5. 2.3.1. Παγκόσμια δίκτυα εφοδιαστικής
αλυσίδας
ΔΕΙΚΤΗΣ 2.3.2. Τεχνητή νοημοσύνη
2.3.3. 5G για
εφαρμογές logistics
2.3. Συστήματα &
Τεχνολογίες για
Διασυνδεδεμένα Logistics 2.3.4. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και
eFTI
6. 2.3.1. Παγκόσμια δίκτυα εφοδιαστικής
αλυσίδας
ΔΕΙΚΤΗΣ 2.3.2. Τεχνητή νοημοσύνη
2.3.3. 5G για
εφαρμογές logistics
2.3. Συστήματα &
Τεχνολογίες για
Διασυνδεδεμένα Logistics 2.3.4. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και
eFTI
7. Τι είναι μια παγκόσμια αλυσίδα εφοδιασμού;
Οι παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού είναι δίκτυα που μπορούν να εκτείνονται σε πολλές ηπείρους και χώρες με σκοπό
την προμήθεια και την παροχή αγαθών και υπηρεσιών. Οι παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού περιλαμβάνουν τη ροή
πληροφοριών, διαδικασιών και πόρων σε όλο τον κόσμο.
Παγκόσμιες Εφοδιαστικές Αλυσίδες Τοπικές Εφοδιαστικές Αλυσίδες
• Χρησιμοποιεί
προμήθεια
χαμηλό κόστος Χώρα • Θα προσπαθήσει να βελτιστοποιήσει τους
προμηθευτές που είναι περιφερειακοί για τον
οργανισμό σας
• Προμήθεια προϊόντων και
υπηρεσιών από χώρες με
χαμηλότερο εργατικό δυναμικό και
μειωμένο κόστος παραγωγής από
αυτό της χώρας καταγωγής
VS
• Όλοι οι προμηθευτές που τροφοδοτούν
την αλυσίδα εφοδιασμού σας θα
βρίσκονται στη χώρα στην οποία
εδρεύει ο οργανισμός σας
Πηγή: https://www.cips.org/
11. 2.3.1. Παγκόσμια δίκτυα εφοδιαστικής
αλυσίδας
ΔΕΙΚΤΗΣ 2.3.2. Τεχνητή νοημοσύνη
2.3.3. 5G για
εφαρμογές logistics
2.3. Συστήματα &
Τεχνολογίες για
Διασυνδεδεμένα Logistics 2.3.4. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και
eFTI
12. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Η Τεχνητή Νοημοσύνη, AI, αλλάζει την πορεία των συστημάτων εργασίας logistics. Οι εταιρείες, με την
εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, μετατρέπουν τις ρουτίνες τους σε προληπτικά σχήματα, με αυτόν τον
τρόπο, μπορούν να προβλέπουν καταστάσεις και να ανταποκρίνονται πιο αποτελεσματικά.
Κατά συνέπεια, οι εταιρείες logistics προσαρμόζουν τους πόρους τους για να επιτύχουν μεγαλύτερη
κερδοφορία, αποτελεσματικότητα, επιτεύγματα και ανάπτυξη.
Πηγή: https://www.etp-logistics.eu/
13. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Πρόβλεψη ζήτησης σε δυναμική επιλογή μοντέλων εκτίμησης
Η εγγενής μεταβλητότητα των πωλήσεων συνεπάγεται μελλοντική αβεβαιότητα που επηρεάζει τον
προγραμματισμό των διαδικασιών logistics. Η πρόβλεψη ζήτησης είναι ένα σύνολο τεχνικών που επιτρέπουν
την πρόβλεψη της ζήτησης για έναν μελλοντικό ορίζοντα, μειώνοντας έτσι την αβεβαιότητα που σχετίζεται με
τις διαδικασίες.
Ενώ οι μονομεταβλητές τεχνικές θεωρούν ότι το ιστορικό της μεταβλητής προβλέπεται να προβλεφθεί και είναι
ιδανικές όταν δεν υπάρχουν περισσότερες διαθέσιμες πληροφορίες, οι τεχνικές πολλαπλών μεταβλητών επιτρέπουν
την ενσωμάτωση νέων μεταβλητών στα μοντέλα (ημερολόγιο, καιρός, εμπορικές μεταβλητές, ημερομηνίες
προώθησης, πληροφορίες από άλλο μάρκετινγκ μέσο). την εφοδιαστική αλυσίδα κ.λπ.) που βοηθούν στην επίτευξη
μεγαλύτερης ακρίβειας στις προβλέψεις.
14. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Δυναμική κατάτμηση ζήτησης
Μια μεθοδολογία που βασίζεται σε στατιστική ανάλυση σειρών ζήτησης επιτρέπει την προεπιλογή
υποψήφιων μεθόδων. Μόλις μπείτε στο εργαλείο, μέσω προηγμένης συγκριτικής αξιολόγησης μοντέλων
πρόβλεψης (για κάθε προεπιλεγμένη μέθοδο, μπορεί να διαμορφωθεί μια πληθώρα μοντέλων)
Εξασφαλίζεται ότι εφαρμόζεται το μοντέλο που δείχνει
μεγαλύτερη αξιοπιστία και ακρίβεια στην πρόσφατη ιστορία.
Μια μεταγενέστερη επεξεργασία των προβλέψεων που
λαμβάνονται στον μελλοντικό ορίζοντα επιτρέπει να
ενσωματωθούν στις ληφθείσες προβλέψεις σημαντικές
επιδράσεις που η εταιρεία γνωρίζει ως αλλαγές στην
ποικιλία ή διαφημιστικά αποτελέσματα.
15. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Αυτή η δυναμική διαδικασία συγκριτικής αξιολόγησης πραγματοποιείται μεμονωμένα για καθεμία από τις
αναφορές σε λίγα δευτερόλεπτα, έτσι ώστε το σύστημα να αποκτά με εύρωστο και ευέλικτο τρόπο το
καλύτερο αποτέλεσμα πρόβλεψης στον ορίζοντα πρόβλεψης για χιλιάδες αναφορές. Μια απλή ενοποίηση
με τα συστήματα της εταιρείας και μια ενότητα οπτικοποίησης αποτελεσμάτων (μέσω web, newsletter κ.λπ.)
επιτρέπει τη λήψη των πιο σημαντικών δεικτών και γραφημάτων με μέγιστα κριτήρια απόδοσης.
16. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Δυναμικός σχεδιασμός για τη βελτιστοποίηση της χρήσης πόρων σε διαδικασίες logistics
Υπάρχουν ήδη λύσεις για δυναμικό σχεδιασμό πόρων που ο πελάτης μπορεί να «προσαρμόσει» ανάλογα με την
κατάστασή του και τους διαφορετικούς τύπους πελατών και τη ζήτηση που έχει. Ενσωματώνεται εύκολα με τα
συστήματα διαχείρισης της εταιρείας, παρέχοντας μια λύση προσαρμοσμένη στις απαιτήσεις της κάθε στιγμής
για την τήρηση των προθεσμιών παράδοσης με τους πελάτες και τη μείωση του κόστους που προκύπτει από τη
μη παραγωγικότητα.
17. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται στη χρήση πληροφοριών, μεθόδων πρόβλεψης ζήτησης και
μοντελοποίησης διαδικασιών για τον υπολογισμό της χρονικής κατανομής του φόρτου εργασίας και της
διαθεσιμότητας πόρων σύμφωνα με τα χαρακτηριστικά κάθε εταιρείας. Αφού υπολογιστούν, εφαρμόζονται
προηγμένοι αλγόριθμοι βελτιστοποίησης που βασίζονται σε ευρετικές και μεταευρετικές τεχνικές για τον
προσδιορισμό της βέλτιστης σειράς εκτέλεσης των εργασιών και των πόρων που έχουν εκχωρηθεί σε
καθεμία από αυτές για την κάλυψη του καθορισμένου φόρτου εργασίας.
Περιλαμβάνει επίσης μια μέθοδο ανάλυσης που επιτρέπει τον υπολογισμό της χρονικής συμπεριφοράς του
συστήματος, παρέχοντας ορατότητα σε βραχυπρόθεσμες και μακροπρόθεσμες διαδικασίες, καθώς και ανάλυση
του τι έχει γίνει τις τελευταίες εβδομάδες και ημέρες.
18. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Συστηματική μέθοδος ανάλυσης διεργασιών σε αποθήκες
Ο σχεδιασμός και η διαχείριση της αποθήκης είναι ένα από τα κλειδιά της αλυσίδας
εφοδιασμού λόγω των επιπτώσεών του στο κόστος υπηρεσιών και στο συνολικό κόστος
εφοδιαστικής.
Αυτή η μεθοδολογία αντιπροσωπεύει μια νέα προσέγγιση
συνδυάζοντας τη διάγνωση διεργασιών μέσω ανάλυσης δεδομένων με
τεχνικές μοντελοποίησης, προσομοίωσης και βελτιστοποίησης που
επιτρέπουν τη βελτίωση των τρεχουσών διεργασιών. Επίσης, επίτευξη
εκτίμησης του οικονομικού κόστους των εργασιών που εκτελούνται
στην αποθήκη, διευκολύνοντας έτσι τη λήψη αποφάσεων σχετικά με
τις βελτιώσεις που εντοπίστηκαν κατά την εφαρμογή της Αποθήκης
Επιχειρήσεων.
19. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Δυναμικός σχεδιασμός για βελτιστοποίηση συστημάτων MRP
Οι αποφάσεις σχετικά με την κατανομή πόρων σε εργασίες και
διαδικασίες είναι εξαιρετικά πολύπλοκα προβλήματα που επηρεάζουν και
εξαρτώνται από πολλούς παράγοντες και απαιτούν εξελιγμένα μοντέλα
και μεθόδους για την επίλυση και την εφαρμογή τους. Αυτές είναι επίσης
δυναμικές αποφάσεις, που πρέπει να λαμβάνονται σε πραγματικό χρόνο.
Συγκεκριμένες λύσεις διαχείρισης ή ενότητες συστημάτων ERP
συνήθως δεν λαμβάνουν υπόψη ορισμένες διαφορικές μεταβλητές,
όπως ο ειδικός χάρτης διεργασιών κάθε εταιρείας ή οι χρόνοι
εργασίας, οι περιορισμοί χωρητικότητας ή οι δεξιότητες των
εμπλεκόμενων πόρων.
20. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Εικονική μοντελοποίηση διαδικασιών logistics για τη λήψη
αποφάσεων σχεδιασμού
Μπορούν να αναπτυχθούν σε εργαλεία προσομοίωσης για την
ανάλυση σεναρίων ως εργαλείο υποστήριξης λήψης αποφάσεων και
για συνεχή βελτιστοποίηση μέσω του επανασχεδιασμού των
διαδικασιών στην αλυσίδα εφοδιασμού. Ομοίως, η ολοκληρωμένη
λύση μας μας επιτρέπει να μεταφέρουμε τις αποφάσεις που θα
παίρναμε στο σύστημα έτσι ώστε τα συστήματα υπολογιστών να
μπορούν να διαπραγματεύονται, να συνεργάζονται ή να
αποφασίζουν για λογαριασμό μας.
21. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Είναι λύσεις που εμπλουτίζονται, όταν χρειάζεται, με τεχνικές στατιστικής πρόβλεψης για την πρόβλεψη
της εξέλιξης ορισμένων παραμέτρων, με τεχνολογικές λύσεις για την αυτοματοποίηση της σύλληψης
σχετικών πληροφοριών εντός της εφοδιαστικής αλυσίδας και με πλατφόρμες ολοκλήρωσης συστημάτων για
την ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ των συμμετεχόντων στην αλυσίδα .
22. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Συνεργατικά δίκτυα για τη βελτιστοποίηση και την αύξηση της
ανταγωνιστικότητας των αλυσίδων εφοδιασμού
Η εταιρεία διαχειρίζεται μια μεγάλη αποθήκη, κέντρο
διανομής ή πλατφόρμα και θέλει να κάνει τις διαδρομές
της πιο αποτελεσματικές ή να βελτιστοποιήσει το δίκτυο
διανομής της, συνήθως επειδή τα συστήματα
διαχείρισής της δεν λαμβάνουν υπόψη ορισμένες
διαφορικές μεταβλητές, όπως χρονοθυρίδες, τον χάρτη
διαδικασιών ειδικά για την εταιρεία σας, προβλήματα
χαρτογράφησης και τοποθεσίας και παρακολούθηση
των οχημάτων σας.
23. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Προηγμένα εξατομικευμένα μοντέλα βελτιστοποίησης, εύκολα προσαρμόσιμα σε διαφορετικές εταιρείες
μεταφορών που επιτρέπουν την επίλυση όλων αυτών των αναγκών των πελατών και τα οποία ο πελάτης μπορεί
να «προσαρμόσει» ανάλογα με τον τομέα του, τον κλάδο και τους διαφορετικούς τύπους πελατών και ζήτησης
που έχει. . Οι λύσεις που αναπτύχθηκαν αφορούν επίσης τα δυναμικά στοιχεία των διαδικασιών, όπως, μεταξύ
άλλων, τη χαρτογράφηση, τη θέση των παραδόσεων και τις παραλαβές ή τη ζήτηση των πελατών.
24. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
«Προσαρμοσμένος» δυναμικός σχεδιασμός δρομολογίων και δικτύων διανομής
Η εταιρεία διαχειρίζεται μια μεγάλη αποθήκη, κέντρο διανομής ή πλατφόρμα και θέλει να κάνει τις διαδρομές
της πιο αποτελεσματικές ή να βελτιστοποιήσει το δίκτυο διανομής της, συνήθως επειδή τα συστήματα
διαχείρισής της δεν λαμβάνουν υπόψη ορισμένες διαφορικές μεταβλητές, όπως χρονοθυρίδες, τον χάρτη
διαδικασιών ειδικά για την εταιρεία σας, προβλήματα χαρτογράφησης και τοποθεσίας και παρακολούθηση των
οχημάτων σας.
Προηγμένα εξατομικευμένα μοντέλα βελτιστοποίησης, εύκολα προσαρμόσιμα σε διαφορετικές εταιρείες μεταφορών
που επιτρέπουν την επίλυση όλων αυτών των αναγκών των πελατών και τα οποία ο πελάτης μπορεί να
«προσαρμόσει» ανάλογα με τον τομέα του, τον κλάδο και τους διαφορετικούς τύπους πελατών και ζήτησης που έχει. .
Οι λύσεις που αναπτύχθηκαν αντιμετωπίζουν επίσης τα δυναμικά στοιχεία των διαδικασιών, όπως, μεταξύ άλλων, τη
χαρτογράφηση, τη θέση των παραδόσεων και τις παραλαβές ή τη ζήτηση των πελατών.
25. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Τα παρεχόμενα συστήματα εφαρμόζονται τόσο σε αστικά περιβάλλοντα – διανομή τελευταίου μιλίου – όσο και
σε συστήματα μεταφοράς μεγάλων αποστάσεων με κέντρα ενδιάμεσης ενοποίησης και cross-docking. Ο
σχεδιασμός μπορεί επίσης να ενσωματωθεί με άλλες λύσεις εφοδιαστικής, όπως η πρόβλεψη ζήτησης, η
πλήρωση οχημάτων ή η ενσωμάτωση ολόκληρης της αλυσίδας εφοδιασμού.
Τα μοντέλα βελτιστοποίησης χρησιμοποιούνται σε όλους τους τρόπους μεταφοράς και όχι μόνο για την εφοδιαστική και τη
διακίνηση αγαθών, αλλά και για την κινητικότητα των ανθρώπων στις μεγάλες πόλεις και στην περιφέρεια.
Αυτή η λύση επιτρέπει δυναμικό σχεδιασμό, σε σύνδεση με τα πληροφοριακά συστήματα της εταιρείας,
παρέχοντας μια λύση προσαρμοσμένη στις απαιτήσεις της κάθε στιγμής.
26. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Βελτιστοποίηση για παραπομπές υψηλού και χαμηλού κύκλου εργασιών
Το πλεονάζον απόθεμα αποτελεί πηγή λειτουργικού κόστους και
απαξίωσης και αποτελεί επένδυση που περιορίζει τη ρευστότητα της
εταιρείας. Με τη σειρά της, η έλλειψη διαθεσιμότητας του προϊόντος
προκαλεί χαμένες πωλήσεις που μειώνουν τον τζίρο της εταιρείας και
αποδυναμώνουν την εικόνα της. Η επαρκής διαχείριση αποθεμάτων
επιτρέπει τη βελτιστοποίηση της σύνθεσης του αποθέματος στην
εγκατάσταση με κριτήρια κόστους, κέρδους και επιπέδου
εξυπηρέτησης πελατών.
27. Η τεχνητή νοημοσύνη και η εφαρμογή της στις εφοδιαστικές
αλυσίδες
Η μετοχή σε εταιρείες στοχεύει στην αντιμετώπιση της αστάθειας της ζήτησης και της προσφοράς. Ωστόσο,
πολλές από τις υπάρχουσες λύσεις δεν λαμβάνουν υπόψη αυτή την αβεβαιότητα και, όταν τη λαμβάνουν, τη
διαχειρίζονται υπό τις παραδοχές της κανονικότητας της ζήτησης. Αυτό μπορεί να είναι κρίσιμο για αναφορές
χαμηλού κύκλου εργασιών (η «μακριά ουρά»), οι οποίες γίνονται όλο και πιο σημαντικές στη τιμολόγηση της
εταιρείας (και οι οποίες έχουν ιδιαίτερο αντίκτυπο σε κανάλια όπως το ηλεκτρονικό εμπόριο, όπου η ποικιλία
αυξάνεται απεριόριστα. ). Η διαχείριση του αποθέματος αυτών των αναφορών με παραδοχές κανονικότητας
μπορεί να προκαλέσει σημαντικές ανισορροπίες στο απόθεμα.
28.
29. 2.3.1. Παγκόσμια δίκτυα εφοδιαστικής
αλυσίδας
ΔΕΙΚΤΗΣ 2.3.2. Τεχνητή νοημοσύνη
2.3.3. 5G για
εφαρμογές logistics
2.3. Συστήματα &
Τεχνολογίες για
Διασυνδεδεμένα Logistics 2.3.4. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και
eFTI
30. 5G για εφαρμογές logistics
Η τεχνολογία 5G έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει εφαρμογές logistics, προσφέροντας ταχύτερη και πιο
αξιόπιστη ασύρματη επικοινωνία.
Γιατί;
Καθυστέρηση 1 χιλιοστού του δευτερολέπτου.
Έως και 100x αριθμός συνδεδεμένων συσκευών ανά μονάδα επιφάνειας (σε σύγκριση με το 4G LTE)
99,999% διαθεσιμότητα.
100% κάλυψη.
Μείωση 90% στη χρήση ενέργειας του δικτύου.
31. 5G για εφαρμογές logistics
Υπερ-υψηλής ταχύτητας
σημαντικά υψηλότερες ταχύτητες μεταφοράς δεδομένων σε σύγκριση με
τους προκατόχους του, κάτι που είναι ζωτικής σημασίας για την
ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα logistics. Αυτό σημαίνει
μεγαλύτερες ταχύτητες λήψης και μεταφόρτωσης για μεγάλα αρχεία και
ταχύτερη πρόσβαση σε εφαρμογές που βασίζονται στο cloud.
Συνδεσιμότητα: 5G προσφορές
Χαμηλή καθυστέρηση:Τα δίκτυα 5G έχουν χαμηλότερο λανθάνοντα
χρόνο, μειώνοντας την καθυστέρηση στη μετάδοση δεδομένων. Αυτό
είναι ζωτικής σημασίας για εφαρμογές που απαιτούν παρακολούθηση και
λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο, όπως τα αυτόνομα οχήματα και
η ρομποτική σε αποθήκες.
32. 5G για εφαρμογές logistics
Μαζική συνδεσιμότητα συσκευών:Το 5G υποστηρίζει έναν τεράστιο αριθμό συσκευών ταυτόχρονα, κάτι που είναι
απαραίτητο στα logistics όπου πολλές συσκευές IoT, αισθητήρες και εξοπλισμός πρέπει να επικοινωνούν απρόσκοπτα.
Αυτό επιτρέπει την καλύτερη παρακολούθηση και παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων.
Βελτιωμένη αξιοπιστία:Τα δίκτυα 5G έχουν
σχεδιαστεί για να είναι εξαιρετικά αξιόπιστα,
καθιστώντας τα κατάλληλα για κρίσιμες για την
αποστολή εφαρμογές logistics. Αυτή η αξιοπιστία
είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση της
συνεχούς ροής πληροφοριών και τη διατήρηση της
λειτουργικής αποτελεσματικότητας.
33. 5G για εφαρμογές logistics
Επαυξημένη πραγματικότητα (AR) και Εικονική Πραγματικότητα (VR):Το 5G μπορεί να υποστηρίξει εφαρμογές AR και VR, οι οποίες
μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εκπαίδευση, απομακρυσμένη βοήθεια και εργασίες συντήρησης στα logistics. Για παράδειγμα, οι
εργαζόμενοι στην αποθήκη μπορούν να χρησιμοποιούν γυαλιά AR για να λαμβάνουν οδηγίες σε πραγματικό χρόνο και να οπτικοποιούν
τη διαχείριση αποθεμάτων.
Διαχείριση στόλου: Το 5G επιτρέπει την καλύτερη
παρακολούθηση και διαχείριση των στόλων μέσω
δεδομένων τοποθεσίας σε πραγματικό χρόνο,
διαγνωστικών οχημάτων και προγνωστικής
συντήρησης. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη
βελτιστοποίηση διαδρομής, απόδοση καυσίμου και
συνολική εξοικονόμηση κόστους.
34. 5G για εφαρμογές logistics
Ορατότητα Εφοδιαστικής Αλυσίδας:Με τη γρήγορη και αξιόπιστη συνδεσιμότητα του 5G, οι συνεργάτες της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν
να μοιράζονται δεδομένα και ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο. Αυτό ενισχύει την ορατότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας, μειώνει το κόστος
διατήρησης αποθεμάτων και βελτιώνει την πρόβλεψη της ζήτησης.
Αυτοματισμός και Ρομποτική:Το 5G επιτρέπει τον ακριβέστερο και πιο αποτελεσματικό έλεγχο των αυτόνομων οχημάτων
και των ρομπότ σε αποθήκες και κέντρα διανομής. Αυτά τα συστήματα μπορούν να συνεργαστούν πιο αποτελεσματικά,
αυξάνοντας την παραγωγικότητα και μειώνοντας τα σφάλματα.
Ασφάλεια:Τα δίκτυα 5G προσφέρουν βελτιωμένα χαρακτηριστικά ασφαλείας, συμπεριλαμβανομένων πρωτοκόλλων κρυπτογράφησης και
ελέγχου ταυτότητας, τα οποία είναι ζωτικής σημασίας για την προστασία ευαίσθητων δεδομένων logistics από απειλές στον κυβερνοχώρο.
35. 5G για εφαρμογές logistics
Περιβαλλοντικά Οφέλη: Βελτιστοποιώντας τις διαδρομές, μειώνοντας τους χρόνους αδράνειας και βελτιώνοντας τη συνολική
απόδοση της εφοδιαστικής, το 5G μπορεί να συμβάλει στη μείωση της κατανάλωσης καυσίμου και των εκπομπών αερίων
θερμοκηπίου, συμβάλλοντας σε πιο βιώσιμες λειτουργίες εφοδιαστικής.
Predictive Analytics: Με ταχύτερες δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων, οι εταιρείες logistics μπορούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των
προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για την πρόβλεψη διακοπών, τη βελτιστοποίηση των επιπέδων αποθέματος και τον εξορθολογισμό των
λειτουργιών της εφοδιαστικής αλυσίδας.
36.
37. 2.3.1. Παγκόσμια δίκτυα εφοδιαστικής
αλυσίδας
ΔΕΙΚΤΗΣ 2.3.2. Τεχνητή νοημοσύνη
2.3.3. 5G για
εφαρμογές logistics
2.3. Συστήματα &
Τεχνολογίες για
Διασυνδεδεμένα Logistics 2.3.4. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και
eFTI
38. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και eFTI
Από το 2015, το Φόρουμ Ψηφιακών Μεταφορών και Logistics (DTLF), παρέχει μια πλατφόρμα για διαρθρωτικό
διάλογο, παροχή τεχνικής εμπειρογνωμοσύνης, συνεργασίας και συντονισμού μεταξύ της Επιτροπής, των κρατών
μελών και του τομέα των μεταφορών και της εφοδιαστικής. Στόχος του είναι να βοηθήσει την Επιτροπή στην
ανάπτυξη και εφαρμογή των σχετικών δραστηριοτήτων και προγραμμάτων της Ένωσης, ιδίως εκείνων που στοχεύουν
στην πλήρους κλίμακας ψηφιακή διαλειτουργικότητα και ανταλλαγή δεδομένων σε έναν κοινό, ασφαλή και αξιόπιστο
χώρο δεδομένων μεταφορών και υλικοτεχνικής υποστήριξης. Λεπτομέρειες σχετικά με τους στόχους, το πεδίο
εφαρμογής και τη λειτουργία του DTLF καθορίζονται στην απόφαση για τη σύσταση της ομάδας εμπειρογνωμόνων..
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
39.
40. Κοινή χρήση δεδομένων, DTLF και eFTI
Σε μια εποχή όπου οι πληροφορίες καταγράφονται πρώτα ψηφιακά, το χαρτί έχει γίνει ένα
αναποτελεσματικό μέσο για την ανταλλαγή πληροφοριών. Ωστόσο, τα έντυπα έγγραφα και οι
πλαστικές κάρτες (όπως η άδεια οδήγησης) παραμένουν ο κανόνας για την απόδειξη της
συμμόρφωσης με τους κανόνες μεταφορών και με τις συμβατικές συμφωνίες στις περισσότερες
μεταφορές εντός της ΕΕ. Ο κύριος στόχος της εργασίας DTLF είναι η δημιουργία χαρτιού
μεταφοράς. Οι ειδικοί του DTLF βοηθούν, διερευνούν και προετοιμάζουν επιλογές για τις
προδιαγραφές υλοποίησης
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
41. Μεταφορά χωρίς χαρτί
Σκοπεύει να συμβάλει στον ορισμό του κοινού
Σύνολο και υποσύνολα δεδομένων eFTI, σύμφωνα με τις
απαιτήσεις πληροφοριών που έχουν θεσπιστεί στην ΕΕ.
Ομάδα «Δεδομένων».
Στοχεύει να παράσχει στοιχεία για την προετοιμασία των
λειτουργικών προδιαγραφών για την εφαρμογή του
βασικά στοιχεία του μελλοντικού περιβάλλοντος eFTI
αρχιτεκτονική.
«Λειτουργική» ομάδα
Αποσκοπεί στην παροχή συμβουλών σχετικά με τις τεχνικές
πτυχές των προδιαγραφών υλοποίησης, τη λειτουργική και
τεχνική αρχιτεκτονική του μελλοντικού περιβάλλοντος eFTI.
«Τεχνική» ομάδα
Σκοπός της είναι να βοηθήσει στη θέσπιση των κανόνων για την
πιστοποίηση των πλατφορμών eFTI και της υπηρεσίας eFTI
παρόχους
«Εφαρμογή και
Ομάδα Πιστοποίησης».
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
42. Πληροφοριακό Σύστημα Εμπορευματικών Διαδρομών
Η έλλειψη διαλειτουργικότητας και ο κατακερματισμός των διαφόρων συστημάτων κοινής χρήσης δεδομένων είναι μια σημαντική
πρόκληση για τα ενδιαφερόμενα μέρη που δραστηριοποιούνται στον τομέα της προμήθειας και της εφοδιαστικής. Ως εκ τούτου,
δημιουργήθηκε μια ειδική υποομάδα DTLF 2 «Συστήματα Πληροφοριών Εμπορευμάτων Διαδρόμου» για τη δημιουργία ενός κοινού
πλαισίου για την ανταλλαγή πληροφοριών σε πολυτροπικές αλυσίδες μεταφορών και εφοδιαστικής. Αυτός ο χώρος δεδομένων θα
ενσωματώσει υπάρχουσες ή αναδυόμενες πλατφόρμες σε ένα ομοσπονδιακό δίκτυο, επιτρέποντας σε όλους τους ιδιωτικούς και
δημόσιους παίκτες να συνδέονται εύκολα και να μοιράζονται δεδομένα σε ένα ουδέτερο και αξιόπιστο περιβάλλον.
Η ιδέα είναι να καταστεί δυνατή η πλήρης ορατότητα της εφοδιαστικής
αλυσίδας, ενεργοποιώντας έτσι την καινοτομία, υποστηρίζοντας τη
μείωση του κόστους και συμβάλλοντας σε κοινωνικές προκλήσεις όπως
η ασφάλεια, η ασφάλεια και
βιωσιμότητα.
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
43. Πληροφορίες ηλεκτρονικών μεταφορών εμπορευμάτων (eFTI)
Ο κανονισμός eFTI θεσπίζει το νομικό πλαίσιο για τις ηλεκτρονικές ανταλλαγές πληροφοριών μεταξύ των
οικονομικών φορέων και των αρχών των κρατών μελών σχετικά με τη διακίνηση εμπορευμάτων στην
Ευρωπαϊκή Ένωση. Οι σχετικές πληροφορίες είναι αυτές που απαιτούνται από την ΕΕ και την εθνική
νομοθεσία για να αποδεικνύεται η συμμόρφωση με τους κανόνες της ΕΕ και τους εθνικούς κανόνες
σχετικά με τις σιδηροδρομικές, οδικές, εσωτερικές πλωτές και αεροπορικές μεταφορές εμπορευμάτων.
Ο κανονισμός θα αποτελέσει ένα μεγάλο βήμα προόδου στον ψηφιακό μετασχηματισμό των
εμπορευματικών μεταφορών στην Ευρώπη.
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
44. Πληροφορίες ηλεκτρονικών μεταφορών εμπορευμάτων (eFTI)
Οφέλη για τους φορείς εκμετάλλευσης και τις αρχές:
Μειωμένο διοικητικό κόστος στις μεταφορές και τα logistics (ο τομέας είναι
αναμένεται να εξοικονομήσει έως και 27 δισεκατομμύρια ευρώ τα επόμενα 20 χρόνια, σύμφωνα με
εκτιμήσεις της Ευρωπαϊκής Επιτροπής).
Βελτιωμένη συνολική αποτελεσματικότητα της αλυσίδας logistics, όπως επίσης
διευκόλυνση της ηλεκτρονικής ανταλλαγής πληροφοριών μεταξύ των ίδιων των
οικονομικών φορέων·
Αποτελεσματικότερη επιβολή των κανόνων εμπορευματικών μεταφορών στην Ένωση, με
διευκόλυνση των ελέγχων βάσει κινδύνου και διασφάλιση της διαθεσιμότητας περισσότερων δεδομένων
υψηλής και τυποποιημένης ποιότητας που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για παρακολούθηση και
στατιστικούς σκοπούς, μεταξύ άλλων.
Πηγή: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes
45. Πληροφορίες ηλεκτρονικών μεταφορών εμπορευμάτων (eFTI)
Ο κανονισμός eFTI θα συμπληρώσει άλλες πρωτοβουλίες της ΕΕ που υποστηρίζουν τις
ανταλλαγές πληροφοριών για τις εμπορευματικές μεταφορές σε ηλεκτρονική μορφή,
ιδίως το ευρωπαϊκό περιβάλλον ενιαίου θαλάσσιου παραθύρου και το περιβάλλον
ενιαίου παραθύρου της ΕΕ για τα τελωνεία.