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物流中的物聯(lián)網(wǎng):用于庫存管理的智能設備

2023-04-04 09:56 千家網(wǎng)
關(guān)鍵詞:倉庫庫存智能設備

導讀:倉庫庫存管理、車(chē)隊監控和資產(chǎn)跟蹤只是物聯(lián)網(wǎng)在物流中的幾個(gè)關(guān)鍵應用。

能夠監控司機和車(chē)輛的行蹤,并提供實(shí)時(shí)的物體識別和跟蹤,這表明了物聯(lián)網(wǎng)在物流方面的主要優(yōu)勢。但是,除了車(chē)隊管理和資產(chǎn)跟蹤之外,智能設備在庫存管理方面還有其他優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)在物流領(lǐng)域的其他主要應用還包括預測性維護和倉庫庫存管理。此外,還有其他趨勢需要關(guān)注,例如應用于包裹甚至人員的最后一英里交付智能解決方案的部署。在這里,物流中的物聯(lián)網(wǎng)不僅可以提供商品本身,還可以提供出色的客戶(hù)體驗——這越來(lái)越多地將領(lǐng)先公司與客戶(hù)投訴數量不斷增加的公司區分開(kāi)來(lái)。

為管理物聯(lián)網(wǎng)在物流中的使用提供客戶(hù)解決方案的知名企業(yè)包括亞馬遜網(wǎng)絡(luò )服務(wù) (AWS)、IBM、思科、英特爾和微軟。 如此多的跨國公司參與其中這一事實(shí)說(shuō)明了現代供應鏈的全球性以及能夠高效交付貨物的重要性。 而且,當確實(shí)發(fā)生延誤時(shí),客戶(hù)會(huì )希望及時(shí)了解最新信息,以便他們能夠管理供應鏈中客戶(hù)的期望,并根據中斷的嚴重程度考慮替代安排。

Azure IoT 等平臺為客戶(hù)提供連接和管理其 IoT 設備的工具,并提供分析功能。 例如,據該公司稱(chēng),微軟擁有 Azure Stream Analytics,它使客戶(hù)能夠構建強大的流數據管道并以亞秒級延遲分析數百萬(wàn)個(gè)事件。 但微軟并不是唯一一家可以幫助連接、管理和分析智能設備以進(jìn)行庫存管理的科技巨頭。

物聯(lián)網(wǎng)在物流中的用例

思科的物聯(lián)網(wǎng)解決方案擴展到旨在通過(guò)優(yōu)化互聯(lián)道路和十字路口的交通管理來(lái)提高公共安全的系統。 改善物流的重點(diǎn)可能是更快、更可靠地將貨物送到客戶(hù)手中。 但思科和其他公司的例子表明,物流中的物聯(lián)網(wǎng)還可以減少其他道路使用者的交通擁堵,并有可能最大限度地減少碳足跡。 越來(lái)越多的公司將不僅通過(guò)其財務(wù)業(yè)績(jì)來(lái)衡量,而且還將通過(guò)其在更環(huán)保的運營(yíng)和更有效地管理地球寶貴資源方面的前進(jìn)方向來(lái)衡量。

供應商已經(jīng)在響應客戶(hù)對環(huán)保交付選項的愿望。 當然,在最后一英里類(lèi)別中,例如,由于電動(dòng)汽車(chē)數量的增加,今天有可能為客戶(hù)提供更環(huán)保的選擇。 但是當涉及到空運和海運時(shí),它就變成了在其他地方抵消這些環(huán)境成本的案例——至少在綠色氫和更清潔的燃料起飛之前是這樣。 然而,連接到車(chē)輛和資產(chǎn)的分析平臺可以幫助跟蹤相關(guān)排放,以便公司可以根據其運營(yíng)規模進(jìn)行修正。

IBM的Maximo應用程序套件已經(jīng)部署在能源和公用事業(yè)、石油和天然氣、制造、運輸和其他各種資產(chǎn)密集型行業(yè)。企業(yè)資產(chǎn)管理(EAM)有助于在生產(chǎn)、維護和服務(wù)流程老化時(shí)對其進(jìn)行監控。如果做不到這一點(diǎn),就會(huì )有質(zhì)量標準下降的風(fēng)險。在這里,來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)數據的認知洞察可以產(chǎn)生積極影響,使企業(yè)能夠基于實(shí)時(shí)數據和利用預測分析優(yōu)化其生產(chǎn)和服務(wù)系統。

物聯(lián)網(wǎng)在物流領(lǐng)域的智能部署所帶來(lái)的生產(chǎn)力提升不容忽視,因為發(fā)現自己缺乏類(lèi)似設置和服務(wù)的競爭對手將舉步維艱。 例如,在 TechHQ 上,我們強調了使用無(wú)人機技術(shù)簡(jiǎn)化倉庫庫存管理的增長(cháng)趨勢。 理想情況下,通過(guò)具有實(shí)時(shí)跟蹤功能的高效資產(chǎn)管理系統,公司應該隨時(shí)了解所有東西的位置。 當然,事情正在朝著(zhù)正確的方向發(fā)展,一些令人印象深刻的演示展示了使用現代技術(shù)可以實(shí)現的目標。

解決庫存去向問(wèn)題

例如,牛仔布巨頭 Levi Strauss 早在 2016 年就與英特爾合作,并使用這家計算公司的可信分析平臺在試點(diǎn)商店中實(shí)時(shí)跟蹤其服裝。 添加到衣服上的 RFID 標簽以及商店中放置的信標意味著(zhù)可以輕松找到放錯地方的物品并將其放回正確的位置。 如果客戶(hù)無(wú)法快速找到他們正在尋找的商品,零售商可能會(huì )迅速失去銷(xiāo)售額。 擁有顯示庫存水平和位置的商店數字孿生將改變游戲規則。

回到倉庫——重新使用無(wú)人機技術(shù)——自動(dòng)飛行機器人可以通過(guò)掃描條形碼和拍攝堆放在高架托盤(pán)上的箱子的照片來(lái)監控庫存,這對工人來(lái)說(shuō)可能不太容易接近。 過(guò)去,倉庫必須暫停并預留幾天時(shí)間進(jìn)行整個(gè)設施盤(pán)點(diǎn)。 但是今天,無(wú)人機可以在倉庫當天關(guān)閉時(shí)或在較安靜的時(shí)段運行,并以過(guò)去無(wú)法想象的速度進(jìn)行庫存管理。

無(wú)人機可以突出顯示可能放錯地方、貼錯標簽、變質(zhì)或損壞的商品。 這只是物流中的智能設備和物聯(lián)網(wǎng)如何改變供應鏈管理的一個(gè)例子。 這些發(fā)展絕不是故事的結局。