click fraud detection
0 800 755 007
(Безкоштовно по Україні)

ТОП 5 трендів у логістиці, транспортуванні та вантажоперевезеннях

2402

У сфері логістики відбуваються трансформації і наше майбутнє виглядає яскравішим з розумними рішеннями та екологічними альтернативами. Компаніям потрібно залишатися конкурентоспроможними, тому їм доводиться впроваджувати нові технології, щоб поліпшити їх склади, доставку та управління транспортом. Згідно з дослідженнями Ibisworld , тільки в США ринок індустрії наземних перевезень та складської логістики складає $1,3 трильйона. Ця сфера швидко розвивається, але крім перспектив відкриваються і нові перешкоди.

З якими труднощами протягом останніх 10 років зіткнулися у сфері перевезень:

  • операційна ефективність, правильне прогнозування бізнес-попиту, керування персоналом;
  • зворотна логістика, інвентарний контроль та прозорість, витрати на паливо, екологічні проблеми;
  • дотримання обіцяних графіків доставки; екстремальні несподівані погодні умови;
  • отримання правильних даних поки що вантаж у дорозі, управління складом;
  • виконання замовлень, керування повернутими товарами, керування транспортуванням, дистрибуцією.

Технології, які змінюють галузь

технології, які змінюють галузь - блокчейн

1. Блокчейн

Нова децентралізована технологія, розроблена для запису транзакцій, відстеження активів та створення прозорої системи для керування всіма документами.

Технологія допомагає відстежувати продуктивність перевізників та постачальників. Смарт-контракти значно економлять час та гроші. Підвищується безпека ланцюжка поставок, скорочується шахрайство та кількість помилок та підвищується ефективність.

Walmart вже оцифрували доставку продуктів, вони використовують технологію IBM Food Trust Solution для підтвердження справжності та свіжості продовольства, а також скорочення харчових відходів.

інтернет речей, пристрої IoT

2. Інтернет речей / пристрої IoT

Інтернет речей - це екосистема, що складається з інтелектуальних пристроїв із підтримкою Інтернету, процесорів, датчиків та комунікаційного обладнання. Інтелектуальні датчики збирають дані та попереджають автомобілі про потенційні небезпеки попереду.

Розумні автомобілі зможуть «бачити» сліпі повороти та повороти на відстані, розпізнавати пішоходів, велосипедистів та будь-які інші дорожні небезпеки.

  • Це зробить революцію у сфері транспорту, скоротить кількість аварій на 80% та зробить доступними глобальні виробничі мережі.
  • Водії, які використовують loT, можуть стежити за витратами палива, гальмами, швидкістю, а менеджери з геозонування та логістики можуть відстежувати відхилення посилок або вантажів.
  • Інвестиції ключових гравців, таких як AT&T, Alcatel-Lucent, IBM, Verizon, Cisco Systems та General Electric, роблять основний внесок у просування цієї технології на транспорті.

Компанія General Motors створила послугу OnStar, яка допомагає більш ефективно керувати трафіком та моніторити транспорт. Інший приклад – компанія Rogue Ale виробляє хміль для пивоварень, який необхідно доставити протягом 12 годин. Контролювати безпеку продукту під час перевезень допомагають датчики температури та вологості.

Екосистема допомагає надавати компаніям інформацію віддалено в режимі реального часу та оптимізувати використання активів за допомогою моделей зворотного транспортування та спільного використання.

штучний інтелект у логістиці

3. Штучний інтелект

ІІ підвищує безпеку пасажирів, допомагає зменшити пробки та кількість аварій, знизити викиди вуглецю, а також мінімізувати загальні фінансові витрати.

Типи ІІ в логістиці:

  • Системи, засновані на знаннях (KBS) - механізми виведення з урахуванням правил: експертні системи, системи міркувань з урахуванням прецедентів чи агентів.
  • Нейронні мережі (NN) або системи штучних нейронів зі зворотним розповсюдженням.
  • Нечіткі системи (FS) припускають наявність різних логічних змінних, а не лише двійкове “правда” чи “брехня”.
  • Генетичні алгоритми (ГА) - це випадкові методи комбінування та тестування рішень для визначення найбільш відповідного.
  • Агентні методи (ABM) – новий спосіб моделювання складних систем із взаємодіючими частинами.

машинне навчання - великі дані

4. Машинне навчання / великі дані

Великі дані та прогнозний аналіз допомагають уникнути збоїв у транспортній системі, а для обслуговування обладнання використовується оптимізація на основі прогнозного обслуговування.

У логістиці можна використовувати великі дані для оптимізації маршрутів, виробничих функцій та забезпечення прозорості всього ланцюжка постачання.

У транспортних та логістичних компаніях підвищується рівень надійності: у них є всі необхідні дані зі звітністю та аналітикою в реальному часі, покращеними процесами та більшою прозорістю.

Які великі дані допомагають підвищити ефективність транспорту та логістики?

  • Фінансові прогнози;
  • Діагностика автомобіля;
  • Дані соціальних мереж;
  • Схеми водіння;
  • Дані про місцезнаходження у реальному часі;
  • Перегляд веб-сайтів;
  • Дані про дорожній рух та погоду від датчиків, моніторів та систем прогнозування.

Фахівці можуть точніше планувати бізнес-потреби та використовувати ресурси та команду автопарку для дотримання графіків доставки.

автономні транспортні технології - самоврядна вантажівка Embark

5. Автономні транспортні технології

Дрони та безпілотні вантажівки для доставки товарів стали звичайним явищем. Таке рішення підвищить безпеку дорожнього руху, забезпечить своєчасну доставку та знизить кількість ДТП. За даними Міністерства транспорту США, 94% дорожньо-транспортних пригод пов'язані із помилками водія. Більше ніяких помилок, пов'язаних із людським фактором, та значне скорочення витрат та оптимізація активів завдяки безпілотній доставці.

Автономні вилкові навантажувачі та роботизовані маніпулятори вже є на сучасних складах, вони можуть завантажувати, розвантажувати та транспортувати товари всередині складу та мають гнучкі конвеєрні стрічки. Датчики, бачення та технології геонаведення вже допомагають процесу логістики. Навантажувачі можуть розвантажувати вантаж і розміщувати пакети на полицях, використовуючи мережу пристроїв для транспортування предметів. Mercedes-Benz у 2025 планує випустити свій прототип напівавтономної вантажівки. Amazon вже використовує самоврядні вантажівки, розроблені Embark, для швидкого перевезення вантажів.

Підведемо підсумки

Логістичні перевезення – це взаємопов'язана система з непередбачуваними цінами та вимогами споживачів до доставки – це квітучий бізнес та рятувальний круг для економіки. Можна сказати, що це засіб виживання, оскільки ланцюжок поставок значною мірою покладається на синхронізацію процесів, підтримку точних загальних даних у мережі та чітку координацію графіків поставок.

Як бачите, є безліч технологій, які дозволяють максимально автоматизувати процес перевезень та скоротити витрати. Проте, щоб запровадити ці технології, потрібно чимало часу, грошей та хороша попередня база. Як перший крок до автоматизації процесів, який допоможе полегшити роботу, збільшити продуктивність та створити основу для подальшого розвитку, наші клієнти створюють та застосовують кастомне програмне забезпечення для вирішення конкретних завдань та оптимізації налагоджених бізнес-процесів, тому що сервіси про які ми писали. і Частина 2 не дозволяють масштабуватися та зростати.

У вас залишились запитання?

Залиште контактні дані. Наш менеджер зв'яжеться та проконсультує вас.

0/5
Корисність
Проголосували 0
Як вам стаття?
Давайте обговоримо Ваш проект
Давайте почнемо розмову!
КОМЕНТАРІ0
Можливо
Стійкою тенденцією серед затребуваних ІТ рішень за останні 5 років є продукти, що покривають нішу…
Артем Іл'яний
Артем Іл'яний
Скільки коштує сайт, це питання може зацікавити кожного, але відповісти на нього зможе не кожен.…
Wezom
Wezom
Питання про те, хто є конкурентом компанії, дуже актуальне для бізнесмена, рекламодавця та контент-менеджера. Відбудова…
Світлана Гузенко
Світлана Гузенко
ПІДПИСУЙТЕСЯ НА РОЗСИЛКУ АЙТІБЛОГ
Бажаєте отримувати 
цікаві статті?