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 kullanmaktadır.

Almanya'da ankete katılan lojistik şirketlerinin üçte ikisinden fazlası bulut bilişim kullanıyor. 2022 anketinde, şirketlerin %59'u halihazırda depo yönetim sistemleri (WMS) kullandığını, %6'sı ise en azından bunları uygulamayı planladığını belirtti. WMS, depoların dijital yönetimi için kullanılan yazılım programlarıdır.

Almanya'da lojistik sektöründe dijital teknolojilerin kullanımı üzerine 2022 yılı anketi

Kullanımda

• Bulut Bilişim – %68
• Nesnelerin İnterneti (IoT) veya sensör teknolojisi – %61
• Depo Yönetim Sistemi – %59
• Büyük Veri ve Analitik – %41
• Dijital pazar yerleri – %41
• Yapay zeka – %22
• Robotik – %11
• Dijital ikizler – %14
• Akıllı raflar – %6
• İnsansız hava araçları – %4

Planlanan/Tartışılan

• Bulut Bilişim – %16
• Nesnelerin İnterneti (IoT) veya sensör teknolojisi – %23
• Depo Yönetim Sistemi – %25
• Büyük Veri ve Analitik – %29
• Dijital pazar yerleri – %18
• Yapay zeka – %27
• Robotik – %36
• Dijital ikizler – %25
• Akıllı raflar – %25
• İnsansız hava araçları – %26

Depo Yönetim Sistemleri (YMS)

WMS yazılımı, verimli envanter yönetimi, depo alanı kullanımının optimizasyonu, mal hareketlerinin takibi ve sipariş toplama işlemlerini mümkün kılar. Gerçek zamanlı envanter bilgisi sağlar ve sipariş karşılama doğruluğunu ve hızını artırır.

Ulaşım Yönetim Sistemleri (TMS)

TMS yazılımı, şirketlerin taşıma siparişlerini planlamalarına, optimize etmelerine ve yürütmelerine destek olur. Verimli rota planlaması, navlun maliyeti optimizasyonu, sevkiyat takibi ve tedarikçiler, nakliyeciler ve müşterilerle iletişim kurulmasını sağlar.

Telematik sistemleri

Telematik sistemler, araçların konumunu gerçek zamanlı olarak izlemek için GPS teknolojisini kullanır. Bu sistemler, daha iyi filo yönetimi, araç performansının ve yakıt tüketiminin izlenmesi ve teslimat programlarına uyulmasını sağlar.

Otomasyon ve robotik

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

Nesnelerin İnterneti (IoT)

Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları, lojistikte cihazların, sensörlerin ve makinelerin ağ bağlantısını sağlar. Gerçek zamanlı verileri toplayıp ileterek, şirketler malların durumunu, depolama koşullarını ve ekipman aşınma ve yıpranmasını izleyebilir. Bu, envanter yönetimini, bakımı ve darboğazların veya arızaların tahminini kolaylaştırır.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi

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

Blockchain teknolojisi

Blockchain, tedarik zinciri boyunca mal teslimatlarının güvenli ve şeffaf bir şekilde izlenmesini sağlar. İşlemlerin sorunsuz bir şekilde belgelenmesini, izlenebilirliğin artırılmasını ve ürün kimlik doğrulamasının desteklenmesini sağlar.

➡️ Bu dijital teknolojiler ve uygulamalar, lojistik süreçlerini optimize etmede, tedarik zinciri verimliliğini artırmada ve hız, doğruluk ve izlenebilirlik konusundaki artan talepleri karşılamada çok önemli bir rol oynamaktadır.

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

Otomatik depolama ve geri alma sistemleri

Otomatik depolama ve geri alma sistemleri (AS/RS), yüksek raflı depolarda malların depolanmasını ve sipariş toplamasını otomatikleştirmek için kullanılır. Bu makineler, raflarda otonom olarak yukarı ve aşağı hareket edebilir, malları alıp teslim edebilir. Bu, manuel iş gücünü azaltır ve depolama kapasitesinin kullanımını optimize eder.

Konveyör teknolojisi

Konveyör bantları, ayırıcılar ve paletleyiciler gibi otomatik malzeme taşıma sistemleri, lojistik merkezlerinde malzeme akışını hızlandırmak ve malların elleçlenmesini basitleştirmek için kullanılır. Malların hareketinin otomatikleştirilmesi, darboğazları ve hataları en aza indirir.

Robot destekli sipariş toplama

Malların toplanması ve sevkiyata hazırlanması için sipariş toplama işlemlerinde robotlar giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu robotlar depoda otonom olarak gezinebilir, ürünleri tanımlayabilir ve bunları konteynerlere veya paletlere yerleştirebilir. Bu da sipariş toplama sürecinin hızını ve doğruluğunu artırır.

Drone'lar ve otonom araçlar

İnsansız hava araçları ve otonom araçlar, malların teslimatı ve taşınmasında kullanılmaktadır. İnsansız hava araçları kısa mesafelerde küçük paketleri taşıyabilirken, otonom araçlar karayollarında veya depolarda daha büyük yüklerin taşınmasında kullanılır. Bu teknolojiler, daha hızlı ve verimli mal teslimatı sağlar.

Depo robotları

Depo robotları, depolarda farklı görevleri yerine getirmek için kullanılan çeşitli robot türlerini kapsar. Bunlar arasında, malların paketlenmesine ve istiflenmesine yardımcı olan robot kolları veya malları doğru depolama yerlerine taşıyan mobil robotlar yer alabilir. Bu robotlar genellikle verimliliği artırmak için insan çalışanlarla iş birliği içinde çalışırlar.

Lojistikte otomasyon ve robotik, artan verimlilik, iyileştirilmiş hassasiyet, azalan hata ve darboğazlar ile daha hızlı işlem süreleri gibi sayısız avantaj sunmaktadır. Şirketlerin lojistik süreçlerini optimize etmelerini ve hız, esneklik ve müşteri memnuniyetine yönelik artan taleplere yanıt vermelerini sağlar. Bu teknolojilerin sürekli gelişimi ve entegrasyonu, lojistik sektörünü giderek daha otomatik ve verimli bir geleceğe doğru yönlendirmeye yardımcı olmaktadır.

Nesnelerin İnterneti (IoT), cihazların, sensörlerin ve makinelerin ağa bağlanmasını sağladığı için lojistik sektöründe çok önemli bir rol oynamaktadır. IoT'yi lojistik süreçlerine entegre ederek, şirketler operasyonlarını optimize etmek ve verimliliği artırmak için gerçek zamanlı verileri toplayabilir, analiz edebilir ve kullanabilirler.

Konum takibi ve varlık yönetimi

IoT özellikli sensörler, mallara, araçlara, paletlere veya diğer lojistik varlıklara takılarak konumlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlar. Bu, tedarik zinciri boyunca mal akışının hassas bir şekilde izlenmesine ve taşıma rotalarının ve depo alanı kullanımının daha iyi planlanmasına olanak tanır.

Durum izleme

IoT sensörleri, ürünlerin sıcaklığı, nemi, titreşimi veya belirli ürünlerle ilgili diğer parametreler gibi durumlarını izleyebilir. Bu, şirketlerin depolama ve taşıma sırasında ürün kalitesinin korunmasını ve olası hasar veya kayıpların erken tespit edilmesini sağlar.

Kestirimci bakım

Makine ve araçlardaki IoT sensörleri, bunların durumu ve performansı hakkında sürekli olarak veri toplayabilir. Bu veriler, olası bakım ihtiyaçlarını veya arızaları tahmin etmek için analiz edilir. Bakımı önceden planlayarak, şirketler plansız arıza sürelerini en aza indirebilir ve filo verimliliğini en üst düzeye çıkarabilir.

Envanter yönetimi

Nesnelerin İnterneti (IoT), şirketlerin envanterlerini gerçek zamanlı olarak izlemelerini sağlar. Sensörler, stok seviyelerini otomatik olarak kaydedebilir ve stok bulunabilirliği, yeniden sipariş ve envanter devri hakkında bilgi sağlayabilir. Bu, stok açığı veya aşırı stoklamayı önlemek ve depolama maliyetlerini azaltmak için optimize edilmiş envanter planlaması ve yönetimi sağlar.

Otomatik süreçler

Nesnelerin İnterneti (IoT), farklı lojistik sistemleri arasında sorunsuz iletişim ve entegrasyonu mümkün kılabilir. Depo yönetim sistemleri, taşıma yönetim sistemleri, tedarikçiler ve müşteriler arasında veri ve bilgilerin otomatik olarak iletilmesiyle süreçler daha verimli hale getirilebilir. Bu da otomatik sipariş işleme, sevkiyat takibi ve dokümantasyonu kolaylaştırır.

➡️ Nesnelerin İnterneti (IoT), lojistik şirketlerine şeffaflığı, verimliliği ve maliyet tasarruflarını artıran sayısız avantaj sunmaktadır. Daha hassas tedarik zinciri yönetimi, değişikliklere daha hızlı yanıt verme ve müşteri gereksinimlerinin daha iyi karşılanmasını sağlar. IoT'yi akıllıca kullanarak şirketler rekabet güçlerini artırabilir ve günümüzün lojistik zorluklarının üstesinden gelebilirler.

Yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi, lojistik sektöründe önemli bir etkiye sahip olup çeşitli uygulama olanakları sunmaktadır.

Rota optimizasyonu

Yapay zekâ algoritmaları, en uygun ulaşım rotalarını belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Trafik, hava koşulları, teslimat öncelikleri ve maliyetler gibi faktörlere dayanarak, bu algoritmalar ulaşımı daha verimli ve hızlı hale getirmek için gerçek zamanlı veya tahmine dayalı rota önerileri sunabilir.

Talep tahmini

Yapay zekâ modelleri, geçmiş verileri analiz ederek ürün veya hizmetlere olan talebi tahmin edebilir. Bu, şirketlerin stoklarını daha iyi planlamalarına, kıtlıkları önlemelerine ve müşteri memnuniyetini artırmalarına olanak tanır. Yapay zekâ ayrıca, daha doğru tahminler oluşturmak için tatiller veya mevsimsel eğilimler gibi dış faktörleri de dikkate alabilir.

Envanter planlaması

Yapay zeka ve makine öğrenimi, şirketlerin envanterlerini optimize etmelerini sağlar. Algoritmalar, optimum stok seviyelerini belirlemek için geçmiş verileri, satış trendlerini, mevsimsel dalgalanmaları ve diğer faktörleri analiz eder. Bu, aşırı stoklamayı ve stok kıtlığını önlemeye yardımcı olurken aynı zamanda depolama verimliliğini ve karlılığını da artırır.

Görüntü tanıma ve nesne tanıma

Yapay zekâ modelleri, nesneleri veya ürünleri tanımak için görüntüleri veya videoları analiz edebilir. Örneğin lojistikte, gelen malların denetimi sırasında malların otomatik olarak tanımlanması veya paketleme ve sipariş toplama süreçlerinin izlenmesi için kullanılabilirler. Bu, lojistik operasyonlarının hızını ve doğruluğunu artırır.

Dolandırıcılık tespiti

Yapay zekâ, lojistik sektöründe dolandırıcılığı tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olabilir. İşlem verilerini ve davranış kalıplarını analiz ederek, şüpheli faaliyetler veya anormallikler belirlenebilir. Bu, şirketlerin finansal kayıpları en aza indirmek ve tedarik zincirlerinin güvenliğini sağlamak için zamanında harekete geçmelerini sağlar.

Kestirimci bakım

Yapay zeka ve makine öğrenimi, araçların, makinelerin ve diğer lojistik ekipmanlarının öngörücü bakımı için de kullanılabilir. Sensör verileri analiz edilerek, potansiyel arızalar tahmin edilebilir ve bakım önlemleri zamanında planlanabilir. Bu, şirketlerin plansız arıza sürelerini en aza indirmelerine ve ekipmanlarının kullanım ömrünü en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olur.

➡️ Yapay zekâ ve makine öğreniminin lojistik süreçlerine entegrasyonu, şirketlerin verimliliklerini artırmalarına, maliyetleri düşürmelerine ve müşteri memnuniyetini iyileştirmelerine olanak tanır.