Hvordan logistikkautomatisering kan multiplisere virksomheten din

Logistikk spiller en kritisk rolle i forsyningskjeden til virksomheter av alle størrelser. Det innebærer å koordinere bevegelse og lagring av varer, tjenester og informasjon på en måte som maksimerer effektiviteten og minimerer kostnadene.

Å administrere logistikk kan imidlertid være en kompleks og tidkrevende oppgave, spesielt for virksomheter som er avhengige av manuelle prosesser. Oppgaver som dataregistrering og dokumentbehandling kan også være utsatt for feil, noe som kan føre til tap, forsinkelser og andre problemer i forsyningskjeden.

Det er her logistikkautomatisering kommer inn. Ved å bruke teknologi til å automatisere ulike oppgaver i logistikkprosessen, kan virksomheter forbedre effektiviteten og nøyaktigheten betydelig, redusere kostnader og feil og øke kundetilfredsheten.

I denne artikkelen introduserer vi deg til logistikkautomatisering og hvordan det kan være til nytte for virksomheten din. Vi skal også dykke ned i hvordan Nanonets kan hjelpe deg med å automatisere ulike oppgaver i logistikkprosessene dine.

Oversikt over logistikkautomatisering

Logistikkautomatisering refererer til bruk av teknologi i logistikkprosessen. Disse oppgavene kan inkludere dataregistrering, dokumentbehandling, gjenkjenning av fraktetiketter, lagerstyring, transportstyring, lager, sporing og sporing av forsendelser, fortolling, betalingsprosesser og mer. Målet med logistikkautomatisering er å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i logistikkoperasjoner, muliggjøre datadrevet beslutningstaking, redusere kostnader og feil og øke kundetilfredsheten.

Det finnes en rekke ulike teknologier som kan hjelpe virksomheter med å automatisere ulike oppgaver i logistikkprosessen. Disse kan inkludere:

• Robotic process automation (RPA): RPA er en type programvare som kan programmeres til å utføre oppgaver som dataregistrering, dokumentbehandling og andre repeterende oppgaver. RPA kan hjelpe virksomheter med å automatisere disse oppgavene raskt og enkelt, uten behov for kompleks programmering.
• Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring: AI og maskinlæring kan brukes til å automatisere oppgaver som etterspørselsprognoser og lagerstyring. Disse teknologiene kan analysere data og komme med spådommer eller anbefalinger som kan hjelpe virksomheter med å optimalisere logistikkprosessene sine.
• Optisk tegngjenkjenning (OCR): OCR er en teknologi som bruker maskinlæringsalgoritmer for å trekke ut data fra skannede dokumenter og bilder. OCR kan brukes til å automatisere oppgaver som dataregistrering, dokumentbehandling, gjenkjenning av fraktetiketter og mer.

Fordeler med logistikkautomatisering

Ifølge en studere av McKinsey & Company, AI-aktivert forsyningskjedestyring har gjort det mulig for tidlige brukere å forbedre logistikkkostnadene med 15 prosent, lagernivået med 35 prosent og servicenivået med 65 prosent, sammenlignet med konkurrenter som beveger seg langsommere.

Stort sett inkluderer fordelene med logistikkautomatisering:

• Forbedret effektivitet: Automatisering av oppgaver som dataregistrering og dokumentbehandling kan redusere tiden, innsatsen og manuelle feil som pleier å være rutinemessig for disse oppgavene betydelig. Dette kan frigjøre ressurser som hjelper virksomheter med å fokusere på andre viktige oppgaver.
• Forbedret nøyaktighet: Automatisering av oppgaver kan bidra til å minimere risikoen for feil, for eksempel feiltolking av informasjon eller transponering av tall. Dette kan forbedre nøyaktigheten i logistikkprosessen og redusere risikoen for tap, forsinkelser og andre problemer.
• Reduserte kostnader: Automatisering av oppgaver kan bidra til å redusere arbeidskostnader og andre utgifter forbundet med manuelle prosesser. Dette kan føre til kostnadsbesparelser for bedrifter.
• Økt kundetilfredshet: Ved å effektivisere logistikkprosessen kan bedrifter forbedre leveringstider og andre aspekter ved kundeservice. Dette kan føre til økt kundetilfredshet og lojalitet.

OCR og nanonetter for logistikkautomatisering

Nanonets er en maskinlæringsbasert OCR-plattform som kan hjelpe virksomheter med å automatisere ulike oppgaver i logistikkprosessen. Den tilbyr et API for integrering med logistikksystemer, samt et brukervennlig grensesnitt for opplæring og distribusjon av maskinlæringsmodeller.

Noen spesifikke brukstilfeller for Nanonets i logistikkautomatisering inkluderer:

• Trekke ut data fra fakturaer og innkjøpsordrer: Nanonetter kan brukes til å automatisere prosessen med å trekke ut data fra fakturaer og innkjøpsordrer, for eksempel varebeskrivelser og kvanta. Dette kan hjelpe bedrifter med å spore varelager og utgifter nøyaktig.
• Automatisering av gjenkjenning av fraktetiketter: Nanonetter kan brukes til å automatisere prosessen med å trekke ut data fra fraktetiketter, for eksempel sporingsnummer og mottakerinformasjon. Dette kan bidra til å effektivisere fraktprosessen og redusere risikoen for feil.
• Klassifisering og ruting av innkommende dokumenter: Nanonetter kan brukes til å klassifisere og rute innkommende dokumenter, for eksempel fakturaer og innkjøpsordrer, basert på forhåndsbestemte kriterier. Dette kan hjelpe bedrifter med å effektivt behandle og organisere disse dokumentene.

Ta bort

Teknologi har brakt mange innovasjoner til logistikksektoren, og å omfavne disse har blitt kostnadene ved å gjøre forretninger i dag. Selv om det er flere logistikkautomatiseringssystemer å investere i, er den enkleste og rimeligste måten å starte på automatisering av dataregistreringsprosessen. Dette i seg selv kan bidra til å spare tid og redusere feil, og forbedre kundetilfredsheten.

Med Nanonets kan du hente og manipulere data fra dokumenter sømløst.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/