Logistik spelar en avgörande roll i leveranskedjan för företag av alla storlekar. Det innebär att samordna förflyttning och lagring av varor, tjänster och information på ett sätt som maximerar effektiviteten och minimerar kostnaderna.

Att hantera logistik kan dock vara en komplex och tidskrävande uppgift, särskilt för företag som förlitar sig på manuella processer. Uppgifter som inmatning av data och dokumentbehandling kan också vara utsatta för fel, vilket kan leda till förluster, förseningar och andra problem i försörjningskedjan.

Det är här logistikautomatisering kommer in. Genom att använda teknik för att automatisera olika uppgifter i logistikprocessen kan företag avsevärt förbättra effektiviteten och noggrannheten, minska kostnader och fel och öka kundnöjdheten.

I den här artikeln kommer vi att introducera dig till logistikautomation och hur det kan gynna ditt företag. Vi kommer också att dyka ner i hur Nanonets kan hjälpa dig att automatisera olika uppgifter i dina logistikprocesser.

Översikt över logistikautomation

Logistikautomation avser användningen av teknik i logistikprocessen. Dessa uppgifter kan inkludera datainmatning, dokumentbehandling, identifiering av fraktetiketter, lagerhantering, transporthantering, lagerhållning, spårning och spårning av försändelser, tullklarering, betalningsprocesser och mer. Målet med logistikautomatisering är att förbättra effektiviteten och noggrannheten i logistikverksamheten, möjliggöra datadrivet beslutsfattande, minska kostnader och fel samt öka kundnöjdheten.

Det finns ett antal olika tekniker som kan hjälpa företag att automatisera olika uppgifter i logistikprocessen. Dessa kan inkludera:

• Robotic process automation (RPA): RPA är en typ av programvara som kan programmeras för att utföra uppgifter som datainmatning, dokumentbehandling och andra repetitiva uppgifter. RPA kan hjälpa företag att automatisera dessa uppgifter snabbt och enkelt, utan behov av komplex programmering.
• Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning: AI och maskininlärning kan användas för att automatisera uppgifter som efterfrågeprognoser och lagerhantering. Dessa tekniker kan analysera data och göra förutsägelser eller rekommendationer som kan hjälpa företag att optimera sina logistikprocesser.
• Optisk teckenigenkänning (OCR): OCR är en teknik som använder maskininlärningsalgoritmer för att extrahera data från skannade dokument och bilder. OCR kan användas för att automatisera uppgifter som inmatning av data, dokumentbehandling, igenkänning av fraktetiketter och mer.

Fördelar med logistikautomation

Enligt en studera av McKinsey & Company, AI-aktiverad supply chain management har gjort det möjligt för tidiga användare att förbättra logistikkostnaderna med 15 procent, lagernivåerna med 35 procent och servicenivåerna med 65 procent, jämfört med konkurrenter som rör sig långsammare.

I stort sett inkluderar fördelarna med logistikautomation:

• Förbättrad effektivitet: Att automatisera uppgifter som datainmatning och dokumentbehandling kan avsevärt minska tiden, ansträngningen och manuella fel som tenderar att vara rutinmässiga för dessa uppgifter. Detta kan frigöra resurser som hjälper företag att fokusera på andra viktiga uppgifter.
• Förbättrad noggrannhet: Att automatisera uppgifter kan hjälpa till att minimera risken för fel, som att feltolka information eller överföra siffror. Detta kan förbättra noggrannheten i logistikprocessen och minska risken för förluster, förseningar och andra problem.
• Minskade kostnader: Att automatisera uppgifter kan hjälpa till att minska arbetskostnader och andra utgifter i samband med manuella processer. Detta kan leda till kostnadsbesparingar för företag.
• Förbättrad kundnöjdhet: Genom att effektivisera logistikprocessen kan företag förbättra leveranstider och andra aspekter av kundservice. Detta kan leda till ökad kundnöjdhet och lojalitet.

OCR och nanonetter för logistikautomation

Nanonets är en maskininlärningsbaserad OCR-plattform som kan hjälpa företag att automatisera olika uppgifter i logistikprocessen. Det erbjuder ett API för integration med logistiksystem, samt ett användarvänligt gränssnitt för utbildning och implementering av maskininlärningsmodeller.

Några specifika användningsfall för Nanonets inom logistikautomation inkluderar:

• Extrahera data från fakturor och inköpsorder: Nanonetter kan användas för att automatisera processen att extrahera data från fakturor och inköpsorder, såsom artikelbeskrivningar och kvantiteter. Detta kan hjälpa företag att exakt spåra sina lager och utgifter.
• Automatisera fraktetikettigenkänning: Nanonetter kan användas för att automatisera processen att extrahera data från fraktetiketter, såsom spårningsnummer och mottagarinformation. Detta kan hjälpa till att effektivisera fraktprocessen och minska risken för fel.
• Klassificering och dirigering av inkommande dokument: Nanonetter kan användas för att klassificera och dirigera inkommande dokument, såsom fakturor och inköpsorder, baserat på förutbestämda kriterier. Detta kan hjälpa företag att effektivt bearbeta och organisera dessa dokument.

Ta bort

Tekniken har fört många innovationer till logistiksektorn, och att ta till sig dessa har blivit kostnaden för att göra affärer idag. Även om det finns flera logistikautomationssystem att investera i, är det enklaste och mest prisvärda sättet att starta automatiseringen av datainmatningsprocessen. Detta i sig kan hjälpa till att spara tid och minska fel, vilket förbättrar kundnöjdheten.

Med Nanonets kan du hämta och manipulera data från dokument sömlöst.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/