Was sind die Lösungen für intelligente Lagerlogistikmanagementsysteme?

Intelligente Lagerlogistik nutzt hauptsächlich Big Data, Szenarioalgorithmen und Internet-of-Things-Technologie, um eine umfassende Analyse des Logistikmanagements und der Logistikdienstleistungen durchzuführen. Darunter sind vernünftige Logistikkanäle, holographische Logistikprozessüberwachung, umfassende Logistikdatenanalyse und intelligente Logistikkostenoptimierung verwandte Lösungen.

Laut der Umfrage der relevanten Logistikbranche hat deren Big Data die Arbeitsweise von Logistikunternehmen in gewissem Maße verändert, jedoch nicht systematisch. Besonders in traditionellen Logistikunternehmen ist die Ausprägung offensichtlicher. Logistikdienstleistungen erzeugen jeden Tag große Datenmengen, aber unsere Datennutzung ist nicht hoch oder nicht systematisch. Wie entwerfen wir also intelligente Lagerlogistik-Managementsystemlösungen aus der Perspektive von Big-Data-Produkten?

1. Angemessene Logistikkanäle

Richten Sie vernünftigere Transportaufgaben zwischen den Logistikpunkten ein und stellen Sie sicher, dass interregionale Transportaufgaben reibungslos und mit minimalem Risiko erledigt werden können. Und rationelle Nutzung bereichsübergreifender gemeinsamer Aufgaben zur Maximierung des Logistikwerts und Rationalisierung der Kosten.

2. Überwachung des holographischen Logistikprozesses

Sammeln und analysieren Sie Informationen zu Logistiktools wie Fahrzeugen und eingesetzten IoT-Geräten (Internet of Vehicles). Darüber hinaus erfolgt eine holographische Überwachung und Verwaltung der gesamten Logistikinformationen. Analysen wie Kraftstoffverbrauch, Fahrzeuggeschwindigkeit und Fahrbedingungen werden mit Wetter-, Verkehrs-Big Data und anderen Informationen kombiniert, um den Logistikprozess umfassend zu analysieren und die im Zirkulationsprozess auftretenden Probleme rechtzeitig zu beheben.

3. Umfassende Logistikdatenanalyse

Logistik-Big-Data umfasst im Allgemeinen Transport, Lagerung, Vertrieb, Handhabung und Verpackung. Die große Datenmenge und die vielfältigen Dimensionen erhöhen den potenziellen Wert der Daten. Wir können Deep Mining integrieren, um Unternehmen mehr Entscheidungsunterstützung zu bieten, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken.

4. Intelligente Logistikkostenoptimierung

Durch Big-Data-Analysen und Szenarioalgorithmen ist es möglich, Logistikrisiken vorherzusagen, Problemursachen zu analysieren, die Gewichte von Einflussfaktoren wie Lagerlayout und Personal zu ermitteln und Optimierungsmethoden zu analysieren.