Forbes Insights が実施した最近の調査によると、ロジスティクス、サプライ チェーン、運輸の幹部の 65% が、オムニチャネル配送を確実にし、コストを削減し、絶え間なく変化する消費者の需要を満たすために、既存のモデルを刷新し、事業運営に柔軟性を追加する必要性を認識しています。 . 終えた デジタル変換.

実際、生産地から消費地までの製品の流れの計画、実行、監視に関与する企業の 72% が、顧客体験の向上がビジネス変革の主な利点であると考えています。

運用効率と顧客満足度の向上への道は、物流ワークフローのデジタル化にあります。

ハードウェアの大幅な進歩によって推進され、 ソフトウェア開発、世界経済の急成長、規制、激しい競争に加えて、フォーブスが調査したビジネスリーダーの62％が、当時自社がデジタルトランスフォーメーションを進めていることを認めました。

サプライ チェーンは構造化データと非構造化データの宝庫であるため、モノのインターネット、人工知能、ブロックチェーンが、 ロジスティクスにおけるデジタルトランスフォーメーション、サプラ​​イ チェーン管理、倉庫保管および輸送。

接続された機器とロジスティクス ソフトウェアによって生成された情報を収集し、そのデータをクラウドに実装された機械学習モデルと照合することで、企業はサプライ チェーンの透明性を高め、運用コストを大幅に削減できます。

そうは言っても、業界はデジタル曲線に大きく遅れをとっています。

しかし 昨年、業界全体でクラウド コンピューティングの採用率が 50% を超えました、ロジスティクスおよびサプライ チェーン管理に関与する企業の 20% 強が、IoT ソフトウェア企業と協力してデジタル トランスフォーメーション イニシアチブを推進していますが、ロジスティクス企業の 10% だけがデータ処理および分析機能を高度であると評価しています。 

この記事では、ロジスティクスに最も大きな影響を与えると予想されるテクノロジーと、セクターのデジタル化に対する主な障壁を特定することを目指しています。

ロジスティクスにおける新技術とその潜在的な影響

モノのインターネット

輸送の分野で「テレマティクス」と呼ばれることが多いモノのインターネットは、今後 1.9 年間でロジスティクスとサプライ チェーンに XNUMX 兆ドルの直接的な経済的影響を与える可能性があります。 

接続されたハードウェア、データ交換と処理を容易にするインフラストラクチャ、およびソフトウェア層の XNUMX つのレベルで動作する IoT は、デジタルと物理の境界線をあいまいにします。追跡可能になります。

製造業、小売業、輸送業の企業は、IoT ソリューションを利用して、商品の所在をリアルタイムで監視し、適切な時間と場所に、適切な状態で確実に到着させることができます。 さらに、IoT ソリューションにより、企業は履歴データに基づいて需要を評価し、在庫補充を自動化できます。 

RFID およびバーコード ベースの資産追跡に加えて、ロジスティクスにおけるモノのインターネット技術のアプリケーションには次のものがあります。

• コネクテッド & 自動配送車。オンボード GPS トラッカー、ドライバーの眠気検出技術、燃料レベル センサーが現代のロジスティクスで現実のものとなっていますが、電子工学とコンピューター ビジョンのさらなる進歩により、ドローンや無人トラックなどの無人配送ソリューションが生み出されることが期待されています。宅配便サービスと遠隔地への同日配達を促進します。
• スマート倉庫。従来の倉庫管理システム (WMS) とは異なり、IoT ソリューションを使用すると、倉庫管理者はアイテム レベルまで商品を監視し、ピッキング ロボットを使用して注文処理を合理化し、在庫精度を最大 95% 向上させることができます。
• ウェアラブル。 ロジスティクス、サプライ チェーン管理、および輸送におけるウェアラブル テクノロジのアプリケーションには、倉庫でのピッキング作業を促進し、従業員の健康状態を監視し、産業労働者にハンズフリー ガイダンスを提供する、手装着型、ヘッド マウント型、布地内蔵型のデバイスが含まれます。 . 

人工知能

先ほど申し上げたように、ロジスティクス ビジネスには過去のデータとリアルタイムのデータが織り込まれています。 デジタルトランスフォーメーションの究極の目標を早送りするには、それを把握し、分析し、それに基づいて行動する必要があります。

カスタム AI ベースの分析ソリューションの迅速かつ費用対効果の高い開発をサポートするクラウド マネージド サービスの可用性の向上と、ソフトウェア エンジニアがデータ処理をネットワークのエッジ近くに再配置できるようにする IoT デバイスのコンピューティング能力の指数関数的な成長により、これらのタスクは管理可能になります。

今日の人工知能 テキストや会話のやりとりの多くを感知できる— AI の音声テキスト変換アルゴリズムの理解能力は、すでに人間の能力を上回っており、膨大な量の視覚データをシステムで使用可能なコンテンツに変換することに成功しています。

AI ソリューションの大規模な採用は、サプライ チェーンに革命的な影響を与えるように設定されています。

• インテリジェントな予測。AI ベースの需要予測はまだ初期段階ですが、スマート アルゴリズム 6.4% 高い正解率を表示する傾向があります これは、需要の変動から悪天候まで、より多くの要因を考慮に入れるため、需要が非常に変動しやすい業界向けの従来の予測方法と比較して異なります。 サプライ ネットワーク全体で一貫したデータ フローを確保し、高度な ETL 機能をエンタープライズ ソフトウェア ソリューションに組み込むことで、ロジスティクスとサプライ チェーン管理に携わる企業は、ほぼリアルタイムの情報交換を実現し、顧客のニーズを予測し、購入体験をパーソナライズすることができます。
• ルートと運賃の最適化。 スマートな需要予測プログラムによって可能になる予測出荷に加えて、AI テクノロジーを配送モジュールに統合して、リアルタイムの環境、交通、車両/スタッフの可用性データに基づいてルートを最適化し、ラストマイル コスト、燃料消費、二酸化炭素排出量を削減できます。 .
• ロボティクスによる自動化の向上。倉庫やフルフィルメント センターで在庫を検索、追跡、移動する自律移動ロボット (AMR) から、人間とインテリジェント マシンが連携して作業する共同ワークスペースまで、ロボティクスは、労働力のギャップを埋め、運用能力を拡大しようとする企業にユニークな機会を提供します。

ブロック

ロジスティクスにおける分散型台帳技術のアプリケーションは、主にスマート コントラクトに当てはまります。つまり、商品の流通に関与する企業が購入プロセスを自動化し、官僚主義や人為的ミスに関連する商業プロセスの非効率性を排除し、安全な支払い取引を可能にする自己実行型のデジタル コントラクトです。サプライチェーンの透明性を高めます。

また、 ブロックチェーンベースの物流システムは、商品の原産地、輸送条件、および有効期限に関する電子文書を保存できます。 各アイテムには一意の識別子が付けられているため、最先端のテクノロジーにより、製造施設からエンドユーザーまでの製品の移動を監視する機会が提供されるため、すべての医薬品の 30% を占める偽造医薬品との戦いに使用できます。新興市場で販売され、温度に敏感な製品のコールド チェーンの品質を保証します。

ロジスティクスにおけるデジタル トランスフォーメーションの障壁を特定する

• IT キャパシティの制限。 GT Nexus が実施した Digital Supply Chain Transformation 調査によると、ロジスティクス エグゼクティブの 39% が、ビジネスのデジタル化に対する主な障壁として、オンサイトおよびサプライ チェーン全体で必要なテクノロジー スキルと専門知識の欠如を挙げています。 デジタル ワークフローの実装を加速するために、61% の企業が外部パートナー (アウトソーシング、テクノロジー、デジタル トランスフォーメーション コンサルティング プロバイダーなど) に依存すると予想されています。
• 変化への抵抗。 物流および輸送会社の 25% は、デジタル戦略を実施していません。 製品流通に携わる企業の 48% は、従来のテクノロジーとレガシー ソフトウェアに依存して、パートナーとの通信やワークフローの管理を行っています。 ロジスティクス エグゼクティブの XNUMX 分の XNUMX だけが、拡張されたサプライ チェーンからのデータにアクセスし、十分な情報に基づいた意思決定に活用していることを認めています。 テクノロジー チームとビジネス開発チーム間のコラボレーションの欠如は、問題を悪化させるだけです。
• テクノロジーの制約。 イノベーションの取り込みを阻むテクノロジー関連の主な障害には、サプライ チェーン全体の接続性を確保できないこと、AI の欠点 (配送用ドローンの普及を妨げる未熟な衝突回避技術など)、ハードウェアの欠陥と欠陥に起因するモノのインターネット (IoT) のセキュリティ上の課題が含まれます。ソフトウェアシステムの設計。

リアルタイム経済では、スピード、タイミング、データ主導の意思決定が、企業の成功を確実にし、納期厳守を超える流動的な顧客の期待に応えるための鍵となります。の 技術 物流セクターにとって有望なものは、主に位置、接続、ビッグデータ、コグニティブ コンピューティング、セキュリティを中心に展開されます。 

現在、ロジスティクス エグゼクティブの 74% が自社をデジタル化の規模の中間に位置付けているという事実を考慮すると (したがって、ロジスティクスにおけるほとんどのデジタル トランスフォーメーション プロジェクトはまだ概念実証の段階にあります)、デジタル化の堅実なスタートと言えます。テクノロジー リーダーとチームの敏捷性だけで、ビジネスを成功に導くことができます。

著者紹介

Andrei Klubnikin は、R-Style Lab のコンテンツ マーケターです。 彼は、IoT の専門家と共同で記事を作成し、最先端のテクノロジーをビジネスに採用する利点を強調しています。 Andrei は、Datafloq、DZone、IoT Evolution、IoT for All、StartUs Magazine などにも寄稿しています。

デジタル変革の記事とここでの掲載許可は Andrei Klubnikin から提供されました。元々は Supply Chain Game Changer 用に書かれ、1 年 2019 月 XNUMX 日に公開されました。

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