Каковы решения для интеллектуальной системы управления складской логистикой?

Интеллектуальная складская логистика в основном использует большие данные, алгоритмы сценариев и технологии Интернета вещей для проведения комплексного анализа управления логистикой и услугами. Среди них разумные логистические каналы, голографический контроль логистических процессов, комплексный анализ логистических данных и интеллектуальная оптимизация затрат на логистику — все это связанные решения.

Согласно исследованию соответствующей логистической отрасли, ее большие данные в определенной степени изменили методы работы логистических предприятий, но это не носит систематического характера. Это явление более очевидно, особенно в традиционных логистических компаниях. Логистические службы каждый день генерируют большой объем данных, но наше использование данных не является высоким или несистематическим. Итак, как нам разработать интеллектуальные решения для систем управления складской логистикой с точки зрения продуктов больших данных?

1. Разумные каналы логистики.

Установите более разумные задачи по транспортировке между пунктами логистики и обеспечьте бесперебойное выполнение задач по межрегиональным перевозкам с минимальным риском. И рациональное использование межрегиональных совместных задач для максимизации логистической ценности и рационализации затрат.

2. Голографический контроль логистического процесса.

Собирайте и анализируйте информацию об инструментах логистики, таких как транспортные средства и развернутые устройства IoT (Интернет транспортных средств). Кроме того, осуществляется голографический мониторинг и управление всей логистической информацией. Анализ, такой как расход топлива, скорость транспортного средства и условия вождения, в сочетании с погодой, большими данными о дорожном движении и другой информацией, позволяет всесторонне анализировать логистический процесс и своевременно устранять проблемы, возникающие в процессе обращения.

3. Комплексный анализ логистических данных.

Большие данные логистики обычно включают транспортировку, складирование, распределение, обработку и упаковку. Большой объем данных и множество измерений увеличивают потенциальную ценность данных. Мы можем интегрировать углубленный анализ, чтобы предоставить предприятиям большую поддержку в принятии решений, повысить эффективность и сократить затраты.

4. Интеллектуальная оптимизация затрат на логистику.

С помощью анализа больших данных и алгоритмов сценариев можно прогнозировать логистические риски, анализировать причины проблем, определять вес влияющих факторов, таких как планировка склада и персонал, а также анализировать методы оптимизации.