Nové cloudové řešení od Element Logic pro optimalizaci skladů
Společnost Element Logic vyvinula cloudovou datovou platformu, která shromažďuje, analyzuje, sdílí a využívá datové toky z různých zdrojů dat v reálném čase. Platforma nazvaná eLogiq je postavená na technologii Microsoft Azure. Dlouhodobou vizí Element Logic je vytvořit plně automatizované skladové řízení, které se samo optimalizuje.
eLogiq umožňuje shromažďovat a analyzovat datové toky z různých zdrojů v reálném čase, což podnikům umožňuje podniknout potřebné kroky k optimalizaci skladových činností.
„Nejistá budoucnost zvyšuje nutnost zvládat rychle reagovat v oblasti intralogistiky a způsobu manipulace se zbožím po celém světě. Mít přístup k podpoře při rozhodování a přehledu o datech je klíčové pro přežití, optimalizaci provozu a logistiky a udržení ziskovosti na měnícím se trhu,“ říká Dag-Adler Blakseth, výkonný ředitel společnosti Element Logic.
„Nová platforma postavená na technologii Azure a vyvinutá společností Element Logic je důležitým krokem v optimalizaci skladových procesů. Zpřístupnění dat otevírá řadu možností pro zlepšení, zefektivnění a růst. To je pro podniky, které tuto platformu zavedou, konkurenční výhoda,“ dodává Daniel Reime z Microsoftu.
„Skladová řešení našich zákazníků poskytují cenná data, která platforma eLogiq shromažďuje a strukturuje v databázi. Tato data existují ve více zdrojích, včetně dalších softwarových řešení společnosti Element Logic, eManager, eOperator a eController. Náš software je různě kombinován a využíván pro optimalizaci založenou na datech,“ vysvětluje Sutharshan Nadarajah technický ředitel společnosti Element Logic.
Software pro řízení skladů a automatizovaná skladová řešení nepřetržitě generují velké množství dat. Datová platforma eLogiq tato data shromažďuje, strukturuje, analyzuje a následně je využívá pro různé služby a aplikace, kterou budou nad platformou eLogiq postupně vznikat.
Půjde například o řešení ovládacích desek zobrazující zpracované klíčové údaje na základě KPIs. Mezi budoucí služby budou patřit také prediktivní analýzy pohybu zboží a možných problémů, další optimalizace skladu a samotného datového řešení a sběr dat k dokumentování udržitelnosti, řízení rizik a regulačních požadavků.
„Z dlouhodobého hlediska je cílem automatizované řešení skladu, které se samo optimalizuje a upravuje na základě poznatků ze získaných dat. Tím se uvolní čas a zdroje pro jiné úkoly,“ vysvětluje Sutharshan Nadarajah.
