Kako lahko avtomatizacija logistike pomnoži vaše podjetje

Logistika igra ključno vlogo v dobavni verigi podjetij vseh velikosti. Vključuje usklajevanje gibanja in skladiščenja blaga, storitev in informacij na način, ki povečuje učinkovitost in zmanjšuje stroške.

Upravljanje logistike pa je lahko zapletena in dolgotrajna naloga, zlasti za podjetja, ki se zanašajo na ročne procese. Naloge, kot sta vnos podatkov in obdelava dokumentov, so prav tako lahko nagnjene k napakam, kar lahko povzroči izgube, zamude in druge težave v dobavni verigi.

Tu pride na vrsto avtomatizacija logistike. Z uporabo tehnologije za avtomatizacijo različnih nalog v logističnem procesu lahko podjetja bistveno izboljšajo učinkovitost in natančnost, zmanjšajo stroške in napake ter povečajo zadovoljstvo strank.

V tem članku vam bomo predstavili avtomatizacijo logistike in kako lahko koristi vašemu podjetju. Poglobili se bomo tudi v to, kako vam lahko Nanonets pomaga avtomatizirati različna opravila v vaših logističnih procesih.

Pregled avtomatizacije logistike

Avtomatizacija logistike se nanaša na uporabo tehnologije v logističnem procesu. Te naloge lahko vključujejo vnos podatkov, obdelavo dokumentov, prepoznavanje pošiljknih nalepk, upravljanje inventarja, upravljanje transporta, skladiščenje, sledenje in sledenje pošiljk, carinjenje, plačilne procese in drugo. Cilj avtomatizacije logistike je izboljšati učinkovitost in natančnost logističnega poslovanja, omogočiti podatkovno vodeno odločanje, zmanjšati stroške in napake ter povečati zadovoljstvo strank.

Obstaja več različnih tehnologij, ki lahko podjetjem pomagajo pri avtomatizaciji različnih opravil v logističnem procesu. Ti lahko vključujejo:

• Robotska avtomatizacija procesov (RPA): RPA je vrsta programske opreme, ki jo je mogoče programirati za izvajanje nalog, kot so vnos podatkov, obdelava dokumentov in druga ponavljajoča se opravila. RPA lahko podjetjem pomaga pri hitri in enostavni avtomatizaciji teh opravil brez potrebe po zapletenem programiranju.
• Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje: AI in strojno učenje je mogoče uporabiti za avtomatizacijo nalog, kot sta napovedovanje povpraševanja in upravljanje zalog. Te tehnologije lahko analizirajo podatke in dajejo napovedi ali priporočila, ki lahko pomagajo podjetjem optimizirati njihove logistične procese.
• Optično prepoznavanje znakov (OCR): OCR je tehnologija, ki uporablja algoritme strojnega učenja za pridobivanje podatkov iz skeniranih dokumentov in slik. OCR se lahko uporablja za avtomatizacijo opravil, kot so vnos podatkov, obdelava dokumentov, prepoznavanje pošiljknih nalepk in drugo.

Prednosti logistične avtomatizacije

Glede na študija McKinsey & Company je upravljanje dobavne verige, ki ga podpira AI, prvim uporabnikom omogočilo izboljšanje logističnih stroškov za 15 odstotkov, ravni zalog za 35 odstotkov in ravni storitev za 65 odstotkov v primerjavi s počasnejšimi konkurenti.

Prednosti avtomatizacije logistike na splošno vključujejo:

• Izboljšana učinkovitost: Avtomatizacija opravil, kot sta vnos podatkov in obdelava dokumentov, lahko bistveno skrajša čas, trud in ročne napake, ki so pri teh opravilih običajno rutinske. To lahko sprosti vire, ki podjetjem pomagajo, da se osredotočijo na druge pomembne naloge.
• Izboljšana natančnost: Avtomatizacija opravil lahko pomaga zmanjšati tveganje napak, kot je napačna razlaga informacij ali prenos številk. To lahko izboljša natančnost logističnega procesa in zmanjša tveganje izgub, zamud in drugih težav.
• Znižani stroški: Avtomatizacija opravil lahko pomaga zmanjšati stroške dela in druge izdatke, povezane z ročnimi procesi. To lahko privede do prihrankov stroškov za podjetja.
• Izboljšano zadovoljstvo strank: Z racionalizacijo logističnega procesa lahko podjetja izboljšajo čas dostave in druge vidike storitev za stranke. To lahko vodi do večjega zadovoljstva in zvestobe strank.

OCR in nanoneti za avtomatizacijo logistike

Nanonets je platforma OCR, ki temelji na strojnem učenju in lahko podjetjem pomaga avtomatizirati različne naloge v logističnem procesu. Ponuja API za integracijo z logističnimi sistemi ter uporabniku prijazen vmesnik za usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja.

Nekateri posebni primeri uporabe Nanonetov v avtomatizaciji logistike vključujejo:

• Pridobivanje podatkov iz računov in naročilnic: Nanonets je mogoče uporabiti za avtomatizacijo postopka pridobivanja podatkov iz računov in naročilnic, kot so opisi artiklov in količine. To lahko podjetjem pomaga pri natančnem spremljanju zalog in stroškov.
• Avtomatizacija prepoznavanja pošiljk: Nanonets je mogoče uporabiti za avtomatizacijo postopka pridobivanja podatkov iz ladijskih nalepk, kot so sledilne številke in informacije o prejemniku. To lahko pomaga poenostaviti postopek pošiljanja in zmanjša tveganje napak.
• Razvrščanje in usmerjanje dohodnih dokumentov: Nanonet se lahko uporablja za razvrščanje in usmerjanje dohodnih dokumentov, kot so računi in naročilnice, na podlagi vnaprej določenih kriterijev. To lahko podjetjem pomaga pri učinkoviti obdelavi in ​​organiziranju teh dokumentov.

Takeaway

Tehnologija je v logistični sektor prinesla številne inovacije, sprejemanje teh pa je danes postalo strošek poslovanja. Čeprav obstaja več sistemov za avtomatizacijo logistike, v katere je treba vlagati, je najpreprostejši in najbolj dostopen način za začetek avtomatizacija procesa vnosa podatkov. To samo po sebi lahko pomaga prihraniti čas in zmanjšati napake ter izboljšati zadovoljstvo strank.

Z Nanoneti lahko nemoteno črpate in upravljate podatke iz dokumentov.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/