Top-Trends im Lagertransport von A nach B für 2020

2020 signalisiert das Ende eines weiteren beeindruckenden Jahrzehnts in der Materialhandhabung, das die Fertigungs- und Lagerindustrie antreibt.

Innerhalb dieses Jahrzehnts haben Fortschritte beim Lagertransport von A nach B sowie bei der Materialhandhabung in der Werkstatt zur Schaffung einer Branche mit einer Marktgröße von 194 Milliarden US-Dollar geführt. Die Faktoren, die für dieses beeindruckende Wachstum verantwortlich sind, konzentrieren sich auf die Integration neuer Technologien in Lagertransport und die Verwendung von Daten.

Von 2010 bis 2019 haben Unternehmen in den Nischen Fertigung, Lagerhaltung und Facility Management die Nutzung von Daten angenommen. Dies führte zu einer Zunahme der Art und Weise, wie Daten in der gesamten Fertigung erfasst und als Business-Insight-Tool verwendet werden, um Verschwendung und andere Herausforderungen zu reduzieren, mit denen diese Branchen konfrontiert sind. Jetzt, an der Schwelle eines neuen Jahrzehnts, ist es nur richtig, die Faktoren und Trends zu skizzieren in  Lagertransport von A nach B Hersteller müssen wissen, um ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren.

er Automatisiertes Lager

Automatisierung ist kein neues Konzept mehr in der Materialhandhabung oder im Lagertransport, da seine Vorteile in den 2010er Jahren kontinuierlich hervorgehoben wurden. Und heute, mit einer Marktgröße von 5 Milliarden US-Dollar, ist die Automatisierung auf lange Sicht hier. Auch wenn es in früheren Trends enthalten war, ist es dennoch eine erwähnenswerte Erwähnung mit Schwerpunkt auf seiner steigenden Akzeptanzrate in KMU.

Das neue Jahr würde von der kontinuierlichen Arbeit der Erstausrüster geprägt sein, die Kosten für die Automatisierung von Lagertransportmaschinen zu senken, einschließlich autonom geführte Fahrzeuge (ähnlich unserem eQart), und Roboter. Heute, Automatisierung des Lagertransports von A nach B  ist aufgrund der Einkaufskosten noch weitgehend eine Initiative großer Unternehmen. Aber ebenso wie das Wachstum von teuren Mainframe-Computern zu Personal Computern wird erwartet, dass Innovationen bei automatisierten Geräten die Kosten von automatisierten Lagern senken werden. Dadurch erhalten KMU einen Einstiegspunkt in die Automatisierung des Transports in kleineren Lagern.

IoT für den Transport

Statistiken beziffern die Zahl der Sensoren und IoT-Geräte, die derzeit weltweit verwendet werden, auf 75 Millionen, und diese Zahl wird voraussichtlich bis 2020 weiter steigen. Innerhalb dieser Zahl ist ein Teil der heute verwendeten Sensoren in Herstellungsprozesse integriert, die in Lagern ablaufen Daten zu erfassen. Während diese Datensätze verwendet wurden, um die Produktivität durch vorausschauende Wartung und Maschinenüberwachung zu steigern, wurde ihr Potenzial, den Lagertransport von A nach B zu ändern, nicht vollständig genutzt.

Bis zum nächsten Jahr wird sich dies voraussichtlich ändern, da immer mehr Facility Manager IoT integrieren, um Transportprobleme und ihre Auswirkungen auf den Herstellungs- oder Lagerprozess besser zu verstehen. Daher werden viele Lagertransportgeräte mit Smart-Edge-Technologien ausgestattet, die sie zu eigenen IoT-Geräten machen. Das Einbinden eines IoT-fähigen Flurförderzeugs in ein zentralisiertes Netzwerk wird den Werkstransport verbessern und einen besseren Einblick in die traditionellen Lagertransportvorgänge von A nach B geben.

Die Einführung von Edge Computing

Edge Computing bezieht sich auf die Bereitstellung von Datenverarbeitungsaktivitäten und Netzwerkvorgängen für unabhängige Quellen zur Datenerfassung, -speicherung und -analyse. Beim Lagertransport bedeutet dies die Integration von Flurförderzeugen mit Rechenressourcen, die es ihnen ermöglichen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Inwiefern unterscheidet sich dies vom Einsatz von Robotern für den Lagertransport, fragen Sie sich vielleicht? Die Antwort ist mit Edge-Computing; sogar dumme Flurförderzeuge können mit Rechenfähigkeiten ausgestattet werden. Daher kann das Aufsetzen eines Edge-Computing-Geräts auf einen flachen Wagen die Erfassung von Daten von ihm ermöglichen und sogar seine Bewegungsrichtungen automatisieren. Edge-Computing kann auch verwendet werden, um Daten wie Koordinaten und Muster aus den tiefsten Teilen von Lagern zu erfassen, um den Transport oder den Verkehr in der Werkstatt besser zu verstehen. Diese Funktionen bedeuten, dass Brownfield-Lager Transportprozesse automatisieren können, ohne dass jede bestehende Infrastruktur darin geändert werden muss.

Erhöhte Investitionen in Lagerverwaltungssysteme

Damit die gesammelten Daten zur Verbesserung des Lagertransports von A nach B nützlich sind, müssen sie zunächst analysiert werden. Daher müssen Lagerhäuser Managementsysteme, einschließlich zentralisierter Datenbanken, nutzen, um eine automatisierte Produktionsstätte präzise zu liefern. Ortungssysteme und Automatisierungslösungen sind auch Beispiele für einige der Managementsystemhersteller, auf die sie sich verlassen müssen, um das automatisierte Lager zu liefern.

Für die, die fragen wie Lagerverwaltung Systeme mit Edge Computing kompatibel bleiben, liegt die Antwort in der Anwendung. Edge Computing bringt zwar Echtzeit-Computing in dumme oder veraltete Transportgeräte, es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es nur mit den Daten arbeitet, die für bestimmte Prozesse erforderlich sind.

Ein Beispiel ist, wenn ein Edge-Computer Koordinatendaten sammelt und analysiert, um Echtzeitbewegungen an Geräte zu liefern. Die analysierten Daten und andere gesammelte, aber nicht für die Koordination benötigte Informationen, wie z. B. Shopfloor-Bilder, können an ein Lagerverwaltungssystem gesendet werden. Diese Daten können dann weiter analysiert werden, um die Produktivität in Lagern zu steigern.

Übernahme der digitalen Transformation

In ihrer reinsten Form bezieht sich die digitale Transformation auf die Darstellung physischer Objekte und Prozesse in digitaler Form. Hier beziehen sich physische Prozesse auf komplexe Systeme wie ein gesamtes Lagertransportnetzwerk von A nach B und die darin enthaltenen Assets in eine digitale Umgebung. Das entwickelte digitale Modell wird dann zur Automatisierung, Fehlerbehebung und Verbesserung der Transportvorgänge innerhalb einer Produktionsstätte verwendet.

Die digitale Transformation schafft im Vergleich dazu eine der geeigneten Optionen, um eine echte Automatisierung zu erreichen Lagerverwaltung Systeme. Ein Beispiel ist die Verwendung der Technologie digitaler Zwillinge, um ganze Lagersysteme nachzubilden, zusammenhängende Beziehungen und Variablen abzubilden, die sich auf den Lagertransport auswirken. Der digitale Zwilling kann dann verwendet werden, um verschiedene Situationen zu simulieren, die zu Ausfallzeiten führen, und genaue Antworten zur Beseitigung dieser Herausforderungen zu geben. Es bietet auch eine Möglichkeit, Echtzeitpläne zu erstellen, um sicherzustellen, dass die Transportzeitpläne optimiert werden, um die Anforderungen der Werkstatt zu erfüllen.

Die Digitalisierung des Lagertransports ist bereits im Gange, und 2020 wird es weitere Integrationen von digitaler Zwillingstechnologie und Simulation geben, um Planung und Automatisierung in Echtzeit zu ermöglichen.

Vorbereitung auf 2020

Der Lagertransport von A nach B durchläuft derzeit einen Paradigmenwechsel, der durch neue Technologien vorangetrieben wird. Aus diesem Grund sind die Automatisierung von Transportabläufen, Robotik, Edge-Computing und Sicherheit die Hits der Stunde. Da 87 % der Online-Käufer Lieferfristen als höchste Priorität angeben, ist die Notwendigkeit, den Transport von Lagern von A nach B zu beschleunigen, um die Nachfrage zu befriedigen, so hoch wie nie zuvor, während Hersteller und Lagerverwalter die Hitze spüren.

Um der steigenden Nachfrage Ihrer Kunden einen Schritt voraus zu sein und gegenüber der Konkurrenz wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es wichtig, mit diesen hervorgehobenen Trends Schritt zu halten. Auch wenn der Prozess der Integration in Ihre Fertigung herkulisch erscheinen mag, können Sie mehr über die besten Optionen für Ihr Lager erfahren, indem Sie sich an unsere erfahrenen Ingenieure bei FlexQube wenden

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