공급망 관리에 인공지능과 사물인터넷 적용

전염병 기간 동안 공급망 부문은 노동력 부족, 수요 증가 및 과잉 주문으로 어려움을 겪었습니다. 관리자는 자연스럽게 생산성을 높이고 유통 프로세스를 자동화할 수 있는 기술 솔루션을 찾습니다.

공급망 경영진의 31.52%는 효율적인 유통, 신속한 분류 및 수동 지원을 달성하기 위해 로봇 기술을 채택합니다. 전염병 이후 물류 산업이 점차 반등하면서 소규모 산업에서는 자동화가 급증하여 매년 5,000~6,000대의 로봇이 생산되어 유통 과정의 다양한 단계에 배치되었습니다. 이에 따라 인도 물류 자동화 시장은 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 16.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.

공급망 관리의 인공 지능 및 IoT 기반 로봇

창고와 물류 센터는 시간이 많이 걸리는 일상 작업과 위험한 작업으로 가득 차 있습니다. AI 로봇에는 인력이 필요하지만 반복적인 작업을 자동화하고 작업자가 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.

이 로봇은 충돌을 피하기 위해 정의된 그리드를 탐색하고 로딩 지점과 언로딩 지점이라는 두 위치 사이를 이동합니다. 작고 콤팩트하며 공간 절약형으로 분류 효율을 10배 높이는 동시에 오차 범위를 줄입니다.

이러한 소형 운반차에는 IoT 센서가 장착된 공압 암과 화물 처리 기능을 제공하는 차세대 소프트웨어가 포함될 수 있습니다. 통합 소프트웨어는 목적지, 부피, 무게, 로봇이 운반해야 하는 패키지 유형 등 업계에서 정의한 분류 기능을 나타냅니다. 모듈식 아키텍처는 비즈니스 요구 사항에 따라 운영 규모를 확장하거나 축소하는 데 도움이 됩니다.

지시된 집기, 분류 및 하역은 주문을 정확하게 처리하고 주기 시간을 단축하며 오류를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 고속 포장 분석 기술을 통해 부피 중량 획득, 자동화된 부피 측정을 촉진하고 시간당 최대 3,000개의 패키지 회전율을 가능하게 합니다.

AI 및 AI 지원 봇은 스토리지 관리 및 주문 통합 프로세스를 단순화합니다. 제품이 보관을 위해 창고에 들어오면 이 스마트 로봇은 선반을 운영자에게 넘겨주고 날짜, 시간, 교통 및 프로모션 제안을 기반으로 좋은 이동 빈도를 학습하고 배송 우선 순위에 따라 주문을 정렬합니다.

이 봇은 전체 프로세스를 자동화합니다! 주문 선별, 분류, 보관부터 유통 배송까지 인력을 절감할 수 있습니다.

로봇공학이 ROI 개선에 어떻게 도움이 됩니까?

McKinsey 보고서에 따르면 비용 절감은 공급망 부문에서 자동화를 채택하는 주요 동인입니다. 로봇의 듀티 사이클은 80,000~100,000시간이며 문제가 없으며 업그레이드나 기타 값비싼 설치 없이도 효율성을 유지합니다. 수동 프로세스에 비해 사이클 시간을 15% 단축하고 분당 최대 500개의 표준 사이클을 완료할 수 있어 시간과 인력이 절약됩니다.

공급망 관리에서 로봇 공학의 이점에는 정확성, 직원 사기 향상, 생산성, 신뢰성, 일관성, 규정 준수 및 낮은 기술 장벽이 포함됩니다. 일관된 보증과 매우 높은 처리 속도를 보장하기 위해 정밀하게 프로그래밍되고 기능적으로 검증되었습니다.

로봇은 비즈니스 규정을 준수하고 소프트웨어 인터페이스와 상호 작용하여 프로그램 오류를 최소화하고 일관성, 비용 효율성 및 호환성을 향상시킵니다.

공급망 경영진의 55%는 로봇이 일상 업무의 질을 향상시켰다고 말합니다. R&A를 통해 생산성을 높이고 유연성을 높이며 위험한 작업의 안전을 보장하고 직원의 부담을 줄입니다. 이러한 방식으로 인력 부족 문제를 해결하고 역량을 강화하며 브랜드 인지도를 높입니다.

로봇에는 휴가나 임금이 필요하지 않기 때문에 초기 설치 비용에 관계없이 장기적으로 비용 효율적입니다. 따라서 더 높은 투자 수익을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진합니다.

마지막으로

인공 지능, 인공 지능 및 로봇 공학은 공급망 업계가 팬데믹 이후 진화하는 소비자 행동에 대처하기 위해 활용해야 하는 최첨단 기술을 다룹니다. 딜로이트(Deloitte) 연구에 따르면 자율 로봇은 효율성 향상, 부상 위험 감소, 작업자 생산성 향상 및 오류율 감소로 인해 향후 5년 동안 특히 공급망에서 어디에나 존재하게 될 것이라고 합니다.

인력 및 활용 안정성을 제공하고, 선별, 분류 및 보관 프로세스를 최적화하고, 수동 재고 확인 빈도를 줄여 장기적인 비용을 절감합니다. 또한 데이터 수집을 개선하고 주문 통합, 보관, 우선순위 기반 배송 및 정시 배송을 통해 고객 기대를 충족할 수 있는 새로운 기회를 활용할 것입니다.

위 내용은 공급망 관리에 인공지능과 사물인터넷 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!