デジタルサプライチェーンを再形成するテクノロジー！

進行中のテクノロジー シリーズでは、情報と分析の革新的なアプリケーションに焦点を当ててきました。 デジタルサプライチェーン 私たちが知っているテクノロジー。 具体的には、ブロックチェーン技術、IoT、(モノのインターネット)、サプライチェーンのデジタル化、3D 印刷です。

これらのテクノロジは、サポート テクノロジを促進する画期的なソフトウェア アプリケーションであり、その一部を今日調査します。

それでは、いくつかを調べてみましょう デジタル サプライ チェーンのアプリケーション ドローン、自動運転車、ロボット工学、スマートグラス、拡張現実など、よりハードウェアに基づいたものです。

ドローンの配達

ドローンによる配送は、特にファイナル マイルの配送の課題において大きな期待を寄せています。 しかし、ハードルがないわけではありません。 簡単なレビューについては、8 月 XNUMX 日のブログ投稿を参照してください。 今日、これらの物理的なイノベーションには、大規模な展開に関する明確なビジネス ケースがまだありません。

それにもかかわらず、多くの企業は、これらのテクノロジーの可能性と、これらのテクノロジーがうまく採用されたときにビジネスがどのように変化するかを理解するために、それらを試しています. ドローンによる配達は、距離と重量の制限、およびセキュリティと配達確認の問題によって妨げられています。 そうは言っても、適切な受信システムを備えたドローン配送は、最終マイル配送の改善と関連コストの削減に大きな効果をもたらす可能性があります。

電子商取引が進歩し続けるにつれて、非常に混雑した限られた都市部での配送の問題に対するより実行可能なソリューションの必要性が世界的に重要になっています。

5 年までに 2030 億人が都市部に住むようになると推定されています。その結果、世界中の多くの都市部でラスト マイル配送がますます困難になるでしょう。

無人車両

ドライバーのいないトラック輸送のハードルは、主に、ドライバーのいないトラックへの移行に関連する社会的受容と法的問題に対処してきました。 テクノロジーとイノベーションは速いペースで進んでいますが、実際、規制とインフラストラクチャの変更は数年遅れます。

トラックや船舶が人工知能 (AI) だけで制御されるようになるのは、まだ先の話かもしれません。 それでも、自動運転車への依存度が高まる未来に備えることは、複数の地理的地域にまたがる膨大な車両を使用する企業にとって優先事項であり続ける必要があります。

この最終的な必然性に対する計画を怠ることは、ロジスティクス業界のプレイヤーにとって間違いです。 ドライバーレス テクノロジーは、トラック ドライバーに取って代わるものではありません。 既存のドライバーフリートの効率を高めることでドライバー不足を緩和し、全体的なドライバーの安全性を向上させることが期待されています。

サプライチェーンにおけるロボティクス

ドローンや無人運転技術と同様に、ロボティクス アプリケーションの使用範囲は限られています。 制限はさておき。 自律型ロボットはすでにサプライ チェーンに革新をもたらし、大きな価値をもたらしています。

• 特に倉庫と製造における日常業務の速度と精度を向上させます。

• 人間と並行して作業することで効率を高めます。

• 危険な環境での従業員の負傷のリスクを軽減します。

これらの利点に加えて、ロボット工学は、信頼できる労働力、高品質、事実上ミスのない仕事のパフォーマンス、および人間よりも大幅なコスト削減の源です。 ロボティック モビリティの改善と AI により、ロボティクスの進歩は、グローバル サプライ チェーン ロジスティクスの将来において重要な役割を果たすことが期待されています。

倉庫のスマートグラス

スマート グラス アプリケーションの利点は、製造工場のフロアを超えて、企業内のほぼすべての実践的なタスクにまで及びます。 現在、ますます多くの配送センターが、倉庫でスマート グラス パイロットを展開し始めています。

これまでのところ、最も人気のあるロジスティクス アプリケーションは「ビジョン ピッキング」です。これにより、視覚的な合図と注文フルフィルメントの指示がユーザーの視野に投影されます。 ハンズフリーでデジタル情報を受信することにより、倉庫作業員は RFID/レーザー バーコード スキャナーや紙の書類の必要性をなくし、生産性を高めることができます。

DHL は最近、スマート グラスを利用したパイロット プログラムを完了し、目覚ましい成果を上げました。 スマートグラスは、注文のピッキング手順と、アイテムがどこにあり、カートに配置する必要がある場所に関する情報を視覚的に表示するため、ピッキング担当者は紙の指示から解放され、より効率的かつ快適に作業できます。

国際的な試験では、生産性が平均 15% 向上し、精度が向上したことが示されています。 ユーザーフレンドリーで直感的なソリューションにより、オンボーディングとトレーニングの時間も半分になりました。

拡張現実

AR について説明する前に、AR について理解しておきましょう。 拡張現実とは、デジタル情報とユーザーの環境をリアルタイムで統合することです。 完全に人工的な環境を作り出す仮想現実とは異なり、拡張現実は既存の環境を使用し、その上に新しい情報を重ねます。

NFL の試合中にテレビに表示される黄色の最初のダウン ラインは誰もが知っています。 それが拡張現実の例です。 コンピュータで生成されたコンテンツをリアルな背景に追加する。

ロジスティクスおよび輸送におけるアプリケーションも現実的です。 通常、倉庫の従業員は、注文を管理する際に複数のアクションを実行します。 彼らは正しい製品を見つけてスキャンし、荷積みドックに届けなければなりません。

ただし、新興 コンピュータビジョンと機械学習 ソリューションは、製品がどこにあるか、それが正しい製品であるかどうかを、他の方法よりもはるかに速いペースで特定できます。 人間によって。

このようなテクノロジーを正しく使用すれば、倉庫業務のコストを大幅に削減し、 デジタルサプライチェーンの未来.

テクノロジーの記事とここでの公開許可は、land-link.com の Michael Gaughan によって提供されました。 20 年 2018 月 XNUMX 日に Supply Chain Game Changer で最初に公開されました。

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