погодные условия, приоритеты доставки и затраты, эти алгоритмы могут предоставлять рекомендации по маршрутам в режиме реального времени или прогнозные рекомендации, что делает транспортировку более эффективной и быстрой.

Прогноз спроса

Анализируя исторические данные, модели искусственного интеллекта могут прогнозировать спрос на товары 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

Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют компаниям оптимизировать свои запасы. Алгоритмы анализируют исторические данные, тенденции продаж, сезонные колебания и другие факторы для определения оптимального уровня запасов. Это помогает избежать избытка и дефицита товаров, одновременно повышая эффективность и прибыльность складского хозяйства.

Распознавание изображений и распознавание объектов

Модели искусственного интеллекта могут анализировать изображения или видео для распознавания объектов или товаров. В логистике, например, их можно использовать для автоматической идентификации товаров во время входного досмотра или для мониторинга процессов упаковки и комплектации заказов. Это повышает скорость и точность логистических операций.

Выявление мошенничества

Искусственный интеллект может помочь выявлять и предотвращать мошенничество в логистике. Анализируя данные о транзакциях и поведенческие модели, можно выявлять подозрительные действия или аномалии. Это позволяет компаниям своевременно принимать меры для минимизации финансовых потерь и обеспечения безопасности своей цепочки поставок.

Прогнозируемое техническое обслуживание

Искусственный интеллект и машинное обучение также могут использоваться для прогнозирования технического обслуживания транспортных средств, машин и другого логистического оборудования. Анализируя данные датчиков, можно прогнозировать потенциальные отказы и своевременно планировать мероприятия по техническому обслуживанию. Это помогает компаниям минимизировать незапланированные простои и максимально увеличить срок службы своего оборудования.

➡️ Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в логистические процессы позволяет компаниям повышать эффективность, снижать затраты и улучшать удовлетворенность клиентов.