Каковы тенденции в области технической трансформации в монолитной логистике вэйверли?

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения широко распространено Управление складами: использование технологии искусственного интеллекта для реализации точных прогнозов запасов, автоматической пополнения и оптимизации запасов. Например, анализируя данные по историческим продажам и тенденции на рынке, прогнозируя спрос на различные товары, рационально устанавливая уровень запасов, избегая застоя или нехватки. В то же время умные системы могут автоматически распределять оптимальные уровни хранения в зависимости от размера, веса, частоты доступа и т.п. Умное планирование маршрута транспорта: при помощи машинного обучения алгоритмам, комплексное планирование ситуации на дорогах, информации о ситуации на дорогах, времени на транспорт, затрат и т.д. Это не только сократит время и стоимость перевозки, но и повысит пунктуальность и надежность перевозки. Например, некоторые логистические предприятия используют системы планирования интеллектуальных путей, корректируют маршруты транспорта в реальном времени, избегая перегородки и обеспечивая доставку груза в срок. Интеллектуальное обслуживание клиентов и прогнозирование спроса: интеллектуальная система обслуживания клиентов с помощью технологий обработки на естественном языке, которая может понять и обработать вопросы консультаций, жалоб и т.п., предоставляя быстрые и точные ответы и услуги. Кроме того, модели прогнозирования спроса, основанные на больших данных и машинном обучении, могут с точностью предсказать будущие логистические потребности, основанные на динамике рынка, поведении клиентов и т.п., помогая компаниям заранее распределять ресурсы и планировать операции.

Сеть вещей способствует полной визуализации логистических потоков и разумному соединению Мониторинг оборудования в реальном времени с грузом: в ходе логистической перевозки информация о местоположении, температуре, влажности, давлении может быть получена в реальном времени путем установки датчиков и сетевых устройств, таких как транспорт, контейнер, груз. Например, мониторинг температурных изменений в режиме реального времени при транспортировке груза в холодных цепях, обеспечение того, чтобы груз перевозили в благоприятных условиях; При транспортировке ценных вещей, мониторим местонахождение и статус груза и предотвращаем потерю или повреждение. Предприятия и клиенты могут в любой момент посмотреть состояние груза в реальном времени и траекторию его транспортировки с помощью платформ, подключенных к сети вещей, для осуществления визуализации процесса логистики. Совместная оптимизация логистических сетей: технология сети материальных средств связывает различные элементы внутри логистических предприятий (например, склады, транспорт, распределение и т.д.), а также предприятия с их внешними партнерами (такими как поставщики, клиенты и т. Например, когда пакгауз получает информацию о погрузке грузов, транспортный сектор может своевременно организовать распределение транспортных средств и повысить общую эффективность логистической деятельности. В то же время анализ данных узлов в логистической сети может оптимизировать разметку логистической сети и сократить ненужные промежуточные сегментации и затраты.

大数据与云计算助力决策分析与资源优化配置

Автоматизированные технологии повышают эффективность и точность логистических операций Автоматизация складских помещений: автоматизированные складские системы, такие как автоматизированные стерео-хранилища, умные сортировочные системы и т.д. Автоматизированный стереосклад, использующий такие устройства, как верхние полки и сточные склады, для автоматического хранения и извлечения товаров, значительно увеличил коэффициент использования и эффективность использования складских помещений. Интеллектуальная сортировочная система способна быстро и точно отсортировать большое количество грузов, сокращая количество ошибок и интенсивность ручной работы. Например, интеллектуальные центры сортировки некоторых предприятий, занимающихся логистикой, могут ежедневно заниматься сортировкой сотен тысяч или даже миллионов упаковок Автоматизация перевозок: исследования и применение беспилотных технологий в области логистики непрерывно продвигаются. Несмотря на то, что в настоящее время такие машины, как автодроны, находятся на экспериментальной и стадии развития, в некоторых конкретных ситуациях, таких как закрытые Парки, порты, шахты и т.д. Кроме того, автоматические проводники (AGV), дроны и т.д. Например, в некоторых крупных складах AGV может автоматически перевозить товары по заранее установленному маршруту; На последнем километре дроны могут быстро распределять мелкие части груза

Технология блочных цепей усиливает безопасность и прозрачность логистической информации Обеспечение безопасности и неприкосновенности информации: распределенные бухгалтерские книги и технологии шифрования в цепочке блоков могут гарантировать безопасность и подлинность логистической информации в процессе передачи и хранения, с тем чтобы она не была искажена или фальсифицирована. Например, при определении местонахождения груза информация о производстве, транспортировке, хранении и т.д. Повышение прозрачности и доверия в цепочке поставок: посредством технологии блочных цепей различные участники в цепочке поставок (например, поставщики, производители, логистические предприятия, розничные торговцы, потребители и т.д. Это помогает уменьшить асимметрию информации, повысить согласованность цепочек поставок и снизить стоимость доверия. Например, в межграничных логистических потоках предприятия в различных странах и регионах могут в реальном времени узнать о таможенных и транспортных состояниях товаров через платформы блочных цепей, ускоряя их очищение и скорость их передачи

Зеленые технологии способствуют устойчивому развитию логистики Новые транспортные средства энергии: по мере повышения экологических требований, спрос на новые транспортные средства энергоносителей растет. Применение электромобилей, гибридных автомобилей в транспортных средствах постепенно расширяется, в то время как новые энергетические технологии, такие как водородные топливные элементы, непрерывно развиваются и экспериментируются. Например, транспортные компании в некоторых городах начали использовать электрические фургоны для перевозки грузов внутри города, сокращая выбросы выхлопных газов и загрязняя окружающую среду. Зеленые упаковочные материалы и решения: разработка и использование разлагаемых и перерабатываемых зеленых упаковочных материалов для уменьшения воздействия отходов на окружающую среду. Например, существует альтернативная пластмассовая упаковка, такая как бумажная упаковка, упаковка биологических материалов; Расширение легкого количественного дизайна упаковки и снижение потребления упаковочных материалов. В то же время, оптимизируя дизайн и процесс упаковки, увеличивая коэффициент повторного использования упаковки и сокращая потери упаковки. Например, некоторые компании-производители электроэнергии используют складывающиеся и повторно используемые упаковки, снижая стоимость упаковки и давление на окружающую среду

Виртуальная реальность и усовершенствованная технология оптимизации логистики и управления операциями Обучение персонала: использовать виртуальную реальность (VR) для создания виртуальных логистических сцен для обучения персонала в виртуальной среде для проведения операций по хранению, вождению транспорта, обслуживанию оборудования и т.д. Такой метод обучения может обеспечить более реалистичный опыт, позволяющий работникам лучше освоить навыки работы и возможность справляться с различными ситуациями, одновременно сокращая ошибки и риски в реальных операциях, повышая эффективность и эффективность обучения. Руководство по операциям: усовершенствованные технологии (AR) могут предоставлять инструкции и информационные подсказки операторам логистики в реальном времени. Например, во время сбора на складе сотрудники могут видеть местонахождение груза, путь его сбора и скорость через ношение оборудования AR; Во время ремонта оборудования техники могут получить информацию о структуре, этапах техобслуживания и т.д.