Які цифрові технології чи програми використовують компанії в логістиці?

У логістичній галузі компанії використовують різноманітні цифрові технології та додатки для оптимізації та підвищення ефективності своїх процесів.

Хмарні обчислення використовують понад дві третини опитаних логістичних компаній у Німеччині. В опитуванні 2022 року 59 відсотків опитаних компаній також заявили, що вони вже використовують системи управління складами (WMS), тоді як ще шість відсотків принаймні планують їх впровадити. WMS – це програмне забезпечення для цифрового управління складами.

Опитування щодо використання цифрових технологій у логістичній галузі Німеччини 2022

Використовується

• Хмарні обчислення – 68%
• Інтернет речей або сенсорні технології – 61%
• Система управління складом – 59%
• Великі дані та аналітика – 41%
• Цифрові торговельні майданчики – 41%
• Штучний інтелект – 22%
• Робототехніка – 11%
• Цифрові близнюки – 14%
• Розумні полиці – 6%
• Дрони – 4%

Заплановано/Обговорено

• Хмарні обчислення – 16%
• Інтернет речей або сенсорні технології – 23%
• Система управління складом – 25%
• Великі дані та аналітика – 29%
• Цифрові торговельні майданчики – 18%
• Штучний інтелект – 27%
• Робототехніка – 36%
• Цифрові близнюки – 25%
• Розумні полиці – 25%
• Дрони – 26%

Системи управління складом (WMS)

Програмне забезпечення WMS дозволяє ефективно керувати запасами, оптимізувати використання складського простору, відстежувати рух товарів та комплектувати замовлення. Воно надає інформацію про запаси в режимі реального часу та підвищує точність і швидкість виконання замовлень.

Системи управління транспортом (TMS)

Програмне забезпечення TMS допомагає компаніям планувати, оптимізувати та виконувати транспортні замовлення. Воно дозволяє ефективно планувати маршрути, оптимізувати вартість перевезень, відстежувати відправлення та спілкуватися з постачальниками, експедиторами та клієнтами.

Телематичні системи

Телематичні системи використовують технологію GPS для відстеження місцезнаходження транспортних засобів у режимі реального часу. Ці системи дозволяють краще керувати автопарком, контролювати продуктивність транспортних засобів та витрату палива, а також дотримуватися графіків доставки.

Автоматизація та робототехніка

Технології автоматизації, такі як автоматизовані системи зберігання та пошуку, конвеєрні технології та робототехніка, використовуються на складах та в розподільчих центрах для підвищення ефективності та швидкості обробки замовлень. Роботів можна використовувати для комплектування, сортування, пакування та палетування товарів.

Інтернет речей (IoT)

Застосунки Інтернету речей дозволяють об'єднувати пристрої, датчики та машини в мережу в логістиці. Збираючи та передаючи дані в режимі реального часу, компанії можуть контролювати стан товарів, умови зберігання та знос обладнання. Це полегшує управління запасами, технічне обслуговування та прогнозування вузьких місць або збоїв.

Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання

Системи штучного інтелекту та машинного навчання аналізують великі обсяги даних, щоб виявляти закономірності, робити прогнози та автоматизувати рішення. У логістиці їх можна використовувати для оптимізації маршрутів, прогнозування попиту, планування запасів та виявлення шахрайства.

Технологія blockchain

Блокчейн забезпечує безпечне та прозоре відстеження поставок товарів по всьому ланцюжку поставок. Він пропонує безперебійне документування транзакцій, покращує відстеження та підтримує автентифікацію продукції.

➡️ Ці цифрові технології та додатки відіграють вирішальну роль в оптимізації логістичних процесів, підвищенні ефективності ланцюга поставок та задоволенні зростаючих вимог до швидкості, точності та відстежуваності.

Автоматизація та робототехніка відіграють дедалі важливішу роль у логістичній галузі для підвищення ефективності, точності та швидкості логістичних процесів.

Автоматичні системи зберігання та вилучення

Автоматизовані системи зберігання та вилучення (AS/RS) використовуються на висотних складах для автоматизації зберігання та комплектування товарів. Ці машини можуть автономно переміщати вгору та вниз по полицях, забирати та доставляти товари. Це зменшує ручні зусилля та оптимізує використання складських потужностей.

Конвеєрна технологія

Автоматизовані системи обробки матеріалів, такі як конвеєрні стрічки, сортувальники та палетайзери, використовуються в логістичних центрах для пришвидшення потоку матеріалів та спрощення обробки товарів. Автоматизація переміщення товарів мінімізує вузькі місця та помилки.

Комплектування замовлень за допомогою роботів

Роботи все частіше використовуються для комплектування замовлень, збирання товарів та їх підготовки до відвантаження. Ці роботи можуть автономно переміщатися по складу, ідентифікувати товари та розміщувати їх у контейнерах або на піддонах. Це підвищує швидкість і точність процесу комплектування замовлень.

Дрони та автономні транспортні засоби

Дрони та автономні транспортні засоби використовуються для доставки та транспортування товарів. Дрони можуть перевозити невеликі посилки на короткі відстані, тоді як автономні транспортні засоби використовуються для транспортування більших вантажів дорогами або на складах. Ці технології забезпечують швидшу та ефективнішу доставку товарів.

Складська робототехніка

Складська робототехніка охоплює різні типи роботів, що використовуються на складах для виконання різних завдань. Це можуть бути роботизовані маніпулятори, які допомагають пакувати та штабелювати товари, або мобільні роботи, які транспортують товари до потрібних місць зберігання. Ці роботи часто працюють у співпраці з людьми для підвищення ефективності.

Автоматизація та робототехніка в логістиці пропонують численні переваги, такі як підвищення ефективності, покращення точності, зменшення кількості помилок і вузьких місць, а також швидше виконання робіт. Вони дозволяють компаніям оптимізувати свої логістичні процеси та реагувати на зростаючі вимоги до швидкості, гнучкості та задоволеності клієнтів. Постійний розвиток та інтеграція цих технологій допомагають спрямувати логістичну галузь до все більш автоматизованого та ефективного майбутнього.

Інтернет речей (IoT) відіграє вирішальну роль у логістичній галузі, оскільки він дозволяє об'єднувати пристрої, датчики та машини в мережу. Інтегруючи IoT у логістичні процеси, компанії можуть збирати, аналізувати та використовувати дані в режимі реального часу для оптимізації своїх операцій та підвищення ефективності.

Відстеження місцезнаходження та управління активами

Датчики з підтримкою Інтернету речей можна прикріплювати до товарів, транспортних засобів, піддонів або інших логістичних активів для відстеження їхнього місцезнаходження в режимі реального часу. Це дозволяє точно контролювати потік товарів уздовж ланцюга поставок і покращувати планування транспортних маршрутів і використання складських приміщень.

Моніторинг стану

Датчики Інтернету речей можуть контролювати стан товарів, такі як температура, вологість, вібрація або інші параметри, що стосуються конкретних продуктів. Це дозволяє компаніям гарантувати збереження якості продукції під час зберігання та транспортування, а також своєчасне виявлення потенційних пошкоджень або втрат.

Прогнозне обслуговування

Датчики Інтернету речей на машинах і транспортних засобах можуть безперервно збирати дані про їхній стан і продуктивність. Ці дані аналізуються для прогнозування потенційних потреб у технічному обслуговуванні або збоїв. Плануючи технічне обслуговування заздалегідь, компанії можуть мінімізувати незаплановані простої та максимізувати ефективність автопарку.

Управління запасами

Інтернет речей дозволяє компаніям контролювати свої запаси в режимі реального часу. Датчики можуть автоматично фіксувати рівень запасів та надавати інформацію про наявність, повторне замовлення та оборотність запасів. Це дозволяє оптимізувати планування та управління запасами, щоб уникнути дефіциту або перевантаження та зменшити витрати на зберігання.

Автоматизовані процеси

Інтернет речей (IoT) може забезпечити безперебійну комунікацію та інтеграцію між різними логістичними системами. Завдяки автоматичній передачі даних та інформації між системами управління складом, системами управління транспортом, постачальниками та клієнтами, процеси можна зробити ефективнішими. Це сприяє автоматизованій обробці замовлень, відстеженню відправлень та документації.

➡️ Інтернет речей (IoT) пропонує логістичним компаніям численні переваги, зокрема підвищену прозорість, ефективність та економію коштів. Він дозволяє точніше керувати ланцюгом поставок, швидше реагувати на зміни та краще виконувати вимоги клієнтів. Завдяки розумному використанню IoT компанії можуть підвищити свою конкурентоспроможність та подолати сучасні логістичні виклики.

Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання мають значний вплив на логістичну галузь та пропонують різноманітні можливості застосування.

Оптимізація маршруту

Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати великі обсяги даних для визначення оптимальних транспортних маршрутів. Ґрунтуючись на таких факторах, як дорожній рух, погодні умови, пріоритети доставки та витрати, ці алгоритми можуть надавати рекомендації щодо маршрутів у режимі реального часу або прогнозовані, щоб зробити транспортування ефективнішим та швидшим.

Прогноз попиту

Аналізуючи історичні дані, моделі штучного інтелекту можуть прогнозувати попит на товари чи послуги. Це дозволяє компаніям краще планувати свої запаси, уникати дефіциту та підвищувати задоволеність клієнтів. Штучний інтелект також може враховувати зовнішні фактори, такі як свята чи сезонні тенденції, для створення точніших прогнозів.

Планування запасів

Штучний інтелект та машинне навчання дозволяють компаніям оптимізувати свої запаси. Алгоритми аналізують історичні дані, тенденції продажів, сезонні коливання та інші фактори, щоб визначити оптимальний рівень запасів. Це допомагає уникнути перетоварів та дефіциту, одночасно підвищуючи ефективність та прибутковість складського зберігання.

Розпізнавання зображень та розпізнавання об'єктів

Моделі штучного інтелекту можуть аналізувати зображення або відео для розпізнавання об'єктів або продуктів. Наприклад, у логістиці їх можна використовувати для автоматизованої ідентифікації товарів під час вхідного контролю або для моніторингу процесів упаковки та комплектації замовлень. Це підвищує швидкість і точність логістичних операцій.

Виявлення шахрайства

Штучний інтелект може допомогти виявляти та запобігати шахрайству в логістиці. Аналізуючи дані про транзакції та моделі поведінки, можна виявити підозрілу діяльність або аномалії. Це дозволяє компаніям своєчасно вживати заходів для мінімізації фінансових втрат та забезпечення безпеки свого ланцюга поставок.

Прогнозне обслуговування

Штучний інтелект та машинне навчання також можна використовувати для прогнозного обслуговування транспортних засобів, машин та іншого логістичного обладнання. Аналізуючи дані датчиків, можна прогнозувати потенційні збої та своєчасно планувати заходи з технічного обслуговування. Це допомагає компаніям мінімізувати незаплановані простої та максимізувати термін служби свого обладнання.

➡️ Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання в логістичні процеси дозволяє компаніям підвищити свою ефективність, знизити витрати та покращити задоволеність клієнтів.