IoT und die Lieferkette: Wie maschinelles Lernen Engpässe beseitigt

Jeff Eltringham Jeff Eltringham, Marketingleiter, SmartSense von Digi
Januar 06, 2022
IoT und die Lieferkette gehen heute Hand in Hand, und in der Tat ist die Logistikverfolgung einer der am weitesten verbreiteten Bereiche des Internets der Dinge. Das Management der Lieferkette ist kompliziert und steht auf Messers Schneide - wenn etwas schiefgeht, hat das oft kaskadenartige Auswirkungen, die ganze Branchen betreffen. IoT - Technologie für die Lieferkette kann Managern von der Herstellung über den Transport bis zur Auslieferung helfen, die Logistik zu überwachen und letztlich Engpässe in kritischen Lieferkettennetzwerken zu verhindern.
 
Jedes Unternehmen möchte die Lieferfristen für seine Produkte und die vierteljährlichen Verkaufsziele einhalten, und effizient geführte Lieferketten sind wertvolle Investitionen in dieses Ziel. Aber darüber hinaus, wenn Engpässe auftreten in kritische Lieferketten (z. B. Arzneimittel, wichtige Mineralien, Halbleiter und Großbatterien), können diese Störungen die lokale, nationale und globale Wirtschaft zerstören.
 
Der Einsatz von IoT im Lieferkettenmanagement ermöglicht es Logistikpartnern, Daten für ein besseres Bestandsmanagement, den Transport und die Reaktion auf Zwischenfälle zu sammeln und zu nutzen. Diese Fähigkeiten schaffen die Voraussetzungen für den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens zur Entwicklung fortschrittlicher, reaktionsfähiger Lösungen für das Liefermanagement, die Engpässe vorhersagen, Zeit und Geld sparen und die Reaktion auf Zwischenfälle beschleunigen.
 

Wie kann IoT die Lieferkette verbessern?

Fernüberwachung in der Lieferkette
Heutzutage sind die Lieferketten auf der ganzen Welt mit steigender Nachfrage zu kämpfenund viele dieser Probleme sind in erster Linie auf "Arbeitskräftemangel und einen Mangel an wichtigen Komponenten und Rohstoffen" zurückzuführen. Und obwohl die COVID-19-Pandemie diese anhaltenden Probleme sicherlich verschärft hat, hat sie wahrscheinlich eher die zugrundeliegenden Probleme aufgedeckt als die eigentliche Ursache.
 
Der Einsatz von IoT Geräten in verschiedenen Bereichen der Lieferkette - von den Produktionsanlagen bis hin zu den Inventarsystemen der Transport- und Distributionszentren - bietet Transparenz und Datenerfassung. Die Verbindung dieser Geräte mit IoT Geräte-Management-Plattformen zentralisiert diese Sichtbarkeit und liefert Echtzeiteinblicke dort, wo sie am dringendsten benötigt werden. Und Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um eine intelligente Lieferkette IoT zu entwickeln, die die Effizienz der Lieferkette maximiert.
 

Landwirtschaft, das Internet der Dinge und die Lieferkette

Lieferkette in der LandwirtschaftUm die Auswirkungen des Internets auf die Lieferkettenstrategien zu verstehen, können wir zunächst den Agrarsektor betrachten. Innerhalb der globalen Lieferkette ist die Landwirtschaft eine der komplexeste Industrien zu verwalten und zu unterstützen. Bauernhöfe, Ranches und kommerzielle Fischereien produzieren verderbliche Rohstoffe, die verarbeitet, verpackt und schnell in alle Welt verschickt werden müssen.
 
Jeder dieser Betriebe muss: 1) Spezialgeräte überwachen, warten und reparieren, 2) die schwankende Nachfrage und die Marktpreise im Auge behalten, 3) Aufträge planen und ausführen und 4) die landwirtschaftlichen Erträge beurteilen, die häufig von externen Faktoren beeinflusst werden.
 
Wie kann IoT dazu beitragen, Engpässe bei landwirtschaftliche Lieferketten?
  • IoT Geräte können Betriebsdaten erfassen, die es landwirtschaftlichen Lagern ermöglichen, die Bestandsverwaltung zu automatisieren und Warnungen bei geringen Vorräten zu versenden.
  • Fahrzeuge, die verderbliche Lebensmittel transportieren, benötigen spezielle Temperaturkontrollen und müssen die Anforderungen des Food Safety Modernization Act (FSMA ) erfüllen. Die Anwendungen von IoT können Warnmeldungen senden, wenn die Bedingungen in den Behältern nicht den vorgegebenen Parametern entsprechen.
  • Durch die Vermeidung von Lebensmittelverlusten können unnötiger Verderb und finanzielle Ausgaben vermieden werden, was besonders wichtig ist, wenn die Vorräte begrenzt sind oder die Lieferungen zeitkritisch sind.
  • Intelligente Landmaschinen können aus der Ferne überwacht werden, um eine effizientere und kostengünstigere Wartung und Reparatur der Geräte zu planen.

Lebensmittelknappheit mit intelligenter Lieferkette verhindern IoT

Durch die Verringerung der Verschwendung kann der Einsatz von IoT im Vertrieb und in der landwirtschaftlichen Bestandsverwaltung auch die Lebensmittelknappheit begrenzen. Forscher schätzen, dass der Verlust von Lebensmitteln 24% der landwirtschaftlichen Erzeugnisse in der Nacherntephase der Lieferkette. Heute bieten IoT und Geräteverwaltungsplattformen eine vielversprechende Lösung zur Bekämpfung der weltweiten Nahrungsmittelknappheit und zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Lieferkette nachhaltiger.
 

Anwendung von IoT in der Logistik und Bestandsverwaltung

Verwaltung der BeständeDie Bestandsverwaltung ist ein wesentliches Instrument für die Operationalisierung und Optimierung jedes Teils der Lieferkette mit Hilfe von IoT Geräten. Diese Systeme stellen sicher, dass Rohstoffe, Produkte und Lieferungen von den Herstellern zu den Händlern und Lagern zu den Endverbrauchern und Kunden gelangen.
 
Die Bedeutung der Vermögensverwaltung in der Lieferkette Management kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Ohne zuverlässige Daten über ihre Bestände könnten Händler und Transportunternehmen nicht sicherstellen, dass ihre komplexen Lieferkettennetze ordnungsgemäß funktionieren. Doch wenn die Nachfrage das Angebot übersteigt, können die Netze, auf die wir uns heute verlassen, oft nicht schnell reagieren.
 
Wie IoT die Bestandsverwaltung unterstützt
  • Intelligente Distributionszentren und Lagerhäuser können Fehler in der Bestandsverwaltung reduzieren und genaue Zählungen von Rohstoffen und Produkten vornehmen.
  • Die Verwendung von IoT für die Lagerverwaltung bedeutet, dass die Bestandsdaten in Echtzeit aktualisiert werden, so dass die Verfügbarkeit verfolgt und nicht erfüllbare Bestellungen eingeschränkt werden können.
  • Unternehmen können maschinelle Lernmodelle einsetzen, die aus wiederkehrenden Mustern in IoT Gerätedaten lernen, Prozesse optimieren und vermeidbare Engpässe verhindern.

Einzelhandelsbestände und das Weihnachtsgeschäft

Während der 2021 Urlaubssaison82 % der Führungskräfte im Einzelhandel befürchten Engpässe, und 55 % haben sich darauf vorbereitet, auf Zweitlieferanten auszuweichen. Die herkömmliche Bestandsverwaltung könnte es schwierig machen, diesen Prozess schnell genug durchzuführen, um die hohe Nachfrage der Saison zu befriedigen. Mit der Technologie von IoT könnten Einzelhandelsgeschäfte sofort Bestellungen an die Verteilungszentren übermitteln, sobald ihr Bestand eine Mindestschwelle erreicht.
 

Transport und die IoT und Lieferkette

Lieferkette - Lkw, Schiff, FlugzeugOb Materialien oder Produkte in Eisenbahnwaggons, Seecontainern, Lastwagen oder Frachtflugzeugen angeliefert werden, der Transport ist das Bindeglied zwischen allen Teilen der Lieferkette.

Und so wie IoT die Lagerbestandsverwaltung verbessern kann, kann diese Technologie auch die Sichtbarkeit verbessern und die Abläufe im Lager optimieren. Transport, Logistik und Lkw-Transport Industrie.
 
Wie kann IoT den Transport in Lieferketten rationalisieren?
  • Produkte sind oft auf mehrere Transportmittel angewiesen, um ihren Bestimmungsort zu erreichen. IoT kann Echtzeitdaten liefern, die es den Logistiksystemen ermöglichen, die Versandrouten zu aktualisieren, um eine maximale Ressourceneffizienz und eine schnellere Lieferung zu erreichen.
  • Intelligente Transportsysteme können die Daten von IoT nutzen, um Routen vorausschauend zu analysieren und so wiederkehrende Engpässe und Probleme in der Lieferkette zu erkennen, die vermieden oder zur Behebung markiert werden können.
  • IoT Plattformen können eine bessere Kommunikation und einen besseren Informationsaustausch zwischen Lieferanten, Verkäufern und Kunden ermöglichen, so dass Transportunternehmen Änderungen bei Liefer- oder Versandaufträgen kennen und planen können.
  • Die Temperaturüberwachung im Versand stellt sicher, dass verderbliche Waren auf ihrem Weg durch dieKühlkette" von der Herstellung über die Lagerung bis hin zum Vertrieb sichere Temperaturen aufweisen.

Überlastung der Häfen in LA

Wenn Vertriebszentren und Verkehrsknotenpunkte überlastet sind (wie kürzlich in Los Angeles und Long Beach Häfen in Südkalifornien), sind viele nicht in der Lage, in Echtzeit zu reagieren und ihre Managementstrategien anzupassen. Diese Art von Zwischenfällen kann laufende Produkt-, Komponenten- und Lebensmittelengpässe verschlimmern und zu einer Verschwendung von Ressourcen, Personalstunden und gefährlichen Hafenbedingungen führen.
 
Die von den Geräten auf IoT gesammelten Daten können Strategien für das Management von Schiffscontainern liefern und manuelle Prozesse automatisieren. Dies würde dazu beitragen, die Entladung von Lieferungen zu beschleunigen und die Zeit zu verkürzen, die für die Anlieferung von Containern und das Anlegen von Schiffen und das Verlassen überfüllter Häfen benötigt wird.
 

Maschinelles Lernen und IoT in der Lieferkette

Lieferkette IoT und maschinelles Lernen
Wie wir bereits erwähnt haben, bietet die zunehmende Verbreitung von IoT Geräten eine interessante Möglichkeit, maschinelles Lernen für den Aufbau reaktionsfähiger Lieferketten einzusetzen. IoT und maschinelles Lernen Die Anwendungsfälle überschneiden sich oft, und diese Technologien sind in vielerlei Hinsicht miteinander verbunden:
  • Beide bieten einen Mehrwert durch Datenerfassung in Echtzeit, häufig für Industrie, Logistik, Technologie, Energie und andere Sektoren.
  • IoT Geräte bieten eine Möglichkeit, diese Informationen zu sammeln, während Modelle des maschinellen Lernens diese Daten verarbeiten und Erkenntnisse liefern, auf die Unternehmen reagieren können.
  • Der Nutzen, den Unternehmen aus dem Einsatz von IoT und maschinellen Lerntechnologien ziehen, kann davon abhängen, ob sie Zugang zu den Verbindungen mit geringer Latenz und hoher Bandbreite haben, die 5G-Netzwerke bieten.
  • Daten, die von IoT Geräten und Plattformen gesammelt werden, müssen oft mit Hilfe von Modellen für maschinelles Lernen verarbeitet werden, um aussagekräftige Ergebnisse und Erkenntnisse zu erhalten.

Wie maschinelles Lernen Engpässe in der Lieferkette beseitigen kann

Konzept des maschinellen Lernens
In dem Maße, in dem die weltweite Landwirtschaft, das verarbeitende Gewerbe, die Logistik- und die Transportbranche ihre Produkte verbessern und integrieren IoT Software und Dienstleistungenkann das maschinelle Lernen die Daten von IoT nutzen, um einen Anstieg der Nachfrage und Versorgungsengpässe vorherzusagen. Diese Fähigkeiten unterstützen eine schnellere Entscheidungsfindung, unabhängig davon, ob sie Teil eines automatisierten, integrierten Systems sind oder Warnungen senden, die ein menschliches Eingreifen erfordern.
 

Hilft bei der Vorhersage zukünftiger Engpässe

Prädiktive AnalytikMaschinelles Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Unternehmen für ihre dringlichsten betrieblichen Herausforderungen einsetzen können. Anwendungen des maschinellen Lernens können enorme Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und diese Erkenntnisse zur Vorhersage der nächsten Ereignisse nutzen.

Bei Anwendung auf das Lieferkettenmanagement schaffen diese Anwendungen reaktionsfähige Lieferketten, die künftige Engpässe vorhersagen und verhindern.
 
Zu den Vorteilen reaktionsfähiger Lieferketten (die mit maschinellem Lernen aufgebaut werden) gehören:
  • Senkung der Logistik- und Transportkosten durch Versandrouten, die die Flexibilität im Notfall maximieren.
  • Vorausschauende Wartungs- und Reparaturpläne für wertvolle Geräte.
  • Echtzeit-Entscheidungen zur Vermeidung geografischer Versorgungsengpässe auf der Grundlage von Daten aus mehreren Systemen.
  • Überwachung, die dazu beiträgt, die riesigen Datenmengen von Tausenden (oder sogar Millionen) von IoT Geräten in der gesamten Lieferkette sinnvoll zu nutzen.

Reduzieren Sie Kosten und Reaktionszeiten

Konzept für die FrachtkostenWirksame Modelle für maschinelles Lernen können Folgendes kompilieren Systemübergreifende Daten und Erkenntnisse aus Informationen aus verschiedenen Quellen ableiten. In Lieferketten können datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage von Einzelhandels- oder Kundenbeständen, Produktionszeitplänen von Fertigungsanlagen, Informationen zur Sendungsverfolgung und vielem mehr getroffen werden.
 
Integriert in die Anwendungen und Plattformen von IoT kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die langfristigen Kosten für das Lieferkettenmanagement zu senken und - falls doch einmal etwas schiefgeht - die Reaktionszeiten zu verkürzen:
  • Nutzung von Logistikdaten zur Planung kosteneffizienter Versandrouten bei gleichzeitiger Einhaltung der Lieferziele.
  • Rasche Anpassung von Aufträgen und Lieferungen an neue Bedingungen in der Lieferkette, z. B. blockierte Routen, Lieferengpässe oder schwankende Marktpreise.
  • Anwendung prädiktiver Analysen zur Planung geeigneter Alternativrouten für den Fall ungeplanter, aber vorhersehbarer Hindernisse (z. B. Wetter, Hafenüberlastung, Personalmangel).

Vermögensverwaltung und Instandhaltung

Konzept der vorausschauenden WartungIoT Technologie und maschinelles Lernen können auch eingesetzt werden, um die Art und Weise zu verbessern, wie Landwirtschafts-, Produktions-, Vertriebs- und Logistikunternehmen ihre Ausrüstung warten und reparieren.

Bestimmte Segmente der Lieferkette sind fast immer in Betrieb, sodass Ausrüstungsstörungen oder ungeplante Ausfallzeiten kostspielig sein können. Maschinelles Lernen und KI unterstützen kritische Anforderungen an die vorausschauende Wartung und ermöglichen es Unternehmen, die Faktoren zu identifizieren, die zu Ausfällen führen können, Service-Tickets zu automatisieren und Herausforderungen anzugehen, bevor sie zu Ausfallzeiten führen.
 
Unternehmen in der gesamten Lieferkette können Anwendungen für maschinelles Lernen nutzen, um:
  • Verarbeiten Sie Tausende von Datenpunkten zur Überwachung und Bewertung der Geräteleistung.
  • Verringern Sie die Ausfallzeiten von Anlagen, indem Sie Wartungsarbeiten und Reparaturen zu Zeiten mit voraussichtlich geringerer Nachfrage oder geringerem Verkehrsaufkommen planen.
  • Überwachen, Einstellen oder Reagieren auf Geräte oder Umgebungsbedingungen, die außerhalb der sicheren Betriebsparameter liegen, um Geräteausfälle oder Verletzungen am Arbeitsplatz zu vermeiden.

Transparente Überwachung

Überwachung der DatenIoT Geräte können Unternehmen dabei helfen, Daten vor Ort zu sammeln, auf die sie bisher keinen Zugriff hatten. In der Realität machen es die Menge, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der generierten Daten jedoch oft schwierig, diese Informationen zu nutzen, bevor sie irrelevant geworden sind.

Das maschinelle Lernen ermöglicht einen Echtzeit-Einblick in die Vorgänge in den Geräten, Liefernetzwerken, Beständen und mehr.
  • Anwendungen für maschinelles Lernen können dabei helfen, riesige Datenmengen zu verarbeiten und sie auf das zu reduzieren, was jetzt wichtig ist, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird und welche Schritte auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu unternehmen sind.
  • Dieses Maß an Transparenz gibt Unternehmen die Möglichkeit, schnell auf Veränderungen zu reagieren und Informationen in Echtzeit mit Lieferanten, Partnern und Kunden auszutauschen.
  • Mehrere Unternehmen können vernetzte Systeme nutzen, die auf maschinellem Lernen beruhen IoT , um besser auf direkte und indirekte Auswirkungen auf ihre Produktivität zu reagieren.
  • Eine transparente Überwachung unterstützt nicht nur das Lieferkettenmanagement auf organisatorischer Ebene, sondern kann auch dessen Funktion in einer ganzen Branche verbessern.

Die Zukunft von IoT im Lieferkettenmanagement

Anwendungen für Fertigung und Industrie 4.0 in der Lieferkette
Mit dem Ausbau der 5G-Netze der Telekommunikationsanbieter wird es durch den Einsatz von Edge-Computing-Lösungen im Supply-Chain-Management schnell noch einfacher, Daten von IoT Geräten zu sammeln, zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Diese vielversprechende Zukunft wird eine Vielzahl von erweiterte Anwendungsfälle breiter zugänglich sind, wie zum Beispiel:
  • Beurteilung der hergestellten Produkte auf Mängel oder Schäden.
  • Überprüfung der Produktauthentizität in jeder Phase der Lieferkette.
  • Bereitstellung einer gemeinsamen Sichtbarkeit über die Lieferkettennetze hinweg für Unternehmen und Verbraucher.
  • Aufbau von intelligenten Lagern mit effizienter Bestandsverwaltung.
  • Verringerung der Kosten in der Lieferkette, des Produkt- und Rohstoffabfalls und der Verkehrsüberlastung.

Entdecken Sie die fortschrittlichen Funktionen der Lösungen von Digi IoT

Digi Innovationszentrum
Ein Verständnis für das Internet der Dinge in der heutigen Fertigung und dafür, wie die Technologie das Lieferkettenmanagement verändert hat, bietet einen Einblick in die Verbesserungen, die noch kommen werden. Die derzeitige Überschneidung von IoT und Lösungen für das Lieferkettenmanagement ist nicht neu - sie ist die nächste Phase in einer langen Reihe von technologischen Fortschritten, die die Branche schrittweise bis zu diesem Punkt gebracht haben.
 
Aber der Schritt, den viele Unternehmen machen, nämlich ihre IoT Geräte mit zentralisierten Managementplattformen zu verbinden, wird den Zustand und die Funktion der globalen Lieferketten, auf die jede Branche angewiesen ist, dramatisch verbessern. Kontakt um ein Gespräch über Ihre Anforderungen an IoT zu beginnen. Oder besuchen Sie uns online und erfahren Sie mehr über Digi IoT Lösungen und SmartSense by Digi Kontrollpunkt-Lösungenund wie sie dazu beitragen können, Engpässe in der Lieferkette zu beseitigen.
 
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