¿Cuáles son las soluciones de sistemas inteligentes de gestión logística de almacenamiento?

La logística de almacenamiento inteligente utiliza principalmente big data, algoritmos de escenarios y tecnología de Internet de las cosas para realizar un análisis integral de la gestión y los servicios logísticos. Entre ellas, canales logísticos razonables, supervisión holográfica del proceso logístico, análisis integral de datos logísticos y optimización inteligente de costos logísticos son todas soluciones relacionadas.

Según una encuesta de la industria logística relevante, sus big data han cambiado los métodos de operación de las empresas de logística hasta cierto punto, pero no de manera sistemática. Especialmente en las empresas de logística tradicionales, la manifestación es más evidente. Los servicios de logística generan una gran cantidad de datos todos los días, pero nuestra utilización de los datos no es elevada ni sistemática. Entonces, ¿cómo diseñamos soluciones inteligentes de sistemas de gestión de logística de almacén desde la perspectiva de productos de big data?

1. Canales logísticos razonables

Establezca tareas de transporte más razonables entre la logística de punto a punto y garantice que las tareas de transporte interregional se puedan completar sin problemas con un riesgo mínimo. Y el uso racional de tareas conjuntas entre áreas para maximizar el valor logístico y racionalizar costos.

2. Supervisión del proceso logístico holográfico

Recopilar y analizar información sobre herramientas logísticas, como vehículos y dispositivos IoT desplegados (Internet de los vehículos). Además, se realiza el seguimiento holográfico y la gestión de toda la información logística. Análisis como el consumo de combustible, la velocidad del vehículo y las condiciones de conducción combinados con el clima, big data del tráfico y otra información para analizar integralmente el proceso logístico y mejorar oportunamente los problemas que ocurren en el proceso de circulación.

3. Análisis integral de datos logísticos.

Los big data de logística generalmente incluyen transporte, almacenamiento, distribución, manipulación y embalaje. Su gran cantidad de datos y múltiples dimensiones aumentan el valor potencial de los datos. Podemos integrar la minería en profundidad para brindar a las empresas más apoyo en la toma de decisiones, mejorar la eficiencia y reducir costos.

4. Optimización inteligente de costes logísticos

A través del análisis de big data y algoritmos de escenarios, es posible predecir riesgos logísticos, analizar las causas de los problemas, encontrar el peso de los factores que influyen, como el diseño del almacén y el personal, y analizar métodos de optimización.