Vilka digitala tekniker eller applikationer använder företag inom logistik?

Inom logistikbranschen använder företag en mängd digitala tekniker och applikationer för att optimera och göra sina processer mer effektiva.

Cloud computing används i mer än två tredjedelar av de logistikföretag som undersökts i Tyskland. I undersökningen från 2022 uppgav 59 procent av de undersökta företagen också att de redan använder lagerhanteringssystem, medan ytterligare sex procent åtminstone planerar att använda. Lagerhanteringssystem är programvara för digital hantering av varor.

Undersökning om användning av digital teknik i logistikbranschen i Tyskland 2022

Vid användning

• Molnberäkning - 68 %
• IoT eller sensorteknologi - 61 %
• Lagerhanteringssystem - 59 %
• Big Data & Analytics - 41 %
• Digitala marknadsplatser - 41 %
• Konstgjord intelligens - 22 %
• Robotik - 11 %
• Digitala tvillingar - 14 %
• Intelligenta hyllor - 6 %
• Drone - 4 %

Planerad/diskuterad

• Molnberäkning - 16 %
• IoT eller sensorteknologi - 23 %
• Lagerhanteringssystem - 25 %
• Big Data & Analytics - 29 %
• Digitala marknadsplatser - 18 %
• Konstgjord intelligens - 27 %
• Robotik - 36 %
• Digitala tvillingar - 25 %
• Intelligenta hyllor - 25 %
• Drone - 26 %

Lagerhanteringssystem (WMS)

WMS -programvaran möjliggör effektiv hantering av lager, optimering av lagringsanvändning, förföljelse av varorrörelser och plockning av beställningar. Det erbjuder verklig information om inventeringen och förbättrar noggrannheten och hastigheten för orderbehandling.

Transporthanteringssystem (TMS)

TMS Software stöder företag i planering, optimering och genomförande av transportorder. Det möjliggör effektiv ruttplanering, fraktoptimering, spårning av transport och kommunikation med leverantörer, speditörer och kunder.

Telematiksystem

Telematiksystem använder GPS -teknik för att spåra platsen för fordon i realtid. Dessa system möjliggör bättre flottanhantering, övervakning av fordonskraft och bränsleförbrukning samt överensstämmelse med leveranstidsplanerna.

Automatisering och robotik

Automationsteknologier som automatisk hylloperation, transportteknik och robotik används i läger och distributionscentra för att förbättra effektiviteten och hastigheten för orderbehandling. Roboter kan användas för att plocka, sortera, förpackas och palletisera varor.

Internet of Things (IoT)

IoT -applikationer aktiverar nätverk av enheter, sensorer och maskiner i logistik. Genom att samla in och överföra verklig data kan företag övervaka tillståndet för varor, lagringsvillkor och slitage på enheter. Detta underlättar lagerhantering, underhåll och förutsägelse av flaskhalsar eller fel.

Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning

KI- och maskininlärningssystem analyserar stora mängder data för att känna igen mönster, skapa prognoser och automatisera beslut. I logistik kan de användas för ruttoptimering, efterfrågan, prognos, lagerplanering och upptäckt av bedrägerier.

Blockchain -teknik

Blockchain möjliggör säker och transparent förföljelse av leveranser längs leveranskedjan. Det erbjuder en fullständig dokumentation av transaktioner, förbättrar spårbarhet och stöder autentisering av produkter.

➡ Dessa digitala tekniker och applikationer spelar en avgörande roll för att optimera logistikprocesserna, förbättra effektiviteten i leveranskedjan och uppfylla de ökande kraven för hastighet, noggrannhet och spårbarhet.

Automation och robotik spelar en allt viktigare roll i logistikbranschen för att förbättra effektiviteten, noggrannheten och hastigheten för logistiska processer.

Automatiska hyllkontrollenheter

Automatiska hyllkontrollenheter (AS/RS) används i lager med höga bågar för att automatisera lagring och plockning av varor. Dessa enheter kan köra upp och ner autonomt, absorbera och överlämna varor. Detta minskar manuell ansträngning och lagringskapaciteten används optimalt.

Transportteknik

Automatiserade transportteknologisystem, såsom transportband, sorterare och palletisatorer, används i logistikcentra för att påskynda materialflödet och förenkla hanteringen av varor. Genom att automatisera varorens rörelse kan flaskhalsar och fel minimeras.

Robotassisterad plockning

Roboter används alltmer vid plockning för att samla in varor och förbereda sig för frakt. Dessa robotar kan autonomt navigera genom lagret, identifiera produkter och placera dem i containrar eller på pallar. Detta förbättrar hastigheten och noggrannheten i plockningsprocessen.

Drönare och autonoma fordon

Drönare och autonoma fordon används för leverans och transport av varor. Drönare kan transportera små paket över korta avstånd, medan autonoma fordon används för att transportera större belastningar på gator eller i lager. Dessa tekniker möjliggör snabbare och effektivare leverans av varor.

Lager

Lager inkluderar olika typer av robotar som används i läger för att utföra olika uppgifter. Till exempel kan det vara robotarmar som hjälper till att packa och stapla varor, eller mobila robotar som transporterar varor till rätt förvaringsutrymmen. Dessa robotar arbetar ofta i samarbete med mänskliga anställda för att öka effektiviteten.

➡ Automation och robotik inom logistik erbjuder många fördelar, såsom ökad effektivitet, förbättrad precision, minskning av fel och flaskhalsar samt snabbare genomströmningstid. De gör det möjligt för företag att optimera sina logistikprocesser och reagera på ökande krav för hastighet, flexibilitet och kundtillfredsställelse. Den progressiva utvecklingen och integrationen av dessa tekniker hjälper till att leda logistikindustrin till en alltmer automatiserad och effektiv framtid.

Internet of Things (IoT) spelar en avgörande roll i logistikbranschen eftersom det möjliggör nätverk av enheter, sensorer och maskiner. Genom att integrera IoT i logistiska processer kan företag spela in, analysera och använda verkliga data för att optimera sina processer och öka effektiviteten.

Platsspårning och kapitalförvaltning

IoT-kapabla sensorer kan fästas på varor, fordon, pallar eller andra logistiska tillgångar för att spåra deras plats i realtid. Detta möjliggör exakt övervakning av flödet av varor längs leveranskedjan och bättre planering av transportvägar och lagring.

Konditionövervakning

IoT -sensorer kan övervaka tillståndet för varor, t.ex. B. Temperatur, fukt, vibrationer eller andra parametrar som är relevanta för vissa varor. Detta gör det möjligt för företag att se till att kvaliteten på produkterna bevaras under lagring och transport och potentiell skada eller förlust erkänns i ett tidigt skede.

Förutsägbart underhåll

IoT -sensorer på maskiner och fordon kan kontinuerligt samla in data om tillstånd och prestanda. Dessa data analyseras för att förutsäga potentiellt underhåll eller fel. Med den snabba planeringen av underhållsåtgärder kan företag minimera oplanerade driftstider och maximera effektiviteten i sin flotta.

Lagerhantering

Med IoT kan företag övervaka sitt lager i realtid. Sensorer kan automatiskt registrera inventeringen och ge information om tillgänglighet, ombeställning och lager. Detta gör det möjligt för optimerad lagerplanering och hantering för att undvika flaskhalsar eller överskottsställningar och minska lagringskostnaderna.

Automatiserade processer

IoT kan möjliggöra sömlös kommunikation och integration mellan olika logistiska system. Den automatiska överföringen av data och information mellan lagerhanteringssystem, transporthanteringssystem, leverantörer och kunder kan göra processer mer effektiva. Detta underlättar automatiserad orderbehandling, spårning av leveranser och dokumentation.

➡ IoT erbjuder logistiska företag många fördelar, inklusive förbättrad transparens, effektivitet och kostnadsbesparingar. Det möjliggör mer exakt kontroll av leveranskedjan, en snabbare reaktion på förändringar och bättre uppfyllande av kundkraven. Genom den intelligenta användningen av IoT kan företag öka sin konkurrenskraft och hantera dagens logistiska utmaningar.

Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning har ett betydande inflytande på logistikbranschen och erbjuder ett brett utbud av tillämpningar.

Ruttoptimering

AI -algoritmer kan analysera stora mängder data för att identifiera optimala transportvägar. Baserat på faktorer som trafik, väderförhållanden, leveransprioriteringar och kostnader, kan dessa algoritmer ge rekommendationer om i realtid eller framåtblickande rutt för att göra transport mer effektiva och snabbare.

Efterfrågan prognos

Genom att analysera historiska data kan AI -modeller förutsäga efterfrågan på produkter eller tjänster. Detta gör det möjligt för företag att planera sina aktier bättre, att undvika flaskhalsar och öka kundnöjdheten. AI kan också ta hänsyn till externa faktorer som helgdagar eller säsongstrender för att skapa mer exakta prognoser.

Lagerplanering

Med hjälp av AI och maskininlärning kan företag optimera inventeringen. Algoritmerna analyserar historiska data, försäljningstrender, säsongsfluktuationer och andra faktorer för att bestämma det optimala beståndet. Detta möjliggör överskott av stativ och flaskhalsar, samtidigt som effektiviteten och lönsamheten för lager förbättras.

Bildigenkänning och objektigenkänning

AI -modeller kan analysera bilder eller videor för att känna igen objekt eller produkter. I logistik kan de till exempel användas för automatiserad identifiering av varor i kontrollkontroll eller för att övervaka förpackningar och plockningsprocesser. Detta ökar hastigheten och noggrannheten i de logistiska processerna.

Erkännande av bedrägerier

AI kan hjälpa till att erkänna och förhindra bedrägeri i logistik. Genom att analysera transaktionsdata och beteendemönster kan misstänkta aktiviteter eller avvikelser identifieras. Detta gör det möjligt för företag att vidta åtgärder i god tid för att minimera ekonomiska förluster och säkerställa säkerheten i deras leveranskedja.

Förutsägbart underhåll

AI och mekaniskt lärande kan också användas i det framåtriktade underhållet av fordon, maskiner och andra logistiska enheter. Genom att analysera sensordata kan möjliga fel förutsägas och underhållsåtgärder kan planeras i god tid. Detta hjälper företag att minimera oplanerade driftstider och maximera livslängden på sina enheter.

➡ Integrationen av AI och maskininlärning i logistikprocesserna gör det möjligt för företag att öka sin effektivitet, minska kostnaderna och förbättra kundnöjdheten.