ბოლო წლებში ლოჯისტიკის სექტორმა მნიშვნელოვანი ზრდა განიცადა. ცოტა ხნის წინ, ამერიკულმა კომპანია Mordor Intelligence-მა გამოაქვეყნა მონაცემები, რომლებიც მიუთითებს, რომ ეს ღირებულება, სავარაუდოდ, წელიწადში საშუალოდ 4.30%-ით გაიზრდება და მხოლოდ ბრაზილიაში 2029 წლისთვის 129.3 მილიარდ აშშ დოლარს მიაღწევს, რაც პირდაპირი კონვერტაციის სახით დაახლოებით 645 მილიარდ რენდის ტოლია.
თუმცა, ამ ევოლუციასთან ერთად, სექტორი რთული და ურთიერთდაკავშირებული გამოწვევების წინაშე აღმოჩნდა, განსაკუთრებით ჩვენს ქვეყანაში, საგზაო ქსელის სირთულის გათვალისწინებით, რომელიც ბევრ რეგიონში საკმაოდ არასტაბილურია. ამასთან ერთად, უმნიშვნელოვანესია მულტიმოდალური ტრანსპორტის არაეფექტურობისა და შეზღუდული ინფრასტრუქტურით შორეული წერტილების დაკავშირების აუცილებლობის ხაზგასმა. ამრიგად, კომპანიებს ყოველდღიურად უწევთ პრობლემების გადაჭრა, დაწყებული მიწოდების შეფერხებებით და დამთავრებული მაღალი საოპერაციო ხარჯებით. ეს ყველაფერი კი სწრაფი მიწოდების მზარდ მოთხოვნასთან და უფრო მაღალი საოპერაციო ეფექტურობის მოლოდინთან ერთად, რაც კიდევ უფრო მეტ ზეწოლას ახდენს სექტორზე.
ლოჯისტიკის სექტორის წინაშე მდგარი კიდევ ერთი რთული დაბრკოლება უსაფრთხოებას უკავშირდება, რომელსაც ამწვავებს მაღალი დანაშაულის მაჩვენებელი, რაც პირდაპირ გავლენას ახდენს ოპერაციებზე. ამგვარად, ტექნოლოგია რისკების შემცირების სტრატეგიულ მოკავშირედ გვევლინება, რაც გვთავაზობს გადაწყვეტილებებს, რომლებსაც შეუძლიათ ტვირთის დაცვის გაზრდა და მარშრუტის უსაფრთხოების ოპტიმიზაცია. ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა რეალურ დროში თვალყურის დევნება, მოწინავე მონიტორინგის სისტემები და რისკების მართვის პლატფორმები, უზრუნველყოფს უფრო მეტ ხილვადობას, ასევე პოტენციურ ინციდენტებზე უფრო მოქნილ და ეფექტურ რეაგირებას.
ამ თვალსაზრისით, მოწინავე ტექნოლოგიების დანერგვა და ინტეგრაცია ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გადალახონ ეს ისტორიული და ახალი გამოწვევები, ასევე მიაღწიონ პროდუქტიულობასა და მომგებიანობას, გადამწყვეტ არჩევანს წარმოადგენს. ავტომატიზაცია, დრონების გამოყენება, რეალურ დროში მონაცემთა ანალიზი და ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის რამდენიმე ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია სექტორის ტრანსფორმაცია, რაც საშუალებას იძლევა შეიქმნას ახალი შესაძლებლობები მომსახურების ოპტიმიზაციისთვის. ქვემოთ მე გამოვყოფ ინოვაციების სფეროში ინტეგრირების ძირითად გამოყენებებს:
1. მარშრუტის ოპტიმიზაცია და მიწოდების დაგეგმვა
ეფექტური მარშრუტის დაგეგმვა გადამწყვეტი მნიშვნელობისაა ხარჯების შემცირებისა და მიწოდების დროის გაუმჯობესებისთვის. ისეთმა ტექნოლოგიებმა, როგორიცაა დიდი მონაცემები და ხელოვნური ინტელექტი, რევოლუცია მოახდინეს ამ სფეროში. მარშრუტის ოპტიმიზაციის ალგორითმები, რომლებიც მონაცემებს რეალურ დროში აანალიზებენ, საშუალებას აძლევს კომპანიებს, შეცვალონ მარშრუტები საგზაო მოძრაობის პირობების, ამინდის და სხვა გაუთვალისწინებელი ფაქტორების მიხედვით. ეს არა მხოლოდ ამცირებს მგზავრობის დროს, არამედ მინიმუმამდე ამცირებს საწვავის მოხმარებას და ნახშირბადის გამოყოფას.
2. რეალურ დროში თვალყურის დევნება და ხილვადობა
რეალურ დროში თვალყურის დევნება თანამედროვე ლოჯისტიკაში ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი ინოვაციაა. GPS, RFID და ნივთების ინტერნეტი (IoT) სისტემები საშუალებას იძლევა ტვირთის უწყვეტი მონიტორინგი განხორციელდეს ტრანსპორტირების დროს. ეს კომპანიებსა და მათ მომხმარებლებს სრულ ხილვადობას უზრუნველყოფს, რაც ნებისმიერი პრობლემის სწრაფ იდენტიფიცირებას და ინფორმირებული გადაწყვეტილების მიღებას უწყობს ხელს. ლოჯისტიკური პროცესის ყოველი ეტაპის თვალყურის დევნების შესაძლებლობა გამჭვირვალობას და მომხმარებლის ნდობას აუმჯობესებს.
3. ავტომატიზაცია და რობოტიკა საწყობებში
ავტომატური შენახვისა და მოძიების სისტემები (AS/RS), მობილური რობოტები და ავტონომიური მანქანები მაგალითებია იმისა, თუ როგორ შეუძლია ტექნოლოგიას დააჩქაროს პროცესები და გააუმჯობესოს სიზუსტე, გაზარდოს ეფექტურობა და შეამციროს ადამიანური შეცდომები. რობოტებს შეუძლიათ შეასრულონ განმეორებადი დავალებები, როგორიცაა შეგროვება და შეფუთვა, რაც პროფესიონალებს უფრო რთული და სტრატეგიული ამოცანებისთვის ათავისუფლებს. გარდა ამისა, ავტომატიზაცია ხელს უწყობს ინვენტარიზაციის შეცდომების მინიმუმამდე დაყვანას და სივრცის გამოყენების ოპტიმიზაციას.
4. ინვენტარის ინტელექტუალური მართვა
ტექნოლოგია ასევე მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მარაგების მართვაში. ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებაზე (ML) დაფუძნებული სისტემები კომპანიებს ეხმარება მოთხოვნის უფრო ზუსტად პროგნოზირებაში, მარაგების დონის ავტომატურად რეგულირებით, რათა თავიდან აიცილონ ჭარბი მარაგების შექმნა ან დეფიციტი. ეს სისტემები აანალიზებენ ისტორიულ მონაცემებს და ბაზრის ტენდენციებს მარაგების ოპტიმიზაციის, შენახვის ხარჯების შემცირებისა და პროდუქტის ხელმისაწვდომობის გაუმჯობესების მიზნით.
5. რესურსებისა და მიწოდების ჯაჭვის დაგეგმვა
ეფექტური მიწოდების ჯაჭვის დაგეგმვა წარმატებული ლოგისტიკური ოპერაციის საფუძველია. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული დაგეგმვისა და სიმულაციის ინსტრუმენტები ეხმარება კომპანიებს შექმნან „რა მოხდებოდა, თუ“ სცენარები და გამოავლინონ პოტენციური შეფერხებები, სანამ ისინი რეალურ პრობლემებად იქცევიან.
6. ინტეგრაცია და ურთიერთქმედება
თანამედროვე ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებები ხელს უწყობს ტრანსპორტირების მართვის სისტემებს (TMS), საწყობის მართვის სისტემებს (WMS) და ERP პლატფორმებს შორის ინტეგრაციას. ეს ინტეგრაცია უზრუნველყოფს, რომ ყველა შესაბამისი მონაცემი ერთ ადგილას იყოს ხელმისაწვდომი, რაც ხელს უწყობს გადაწყვეტილების მიღებას და კოორდინაციას ლოგისტიკური ჯაჭვის სხვადასხვა ნაწილს შორის.
უდავოა, რომ კომპანიები, რომლებიც ამ ტექნოლოგიებს იყენებენ, ამცირებენ ხარჯებს და გვთავაზობენ უფრო მოქნილ და საიმედო მომსახურებას, რითაც გადალახავენ გეოგრაფიულ და ინფრასტრუქტურულ ბარიერებს. ბრაზილია რთული ქვეყანაა, მაგრამ არსებობს ინსტრუმენტები, რომლებიც დაეხმარება კომპანიებს უფრო დიდი კონკურენტული უპირატესობით ოპერირებაში და აუცილებელია ამ ალტერნატივების შესახებ ინფორმაციის მიღება.
ჟილბერტო რეისი Runtalent-ის ოპერაციების დირექტორია, კომპანია, რომელიც სპეციალიზირებულია IT პერსონალის დაკომპლექტებაში, პროექტებისა და ოპერაციების მხარდაჭერაში, მოქნილ გუნდებსა და პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში და ემსახურება 100-ზე მეტ ეროვნულ და მრავალეროვნულ კლიენტს 12-ზე მეტ ბიზნეს სეგმენტში.
