公司在物流中使用哪些数字技术或应用程序？

在物流行业，公司使用各种数字技术和应用来优化其流程并提高效率。

德国超过三分之二的受访物流公司都使用云计算。 在 2022 年的调查中，59% 的受访公司表示他们已经在使用仓库管理系统，而另外 6% 的公司至少计划使用它们。 仓库管理系统是用于数字化管理仓库的软件。

2022年德国物流业数字技术使用情况调查

正在使用

• 云计算 – 68%
• 物联网或传感器技术 – 61%
• 仓库管理系统 – 59%
• 大数据与分析 – 41%
• 数字市场 – 41%
• 人工智能 – 22%
• 机器人技术 – 11%
• 数字孪生 – 14%
• 智能货架 – 6%
• 无人机 – 4%

计划/讨论

• 云计算 – 16%
• 物联网或传感器技术 – 23%
• 仓库管理系统 – 25%
• 大数据与分析 – 29%
• 数字市场 – 18%
• 人工智能 – 27%
• 机器人技术 – 36%
• 数字孪生 – 25%
• 智能货架 – 25%
• 无人机 – 26%

仓库管理系统（WMS）

WMS 软件可实现高效的库存管理、优化存储空间利用率、跟踪货物移动和订单拣选。 它提供有关库存的实时信息，并提高订单履行的准确性和速度。

运输管理系统 (TMS)

TMS 软件支持公司规划、优化和执行运输订单。 它可以实现高效的路线规划、货运成本优化、货运跟踪以及与供应商、承运商和客户的沟通。

远程信息处理系统

远程信息处理系统使用 GPS 技术来实时跟踪车辆的位置。 这些系统可以实现更好的车队管理、监控车辆性能和燃油消耗以及满足交付计划。

自动化和机器人技术

仓库和配送中心使用自动存储和检索系统、输送机技术和机器人等自动化技术来提高订单处理的效率和速度。 机器人可用于货物的拣选、分拣、包装和码垛。

物联网 (IoT)

物联网应用使物流中的设备、传感器和机器联网。 通过收集和传输实时数据，公司可以监控货物状况、存储状况和设备磨损情况。 这使得库存管理、维护以及短缺或故障的预测变得更加容易。

人工智能 (AI) 和机器学习

人工智能和机器学习系统分析大量数据来识别模式、做出预测和自动化决策。 在物流中，它们可用于路线优化、需求预测、库存规划和欺诈检测。

区块链技术

区块链可以安全、透明地跟踪供应链上的货物交付。 它提供完整的交易记录，提高可追溯性并支持产品认证。

➡️这些数字技术和应用在优化物流流程、提高供应链效率以及满足对速度、准确性和可追溯性日益增长的需求方面发挥着关键作用。

自动化和机器人技术在物流行业中发挥着越来越重要的作用，以提高物流流程的效率、准确性和速度。

自动堆垛机

自动堆垛机（AS/RS）用于高架仓库，以实现货物存储和拣选的自动化。 这些设备可以自动上下货架、拾取和运送货物。 这减少了手动工作量并充分利用了存储容量。

输送技术

物流中心使用输送机、分拣机和码垛机等自动化物料搬运系统来加快物料流动并简化货物处理。 通过自动化货物移动，可以最大限度地减少瓶颈和错误。

机器人辅助拣选

机器人越来越多地用于订单拣选、收集货物并准备运输。 这些机器人可以自动导航仓库、识别产品并将其放置在集装箱或托盘上。 这提高了拣选过程的速度和准确性。

无人机和自动驾驶汽车

无人机和自动驾驶汽车用于交付和运输货物。 无人机可以短距离运输小包裹，而自动驾驶汽车则用于在道路或仓库中运输较大的货物。 这些技术可以实现更快、更高效的货物交付。

仓库机器人

仓库机器人包括在仓库中使用的不同类型的机器人来完成各种任务。 例如，这些可以是帮助包装和堆放货物的机器人手臂，或将货物运输到正确存储位置的移动机器人。 这些机器人通常与人类员工协作工作以提高效率。

➡️物流中的自动化和机器人技术带来了许多好处，例如提高效率、提高精度、减少错误和瓶颈以及缩短周转时间。 它们使公司能够优化其物流流程并响应对速度、灵活性和客户满意度日益增长的需求。 这些技术的持续发展和集成正在帮助物流行业迈向日益自动化和高效的未来。

物联网 (IoT) 在物流行业中发挥着至关重要的作用，因为它实现了设备、传感器和机器的联网。 通过将物联网集成到物流流程中，公司可以收集、分析和使用实时数据来优化运营并提高效率。

位置跟踪和资产管理

支持物联网的传感器可以连接到货物、车辆、托盘或其他物流资产上，以实时跟踪其位置。 这使得能够精确监控供应链上的货物流动，并更好地规划运输路线和存储空间的使用。

状态监测

物联网传感器可以监控货物的状况，例如 B. 温度、湿度、振动或其他与特定货物相关的参数。 这使得公司能够确保产品在储存和运输过程中保持质量，并及早发现潜在的损坏或损失。

预测性维护

机器和车辆上的物联网传感器可以持续收集有关状况和性能的数据。 分析这些数据可以预测潜在的维护需求或故障。 通过及时规划维护活动，公司可以最大限度地减少计划外停机时间并最大限度地提高车队的效率。

库存管理

借助物联网，公司可以实时监控其库存。 传感器可以自动记录库存并提供有关可用性、重新订购和库存周转的信息。 这可以优化库存规划和管理，避免短缺或库存过剩，并降低库存成本。

自动化流程

物联网可以实现不同物流系统之间的无缝通信和集成。 通过在仓库管理系统、运输管理系统、供应商和客户之间自动传输数据和信息，可以提高流程效率。 这有利于自动化订单处理、货运跟踪和文档记录。

➡️物联网为物流公司带来了众多好处，包括提高透明度、效率和节省成本。 它可以更精确地控制供应链，更快地响应变化并更好地满足客户需求。 通过物联网的智能使用，公司可以提高竞争力并克服当今的物流挑战。

人工智能 (AI) 和机器学习对物流行业产生重大影响，并提供广泛的可能应用。

路线优化

人工智能算法可以分析大量数据来确定最佳运输路线。 基于交通、天气状况、送货优先级和成本等因素，这些算法可以提供实时或预测路线建议，使运输更加高效、快捷。

需求预测

通过分析历史数据，人工智能模型可以预测产品或服务的需求。 这使得公司能够更好地规划库存、避免短缺并提高客户满意度。 人工智能还可以考虑假期或季节性趋势等外部因素，以创建更精确的预测。

库存计划

借助人工智能和机器学习，公司可以优化库存。 该算法分析历史数据、销售趋势、季节性波动和其他因素，以确定最佳库存。 这有助于避免库存过剩和短缺，同时提高仓储效率和盈利能力。

图像识别和物体识别

人工智能模型可以分析图像或视频来识别物体或产品。 例如，在物流中，它们可用于在进货检验期间自动识别货物或监控包装和拣选过程。 这提高了物流流程的速度和准确性。

欺诈识别

人工智能可以帮助检测和防止物流欺诈。 通过分析交易数据和行为模式，可以识别可疑活动或异常情况。 这使得企业能够及时采取措施，最大限度地减少财务损失并确保供应链的安全。

预测性维护

人工智能和机器学习还可用于车辆、机器和其他物流设备的预测性维护。 通过分析传感器数据，可以预测可能发生的故障并及时计划维护措施。 这有助于公司最大限度地减少计划外停机时间并最大限度地延长设备的使用寿命。

➡️将人工智能和机器学习集成到物流流程中，可以让公司提高效率、降低成本并提高客户满意度。