物流中的物联网：用于库存管理的智能设备
能够监控司机和车辆的行踪，并提供实时的物体识别和跟踪，这表明了物联网在物流方面的主要优势。但是，除了车队管理和资产跟踪之外，智能设备在库存管理方面还有其他优势。物联网在物流领域的其他主要应用还包括预测性维护和仓库库存管理。此外，还有其他趋势需要关注，例如应用于包裹甚至人员的最后一英里交付智能解决方案的部署。在这里，物流中的物联网不仅可以提供商品本身，还可以提供出色的客户体验——这越来越多地将领先公司与客户投诉数量不断增加的公司区分开来。
为管理物联网在物流中的使用提供客户解决方案的知名企业包括亚马逊网络服务 (AWS)、IBM、思科、英特尔和微软。 如此多的跨国公司参与其中这一事实说明了现代供应链的全球性以及能够高效交付货物的重要性。 而且，当确实发生延误时，客户会希望及时了解最新信息，以便他们能够管理供应链中客户的期望，并根据中断的严重程度考虑替代安排。
Azure IoT 等平台为客户提供连接和管理其 IoT 设备的工具，并提供分析功能。 例如，据该公司称，微软拥有 Azure Stream Analytics，它使客户能够构建强大的流数据管道并以亚秒级延迟分析数百万个事件。 但微软并不是唯一一家可以帮助连接、管理和分析智能设备以进行库存管理的科技巨头。
物联网在物流中的用例
思科的物联网解决方案扩展到旨在通过优化互联道路和十字路口的交通管理来提高公共安全的系统。 改善物流的重点可能是更快、更可靠地将货物送到客户手中。 但思科和其他公司的例子表明，物流中的物联网还可以减少其他道路使用者的交通拥堵，并有可能最大限度地减少碳足迹。 越来越多的公司将不仅通过其财务业绩来衡量，而且还将通过其在更环保的运营和更有效地管理地球宝贵资源方面的前进方向来衡量。
供应商已经在响应客户对环保交付选项的愿望。 当然，在最后一英里类别中，例如，由于电动汽车数量的增加，今天有可能为客户提供更环保的选择。 但是当涉及到空运和海运时，它就变成了在其他地方抵消这些环境成本的案例——至少在绿色氢和更清洁的燃料起飞之前是这样。 然而，连接到车辆和资产的分析平台可以帮助跟踪相关排放，以便公司可以根据其运营规模进行修正。
IBM的Maximo应用程序套件已经部署在能源和公用事业、石油和天然气、制造、运输和其他各种资产密集型行业。企业资产管理(EAM)有助于在生产、维护和服务流程老化时对其进行监控。如果做不到这一点，就会有质量标准下降的风险。在这里，来自物联网数据的认知洞察可以产生积极影响，使企业能够基于实时数据和利用预测分析优化其生产和服务系统。
物联网在物流领域的智能部署所带来的生产力提升不容忽视，因为发现自己缺乏类似设置和服务的竞争对手将举步维艰。 例如，在 TechHQ 上，我们强调了使用无人机技术简化仓库库存管理的增长趋势。 理想情况下，通过具有实时跟踪功能的高效资产管理系统，公司应该随时了解所有东西的位置。 当然，事情正在朝着正确的方向发展，一些令人印象深刻的演示展示了使用现代技术可以实现的目标。
解决库存去向问题
例如，牛仔布巨头 Levi Strauss 早在 2016 年就与英特尔合作，并使用这家计算公司的可信分析平台在试点商店中实时跟踪其服装。 添加到衣服上的 RFID 标签以及商店中放置的信标意味着可以轻松找到放错地方的物品并将其放回正确的位置。 如果客户无法快速找到他们正在寻找的商品，零售商可能会迅速失去销售额。 拥有显示库存水平和位置的商店数字孪生将改变游戏规则。
回到仓库——重新使用无人机技术——自动飞行机器人可以通过扫描条形码和拍摄堆放在高架托盘上的箱子的照片来监控库存，这对工人来说可能不太容易接近。 过去，仓库必须暂停并预留几天时间进行整个设施盘点。 但是今天，无人机可以在仓库当天关闭时或在较安静的时段运行，并以过去无法想象的速度进行库存管理。
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