Ефективне планування та впровадження: AI, робототехніка та автоматизація в сучасних конструкціях зберігання

Сучасна оптимізація складу: Автоматизація як ключ до успіху в електронній комерції та подібних сферах.

Сучасний логістичний ландшафт швидко змінюється. Компанії, які хочуть підтримувати свою конкурентоспроможність, стикаються з проблемою постійної оптимізації та гнучкої адаптації своїх складських процесів. У цьому контексті штучний інтелект (ШІ), робототехніка та автоматизація відіграють дедалі важливішу роль. Багато галузей та бізнес-моделей, зокрема в електронній комерції, автомобільній промисловості, роздрібній торгівлі та виробництві, все більше покладаються на інтелектуальні, автоматизовані складські процеси для покращення швидкості, точності та структури витрат. Величезний потенціал, який можна розкрити завдяки продуманому використанню систем ШІ, сучасних роботів та технологій автоматизації, особливо очевидний у різних типах складів, таких як транзитні склади, буферні склади та склади довгострокового зберігання. Нижче наведено вичерпний огляд того, як компанії можуть скористатися цими технологіями, конкретні вимоги до окремих типів складів та як може виглядати успішне впровадження. Мета полягає в тому, щоб представити як фундаментальні концепції, так і практичні поради щодо впровадження для досягнення кращих результатів у плануванні та управлінні складами.

Підходить для цього:

• Склад на межі можливостей? Автоматизація складу: оптимізація складу проти модернізації – правильне рішення для вашого складу

1. Важливість складських процесів у ланцюжку поставок

Процеси складування є центральним елементом кожного ланцюга поставок. У багатьох компаніях «ефективність та швидкість» вважаються важливими факторами успіху. Якщо товари недоступні вчасно, це може призвести до перебоїв у виробництві, затримок доставки або невдоволення клієнтів. Водночас, складське зберігання не повинно бути надто дорогим, оскільки складські приміщення, енергія та персонал тягнуть за собою високі експлуатаційні витрати. Особливо на динамічних ринках, безперебійна координація має вирішальне значення, забезпечуючи максимально точну відповідність попиту та пропозиції. Сучасні технології допомагають уникнути вузьких місць та значною мірою автоматизувати процеси. У довгостроковій перспективі це дозволяє ланцюгу поставок отримувати вигоду на всіх рівнях: від отримання товарів та комплектації замовлень до відвантаження.

Крім того, склади відіграють стратегічну роль у буферизації коливань. Наприклад, якщо попит на продукт несподівано різко зростає, для задоволення цього попиту потрібні достатні запаси та ефективна інфраструктура. Прогнози на основі штучного інтелекту можуть робити точні прогнози в таких випадках, запобігаючи як вузьким місцям, так і непотрібному перетоваруванню. Робототехніка та автоматизація доповнюють цей підхід, виконуючи фізичні завдання швидше, точніше та часто економічно ефективніше, ніж ручні процеси. Отже, зрозуміло, що лише взаємодія штучного інтелекту, робототехніки та автоматизації дозволяє досягти цілісного вдосконалення процесів.

2. Штучний інтелект як рушійна сила оптимізації складу

Штучний інтелект вважається ключовим фактором оптимізації складських процесів. Історично складське господарство планувалося за допомогою статичних методів, де повторювані закономірності та середні значення служили основою для всіх рішень. Сьогодні, за допомогою алгоритмів машинного навчання та великих наборів даних, можна робити значно точніші висновки. Таким чином, ШІ може розпізнавати складні взаємозв'язки, які навіть людина з великим досвідом навряд чи могла б представити таким чином.

Інтелектуальні системи управління складом

Ключовим компонентом сучасного складського господарства є інтелектуальні системи управління складом, які часто називають «мозком» складу. Ці системи безперервно збирають дані – наприклад, зі сканерів, датчиків або ERP-систем – та аналізують їх у режимі реального часу за допомогою алгоритмів. Це створює цифрового двійника складського середовища, в якому можна відстежувати кожне переміщення товарів, роботів та співробітників. Це дозволяє динамічно розподіляти місця зберігання: залежно від таких характеристик, як розмір, вага або коефіцієнт оборотності, система призначає кожному продукту оптимальне місце зберігання. Таким чином, скорочуються маршрути комплектації, максимізується використання простору та уникаються непотрібні порожні поїздки.

Ще одним прикладом можливостей штучного інтелекту в системах управління складами є оптимізація запасів. Там, де раніше домінували приблизні оцінки майбутнього попиту, тепер система аналізує історичні дані про продажі, сезонні коливання та зовнішні впливи (такі як маркетингові кампанії чи спеціальні рекламні дні) та автоматично коригує рівні запасів. Переваги очевидні: дефіцит товарів стає рідшим, терміни доставки скорочуються, а капітал, який в іншому випадку був би заблокований у надмірних запасах, можна використовувати в іншому місці.

Підвищення ефективності за допомогою аналізу даних

Окрім безпосередніх переваг для управління запасами та складським простором, ШІ відкриває нові можливості в оптимізації процесів. Наприклад, він може допомогти динамічно коригувати маршрути комплектування. Замість жорстких списків комплектування система може аналізувати поточну ситуацію на складі та визначати порядок товарів, що підлягають комплектуванню, таким чином, щоб маршрути були якомога коротшими, а потенційні вузькі місця уникалися. «Це часто різко підвищує пропускну здатність та ефективність», – свідчить досвід багатьох експертів, які впровадили ШІ на своїх складах.

Прогнозне обслуговування – це ще одна сфера, де аналітика даних відіграє ключову роль. Багато машин і систем на складі оснащені датчиками, які збирають робочі дані в режимі реального часу: температуру, характер вібрації, рівень оливи тощо. Штучний інтелект може використовувати ці дані для виявлення ознак неминучих збоїв. Це дозволяє проводити технічне обслуговування в критичних точках, перш ніж виникнуть серйозні пошкодження. Це зменшує час простою, збільшує термін служби машин і, в ідеалі, заощаджує на витратах на ремонт і подальше обслуговування.

3. Робототехніка та автоматизація для фізичної ефективності

У той час як алгоритми штучного інтелекту оптимізують цифрові аспекти складу, роботи та автоматизовані системи створюють додаткову ефективність на фізичному рівні. Вони позбавляють працівників від повторюваних або фізично вимогливих завдань і здатні постійно виконувати високу продуктивність цілодобово. Найголовніше, що люди та машини повинні оптимально співпрацювати, щоб використовувати сильні сторони обох: гнучкість і креативність людей, а також витривалість і точність машин.

Автоматизовані конвеєрні системи

Конвеєрні системи утворюють логістичну основу багатьох складів. Вони транспортують товари від приймального пункту до місця зберігання, звідти до комплектування замовлень і, нарешті, до зони пакування або відвантаження. Традиційно для цієї мети використовувалися стаціонарні конвеєрні стрічки або рейкові системи, але вони мали обмежену адаптивність. Сьогодні все частіше використовуються автономні мобільні роботи (AMR), які вільно пересуваються складом без рейкового керування. «Сучасні AMR знаходять свій шлях за допомогою датчиків, лазерної або камерної технології» – це поширений опис. Це дозволяє їм самостійно реагувати на перешкоди та коригувати свій маршрут у стислі терміни. Це призводить до більш гнучкого потоку товарів.

Іншою формою автоматизованої конвеєрної системи є система автоматично керованих транспортних засобів (AGV). Вони особливо підходять для великих вантажів та заздалегідь визначених маршрутів, наприклад, у стандартизованих процесах у виробничих середовищах. AGV можуть керуватися за допомогою розмітки на підлозі, магнітних смуг або сучасних навігаційних систем. В обох випадках перевага полягає в тому, що потоки матеріалів можна зробити значно стабільнішими, а людські помилки, такі як об'їзди або неправильне розміщення товарів, можна мінімізувати.

Комплектуючі роботи та коботи

Ключовим кроком у складських операціях є комплектування замовлень, процес складання товарів для виробничих замовлень або замовлень клієнтів. Традиційний образ працівника, який проходить проходами з ручним сканером, збираючи товари, швидко змінюється. Спеціалізовані роботи для комплектування замовлень, або так звані колаборативні роботи (коботи), використовуються все частіше. Роботи для комплектування замовлень мають високотехнологічні системи захоплення та розпізнавання: використовуючи розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту, вони можуть ідентифікувати, захоплювати та розміщувати продукти різних розмірів, форм та упаковки в контейнери. Це забезпечує швидку та точну обробку замовлень.

Коботи, з іншого боку, призначені для роботи в безпосередній близькості від людей без потреби в захисних огорожах. Їхні рухи відповідно повільніші та безпечніші, що не становить небезпеки для колег-людей. Така співпраця призводить до підвищення продуктивності, оскільки повторювані або ергономічно складні завдання беруть на себе коботи, тоді як працівники можуть виконувати складніші та важчі для автоматизації дії. Така співпраця не лише збільшує продуктивність, але й може підвищити задоволення від роботи, зменшуючи фізично вимогливі завдання.

Підходить для цього:

• Плануйте право та ефективно: AI, робототехніка та автоматизація для складу проходу, буферного табору та довгострокових таборів

4. Спеціальні рішення для різних типів підшипників

Не всі склади однакові. Їхнє планування, вимоги та процеси відрізняються залежно від часу перебування та функціональності товарів, що зберігаються. Загальноприйнятою є розмежування між транзитними складами, буферними складами та довгостроковими складами. Кожен тип складу по-своєму виграє від описаних технологій.

транзитний табір

На транзитному складі час перебування товарів дуже короткий. Швидкість та ефективність перерозподілу мають першочергове значення, наприклад, коли товари після отримання направляються безпосередньо до наступного пункту призначення, без тривалого зберігання. Як правило, транзитний склад є вузлом, де надходження та відправлення товарів тісно пов'язані. Тут часто використовується принцип крос-докінгу, коли вхідні поставки безпосередньо призначаються вихідним маршрутам на основі конкретних замовлень клієнтів або виробничих замовлень.

У цьому середовищі особливо цінними є автоматизовані системи сортування. Конвеєрні стрічки, системи сортування та оптимізація маршрутів на основі штучного інтелекту дозволяють розподіляти та пріоритезувати потоки товарів. Це дозволяє пришвидшити транспортування товарів, що швидко псуються або терміново потрібні, через склад, тоді як інші товари розподіляються паралельно по другорядних лініях. Мінімізація часу пропускної здатності тут є вирішальною. Наприклад, інтелектуальний алгоритм визначає, який маршрут наразі найбільш перевантажений, та уникає вузьких місць, вибираючи альтернативний потік товарів. Таким чином, пропускну здатність транзитного складу можна значно збільшити, а ризик перевантаження значно зменшити.

Буферний підшипник

Буферні запаси є незамінними в багатьох підприємствах, оскільки вони врівноважують коливання між виробництвом та попитом. Якщо виробнича лінія потребує безперервного постачання деталей, але вони надходять нерегулярно, буферний запас забезпечує постійну наявність достатньої кількості матеріалу. І навпаки, у періоди низького попиту надлишки продукції тимчасово зберігаються, щоб бути легкодоступними пізніше. Завдання полягає в тому, щоб мати змогу гнучко реагувати на коливання, не вимагаючи надмірно великої кількості місця для зберігання.

Системи човників є поширеним рішенням для буферного зберігання. Це автоматизовані машини для зберігання та вилучення товарів, які переміщуються по одному або кількох рівнях у стелажній системі, швидко зберігаючи та вилучаючи товари. Це забезпечує високу пропускну здатність у обмеженому просторі. Системи штучного інтелекту підтримують цей процес, оцінюючи потреби в матеріалах на основі інформації в режимі реального часу. Коли стає очевидним, що виробництво незабаром потребуватиме більше деталей, запаси своєчасно переміщуються у відповідні зони. Це запобігає зупинці виробничих процесів через відсутність товарів. Ці системи також можна використовувати в періоди низького попиту для реорганізації запасів та подальшого підвищення ефективності.

Тривале зберігання

У довгострокових сховищах товари часто зберігаються протягом тривалого часу, наприклад, тому що вони піддаються сезонним коливанням, рідко запитуються або є частиною стратегічного резерву. Оптимізація тут більше зосереджена на найкращому можливому використанні простору та точному управлінні запасами. Автоматизовані висотні склади є поширеним рішенням для оптимального використання вертикального простору для зберігання. Роботизовані системи зберігання та вилучення дозволяють зберігати та вилучати піддони на великій висоті, що особливо вигідно в дорогих або обмежених просторових умовах зберігання.

Інтелектуальне управління запасами на таких довгострокових складах враховує такі фактори, як термін придатності, прогнози попиту та ключові показники ефективності, щоб досягти найкращого розподілу місця для зберігання. Товари, які потрібно буде незабаром забрати, розміщуються ближче до передньої частини або в легкодоступних місцях, тоді як товари з меншою оборотністю зберігаються вище або позаду. Мета полягає в тому, щоб зберігати рідко використовувані товари максимально ефективно з точки зору використання простору, не роблячи доступ до них занадто обтяжливим, коли це необхідно. Системи штучного інтелекту можуть знайти ідеальний баланс тут, розробляючи динамічно адаптивні стратегії та реагуючи на змінні умови.

5. Стратегії та проблеми впровадження

Впровадження штучного інтелекту, робототехніки та автоматизації на складських приміщеннях є найуспішнішим, якщо його впроваджувати поступово та з ретельним плануванням. Компанії, які намагаються радикально трансформувати всі процеси за короткий період, часто ризикують високими витратами, несправними системами та відсутністю сприйняття з боку співробітників. Пілотний етап, на якому окремі зони складу оснащуються новими технологіями, служить для збору початкового досвіду та виявлення потенційних проблем на ранній стадії. Згодом успішно протестовані рішення можна масштабувати та поширювати на інші зони складу.

Масштабованість та гнучкість

Зокрема, для компаній, що розвиваються, масштабованість має вирішальне значення для нових систем. Автоматизований склад дрібних деталей, розроблений для певної пропускної здатності, може бути достатнім спочатку, але він може швидко досягти своїх меж, коли обсяг замовлень значно зросте. У таких випадках додаткові роботи або конвеєрні установки повинні мати можливість інтегрувати без необхідності зупинки або переробки всієї системи. Тому гнучка архітектура системи є вирішальним критерієм при виборі постачальників та рішень. Програмне забезпечення також має бути модульним, щоб забезпечити безперешкодну інтеграцію нових функцій (наприклад, додаткових датчиків, нових модулів штучного інтелекту або покращених стратегій комплектування).

Інтеграція в існуючі системи

Багато компаній вже мають системи планування ресурсів підприємства (ERP), системи управління складами та різні рішення для автоматизації. Зазвичай вони органічно розвивалися з часом і стали усталеними. Під час впровадження штучного інтелекту та сучасних робототехнічних рішень вкрай важливо, щоб нові інструменти безперешкодно інтегрувалися в існуючий ІТ-ландшафт. Добре продумана архітектура інтерфейсу є важливою для того, щоб усі системи могли взаємодіяти в режимі реального часу. Важливість узгоджених даних часто недооцінюється. Наприклад, якщо номери товарів, номери партій або коди запасів не підтримуються послідовно, це може призвести до неточних показників запасів або неправильного виставлення рахунків.

Інтеграція може бути особливо складною у сфері робототехніки. Планування має забезпечити бездоганну інтеграцію роботів у фізичне середовище складу, наприклад, шляхом забезпечення достатньої кількості шляхів пересування та зарядних станцій. Безпека також має бути гарантована, наприклад, за допомогою датчиків на воротах або функцій автоматичної аварійної зупинки для захисту персоналу. Для коботів перешкода нижча, оскільки вони спеціально розроблені для співпраці з людьми; проте, слід визначити чіткі правила безпеки.

Кваліфікація співробітників та управління змінами

Ключовим фактором успіху автоматизації складів є прийняття ними працівників. «Нові технології спочатку часто викликають скептицизм або опір», – поширене спостереження. Тому вкрай важливо залучати працівників на ранній стадії, надавати прозору інформацію про цілі проектів автоматизації та пропонувати навчання. Працівники повинні знати, як працюють системи, які переваги вони пропонують і як вони самі можуть стати частиною змін. Ті, хто рано зрозуміє, що робот – це не конкуренція, а радше полегшення від фізично вимогливих завдань, з більшою ймовірністю сприймуть інновації.

Крім того, системи штучного інтелекту та автоматизовані процеси часто вимагають нового набору навичок. Замість суто ручних завдань, дедалі більше зростає попит на знання ІТ, розуміння процесів та технічну експертизу. Компанії, які забезпечують своїх співробітників необхідним навчанням, отримують дві переваги: ​​по-перше, підвищується мотивація, а по-друге, зменшується кількість помилок у застосуванні. Успішне управління змінами вирішує проблеми занепокоєння та застереження, забезпечує чіткий розподіл обов'язків та повідомляє про успіхи, щоб забезпечити довгострокове прийняття проекту.

Безпека даних та кібербезпека

Один аспект, який часто недооцінюють на практиці, – це безпека даних. «Зі зростанням мережевого зв’язку всіх компонентів складу зростають і ризики кібератак». Якщо хакери проникнуть у системи, вони можуть не лише викрасти дані, але й саботувати виробничі процеси або паралізувати цілі складські операції. Тому компанії повинні забезпечити захист конфіденційної інформації. Це починається із зашифрованої передачі даних і поширюється на складні брандмауери та постійні оновлення безпеки.

Інтеграція зовнішніх хмарних сервісів, наприклад, для аналізу даних або процесів штучного інтелекту, створює додаткові ризики, якщо чітко не визначено, де знаходяться дані, хто має до них доступ і як забезпечується безпечне з'єднання. Крім того, кожна компанія повинна розробити чітку стратегію дій у надзвичайних ситуаціях, яка активується одразу після виявлення інциденту безпеки. Це включає плани дій у надзвичайних ситуаціях, системи резервного копіювання та швидке відновлення постраждалих процесів. Тільки таким чином можна гарантувати безперебійну роботу навіть у разі технічних або організаційних збоїв.

6. Економічний аналіз: Витрати та вигоди

«Інвестиції в робототехніку, штучний інтелект та автоматизацію – це крок у майбутнє для багатьох компаній», – поширена рефрен у відповідних галузевих колах. Однак, зокрема, середні підприємства повинні провести ретельний аналіз витрат і вигод, перш ніж виділяти великі суми на модернізацію своїх складів. Хоча система оптимізації запасів на базі штучного інтелекту може забезпечити значну економію витрат на зберігання, вона спочатку вимагає значних налаштувань ІТ-систем та цілеспрямованого навчання співробітників. Крім того, роботи та автоматизовані транспортні засоби (AGV) також несуть витрати на придбання та обслуговування.

Переваги включають покращені можливості доставки, скорочення часу комплектування, зниження рівня помилок та підвищення доступності системи. Масштабованість також може стати конкурентною перевагою: якщо компанії потрібно швидко зростати, автоматизований склад легше адаптувати до більших обсягів вантажоперевезень, ніж склад з ручним керуванням. Крім того, задоволеність працівників часто зростає, коли монотонні або виснажливі завдання усуваються, а з'являються нові, цікавіші сфери відповідальності. Загалом, переваги переважують недоліки в багатьох випадках, коли система працює стабільно, а початкові додаткові зусилля виконано.

Підходить для цього:

• Ефективна автоматизація складів: 25 важливих питань та відповідей для вашої оптимізації - поради щодо оптимізації складів та модернізації

7. Нові тенденції та майбутній розвиток

Технології складської логістики розвиваються стрімкими темпами. Все більше систем взаємопов'язуються, створюючи безперебійний Інтернет речей (IoT). Датчики на піддонах, вантажоперевезеннях або навіть продуктах безперервно надають дані про місцезнаходження, стан та середовище. Це перетворює склад на кіберфізичну систему, де кожен рух відображається та аналізується в цифровому форматі. Штучний інтелект може використовувати ці дані для більш глибокого прогнозування, наприклад, для ще точнішого управління ланцюгами поставок або для попереднього виявлення вузьких місць. У майбутньому такі технології, як віртуальна реальність (VR) та доповнена реальність (AR), також можуть стати важливими для підтримки співробітників під час навчання або комплектування замовлень.

Ще однією тенденцією є повністю автономні склади, де люди відіграють лише роль монітора. Вже існують пілотні проекти, де всі переміщення на складі здійснюються роботами, а всі рішення приймають системи штучного інтелекту. Люди втручаються лише у разі несправностей або винятків. Однак такий підхід вимагає високого ступеня технологічної зрілості та дуже стабільного технологічного середовища. Чи будуть повністю автономні склади переважати і в яких галузях, ще належить з'ясувати.

Водночас, логістична галузь вирішує такі питання, як сталий розвиток та енергоефективність. Системи штучного інтелекту можуть допомогти планувати маршрути для зменшення споживання енергії або планувати складські операції в періоди низьких тарифів на електроенергію. Роботи та конвеєрні технології стають дедалі енергоефективнішими та водночас потужнішими. Досягнення в сенсорних технологіях забезпечують точний огляд температури, вологості та інших факторів навколишнього середовища, які мають вирішальне значення для високоякісного зберігання. Це особливо актуально для галузей, які зберігають чутливі або швидкопсувні товари.

Інтеграція штучного інтелекту, робототехніки та автоматизації в транзитні склади, буферні склади та склади довгострокового зберігання має потенціал для значного підвищення ефективності та гнучкості всього ланцюга поставок. Системи управління складами на базі штучного інтелекту дозволяють прогнозувати оптимізацію запасів, динамічно розподіляти місця зберігання та здійснювати безперервний аналіз процесів. Це призводить до все більш точного контролю всіх складських переміщень, що, у свою чергу, скорочує час комплектації та обробки. На фізичному рівні роботи та автоматизовані конвеєрні системи виконують повторювані або важкі завдання, підвищуючи продуктивність цілодобово та мінімізуючи помилки. Завдяки коботам можлива співпраця людини та машини, що дозволяє створювати нові, ефективніші робочі процеси.

На транзитних складах системи крос-докінгу та процеси сортування на основі штучного інтелекту скорочують час перебування товарів. Буферні склади отримують вигоду від систем човникового зберігання та вилучення, які можуть реагувати на коливання виробництва та попиту в режимі реального часу. У складських приміщеннях довгострокового зберігання використовуються повністю автоматизовані висотні склади та інтелектуальні стратегії управління запасами для оптимізації використання доступного простору. Ці розробки демонструють, що жодна компанія не може дозволити собі ігнорувати штучний інтелект, робототехніку та автоматизацію, якщо хоче залишатися конкурентоспроможною в довгостроковій перспективі. Тим не менш, компанії повинні зосередитися на надійній стратегії впровадження, складних концепціях безпеки та ефективному залученні співробітників, щоб максимізувати віддачу від своїх інвестицій.

Дивлячись у майбутнє, очевидно, що технології продовжуватимуть стрімко розвиватися. Все більш потужні алгоритми, тісніша мережева взаємодія систем та нові форми взаємодії людини з машиною ще більше трансформуватимуть світ складського господарства. Тому доцільно закласти основу для завтрашнього дня вже сьогодні та свідомо розглянути можливості та виклики, які створює оцифрований та автоматизований склад. Таким чином, компанії можуть успішно перейти на Склад 4.0 та одночасно зміцнити свої позиції на ринку. «Логістика майбутнього» – це вже не далеке бачення, а радше реальність у багатьох секторах, і вона ставатиме дедалі поширенішою в найближчі роки.

Добре продумане поєднання інструментів планування на основі штучного інтелекту, гнучких застосувань робототехніки та інтегрованих рішень для автоматизації дозволяє ідеально виконувати індивідуальні вимоги до складу. Особи, які приймають рішення, повинні завжди пам’ятати про загальну картину: окрім технологічних аспектів, для забезпечення успішної трансформації важливі такі фактори, як кваліфікація співробітників, інтеграція даних, безпека та масштабованість. Коли всі ці елементи гармонійно працюють разом, склад може стати справжнім рушієм цінності для всієї компанії, а не просто необхідним доповненням. Іншими словами, ті, хто правильно та ефективно планує сьогодні, закладають основу для стабільних, високопродуктивних та перспективних ланцюгів поставок, забезпечуючи таким чином вирішальні конкурентні переваги у світі, що дедалі більше цифровізується.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus