Şirketler lojistikte hangi dijital teknolojileri veya uygulamaları kullanıyor?

Lojistik sektöründe şirketler, süreçlerini optimize etmek ve daha verimli hale getirmek için çeşitli dijital teknolojiler ve uygulamalar kullanıyor.

Almanya'da ankete katılan lojistik şirketlerinin üçte ikisinden fazlası bulut bilişimi kullanıyor. 2022 anketinde ankete katılan şirketlerin yüzde 59'u halihazırda depo yönetim sistemlerini kullandığını belirtirken, yüzde 6'sı en azından kullanmayı planladığını belirtti. Depo yönetim sistemleri, depoların dijital olarak yönetilmesine yönelik bir yazılımdır.

Almanya'da lojistik sektöründe dijital teknolojilerin kullanımına ilişkin araştırma 2022

Kullanımda

• Bulut bilişim – %68
• IoT veya sensör teknolojisi – %61
• Depo Yönetim Sistemi – %59
• Büyük Veri ve Analitik – %41
• Dijital pazar yerleri – %41
• Yapay Zeka – %22
• Robotik – %11
• Dijital İkizler – %14
• Akıllı Raflar – %6
• Dronlar – %4

Planlandı/Tartışıldı

• Bulut bilişim – %16
• IoT veya sensör teknolojisi – %23
• Depo Yönetim Sistemi – %25
• Büyük Veri ve Analitik – %29
• Dijital pazar yerleri – %18
• Yapay Zeka – %27
• Robotik – %36
• Dijital İkizler – %25
• Akıllı Raflar – %25
• Dronlar – %26

Depo yönetim sistemleri (WMS)

WMS yazılımı, verimli envanter yönetimine, depolama alanı kullanımının optimizasyonuna, mal hareketlerinin izlenmesine ve sipariş toplamaya olanak tanır. Envanter hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlar ve siparişlerin yerine getirilmesinin doğruluğunu ve hızını artırır.

Taşıma Yönetim Sistemleri (TMS)

TMS yazılımı, şirketleri nakliye siparişlerini planlama, optimize etme ve yürütme konusunda destekler. Verimli rota planlaması, nakliye maliyeti optimizasyonu, sevkiyat takibi ve tedarikçiler, taşıyıcılar ve müşterilerle iletişim kurulmasını sağlar.

Telematik sistemler

Telematik sistemleri, araçların konumunu gerçek zamanlı olarak takip etmek için GPS teknolojisini kullanır. Bu sistemler daha iyi filo yönetimine, araç performansının ve yakıt tüketiminin izlenmesine ve teslimat programlarının karşılanmasına olanak sağlar.

Otomasyon ve robotik

Otomatik depolama ve geri alma sistemleri, konveyör teknolojisi ve robotik gibi otomasyon teknolojileri, sipariş işlemenin verimliliğini ve hızını artırmak için depolarda ve dağıtım merkezlerinde kullanılmaktadır. Robotlar malların toplanması, ayrılması, paketlenmesi ve paletlenmesinde kullanılabilir.

Nesnelerin İnterneti (IoT)

IoT uygulamaları lojistikte cihazların, sensörlerin ve makinelerin ağ oluşturmasını sağlar. Şirketler, gerçek zamanlı verileri toplayıp ileterek malların durumunu, saklama koşullarını ve ekipmanların aşınma ve yıpranmasını izleyebilir. Bu, envanter yönetimini, bakımı ve eksiklik veya arıza tahminini kolaylaştırır.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi

Yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleri, kalıpları belirlemek, tahminlerde bulunmak ve kararları otomatikleştirmek için büyük miktarda veriyi analiz eder. Lojistikte rota optimizasyonu, talep tahmini, envanter planlama ve dolandırıcılık tespitinde kullanılabilirler.

Blockchain teknolojisi

Blockchain, tedarik zinciri boyunca mal teslimatlarının güvenli ve şeffaf bir şekilde takip edilmesini sağlar. İşlemlerin eksiksiz belgelenmesini sağlar, izlenebilirliği artırır ve ürünlerin kimlik doğrulamasını destekler.

➡️ Bu dijital teknolojiler ve uygulamalar, lojistik süreçlerin optimize edilmesinde, tedarik zinciri verimliliğinin iyileştirilmesinde ve artan hız, doğruluk ve izlenebilirlik taleplerinin karşılanmasında kritik bir rol oynamaktadır.

Otomasyon ve robotik, lojistik süreçlerinin verimliliğini, doğruluğunu ve hızını artırmak için lojistik sektöründe giderek daha önemli bir rol oynuyor.

Otomatik istifleyici vinçler

Otomatik istifleyici vinçler (AS/RS), yüksek raflı depolarda malların depolanmasını ve toplanmasını otomatikleştirmek için kullanılır. Bu cihazlar bağımsız olarak rafları yukarı ve aşağı hareket ettirebilir, ürünleri alıp teslim edebilir. Bu, manuel çabayı azaltır ve depolama kapasitesinin en iyi şekilde kullanılmasını sağlar.

Konveyör teknolojisi

Lojistik merkezlerinde malzeme akışını hızlandırmak ve malların taşınmasını kolaylaştırmak için konveyörler, ayırıcılar ve paletleyiciler gibi otomatik malzeme taşıma sistemleri kullanılmaktadır. Malların hareketini otomatikleştirerek darboğazlar ve hatalar en aza indirilebilir.

Robot destekli toplama

Malların toplanması ve nakliyeye hazırlanması amacıyla robotlar giderek daha fazla kullanılıyor. Bu robotlar depoda otonom olarak dolaşabilir, ürünleri tanımlayabilir ve bunları konteynerlere veya paletlere yerleştirebilir. Bu, toplama işleminin hızını ve doğruluğunu artırır.

Drone'lar ve otonom araçlar

Malların teslim edilmesi ve taşınması için dronlar ve otonom araçlar kullanılıyor. Drone'lar küçük paketleri kısa mesafelerde taşıyabilirken, otonom araçlar yollarda veya depolarda daha büyük yükleri taşımak için kullanılıyor. Bu teknolojiler malların daha hızlı ve daha verimli teslimatını sağlar.

Depo robotiği

Depo robotiği, çeşitli görevleri tamamlamak için depolarda kullanılan farklı robot türlerini içerir. Bunlar, örneğin malların paketlenmesine ve istiflenmesine yardımcı olan robot kolları veya malları doğru depolama konumlarına taşıyan mobil robotlar olabilir. Bu robotlar genellikle verimliliği artırmak için insan çalışanlarla işbirliği içinde çalışır.

➡️ Lojistikte otomasyon ve robotik, verimliliğin artması, hassasiyetin artması, hataların ve darboğazların azalması ve daha hızlı geri dönüş süresi gibi çok sayıda fayda sunar. Şirketlerin lojistik süreçlerini optimize etmelerine ve artan hız, esneklik ve müşteri memnuniyeti taleplerine yanıt vermelerine olanak tanır. Bu teknolojilerin sürekli geliştirilmesi ve entegrasyonu, lojistik sektörünün giderek daha otomatik ve verimli bir geleceğe doğru ilerlemesine yardımcı oluyor.

Nesnelerin İnterneti (IoT), cihazların, sensörlerin ve makinelerin ağ oluşturmasını sağladığı için lojistik sektöründe çok önemli bir rol oynuyor. Şirketler IoT'yi lojistik süreçlerine entegre ederek operasyonlarını optimize etmek ve verimliliği artırmak için gerçek zamanlı verileri toplayabilir, analiz edebilir ve kullanabilir.

Konum takibi ve varlık yönetimi

Nesnelerin İnterneti özellikli sensörler mallara, araçlara, paletlere veya diğer lojistik varlıkların konumlarını gerçek zamanlı olarak takip etmek için bunlara takılabilir. Bu, tedarik zinciri boyunca mal akışının hassas bir şekilde izlenmesine ve nakliye rotalarının ve depolama alanı kullanımının daha iyi planlanmasına olanak tanır.

Durum izleme

IoT sensörleri malların durumunu izleyebilir; B. Belirli ürünlerle ilgili sıcaklık, nem, titreşim veya diğer parametreler. Bu, şirketlerin depolama ve nakliye sırasında ürünlerin kalitesinin korunmasını ve olası hasar veya kayıpların erken tespit edilmesini sağlamasına olanak tanır.

Öngörücü bakım

Makineler ve araçlardaki IoT sensörleri, durum ve performans hakkında sürekli olarak veri toplayabilir. Bu veriler potansiyel bakım ihtiyaçlarını veya arızaları tahmin etmek için analiz edilir. Bakım faaliyetlerini zamanında planlayarak şirketler, plansız arıza sürelerini en aza indirebilir ve filolarının verimliliğini en üst düzeye çıkarabilir.

Envanter yönetimi

IoT ile şirketler envanterlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Sensörler envanteri otomatik olarak kaydedebilir ve kullanılabilirlik, yeniden sipariş verme ve envanter rotasyonu hakkında bilgi sağlayabilir. Bu, eksiklikleri veya fazla stokları önlemek ve envanter maliyetlerini azaltmak için optimize edilmiş envanter planlaması ve yönetimine olanak tanır.

Otomatik süreçler

IoT, farklı lojistik sistemleri arasında kesintisiz iletişim ve entegrasyon sağlayabilir. Depo yönetim sistemleri, nakliye yönetim sistemleri, tedarikçiler ve müşteriler arasında veri ve bilgilerin otomatik iletimi yoluyla süreçler daha verimli hale getirilebilir. Bu, otomatik sipariş işlemeyi, gönderi takibini ve dokümantasyonu kolaylaştırır.

➡️ IoT, lojistik şirketlerine gelişmiş şeffaflık, verimlilik ve maliyet tasarrufu da dahil olmak üzere çok sayıda fayda sunar. Tedarik zincirinin daha hassas kontrolünü, değişikliklere daha hızlı yanıt verilmesini ve müşteri ihtiyaçlarının daha iyi karşılanmasını sağlar. IoT'nin akıllı kullanımı sayesinde şirketler rekabet güçlerini artırabilir ve günümüzün lojistik zorluklarının üstesinden gelebilir.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, lojistik endüstrisi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir ve çok çeşitli olası uygulamalar sunmaktadır.

Rota optimizasyonu

Yapay zeka algoritmaları, optimum taşıma rotalarını belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Trafik, hava koşulları, teslimat öncelikleri ve maliyetler gibi faktörlere bağlı olarak bu algoritmalar, ulaşımı daha verimli ve daha hızlı hale getirmek için gerçek zamanlı veya tahmine dayalı rota önerileri sunabiliyor.

Talep tahmini

Yapay zeka modelleri, geçmiş verileri analiz ederek ürün veya hizmetlere olan talebi tahmin edebilir. Bu, şirketlerin envanterlerini daha iyi planlamalarına, eksiklikleri önlemelerine ve müşteri memnuniyetini artırmalarına olanak tanır. Yapay zeka ayrıca daha kesin tahminler oluşturmak için tatiller veya mevsimsel eğilimler gibi dış faktörleri de hesaba katabilir.

Envanter planlama

Yapay zeka ve makine öğreniminin yardımıyla şirketler envanteri optimize edebilir. Algoritmalar, optimum envanteri belirlemek için geçmiş verileri, satış eğilimlerini, mevsimsel dalgalanmaları ve diğer faktörleri analiz eder. Bu, depolama verimliliğini ve karlılığını artırırken aşırı stoklamayı ve eksiklikleri önlemeye yardımcı olur.

Görüntü tanıma ve nesne tanıma

Yapay zeka modelleri, nesneleri veya ürünleri tanımak için görüntüleri veya videoları analiz edebilir. Örneğin lojistikte, gelen malların denetimi sırasında malları otomatik olarak tanımlamak veya paketleme ve toplama süreçlerini izlemek için kullanılabilirler. Bu, lojistik süreçlerin hızını ve doğruluğunu artırır.

Dolandırıcılık tespiti

Yapay zeka, lojistikte sahtekarlığın tespit edilmesine ve önlenmesine yardımcı olabilir. İşlem verilerini ve davranış kalıplarını analiz ederek şüpheli etkinlik veya anormallikler tespit edilebilir. Bu, şirketlerin finansal kayıpları en aza indirecek ve tedarik zincirlerinin güvenliğini sağlayacak önlemleri zamanında almasına olanak tanır.

Öngörücü bakım

Yapay zeka ve makine öğrenimi aynı zamanda araçların, makinelerin ve diğer lojistik ekipmanların kestirimci bakımında da kullanılabilir. Sensör verileri analiz edilerek olası arızalar tahmin edilebilir ve bakım tedbirleri zamanında planlanabilir. Bu, şirketlerin plansız arıza sürelerini en aza indirmesine ve ekipmanlarının ömrünü maksimuma çıkarmasına yardımcı olur.

➡️ Yapay zeka ve makine öğrenimini lojistik süreçlerine entegre etmek, şirketlerin verimliliği artırmasına, maliyetleri düşürmesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına olanak tanır.