ZD至顶网CIO与应用频道 08月12日 北京消息:从货物出库到送达终端的过程是一整套环环相扣的系统工程,环节之间的衔接往往是链条中的薄弱之处,也因此影响着运输服务的整体效率和质量。譬如,仓库提送货物便是其中之一。近日,oTMS发布了仓库预约解决方案,以改善运输执行环节中货物提送环节中的信息脱节和效率难题。
尽管自动化仓库的应用已经显著提升了仓库内的运转效率,但由于仓库信息与企业运输车辆信息之前彼此不连通,在衔接的提货环节便容易形成效率瓶颈。据一位资深的仓库管理人员介绍,改善提货效率取决于运输计划中仓库道口资源的合理分配。仓库提货环节当前基本都是人工排班,且每个道口的单位装载能力是有限的。如果提货车辆集中到达,势必要延长车辆提货的等待时间,加之仓库道口分配不明确,也将带来仓库作业效率下降,无法及时出入库等问题。
要想控制提货环节的成本并提高效率,其关键是做好车辆进场的计划,根据仓库每个道口的装载能力合理分配装卸资源、货车进场时间和道口位置。理想的状态是仓库根据车辆的提货计划提前备货并配备装卸资源,货车按约定的时间进场,快速装载货物后继续上路。
oTMS仓库预约解决方案
实现这一状态的前提是运输链条上运输方与仓库方的充分连接与协同,才能确保交接和作业的过程“不掉链子”。oTMS仓库预约平台实现了运输和仓储两大环节的联动。承运商通过平台在线创建预约订单,上传包括预提货信息、司机及车辆信息、提货时间等关键数据。同时,系统后台可清晰查询到仓库中的道口状态,承运商可根据道口状态信息安排车辆进场计划。生成的提货申请将同步至oTMS云平台和仓库方的WMS管理系统。仓库操作人员受理预约申请后,核实预约信息并根据道口情况给予确认或另行建议预约时间。反馈信息同步至oTMS云平台并反馈给各方后,最终生成一张预约提货的订单。届时,仓库根据订单信息提前安排道口和装载资源。司机亦按照约定时间前往仓库,无需在货场长时间等待。
oTMS仓库预约系统优化仓库作业计划
目前,这一解决方案已应用于包括绫致时装等大型企业的日常仓库管理中,据绫致时装CEO执行助理刘东岳介绍,绫致时装投入数亿元建成的全自动化仓库对货物出入口的准时性要求极高。oTMS仓库预约系统所带来的运输全链条效率与管理能力提升是其更大的价值所在。在实际的应用中,承运商通过开放接口将仓库信息接入并将订单信息导入其中,由此建立起多方的连接和数据可视化。车辆预约信息被确认后,将直接传入WMS系统中,系统会自动按照预约目标时间计算出需预留的时长,进而自动安排取送货任务。一旦任务设置完毕,货物将准点进入自动传送带,从而进入自动分拣中心,质检等必要步骤,最后准时送入预约的月台。此时预约的车辆正好进入月台,装卸工人及时将传送带上的货物装入预约出港车辆。由此可见,仓库预约信息的同步利用实现了多方的协同,提高双方的作业效率,避免了无意义的时间和资源浪费,为实现运输精细化管理的目标奠定了基础。
oTMS联合创始人及首席运营官段琰认为,物流全渠道的时代已经到来,渠道扁平化,运输订单碎片化等新趋势,对传统的企业运输管理带来的挑战是企业无法回避的。oTMS仓库预约系统的应用将运输链条上的各方连接进一步延伸,如同节点之间的齿轮,让各方形成更深更广的协同。这既是oTMS一站式运输服务战略的体现,也是满足客户精细化管理要求的成功探索。oTMS仓库预约系统作为“互联网+”运输的成功应用,具有广泛的适用性。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。