Коротко про Smart-міста
Ідея народилася наприкінці 90-х років минулого століття, а оформилася в «нульових» та на початку 2010-х років. І зараз все більше сучасних мегаполісів прагнуть облаштувати себе за принципом Смарт-Сіті.
Амстердам, Торонто, Сінгапур – це лише невеликий перелік міст, які поставили перед собою мету стати Smart-City та розвивати сучасні технології: Smart Energy (день / ніч, електроенергія/газ, вітер/вугілля), Smart Transport (міський та приміський рух, паркування, громадський/приватний транспорт, велосипеди тощо), Smart Building (парки/торгові центри/житлові будинки/промислові зони). Все це, щоб покращити якість життя мешканців, а також для оптимізації міської інфраструктури та бюджету.
Система датчиків, технологій та алгоритмів аналізу
- датчики руху
- RFID-мітки
- мобільні бездротові мережі
- датчики об’єму/температури/складу повітря
- mesh мережи
Це лише частковий перелік джерел онлайн-даних про стан міста та його мешканців. Крім цього існують алгоритми, які допомагають комунальним службам, архітектурним комісіям і міській адміністрації приймати як миттєві, так і довгострокові рішення для розвитку і поліпшення життя міста, а також оптимізувати фінансові витрати на всі ці рішення.
Як це стосується логістики?
Все вищесказане відмінно вписується в логістичну інфраструктуру сучасної компанії або бізнесу. Розглянемо основні складники ланцюга постачання для застосування технологій Smart-City і створення Smart-Logistics.
По-перше, склад, як основний логістичний об’єкт, який генерує більшу частину постійних витрат (оренда, фонд оплати праці, амортизація). Сучасні WMS-системи і термінали збору даних – це лише перший етап збору аналітики про склад. Технології iBeacon і датчики руху допоможуть оптимізувати переміщення по складу, як співробітників, так і будь-якого механізму – штабелера, робота або автоматизованого візка.
RFID-мітки на товари і mesh мережи допоможуть точно розташувати вантаж за типом зберігання і обробки в потрібних пропорціях. Зараз втрати звичайного складу через відсутність оптимізації цієї ділянки становлять від 20 до 50%.
По-друге, транспортування сировини, напівфабрикатів, готової продукції або товарів. Основні алгоритми оптимізації знайомі кожному логісту:
- оптимізація відстані
- оптимізація часу
- оптимізація за відсотком заповненості середньої транспортної одиниці
Але дані, які використовуються при розрахунках, статичні. В автомобілях навіть під час якісних кільцевих рейсах відсоток використання знаходиться на рівні 60-63%. Використання лазерних об’ємних лічильників і YMS (Yard Management System) дозволить оптимізувати транспортну складову.
По-третє, і звичайно ж, головне – це системи планування (системи, які управляють найважливішими елементами оборотних коштів будь-якого бізнесу). Маючи онлайн-дані про завантаження потужностей (виробничих, складських, роздрібних), можна і потрібно підвищувати якість обслуговування клієнтів. Мету 100% рівня обслуговування клієнтів можна досягти.
Приклад Porsche
На цьому етапі розвитку Smart-Logistics найцікавішим, на мій погляд, є рішення Porsche для виробництва таких моделей, як Panamera і Taycan.
Пунктуальне прибуття деталей і напівфабрикатів на виробничі лінії в Цуффенхаузені і Ганновері контролюється GPS-трекерами, датчиками руху і RFID-мітками на складальних лініях в Лейпцигу. Все це, а також передові алгоритми аналізу, допомагає утримувати експлуатаційний запас матеріалів і комплектуючих у виробничій системі на рівні 0,8 доби. А рівень сервісу на 99,5-99,6%.
