Hvordan logistikautomatisering kan formere din virksomhed

Logistik spiller en afgørende rolle i forsyningskæden for virksomheder af alle størrelser. Det involverer koordinering af bevægelse og opbevaring af varer, tjenester og information på en måde, der maksimerer effektiviteten og minimerer omkostningerne.

Administration af logistik kan dog være en kompleks og tidskrævende opgave, især for virksomheder, der er afhængige af manuelle processer. Opgaver som dataindtastning og dokumentbehandling kan også være tilbøjelige til fejl, hvilket kan føre til tab, forsinkelser og andre problemer i forsyningskæden.

Det er her, logistikautomatisering kommer ind i billedet. Ved at bruge teknologi til at automatisere forskellige opgaver i logistikprocessen kan virksomheder forbedre effektiviteten og nøjagtigheden markant, reducere omkostninger og fejl og øge kundetilfredsheden.

I denne artikel vil vi introducere dig til logistikautomatisering, og hvordan det kan gavne din virksomhed. Vi vil også dykke ned i, hvordan Nanonets kan hjælpe dig med at automatisere forskellige opgaver i dine logistikprocesser.

Oversigt over logistikautomatisering

Logistikautomatisering refererer til brugen af ​​teknologi i logistikprocessen. Disse opgaver kan omfatte dataindtastning, dokumentbehandling, genkendelse af forsendelsesetiketter, lagerstyring, transportstyring, oplagring, sporing og sporing af forsendelser, toldbehandling, betalingsprocesser og mere. Målet med logistikautomatisering er at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden i logistikoperationer, muliggøre datadrevet beslutningstagning, reducere omkostninger og fejl og øge kundetilfredsheden.

Der findes en række forskellige teknologier, som kan hjælpe virksomheder med at automatisere forskellige opgaver i logistikprocessen. Disse kan omfatte:

• Robotisk procesautomatisering (RPA): RPA er en type software, der kan programmeres til at udføre opgaver såsom dataindtastning, dokumentbehandling og andre gentagne opgaver. RPA kan hjælpe virksomheder med at automatisere disse opgaver hurtigt og nemt uden behov for kompleks programmering.
• Kunstig intelligens (AI) og machine learning: AI og machine learning kan bruges til at automatisere opgaver såsom efterspørgselsprognose og lagerstyring. Disse teknologier kan analysere data og komme med forudsigelser eller anbefalinger, der kan hjælpe virksomheder med at optimere deres logistikprocesser.
• Optisk tegngenkendelse (OCR): OCR er en teknologi, der bruger maskinlæringsalgoritmer til at udtrække data fra scannede dokumenter og billeder. OCR kan bruges til at automatisere opgaver såsom dataindtastning, dokumentbehandling, genkendelse af forsendelsesetiketter og mere.

Fordele ved logistikautomatisering

Ifølge en studere af McKinsey & Company har AI-aktiveret forsyningskædestyring gjort det muligt for tidlige brugere at forbedre logistikomkostningerne med 15 procent, lagerniveauer med 35 procent og serviceniveauer med 65 procent sammenlignet med langsommere konkurrenter.

Overordnet set omfatter fordelene ved logistikautomatisering:

• Forbedret effektivitet: Automatisering af opgaver såsom indtastning af data og dokumentbehandling kan reducere den tid, indsats og manuelle fejl, der plejer at være rutine i disse opgaver, markant. Dette kan frigøre ressourcer, der hjælper virksomheder med at fokusere på andre vigtige opgaver.
• Forbedret nøjagtighed: Automatisering af opgaver kan hjælpe med at minimere risikoen for fejl, såsom fejlfortolkning af oplysninger eller transponering af tal. Dette kan forbedre nøjagtigheden af ​​logistikprocessen og reducere risikoen for tab, forsinkelser og andre problemer.
• Reducerede omkostninger: Automatisering af opgaver kan hjælpe med at reducere lønomkostninger og andre udgifter forbundet med manuelle processer. Dette kan føre til omkostningsbesparelser for virksomhederne.
• Øget kundetilfredshed: Ved at strømline logistikprocessen kan virksomheder forbedre leveringstider og andre aspekter af kundeservice. Dette kan føre til øget kundetilfredshed og loyalitet.

OCR og nanonetter til logistikautomatisering

Nanonets er en maskinlæringsbaseret OCR-platform, der kan hjælpe virksomheder med at automatisere forskellige opgaver i logistikprocessen. Det tilbyder en API til integration med logistiksystemer samt en brugervenlig grænseflade til træning og implementering af maskinlæringsmodeller.

Nogle specifikke use cases for Nanonets i logistikautomatisering omfatter:

• Udtræk data fra fakturaer og indkøbsordrer: Nanonetter kan bruges til at automatisere processen med at udtrække data fra fakturaer og indkøbsordrer, såsom varebeskrivelser og mængder. Dette kan hjælpe virksomheder med nøjagtigt at spore deres beholdning og udgifter.
• Automatisk genkendelse af forsendelsesetiket: Nanonetter kan bruges til at automatisere processen med at udtrække data fra forsendelsesetiketter, såsom sporingsnumre og modtageroplysninger. Dette kan hjælpe med at strømline forsendelsesprocessen og reducere risikoen for fejl.
• Klassificering og dirigering af indgående dokumenter: Nanonetter kan bruges til at klassificere og rute indgående dokumenter, såsom fakturaer og indkøbsordrer, baseret på forudbestemte kriterier. Dette kan hjælpe virksomheder med at behandle og organisere disse dokumenter effektivt.

Tag væk

Teknologi har bragt mange innovationer til logistiksektoren, og at omfavne disse er blevet omkostningerne ved at drive forretning i dag. Selvom der er flere logistikautomatiseringssystemer at investere i, er den nemmeste og mest overkommelige måde at starte på automatiseringen af ​​dataindtastningsprocessen. Dette kan i sig selv hjælpe med at spare tid og reducere fejl, hvilket forbedrer kundetilfredsheden.

Med Nanonets kan du trække og manipulere data fra dokumenter problemfrit.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/