物流業界を変える7つの技術トレンド

物流業界を変える7つの技術トレンド

近年、新型コロナウイルスやロシア・ウクライナ戦争、エネルギー危機など、世界規模の問題が次々と発生し、世界の物流に大規模な混乱が生じている。 2022年以降、物流業界はどのように再定義されるべきか。金融誌フォーブスは、物流業界関連企業の次の時代への変革をさらに推進するための原動力として、7つの新興技術、標準、新しい慣行を活用することを提案した。 7 つの主要な技術推進力は次のようにまとめられます。

クラウドシステムと統合

クラウド システムと統合が開発および導入され、物流会社はワークフローを簡素化し、情報をより迅速かつ安全に保管および送信し、さらに財務をより適切に管理できるようになります。金融サービスプロバイダーが介入し、輸送事業者が迅速に口座処理できるよう、カスタマイズされたテクノロジー統合を提供していることが分かっています。つまり、企業は時間とコストを節約し、よりスムーズな社内プロセスから利益を得ることができます。

自動運転車

近年、自動運転トラックなどの自動運転車両は「監視」下での走行が可能となっている。設計とテスト技術の成熟度を考えると、自動運転車は人間が運転する車よりも安全で、安価で、管理も容易になる可能性が高い。さらに、運用コストが削減され、道路がより安全になり、ドライバーの職務スキルも向上します。

3Dプリント技術

3Dプリントは製造業だけに使われる技術ではありません。物流会社もこの技術を使って自社のプラットフォームを急速に改善し始めています。 3Dプリンターに接続することで製品を瞬時に配送できる場合、製品を長距離輸送するために1週間を費やす必要はありません。 3Dプリンティング技術が成熟するにつれ、サプライチェーンはより高速かつ緊密になり、物流企業は積極的に導入するよう促されるだろう。

リアルタイム分析と追跡

無線周波数識別 (RFID) チップと高度なテクノロジーの開発により、物流リーダーはこれまで以上に優れたリアルタイム分析と追跡を利用できるようになりました。この技術により、物流の進捗状況を顧客に正確に知らせ、商品の到着時間を予測することができます。同時に、問題をより迅速に特定して予測し、生産性や効率が低いリンクさえも把握できるため、企業の変革とアップグレード、競争力の強化に役立ちます。

ラストマイル配送の効率

配送のラストマイルは、その複雑さとコストの高さ(通常は総輸送コストの半分以上)により、物流会社にとって常に課題となってきました。将来的には、荷物を受取人に届けるための自律型ドローンの導入や、既存の供給モデルに破壊的な変化をもたらすなど、ラストマイル配送の効率性に大きな進歩がもたらされるでしょう。

人工知能と機械学習

物流会社は、人的労働時間の需要を減らし、全体的な効率と機能を向上させるために、人工知能と機械学習の技術をシステムに積極的に統合しています。適切なテクノロジー ツールを使用することで、ビジネス アナリストは生産性、配信速度、顧客満足度、その他の重要な変数を迅速に評価し、定期的に改善を行って収益性を高めることができます。

ブロックチェーン

物流会社も、分散型台帳技術とブロックチェーン技術によるよりスマートな在庫管理の恩恵を受けています。ブロックチェーン技術は、多くの場合、実装が困難で費用もかかりますが、セキュリティと効率性を向上させ、信頼性の高い追跡およびデータ管理を提供できる可能性があります。ブロックチェーン技術は成長を続けており、その将来の応用には大きな可能性があります。

<<:  自動運転車がコーナーを「見通し」できるようにする

>>:  人工知能が建築を変える3つの方法

ブログ    

推薦する

...

とても怖い!最初のAIはすでに詐欺行為を行っている

​​ [[250441]]​​この記事はGeek View (ID: geekview) の許可を得...

2022 年のエンタープライズ向け人工知能のトップ 10 トレンド

人工知能は主流になりました。さまざまな業界の企業が概念実証を成功させ、AI を本番環境に導入すること...

「3D ガウス」バージョンですべてをセグメント化: ミリ秒単位で 3D セグメンテーション、1,000 倍高速

今年4月、Metaは「Segment Everything(SAM)」AIモデルをリリースしました。...

人工知能によりスマートロックが「考える」ことが可能になり、ユーザーの悩みを解決

このニッチ産業には大きな発展の可能性があり、特にドアロック業界は従来のドアロックからスマートドアロッ...

...

知恵くんの“いいとこ”が明らかに!初のユニバーサルな具現化ベースモデル、ロボットは「理解はできるができない」状態に別れを告げる

先週金曜日、知会君は微博で「来週は良いものがリリースされる」と発表した。 「来週」になって間もなく、...

機械学習の運用が増加している

データにラベルを付け、正確な機械学習モデルを開発することはデータ サイエンティストにとって困難であり...

線形ネットワークに基づく音声合成のための話者適応

[51CTO.com からのオリジナル記事] 話者適応アルゴリズムは、少量の話者データを使用して、満...

LIDAR ポイント クラウドの自己教師あり事前トレーニング用 SOTA!

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

安定拡散法を使って超リアルな人間の顔を生成する3つの方法

翻訳者 |ブガッティレビュー | Chonglou他の人はAI画像を使って超リアルな顔を生成できるの...

...

Alibaba DAMO Academyは、勾配を直接ターゲットとし、既存のオプティマイザーを1行のコードで置き換えることができる新しい最適化手法を提案しています。

最適化テクニックはたくさんあります!たとえば、バッチ正規化、重み標準化などです。しかし、既存の最適化...

AIは現実世界に対応できる準備ができているでしょうか?

人工知能技術は、今日の状況に対応し、現実世界に適用するのに苦労しています。テクノロジーに興味があるな...