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Quali sono le soluzioni del sistema di gestione logistica del magazzino intelligente?

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Come progettare soluzioni intelligenti di gestione della logistica di magazzino?

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La logistica di stoccaggio intelligente usa principalmente i big data, gli algoritmi di scenario e la tecnologia dell'Internet of Things per condurre un'analisi completa della gestione logistica e dei servizi. Tra questi, i canali logistici ragionevoli, la supervisione olografica del processo logistico, l'analisi completa dei dati logistici e l'ottimizzazione dei costi della logistica intelligente sono tutte soluzioni correlate.

Secondo l'indagine dell'industria logistica pertinente, i suoi grandi dati hanno cambiato i metodi di funzionamento delle imprese di logistica in una certa misura, ma non è sistematico. Soprattutto nelle aziende di logistica tradizionale, la manifestazione è più evidente. I servizi logistici generano una grande quantità di dati ogni giorno, ma il nostro utilizzo dei dati non è alto, o non è sistematico.

Come progettare soluzioni intelligenti di gestione della logistica di magazzino?

1. Canali logistici ragionevoli

Stabilire compiti di trasporto più ragionevoli tra la logistica punto a punto, e garantire che i compiti di trasporto interregionale possano essere completati senza problemi con il minimo rischio. E un uso razionale dei compiti congiunti inter-area per massimizzare il valore logistico e razionalizzare i costi.

2. Supervisione olografica del processo logistico

Raccogliere e analizzare le informazioni sugli strumenti logistici, come i veicoli e i dispositivi IoT distribuiti (Internet of Vehicles). Inoltre, viene effettuato il monitoraggio olografico e la gestione dell'intera informazione logistica. Analisi come il consumo di carburante, la velocità del veicolo e le condizioni di guida combinate con il tempo, i big data del traffico e altre informazioni per analizzare in modo completo il processo logistico, e migliorare tempestivamente i problemi che si verificano nel processo di circolazione.

3. Analisi completa dei dati logistici

I big data della logistica includono generalmente il trasporto, l'immagazzinamento, la distribuzione, la movimentazione e l'imballaggio. La sua grande quantità di dati e le dimensioni multiple aumentano il valore potenziale dei dati. Possiamo integrare il mining approfondito per fornire alle imprese un maggiore supporto decisionale, migliorare l'efficienza e ridurre i costi.