Конкуренция в бизнесе становится все более ожесточенной, поэтому технологии играют ключевую роль. Логистика — не исключение. Оптимизация логистических процессов путем внедрения современных технологических решений помогает повысить эффективность перевозок. От этого напрямую зависит успешность бизнеса.
Автоматизация складской логистики сводится к внедрению роботизированных систем:
Инвентаризация и контроль складских запасов. Такие роботы сканируют и отслеживают штрих-коды товаров, подсчитывают количество, отслеживают, на своем ли месте находится товар, и автоматически обновляют информацию в системе учета запасов. Технология позволяет контролировать количество запасов в режиме реального времени и снижает вероятность ошибок.
Сбор заказа. Робот интегрируется с системой OMS (Order Management System — система управления заказами), ездит по складу и собирает товары, которые внесены в OMS, затем либо сам упаковывает, либо отвозит упаковщику (роботу или человеку).
В контексте автоматизации транспортной логистики бо́льшую часть занимает специализированное программное обеспечение, которое позволяет:
Оптимизировать маршруты доставки. Программы способны анализировать следующие параметры: расстояние, время поездки, трафик, объем товаров и вес. На основе результатов анализа (нередко — с применением технологии искусственного интеллекта) составляется оптимальный маршрут.
Отслеживать грузы. С помощью специализированного программного обеспечения можно отслеживать местоположение груза в реальном времени и контролировать его перемещение. Также ПО способно присылать оповещения о возможных задержках или возникших проблемах.
Взаимодействовать с поставщиками и заключать контракты.
Формировать базы данных.
Обрабатывать отчеты в автоматическом режиме.
Определение больших данных исходит из названия — это постоянно поступающие большие объемы данных. В логистике в качестве таких данных могут выступать данные о:
трафике на дорогах.
состоянии транспортных средств.
погоде.
происшествиях.
Все эти данные впоследствии анализируются (здесь тоже может применяться искусственный интеллект), и на их основе принимаются решения об оптимизации логистических процессов, изменении маршрутов доставки, а также определяются риски и прогнозируется дальнейшая ситуация.
На складах искусственный интеллект часто используется вместе с роботами. Уже существуют специальные дроны, которые летают вокруг стеллажей и снимают все на видео. Потом эти видеоролики обрабатываются искусственным интеллектом:
Считываются штрих-коды.
Распознаются пустые ячейки.
Вычисляется высота “стопки” товаров, исходя из которой определяется количество товарной продукции в ячейке.
Распознавание по видео работает быстрее, чем сканирование с помощью промышленных роботов.
Другой пример — управление запасами (не то, о котором мы говорили выше, — там мы говорили об отслеживании и контроле количества). Системы искусственного интеллекта анализируют товарные позиции и количество расходников на складах, обрабатывают полученные данные и составляют прогнозы. Они определяют, какие товары продаются быстрее и спрос на какие выше, а также могут прогнозировать потребности предприятия (например, закупка расходников).
Транспортную же логистику мы уже рассмотрели в разделе “Автоматизация транспортной логистики”, когда говорили о программном обеспечении для анализа.
GPS мониторинг используется преимущественно в транспортной логистике. Перечень возможностей включает в себя:
Оптимизация маршрутов. GPS мониторинг позволяет отслеживать и анализировать маршруты движения транспортных средств (например, с помощью искусственного интеллекта).
Повышение безопасности. С помощью GPS мониторинга можно следить за скоростью движения транспортных средств. Также система обеспечивает возможность оперативно реагировать на нарушения правил дорожного движения. Также система может быть настроена на автоматическую отправку сигналов тревоги в случае аварий и других ЧС.
Контроль сроков доставки за счет непрерывного мониторинга маршрутов следования транспорта.
Совместно с системами GPS мониторинга часто используются:
Датчики контроля скорости, уровня топлива, температуры в контейнерах. Существуют и более специфические измерительные устройства, такие как:
датчик угла наклона.
датчик оборотов двигателя.
датчики положения грузов (здесь речь идет о том, чтобы контролировать статичное положение грузов и предотвратить их падение).
Для контроля информации, поступающих с этих датчиков, применяется программное обеспечение “1С:Центр спутникового мониторинга ГЛОНАСС”.
Системы видеонаблюдения для ручного контроля, например, обстановки на дорогах. Также они могут использоваться в тех случаях, когда результат анализа искусственного интеллекта не соответствует действительности или некорректен. Тогда диспетчер может самостоятельно все проверить, посмотрев запись с камер.
В данной статье мы рассказали о базовых (“простейших”) технологических решениях — более сложные системы, которые комбинируются из базовых, проектируются, разрабатываются и изготавливаются под заказ.
