Које дигиталне технологије или апликације компаније користе у логистици?

У логистичкој индустрији, компаније користе разне дигиталне технологије и апликације како би оптимизовале и учиниле своје процесе ефикаснијим.

Клауд рачунарство користи више од две трећине анкетираних логистичких компанија у Немачкој. У анкети из 2022. године, 59 одсто анкетираних компанија је такође изјавило да већ користи системе за управљање складиштима (WMS), док додатних шест одсто барем планира да их имплементира. WMS су софтверски програми за дигитално управљање складиштима.

Анкета о употреби дигиталних технологија у логистичкој индустрији у Немачкој 2022

У употреби

• Клауд рачунарство – 68%
• Интернет ствари или сензорска технологија – 61%
• Систем управљања складиштем – 59%
• Велики подаци и аналитика – 41%
• Дигитална тржишта – 41%
• Вештачка интелигенција – 22%
• Роботика – 11%
• Дигитални близанци – 14%
• Паметне полице – 6%
• Дронови – 4%

Планирано/Разматрано

• Клауд рачунарство – 16%
• Интернет ствари или сензорска технологија – 23%
• Систем управљања складиштем – 25%
• Велики подаци и аналитика – 29%
• Дигитална тржишта – 18%
• Вештачка интелигенција – 27%
• Роботика – 36%
• Дигитални близанци – 25%
• Паметне полице – 25%
• Дронови – 26%

Системи за управљање складиштем (WMS)

WMS софтвер омогућава ефикасно управљање залихама, оптимизацију искоришћења складишног простора, праћење кретања робе и прикупљање поруџбина. Пружа информације о залихама у реалном времену и побољшава тачност и брзину испуњења поруџбина.

Системи за управљање транспортом (TMS)

TMS софтвер подржава компаније у планирању, оптимизацији и извршавању транспортних налога. Омогућава ефикасно планирање руте, оптимизацију трошкова превоза, праћење пошиљки и комуникацију са добављачима, шпедитерима и купцима.

Телематички системи

Телематички системи користе GPS технологију за праћење локације возила у реалном времену. Ови системи омогућавају боље управљање возним парком, праћење перформанси возила и потрошње горива, као и придржавање распореда испоруке.

Аутоматизација и роботика

Технологије аутоматизације као што су аутоматизовани системи за складиштење и преузимање, технологија транспортера и роботика користе се у складиштима и дистрибутивним центрима како би се побољшала ефикасност и брзина обраде поруџбина. Роботи се могу користити за прикупљање, сортирање, паковање и палетизирање робе.

Интернет ствари (IoT)

IoT апликације омогућавају умрежавање уређаја, сензора и машина у логистици. Прикупљањем и преносом података у реалном времену, компаније могу да прате стање робе, услове складиштења и хабање опреме. Ово олакшава управљање залихама, одржавање и предвиђање уских грла или кварова.

Вештачка интелигенција (ВИ) и машинско учење

Системи вештачке интелигенције и машинског учења анализирају велике количине података како би идентификовали обрасце, правили предвиђања и аутоматизовали одлуке. У логистици се могу користити за оптимизацију рута, предвиђање потражње, планирање залиха и откривање превара.

Блокчејн технологија

Блокчејн омогућава безбедно и транспарентно праћење испорука робе дуж ланца снабдевања. Нуди беспрекорну документацију трансакција, побољшава следљивост и подржава аутентификацију производа.

➡️ Ове дигиталне технологије и апликације играју кључну улогу у оптимизацији логистичких процеса, побољшању ефикасности ланца снабдевања и задовољавању све већих захтева за брзином, тачношћу и следљивошћу.

Аутоматизација и роботика играју све важнију улогу у логистичкој индустрији како би се побољшала ефикасност, тачност и брзина логистичких процеса.

Аутоматски системи за складиштење и преузимање

Аутоматизовани системи за складиштење и преузимање (AS/RS) користе се у складиштима са високим регалима за аутоматизацију складиштења и прикупљања робе. Ове машине могу аутономно да се крећу горе-доле по полицама, да преузимају и испоручују робу. Ово смањује ручни напор и оптимизује коришћење складишног капацитета.

Технологија транспортера

Аутоматизовани системи за руковање материјалом, као што су транспортне траке, сортирке и палетизатори, користе се у логистичким центрима како би се убрзао проток материјала и поједноставило руковање робом. Аутоматизација кретања робе минимизира уска грла и грешке.

Роботски потпомогнуто прикупљање поруџбина

Роботи се све више користе за прикупљање робе и њену припрему за отпрему. Ови роботи могу аутономно да се крећу кроз складиште, идентификују производе и стављају их у контејнере или на палете. Ово побољшава брзину и тачност процеса прикупљања поруџбина.

Дронови и аутономна возила

Дронови и аутономна возила се користе за доставу и транспорт робе. Дронови могу да носе мале пакете на кратким удаљеностима, док се аутономна возила користе за превоз већих терета на путевима или у складиштима. Ове технологије омогућавају бржу и ефикаснију доставу робе.

Роботика у складиштима

Роботика у складиштима обухвата различите врсте робота који се користе у складиштима за обављање различитих задатака. То може укључивати роботске руке које помажу у паковању и слагању робе или мобилне роботе који транспортују робу до одговарајућих локација за складиштење. Ови роботи често раде у сарадњи са људским запосленима како би повећали ефикасност.

Аутоматизација и роботика у логистици нуде бројне предности, као што су повећана ефикасност, побољшана прецизност, смањење грешака и уских грла, као и брже време протока. Оне омогућавају компанијама да оптимизују своје логистичке процесе и одговоре на растуће захтеве за брзином, флексибилношћу и задовољством купаца. Континуирани развој и интеграција ових технологија помажу у вођењу логистичке индустрије ка све аутоматизованијој и ефикаснијој будућности.

Интернет ствари (IoT) игра кључну улогу у логистичкој индустрији, јер омогућава умрежавање уређаја, сензора и машина. Интеграцијом IoT-а у логистичке процесе, компаније могу прикупљати, анализирати и користити податке у реалном времену како би оптимизовале своје пословање и повећале ефикасност.

Праћење локације и управљање имовином

Сензори омогућени IoT-ом могу се причврстити на робу, возила, палете или другу логистичку имовину како би се пратила њихова локација у реалном времену. Ово омогућава прецизно праћење тока робе дуж ланца снабдевања и побољшано планирање транспортних рута и коришћења складишног простора.

Праћење стања

IoT сензори могу да прате стање робе, као што су температура, влажност, вибрације или други параметри релевантни за одређене производе. Ово омогућава компанијама да осигурају да се квалитет производа одржава током складиштења и транспорта и да се потенцијална оштећења или губици открију рано.

Предиктивно одржавање

IoT сензори на машинама и возилима могу континуирано прикупљати податке о њиховом стању и перформансама. Ови подаци се анализирају како би се предвиделе потенцијалне потребе за одржавањем или кварови. Планирањем одржавања унапред, компаније могу минимизирати непланиране застоје и максимизирати ефикасност возног парка.

Управљање залихама

Интернет ствари (IoT) омогућава компанијама да прате своје залихе у реалном времену. Сензори могу аутоматски да бележе нивое залиха и пружају информације о доступности, поновном наручивању и обрту залиха. Ово омогућава оптимизовано планирање и управљање залихама како би се избегле несташице или прекомерне залихе и смањили трошкови складиштења.

Аутоматизовани процеси

Интернет ствари (IoT) може омогућити беспрекорну комуникацију и интеграцију између различитих логистичких система. Аутоматским преносом података и информација између система за управљање складиштима, система за управљање транспортом, добављача и купаца, процеси могу бити ефикаснији. Ово олакшава аутоматизовану обраду поруџбина, праћење пошиљки и документацију.

➡️ Интернет ствари (IoT) нуди логистичким компанијама бројне предности, укључујући побољшану транспарентност, ефикасност и уштеде трошкова. Омогућава прецизније управљање ланцем снабдевања, бржи одговор на промене и боље испуњавање захтева купаца. Интелигентним коришћењем IoT-а, компаније могу повећати своју конкурентност и превазићи данашње логистичке изазове.

Вештачка интелигенција (ВИ) и машинско учење имају значајан утицај на логистичку индустрију и нуде разноврсне могућности примене.

Оптимизација руте

Алгоритми вештачке интелигенције могу да анализирају велике количине података како би идентификовали оптималне транспортне руте. На основу фактора као што су саобраћај, временски услови, приоритети испоруке и трошкови, ови алгоритми могу да пруже препоруке за руте у реалном времену или предиктивне препоруке како би транспорт био ефикаснији и бржи.

Прогноза потражње

Анализирајући историјске податке, модели вештачке интелигенције могу да предвиде потражњу за производима или услугама. Ово омогућава компанијама да боље планирају своје залихе, избегну несташице и повећају задовољство купаца. Вештачка интелигенција такође може да узме у обзир спољне факторе као што су празници или сезонски трендови како би креирала прецизније прогнозе.

Планирање залиха

Вештачка интелигенција и машинско учење омогућавају компанијама да оптимизују своје залихе. Алгоритми анализирају историјске податке, трендове продаје, сезонске флуктуације и друге факторе како би одредили оптималне нивое залиха. Ово помаже у избегавању превеликих залиха и несташица, а истовремено побољшава ефикасност и профитабилност складиштења.

Препознавање слика и препознавање објеката

Модели вештачке интелигенције могу анализирати слике или видео записе како би препознали објекте или производе. У логистици, на пример, могу се користити за аутоматизовану идентификацију робе током инспекције улазне робе или за праћење процеса паковања и прикупљања поруџбина. Ово повећава брзину и тачност логистичких операција.

Откривање преваре

Вештачка интелигенција може помоћи у откривању и спречавању превара у логистици. Анализом података о трансакцијама и образаца понашања могу се идентификовати сумњиве активности или аномалије. Ово омогућава компанијама да благовремено предузму мере како би минимизирале финансијске губитке и осигурале безбедност свог ланца снабдевања.

Предиктивно одржавање

Вештачка интелигенција и машинско учење могу се користити и за предиктивно одржавање возила, машина и друге логистичке опреме. Анализом података сензора могу се предвидети потенцијални кварови и благовремено планирати мере одржавања. Ово помаже компанијама да минимизирају непланиране застоје и максимизирају век трајања своје опреме.

➡️ Интеграција вештачке интелигенције и машинског учења у логистичке процесе омогућава компанијама да повећају своју ефикасност, смање трошкове и побољшају задовољство купаца.