Zengin İçerikli Blog Yazıları

2023 Yılı Boyunca Depo Yönetiminde Öne Çıkacak 5 Trend

Written by Ece Tanışık | 02.Mar.2023 15:25:20

Pandemi ile birlikte lojistik depolarında kökten değişim yaşandı. Post-pandemiden yavaş yavaş çıktığımız bu dönemde bizi nelerin beklediğini önceden görüp ayak uydurarak değişimin öncüsü olabilmek mümkün. Rekabetçi sektörde ayakta kalmak için şirketlerin dijitalleşmeye ayak uydurmaları gerekir. 2023 yılı boyunca depo yönetiminin geleceğini şekillendirmeye devam edecek başka değişiklikler görmeyi bekleyebiliriz. Bu blog gönderisinde, bu yıl boyunca depo yönetiminde görmeyi bekleyebileceğimiz en önemli trendlerden bazılarını keşfedeceğiz.

1.Otomasyon

Lojistik endüstrisinde otomatikleşmiş sistemlerin kurulumu yükselen trendlerden. Otomasyon artık yalnızca paketleri takip etmekle ilgili değil. İşletmelerin ilk adımdan itibaren, yani hammaddeden üretim hattına, pazarlamadan son müşteriye ürünün teslimine kadar tüm süreçleri optimize etmesi gerekir.

Ayrıca toplama, depolama ve sevkiyat gibi operasyonlarda hata payını azaltma ihtiyacı işletmeleri mal yönetimini iyileştiren otomatikleştirilmiş çözümler kullanmaya yönlendiriyor. Bu sayede şirketler daha fazla toplama verimliliği, akıllı envanter yönetimi ve hızlı satılan ürünlerin hızlı tedarikini sağlayabiliyor. Otomasyon yalnızca insan hatalarını önlemiyor, ayrıca çalışanların ve taşınan envanterlerin de güvenliğini sağlıyor.

Otomasyonun depo yönetimindeki önemini birkaç yıldır konuşuyoruz fakat 2023 yılında otomasyon ve robot teknolojisinin daha da fazla benimsendiğini görmeyi bekliyoruz. WMS yazılımları, otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV'ler), otomatik depolama ve geri alma sistemleri (ASRS) ve konveyör sistemleri gibi otomatik malzeme taşıma ekipmanlarının yanı sıra toplama ve paketleme için de daha dijital çözümler kullanılacağını öngörüyoruz.

 

2.Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Depo otomasyonundaki bir diğer trend de yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML). Veri analizi ve daha bilinçli kararlar almak için kullanılan yapay zeka ve makine öğrenimi, depo yönetimi endüstrisinde her geçen gün daha popüler hale geliyor. Envanter yönetimi, optimizasyon için tahmine dayalı verilerin kullanımı ve envanterin gerçek zamanlı izlenmesi ve takibinde kullanılıyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi; cihazların ağa bağlanmasını ve operasyonların izlenmesini, verimliliği artırmak için kullanılacak doğru metotların belirlenmesini ve iş kararlarının dayandırılacağı bir dizi özelleştirilebilir gerçek zamanlı verinin analizini sağlar. Hatalı veya hasarlı ürünleri belirlemek, tüketicilerin yüksek kaliteli ürünler almasını sağlamak ve depo iyileştirmelerinin zaman içindeki gidişatını değerlendirmek için makine öğreniminin entegrasyonu deponuz için doğru bir karar olacaktır.

Kısaca depo ve tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka ve makine öğrenimi, veri analizine yardımcı olurken aynı zamanda süreçleri ve operasyonel verimliliği optimize eder ve tüm süreçlerin güvenle ve hatasız bir şekilde tamamlanmasını sağlar.

 

3.Nesnelerin İnterneti (IoT)

Depolardaki süreçleri kontrol etmek ve optimize etmek için IoT çözümlerin kullanmak gerekir. Yukarıda bahsettiğimiz iki maddeyle doğru orantılı olarak, IoT’un da depo yönetimindeki önemi artıyor.

IoT, bağlı olduğu cihazlardan gelen gerçek zamanlı verilerden yararlanarak envanter yönetimi ve analiz yapmayı kolaylaştırır. Stok bilgilerini görüntülemenizi ve ürünlerin ne zaman değiştirilmesi gerektiğini belirler.

Kesin konum verileri, belirli envanteri bulmak için gereken süreyi azaltır ve envanter yönetimini ve tahmin doğruluğunu iyileştirir. Ayrıca, şirketlerin tedarik zincirleri boyunca kaliteyi korumalarına yardımcı olan ögelerin depolama koşullarını da izleyebilirler. IoT cihazları durumlarını algılayabilir, izleyebilir, raporlayabilir, bilgi alabilir ve aldıkları bilgilere göre hareket edebilir.

 

4.Bulut Tabanlı Operasyon Yönetimi

Depo yönetimlerinde giderek daha fazla şirket yazılım (SaaS) teknolojilerini tercih ediyor. Bulut tabanlı yazılımlar lojistik operasyonların düzenlenmesinde esneklik sağlar ve kullanıcılar, uygulamaya internet erişimi olan herhangi bir cihazdan erişebilir.

Bulut tabanlı yazılımlar verimliliği en üst düzeye çıkarırken kesinti riskini ortadan kaldırır. Ayrıca müşterilere ek faydalar sağlayarak maliyetleri de düşürür. Bulut tabanlı yazılımın bir başka avantajı, şirketinizin sistem bakımı ve güvenliği için kendi BT ekibine ihtiyaç duymamasıdır.

 

5.Akıllı Kıyafetler

Depo operatörleri çalışanların en hızlı ve verimli şekilde çalışmaları için yeni çözümler bulmak durumundadır. Bu çözümlerin aynı zamanda çalışanları herhangi bir şekilde kısıtlamadan serbestçe hareket etmelerini sağlamalıdır. Giyilebilir teknolojiler, eller serbest hareketlilik sunmanın yanı sıra bir depodaki ögeler hakkında derinlemesine bilgi sağlar.


Sonuç olarak, 2023, yeni teknolojilerin benimsenmesi ile depo yönetimi endüstrisi için heyecan verici bir yıl olmayı vaat ediyor. Bu trendleri takip edip en son teknolojilere yatırım yapan şirketler, çağın ilerisinde kalmak ve son derece rekabetçi depo yönetimi dünyasında başarılı olmak için iyi bir konuma sahip olacak.

Bu noktada Thread in Motion’ın uçtan uca çözümleri tüm bu trendleri depolarınızda kullanmanıza olanak tanır. Tak ve Çalıştır özelliğiyle kolay entegrasyon sağlayan TIM akıllı eldivenler Wi-Fi bağlantı alt yapısı ve mükemmel çekim gücü sayesinde, harici bir cihaza ihtiyaç duymadan hızlı ve doğru veri akışı sağlar. Ek bir cihaz ücreti ödemenize gerek kalmadığından hem maliyetleriniz düşer hem de çalışanların rahat hareket etmesini sağlayabilirsiniz.

Endüstriyel tesislerde çalışanlar ile süreçler arasında bağlantı sağlayan yazılım platformumuz Connected Workplaces, diğer bir adıyla CONWO ise operasyon analizi, öneriye dayalı hesaplamalar ve üretkenlik yönetimi araçları sunar. IT yöneticileri ve operasyon yöneticileri, operasyonel akışları hızlı bir şekilde tek bir sayfa üzerinden takip edebilir. CONWO, gerçek ve canlı veri sağlamakta, ayrıca, detaylı depo haritası ve WiFi veya Bluetooth ile haberleşen cihazlar ile gerçek zamanlı yer takibi (RTLS) yapmaya olanak tanır. AI algoritması ile elde edilen gerçek zamanlı verilerle verimliliği artırma önerileri sunar.

Thread in Motion’ın benzersiz ürün ve çözümlerini incelemek için tıklayın.