Apa saja solusi sistem manajemen logistik pergudangan yang cerdas

Logistik pergudangan cerdas terutama menggunakan data besar, algoritma skenario, dan teknologi Internet of Things untuk melakukan analisis komprehensif terhadap manajemen dan layanan logistik. Diantaranya, saluran logistik yang wajar, pengawasan proses logistik holografik, analisis data logistik yang komprehensif, dan optimalisasi biaya logistik yang cerdas adalah solusi terkait.

Menurut survei industri logistik terkait, data besarnya telah mengubah metode operasi perusahaan logistik sampai batas tertentu, namun tidak sistematis. Khususnya di perusahaan logistik tradisional, manifestasinya lebih nyata. Layanan logistik menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari, namun pemanfaatan data kami tidak tinggi, atau tidak sistematis. Jadi, bagaimana kita merancang solusi sistem manajemen logistik gudang yang cerdas dari perspektif produk data besar.

1. Saluran logistik yang masuk akal

Menetapkan tugas transportasi yang lebih masuk akal antar logistik point-to-point, dan memastikan tugas transportasi antar wilayah dapat diselesaikan dengan lancar dengan risiko minimal. Dan penggunaan tugas bersama antarwilayah secara rasional untuk memaksimalkan nilai logistik dan merasionalisasi biaya.

2. Pengawasan proses logistik holografik

Kumpulkan dan analisis informasi tentang alat logistik, seperti kendaraan dan perangkat IoT yang digunakan (Internet Kendaraan). Selain itu, pemantauan holografik dan pengelolaan seluruh informasi logistik dilakukan. Analisis seperti konsumsi bahan bakar, kecepatan kendaraan dan kondisi berkendara dikombinasikan dengan cuaca, lalu lintas big data dan informasi lainnya untuk menganalisis proses logistik secara komprehensif, dan memperbaiki masalah yang terjadi dalam proses sirkulasi secara tepat waktu.

3. Analisis data logistik yang komprehensif

Big data logistik umumnya mencakup transportasi, pergudangan, distribusi, penanganan, dan pengemasan. Jumlah data yang besar dan berbagai dimensi meningkatkan potensi nilai data. Kami dapat mengintegrasikan penambangan mendalam untuk memberikan lebih banyak dukungan pengambilan keputusan kepada perusahaan, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya.

4. Optimalisasi biaya logistik yang cerdas

Melalui analisis big data dan algoritma skenario, dimungkinkan untuk memprediksi risiko logistik, menganalisis penyebab masalah, menemukan bobot faktor-faktor yang mempengaruhi seperti tata letak pergudangan dan personel, serta menganalisis metode optimasi.