자동화를 통한 배송 프로세스의 변화

최근 몇 년 동안 물류 세계는 자동화로 인해 근본적으로 바뀌었습니다.

그 어느 때보다 한 위치에서 다른 위치로 패키지를 가져오는 프로세스가 기계의 손에 맡겨졌으며 이러한 변화는 소규모 기업도 즐길 수 있는 최근 개선된 포장 및 유통의 이면에 있습니다.

그러나 자동화가 전달 프로세스에 정확히 어떤 영향을 미치며 앞으로 어떤 변화를 계속 보게 될까요? 한 번 보자.

창고 자동화

기계가 이미 인간보다 훨씬 더 적합한 일부 작업이 있습니다. 그리고 이러한 작업의 대부분은 현대적인 창고에서 찾을 수 있습니다.

ASRS(Automatic Storage and Retrieval Systems)는 패키지를 식별하고, 위치를 파악하고, 인간보다 훨씬 짧은 시간 안에 패키지를 검색할 수 있습니다.

그들은 쉬지 않고 작업하고 무선 네트워크를 통해 협업하여 충돌을 제거하고 함께 모여서 크고 복잡한 패키지를 들어올릴 수 있습니다.

패키지의 크기가 같으면 피킹 로봇을 사용하기 쉽습니다. 그러나 점점 더 기계가 식료품과 같이 섬세하고 이상한 모양의 물건을 취급하는 데 적합해지고 있습니다.

바나나를 집어 팔레트에 던지는 작업을 빠르고 효과적으로 수행하려면 놀라울 정도의 손재주가 필요하며 이미 수십만 시간의 기계 학습 시간이 그 과정에 투입되었습니다.

그러나 이러한 노력은 이미 결실을 맺고 있습니다(말장난 없음).

라우팅

탐색 프로세스는 인공 지능의 발전에 의해 엄청나게 지원되었습니다.

아주 최근까지 운전자는 상업적으로 허용되는 시간 내에 배달을 하기 전에 특정 지역에 익숙해져야 했습니다. 그리고 그렇더라도 주소가 불분명하면 상당한 지연이 발생할 수 있습니다.

요즘에는 모든 사람이 개인용 고정밀 위성 항법 장치를 갖추고 있어 이러한 학습 곡선을 효과적으로 제거합니다.

이것의 영향은 깊습니다. 이 정보를 통해 운전자는 가능한 가장 직접적인 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있습니다. 또한 배의 모든 사람이 주어진 시간에 어디에 있는지에 대한 중요한 최신 정보를 디스패처에게 제공합니다.

이를 통해 우수한 계획, 병목 현상 감소 및 일반적으로 보다 효율적인 전달이 가능합니다.

자동 드라이버

이 분야에서 가장 주목받는 가능성 중 하나는 자동 배송 드라이버의 가능성입니다. 이는 무인 차량의 형태로 제공될 수 있지만 이를 위해서는 여전히 극복해야 할 중요한 장애물이 있습니다.

Uber는 무인 자동차 개발에 많은 투자를 한 회사 중 하나입니다. 인간 운전자를 제거하면 회사의 수익성이 크게 증가하고 기술이 널리 보급되면 최종 사용자의 가격이 낮아질 것입니다.

이것이 실현된다면 영국에서 이루어지는 거의 모든 배송이 어느 시점에서 도로망을 통해 온다는 점을 감안할 때 물류에 미치는 영향이 상당할 것입니다.

가까운 장래에 더 그럴듯한 대안은 배달 드론의 광범위한 출시입니다.

아마존은 최근 비행 중인 새로운 배달 드론을 공개했지만 결정적으로 동영상에서 소리를 배제했습니다.

이것은 우연이 아닙니다. 지금까지 가장 큰 불만 중 하나는 발생하는 소음의 양이었습니다.

게다가, 회사는 전달하고자 하는 대부분의 지역에서 여전히 규제 승인이 부족합니다. 이 승인이 승인되더라도 처음에는 조건부 소규모 기반일 가능성이 높습니다.

프로모션