โซลูชันระบบการจัดการโลจิสติกส์คลังสินค้าอัจฉริยะคืออะไร

โลจิสติกส์คลังสินค้าอัจฉริยะส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริธึมสถานการณ์ และเทคโนโลยี Internet of Things เพื่อทำการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการจัดการและบริการโลจิสติกส์ ช่องทางโลจิสติกส์ที่สมเหตุสมผล การควบคุมกระบวนการโลจิสติกส์แบบโฮโลแกรม การวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์แบบครอบคลุม และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโลจิสติกส์อัจฉริยะ ล้วนเป็นโซลูชันที่เกี่ยวข้องกัน

จากการสำรวจอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานขององค์กรโลจิสติกส์ไปในระดับหนึ่ง แต่ก็ไม่ได้เป็นระบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริษัทโลจิสติกส์แบบดั้งเดิม การสำแดงจะชัดเจนมากขึ้น บริการด้านลอจิสติกส์สร้างข้อมูลจำนวนมากทุกวัน แต่การใช้ข้อมูลของเราไม่สูงหรือไม่เป็นระบบ แล้วเราจะออกแบบโซลูชันระบบการจัดการโลจิสติกส์คลังสินค้าอัจฉริยะจากมุมมองของผลิตภัณฑ์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร

1. ช่องทางโลจิสติกส์ที่เหมาะสม

สร้างงานขนส่งที่สมเหตุสมผลมากขึ้นระหว่างโลจิสติกส์แบบจุดต่อจุด และรับรองว่างานขนส่งระหว่างภูมิภาคสามารถเสร็จสิ้นได้อย่างราบรื่นโดยมีความเสี่ยงน้อยที่สุด และการใช้งานร่วมกันระหว่างพื้นที่อย่างมีเหตุผลเพื่อเพิ่มมูลค่าด้านลอจิสติกส์ให้สูงสุดและหาเหตุผลเข้าข้างตนเองต้นทุน

2. การกำกับดูแลกระบวนการโลจิสติกส์โฮโลแกรม

รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือลอจิสติกส์ เช่น ยานพาหนะและอุปกรณ์ IoT ที่ใช้งาน (อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ) นอกจากนี้ ยังมีการติดตามและการจัดการข้อมูลโลจิสติกส์ทั้งหมดด้วยโฮโลแกรม การวิเคราะห์ เช่น ปริมาณการใช้เชื้อเพลิง ความเร็วของยานพาหนะ และสภาพการขับขี่ รวมกับสภาพอากาศ ข้อมูลขนาดใหญ่ของการจราจร และข้อมูลอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์กระบวนการโลจิสติกส์อย่างครอบคลุม และปรับปรุงปัญหาที่เกิดขึ้นในกระบวนการหมุนเวียนอย่างทันท่วงที

3. การวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ที่ครอบคลุม

โดยทั่วไปข้อมูลขนาดใหญ่ด้านลอจิสติกส์ประกอบด้วยการขนส่ง คลังสินค้า การจัดจำหน่าย การจัดการ และการบรรจุหีบห่อ ข้อมูลจำนวนมากและหลายมิติช่วยเพิ่มมูลค่าที่เป็นไปได้ของข้อมูล เราสามารถบูรณาการการขุดเจาะลึกเพื่อให้องค์กรต่างๆ ได้รับการสนับสนุนในการตัดสินใจมากขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพ และลดต้นทุน

4. การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโลจิสติกส์อัจฉริยะ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และอัลกอริธึมสถานการณ์ ทำให้สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงด้านลอจิสติกส์ วิเคราะห์สาเหตุของปัญหา ค้นหาน้ำหนักของปัจจัยที่มีอิทธิพล เช่น รูปแบบคลังสินค้าและบุคลากร และวิเคราะห์วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ