如今，物联网和供应链齐头并进，事实上，物流跟踪是最普遍的物联网领域之一。供应链管理是复杂和高风险的，一旦出现问题，往往会产生连锁效应，影响整个行业。物联网供应链技术可以帮助从制造到运输和交付的管理人员监控物流，并最终防止关键供应链网络的瓶颈。
每个公司都希望满足产品交付期限和季度销售目标，高效运行的供应链是实现这一目标的宝贵投资。但除此之外，当瓶颈出现时
关键的供应链(例如制药、基本矿物、半导体和大容量电池)，这些破坏可能会摧毁地方、国家和全球经济。
在供应链管理中使用物联网使物流合作伙伴能够收集和使用数据，以便更好地进行库存管理、运输和事件响应。这些能力为使用机器学习模型创建先进的、响应性强的供应管理解决方案奠定了基础，该解决方案可以预测瓶颈，节省时间和金钱，并加快事件响应速度。
物联网如何改善供应链?
今天，世界各地的供应链都是如此
在激增的需求下挣扎其中许多问题主要是由于“工人短缺以及关键部件和原材料的缺乏”。尽管COVID-19大流行肯定加剧了这些持续存在的问题，但它很可能暴露了潜在的问题，而不是根本原因。
在供应链的不同部分部署物联网设备——从制造工厂车间到运输和配送中心库存系统——提供了可见性和数据收集。将这些设备连接到
物联网设备管理平台集中可见性，并在最需要的地方提供实时洞察。企业可以利用机器学习开发智能供应链物联网，最大化供应链效率。
农业、物联网和供应链
要理解互联网对供应链战略的影响，我们可以首先考虑农业部门。在全球供应链中，农业是其中之一
最复杂的行业管理和支持农场、牧场和商业渔业生产易腐烂的原材料，这些原材料需要加工、包装并迅速运往世界各地。
每项业务都需要:1)监测、维护和修理专门设备，2)跟踪波动的需求和市场价格，3)安排和履行订单，4)评估经常受外部因素影响的农业产量。
物联网如何帮助防止瓶颈
农业供应链
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- 物联网设备可以收集操作数据，使农业仓库实现库存管理自动化，并对供应不足发出警报。
- 运输易腐食品的车辆需要特殊的温度控制并且必须满足要求食品安全现代化法案(FSMA)—物联网应用可以在容器条件不匹配指定参数时发送警报。
- 防止粮食损失可以避免不必要的腐败和财政支出，这在供应有限或交货时间紧迫的情况下至关重要。
- 智能农业机器可以远程监控，以安排和计划更有效和成本效益更高的设备维护和维修。
利用智能供应链物联网预防粮食短缺
通过减少浪费，在配送和农业库存管理中使用物联网也可以限制粮食短缺。研究人员估计了食物损失的影响
24%的农产品在供应链的收获后阶段。如今，物联网和设备管理平台为应对全球粮食短缺和构建农业供应链提供了有前途的解决方案
更可持续的．
物联网在物流和库存管理中的应用
库存管理是使用物联网设备操作和优化供应链每个部分的必要工具。这些系统确保原材料、产品和货物从生产商到分销商和仓库到最终用户和客户。
的重要性
供应链中的资产管理管理真的不能被夸大。如果没有可靠的库存数据，分销商和运输公司将无法确保其复杂的供应链网络正常运行。但通常情况下，当需求超过供应时，我们今天所依赖的网络难以迅速做出反应。
物联网如何支持库存管理
- 智能配送中心和仓库可以减少库存管理错误，保持原材料和产品的准确计数。
- 使用物联网进行仓库管理意味着实时更新库存数据，跟踪可用性并限制无法完成的订单。
- 企业可以部署机器学习模型，从物联网设备数据的重复模式中学习，优化流程，防止可避免的短缺。
零售库存和圣诞季
在
2021年假期在美国，82%的零售高管担心供应短缺，55%的高管准备转向二级供应商。传统的库存管理可能会使这一过程难以足够快地执行，以满足旺季的高需求。使用物联网技术，零售商店可以在库存达到最低阈值时立即向配送中心提交订单。
运输、物联网和供应链
无论材料或产品是通过火车车厢、海运集装箱、卡车还是货运飞机运送的，运输都是将供应链各部分连接在一起的纽带。
物联网可以改善仓库库存管理，同样，该技术也可以提高可视性和优化操作
运输、物流和卡车运输行业。
物联网如何简化供应链中的运输?
- 产品通常依靠多种运输方式到达目的地。物联网可以提供实时数据，使物流系统能够更新运输路线，以实现最大的资源效率和更快的交付。
- 智能交通系统可以使用物联网数据对路线进行预测分析，识别供应链中可以避免或标记的重复瓶颈和问题。
- 物联网平台可以促进供应商、供应商和客户之间的沟通和信息共享，运输公司可以了解和计划供应或运输订单的变化。
- 航运中的温度监测确保易腐物品在通过“冷链“从制造到仓储和配送。
洛杉矶港口拥堵
当配送中心和交通枢纽遭遇拥堵时(就像最近在洛杉矶和长滩发生的那样)
南加州的港口)的情况下，许多企业缺乏及时应对和调整管理策略的能力。这类事件可能会加剧目前的产品、部件和食品短缺，并导致资源浪费、员工工时和危险的港口条件。2022世界杯G组
从物联网设备收集的数据可以为集装箱管理策略提供信息，并使手工流程自动化。这将有助于加快装卸速度，缩短集装箱的运送时间，缩短船舶停靠和离开拥挤港口的时间。
供应链中的机器学习和物联网
正如我们已经提到的，物联网设备的日益普及为应用机器学习构建响应式供应链提供了令人兴奋的机会。
物联网和机器学习用例经常重叠，并且这些技术以许多方式连接:
- 两者都通过实时数据收集提供价值，这些数据通常用于工业、物流、技术、能源和其他行业。
- 物联网设备提供了一种方法收集这些信息，机器学习模型过程这些数据为组织提供了可以采取行动的见解。
- 企业从物联网和机器学习技术中获得的价值可以依赖于访问5G网络提供的低延迟、高带宽连接。
- 从物联网设备和平台收集的数据通常需要通过机器学习模型进行处理，才能获得有意义的结果和见解。
机器学习如何减少供应链瓶颈
随着全球农业、制造业、物流和运输业的改善和整合
物联网软件和服务在美国，机器学习可以使用物联网数据预测需求增加和供应短缺。这些功能支持更快的决策，无论是自动化集成系统的一部分，还是发送需要人工干预的警报。
帮助预测未来的瓶颈
机器学习是一个强大的工具，组织可以应用到他们最紧迫的运营挑战-
机器学习的应用能够处理大量数据，识别模式，并利用这些洞见预测接下来会发生什么。
当应用于供应链管理时，这些应用程序创建了响应式供应链，可以预测和防止未来的瓶颈。
响应式供应链(用机器学习构建)的优势包括:
- 通过在紧急情况下最大化灵活性的航线，降低物流和运输成本。
- 有价值设备的预见性维护和维修计划。
- 基于多系统数据的实时决策，防止地理供应短缺。
- 监控有助于理解供应链上数千(甚至数百万)物联网设备的大量数据。
减少成本和响应时间
有效的机器学习模型可以编译
跨系统共享的数据并从多个来源获取信息。在供应链中，能够基于零售或客户库存、制造工厂的生产时间表、运输跟踪信息等做出数据驱动的决策。
将机器学习集成到物联网应用程序和平台中，可以帮助降低供应链管理的长期成本，如果出现问题，还可以通过以下方法减少响应时间:
- 利用物流数据规划具有成本效益的运输路线，同时实现交货目标。
- 快速调整订单和交付以适应新的供应链条件，如路线受阻、供应短缺或市场价格波动。
- 应用预测分析，在计划外但可预见的障碍(如天气、港口拥堵、人员短缺)的情况下，规划合适的替代路线。
资产管理与维护
物联网技术和机器学习还可以用于改善农业、制造业、分销和物流公司维护和维修设备的方式。
供应链的某些环节几乎总是在运行，因此设备故障或计划外停机可能代价高昂。机器学习和人工智能支持关键的预测性维护需求，使企业能够识别可能导致故障的因素，自动化服务票据，并在导致停机前解决挑战。
供应链上的组织可以使用机器学习应用来:
- 处理数千个数据点，以监控和评估设备性能。
- 通过在预计需求或流量较低的时间安排维护工作和维修，减少设备停机时间。
- 监控、调整或应对超出安全操作参数的设备或环境条件，防止设备故障或工作场所伤害。
透明的监控
物联网设备可以帮助企业收集他们以前从未接触过的现场数据，但在现实中，生成的数据的数量、种类和速度往往使这些信息在变得无关紧要之前难以使用。
机器学习可以实时了解组织的设备、配送网络、库存等方面的情况。
- 机器学习应用程序可以帮助处理大量数据，并将其提炼为现在最重要的是什么，接下来可能会发生什么，以及在此基础上采取什么步骤。
- 这种级别的可见性使组织能够快速响应变化，并与供应链供应商、合作伙伴和客户共享实时信息。
- 多个组织可以使用依赖于基于机器学习的物联网应用的连接系统，以更好地应对对其生产力的直接和间接影响。
- 透明监控不仅在组织层面支持供应链管理，而且还可以改善整个行业的功能。
物联网在供应链管理中的未来
随着电信供应商建设其5G网络，在供应链管理中使用边缘计算解决方案将迅速使从物联网设备收集、处理和处理数据变得更加容易。这美好的未来将使各种各样的
先进的用例更广泛的可访问性，例如:
- 评估产品的缺陷或损坏。
- 在供应链的每一个环节验证产品的真实性。
- 为商业实体和消费者提供跨供应链网络的共享可见性。
- 建立高效库存管理的智能仓库。
- 减少供应链成本、产品和原材料浪费和运输堵塞。
探索Digi物联网解决方案的先进功能
了解当今制造业中的物联网以及技术如何改变供应链管理，可以让我们洞察到尚未到来的改进。目前物联网和供应链管理解决方案的交叉并不新鲜——这是一长串技术进步的下一个阶段，这些技术进步已经使行业逐渐发展到这一点。
但许多组织正在实现的飞跃——将他们的物联网设备连接到集中管理平台——将显著改善每个行业所依赖的全球供应链的健康和功能。
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世界杯预选赛欧洲直播SmartSense由Digi控制点解决方案，以及它们如何帮助缓解当前的供应链瓶颈。