Які цифрові технології чи програми використовують компанії в логістиці?

У логістичній галузі компанії використовують різноманітні цифрові технології та додатки для оптимізації та підвищення їх процесів більш ефективними.

Хмарні обчислення використовуються в більш ніж двох третин логістичних компаній, опитаних у Німеччині. У опитуванні з 2022 року 59 відсотків опитаних компаній також заявили, що вони вже використовують системи управління складами, а ще шість відсотків принаймні планують використовувати. Системи управління складами - це програмне забезпечення для цифрового управління магазинами товарів.

Опитування щодо використання цифрових технологій у логістичній галузі в Німеччині 2022

У використанні

• Хмарні обчислення - 68 %
• IoT або сенсорна технологія - 61 %
• Система управління складами - 59 %
• Великі дані та аналітика - 41 %
• Цифрові ринки - 41 %
• Штучний інтелект - 22 %
• Робототехніка - 11 %
• Цифрові близнюки - 14 %
• Розумні полиці - 6 %
• Безпілотник - 4 %

Запланований/обговорений

• Хмарні обчислення - 16 %
• IoT або сенсорна технологія - 23 %
• Система управління складами - 25 %
• Великі дані та аналітика - 29 %
• Цифрові ринки - 18 %
• Штучний інтелект - 27 %
• Робототехніка - 36 %
• Цифрові близнюки - 25 %
• Розумні полиці - 25 %
• Безпілотник - 26 %

Системи управління складами (WMS)

Програмне забезпечення WMS забезпечує ефективне управління запасами, оптимізацію використання зберігання, переслідування рухів товарів та вибору замовлень. Він пропонує інформацію про реальний час про інвентар та підвищує точність та швидкість обробки замовлення.

Системи управління транспортом (TMS)

Програмне забезпечення TMS підтримує компанії з планування, оптимізації та виконання транспортних замовлень. Це забезпечує ефективне планування маршрутів, оптимізацію вантажів, відстеження відвантаження та спілкування з постачальниками, експедиторами та клієнтами.

Телематичні системи

Системи Telematics використовують GPS -технологію для відстеження розташування транспортних засобів у режимі реального часу. Ці системи дають можливість кращого управління парком, моніторинг потужності транспортних засобів та споживання палива, а також дотримання планів часу доставки.

Автоматизація та робототехніка

Технології автоматизації, такі як автоматичні операції на полиці, конвеєрна технологія та робототехніка, використовуються в таборах та дистрибуційних центрах для підвищення ефективності та швидкості обробки замовлень. Роботів можна використовувати для вибору, сортування, упаковки та палетізації товарів.

Інтернет речей (IoT)

Програми IoT забезпечують мережу пристроїв, датчиків та машин у логістиці. Зібравши та передаючи дані в реальному часі, компанії можуть стежити за станом товарів, умов зберігання та зносом пристроїв. Це сприяє управлінню, технічному обслуговуванню та прогнозуванні вузьких місць або збоїв.

Штучний інтелект (AI) та машинне навчання

Системи KI та машинного навчання аналізують велику кількість даних для розпізнавання моделей, створення прогнозів та автоматизації рішень. У логістиці їх можна використовувати для оптимізації маршруту, прогнозу попиту, планування запасів та виявлення шахрайства.

Технологія blockchain

Blockchain забезпечує безпечне та прозорого переслідування поставок по ланцюгу поставок. Він пропонує повну документацію про транзакції, покращує відстеження та підтримує аутентифікацію продуктів.

➡ Ці цифрові технології та додатки відіграють вирішальну роль у оптимізації логістичних процесів, підвищення ефективності ланцюгів поставок та виконання зростаючих вимог до швидкості, точності та відстеження.

Автоматизація та робототехніка відіграють все більш важливу роль у логістичній галузі для підвищення ефективності, точності та швидкості логістичних процесів.

Автоматичні блоки управління полицями

Автоматичні блоки управління полицями (AS/RS) використовуються у високих підшипниках для автоматизації зберігання та вибору товарів. Ці пристрої можуть керувати вгору і вниз автономно, поглинають і передають товари. Це зменшує ручні зусилля, а ємність зберігання оптимально використовується.

Конвеєрна технологія

Автоматизовані конвеєрні технологічні системи, такі як конвеєрні ремені, сортери та паллетізатори, використовуються в логістичних центрах для прискорення потоку матеріалу та спрощення поводження з товарами. Автоматизуючи руху товарів, вузькі місця та помилки можуть бути зведені до мінімуму.

Робот -підбір

Роботи все частіше використовуються для вибору для збору товарів та підготовки до доставки. Ці роботи можуть автономно орієнтуватися по складу, ідентифікувати продукти та розміщувати їх у контейнерах або на піддонах. Це покращує швидкість та точність процесу вибору.

Безпілотники та автономні транспортні засоби

Безпілотники та автономні транспортні засоби використовуються для доставки та транспортування товарів. Безпілотники можуть транспортувати невеликі пакети на невеликих відстанях, тоді як автономні транспортні засоби використовуються для транспортування великих навантажень на вулицях або на складах. Ці технології дозволяють швидше та ефективніше доставку товарів.

Склад

Склади включають різні типи роботів, які використовуються в таборах для виконання різних завдань. Наприклад, це може бути робота робота, яка допомагає упаковку та укладанню товарів, або мобільними роботами, які транспортують товари до правильних приміщень для зберігання. Ці роботи часто працюють у співпраці з людськими службовцями для підвищення ефективності.

➡ Автоматизація та робототехніка в логістиці пропонують численні переваги, такі як підвищення ефективності, поліпшення точності, скорочення помилок та вузьких місць, а також швидший час пропускної здатності. Вони дозволяють компаніям оптимізувати свої логістичні процеси та реагувати на збільшення вимог до швидкості, гнучкості та задоволеності клієнтів. Прогресивний розвиток та інтеграція цих технологій допомагає привести логістичну галузь у все більш автоматизоване та ефективне майбутнє.

Інтернет речей (IoT) відіграє вирішальну роль у логістичній галузі, оскільки це дозволяє в мережі пристроїв, датчиків та машин. Інтегруючи IoT в логістичні процеси, компанії можуть записувати, аналізувати та використовувати дані в реальному часі для оптимізації своїх процесів та підвищення ефективності.

Відстеження розташування та управління активами

Датчики, здатні до IoT, можуть бути прикріплені до товарів, транспортних засобів, піддонів або інших логістичних активів, щоб відстежувати їх місцезнаходження в режимі реального часу. Це дає змогу точного моніторингу потоку товарів вздовж ланцюга поставок та краще планувати транспортні маршрути та використання зберігання.

Моніторинг стану

Датчики IoT можуть стежити за станом товарів, наприклад B. Температура, волога, вібрація або інші параметри, які мають відношення до певних товарів. Це дозволяє компаніям забезпечити збереження якості продукції під час зберігання та транспорту та потенційних збитків або втрат визнано на ранній стадії.

Прогнозне обслуговування

Датчики IoT на машинах та транспортних засобах можуть постійно збирати дані про стан та продуктивність. Ці дані аналізуються для прогнозування потенційного обслуговування або збоїв. Завдяки своєчасному плануванні заходів з технічного обслуговування, компанії можуть мінімізувати незапланований час та максимізувати ефективність свого флоту.

Управління запасами

За допомогою IoT компанії можуть контролювати свої акції в режимі реального часу. Датчики можуть автоматично записувати інвентар та надавати інформацію про доступність, перепорядкування та інвентар. Це дозволяє оптимізувати планування та управління запасами, щоб уникнути вузьких місць або зайвих стендів та зменшити витрати на зберігання.

Автоматизовані процеси

IoT може забезпечити безперебійну комунікацію та інтеграцію між різними логістичними системами. Автоматизована передача даних та інформації між системами управління складами, системами управління транспортом, постачальниками та клієнтами може зробити процеси більш ефективними. Це сприяє автоматизованій обробці замовлень, відстеженням відвантаження та документацією.

➡ IoT пропонує логістичні компанії численні переваги, включаючи поліпшення прозорості, ефективності та економії витрат. Це дає можливість більш точного контролю ланцюга поставок, більш швидку реакцію на зміни та краще виконати вимоги клієнтів. Завдяки розумному використанню IoT компанії можуть підвищити свою конкурентоспроможність та керувати логістичними проблемами сьогодні.

Штучний інтелект (AI) та машинне навчання мають значний вплив на логістичну галузь та пропонують широкий спектр застосувань.

Оптимізація маршруту

Алгоритми AI можуть проаналізувати велику кількість даних для виявлення оптимальних транспортних маршрутів. Виходячи з таких факторів, як трафік, погодні умови, пріоритети доставки та витрати, ці алгоритми можуть дати рекомендації щодо маршруту в режимі реального часу, щоб зробити транспорт більш ефективним та швидшим.

Прогноз попиту

Аналізуючи історичні дані, моделі AI можуть передбачити попит на продукцію чи послуги. Це дозволяє компаніям краще планувати свої акції, уникати вузьких місць та підвищити задоволеність клієнтів. AI також може враховувати зовнішні фактори, такі як свята або сезонні тенденції, щоб створити більш точні прогнози.

Планування запасів

За допомогою ШІ та машинного навчання компанії можуть оптимізувати інвентар. Алгоритми аналізують історичні дані, тенденції продажів, сезонні коливання та інші фактори для визначення оптимальних запасів. Це дозволяє забезпечити зайві стенди та вузькі місця, в той же час покращуються ефективність та прибутковість складу.

Розпізнавання зображень та розпізнавання об'єктів

Моделі AI можуть аналізувати зображення або відео для розпізнавання об'єктів чи продуктів. Наприклад, в логістиці вони можуть бути використані для автоматизованої ідентифікації товарів у контролі квитанції про квитанцію або для моніторингу процесів упаковки та вибору. Це збільшує швидкість та точність логістичних процесів.

Визнання шахрайства

AI може допомогти розпізнати та запобігти шахрайству в логістиці. Аналізуючи дані про транзакції та моделі поведінки, можна визначити підозрілі дії або аномалії. Це дає змогу компаніям вживати заходів вчасно, щоб мінімізувати фінансові втрати та забезпечити безпеку їх ланцюга поставок.

Прогнозне обслуговування

AI та механічне навчання також можуть використовуватися в перспективному обслуговуванні транспортних засобів, машин та інших логістичних пристроїв. Аналізуючи дані датчиків, можна передбачити можливі збої, а заходи технічного обслуговування можуть бути заплановані вчасно. Це допомагає компаніям мінімізувати незаплановані наступні часи та максимізувати тривалість життя своїх пристроїв.

➡ Інтеграція ШІ та машинного навчання в логістичні процеси дозволяє компаніям підвищити свою ефективність, знижувати витрати та покращити задоволеність клієнтів.