Quelles sont les solutions de système de gestion logistique d'entreposage intelligent

La logistique d'entreposage intelligente utilise principalement le Big Data, des algorithmes de scénarios et la technologie de l'Internet des objets pour mener une analyse complète de la gestion et des services logistiques. Parmi eux, des canaux logistiques raisonnables, la supervision des processus logistiques holographiques, l'analyse complète des données logistiques et l'optimisation intelligente des coûts logistiques sont toutes des solutions liées.

Selon une enquête menée dans le secteur logistique concerné, ses mégadonnées ont dans une certaine mesure modifié les méthodes de fonctionnement des entreprises de logistique, mais ce n'est pas systématique. Surtout dans les entreprises de logistique traditionnelles, la manifestation est plus évidente. Les services logistiques génèrent chaque jour une grande quantité de données, mais notre utilisation des données n’est pas élevée, voire pas systématique. Alors, comment concevoir des solutions intelligentes de système de gestion logistique d’entrepôt du point de vue des produits Big Data.

1. Canaux logistiques raisonnables

Établissez des tâches de transport plus raisonnables entre la logistique point à point et assurez-vous que les tâches de transport interrégional peuvent être accomplies sans problème avec un minimum de risques. Et une utilisation rationnelle des tâches conjointes inter-zones pour maximiser la valeur logistique et rationaliser les coûts.

2. Supervision du processus logistique holographique

Collectez et analysez des informations sur les outils logistiques, tels que les véhicules et les appareils IoT déployés (Internet des véhicules). De plus, un suivi holographique et une gestion de l'ensemble des informations logistiques sont effectués. Analyses telles que la consommation de carburant, la vitesse du véhicule et les conditions de conduite, combinées à la météo, aux mégadonnées de trafic et à d'autres informations pour analyser de manière complète le processus logistique et améliorer en temps opportun les problèmes qui surviennent dans le processus de circulation.

3. Analyse complète des données logistiques

Le Big Data logistique comprend généralement le transport, l’entreposage, la distribution, la manutention et l’emballage. Sa grande quantité de données et ses multiples dimensions augmentent la valeur potentielle des données. Nous pouvons intégrer une exploitation minière en profondeur pour fournir aux entreprises davantage d’aide à la prise de décision, améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts.

4. Optimisation intelligente des coûts logistiques

Grâce à l'analyse du Big Data et aux algorithmes de scénarios, il est possible de prédire les risques logistiques, d'analyser les causes des problèmes, de déterminer l'importance des facteurs d'influence tels que l'agencement de l'entrepôt et le personnel, et d'analyser les méthodes d'optimisation.