L'Internet des objets au service de la logistique

L' École polytechnique de Hong Kong a déposé la demande de brevet n° 18111830.1 pour mettre en œuvre un système de gestion d'entrepôt IoT. L'objectif est de rendre l'utilisation des ressources humaines plus efficace, en optimisant l'analyse constante des données pour l'exécution optimale des commandes et des stocks dans l'entrepôt.

L'hétérogénéité croissante des goûts des consommateurs suscite des choix continus dans le secteur de la logistique. Pour les entreprises commerciales en particulier, la gestion de l'entrepôt revêt une importance stratégique. L'École polytechnique de Hong Kong a donc développé un système de gestion IoT pour les opérations de gestion d'entrepôt, qui réduit les coûts et les temps de gestion de l'entrepôt en soutenant activement les ressources humaines.

Un système de gestion logistique robotisé intelligent fondé sur l'IoT industriel

Aujourd'hui, la plupart des volumes se composent d'un grand nombre de commandes petites mais très variées. Pour cette raison, la production, la phase de traitement des commandes et la synchronisation des données deviennent fondamentales pour la bonne gestion de l'entrepôt.

À cet égard, une équipe de chercheurs de Hong Kong a développé un système intelligent avec l'aide de l'IoT pour démontrer, par la recherche, la validité de cette méthode. Elle a en effet redéfini les opérations de préparation de commandes (picking) dans l'entrepôt et de réapprovisionnement du stock au moyen de robots autonomes. Il a été démontré qu'il est possible de passer d'un système à forte intensité de capital humain à un système extrêmement automatisé.

Avec l'introduction de l'intelligence artificielle, même des processus historiquement conservateurs comme la logistique ont bénéficié d'influences positives. Une étude de cas a démontré comment la productivité, la précision et les opérations de préparation de colis peuvent améliorer leur efficience et leur efficacité. Les caractéristiques les plus importantes de cette méthode sont :

• L'automatisation des processus de gestion d'entrepôt
• La prévision et l'évitement des collisions et des ruptures de stock
• L'efficacité des opérations de réapprovisionnement de l'entrepôt
• L'optimisation des opérations de préparation de commandes
• L'exécution correcte des commandes

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