Estudio de caso: Antecedentes: CHINA POST, como empresa estatal en China, ha ocupado durante mucho tiempo una posición central en la industria de la entrega rápida.el método tradicional de clasificación basado en la búsqueda manualLa identificación y clasificación de cada paquete por el personal ha demostrado ser inadecuada.dificultando el cumplimiento de los altos estándares de velocidad y precisión de clasificación exigidos por CHINA POST. Solución: Tras realizar estudios en profundidad y analizar las demandas, Realkey creó un clasificador de bandejas inclinadas como proyecto de muestra para la clasificación automática de paquetes para la sucursal de Qingdao de CHINA POST. Escala del proyecto: 6 puertos de entrada, 268 unidades de bandejas, 200 destinos de clasificación, 10 transportadores telescópicos y 320 metros de líneas de transporte. Tiempo de implementación: Desde el 10 de marzo de 2014, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 26 de abril de 2014, se tardaron 46 días. Display de efecto: el clasificador de bandejas inclinadas resolvió fácilmente las tareas manuales anteriores de búsqueda, identificación y selección de paquetes en el sitio.y el clasificador identifica automáticamente el destino y la trayectoria de clasificación de los paquetes, luego los transporta a las posiciones correspondientes. Mejora de la eficiencia de clasificación: en comparación con el método de clasificación manual tradicional, la velocidad de clasificación de la clasificadora de bandejas inclinadas es más de 10 veces más rápida, capaz de procesar 12,000 paquetes por hora. Mejora de la precisión de clasificación: la tasa de precisión de clasificación ha alcanzado más del 99,99%, lo que aumenta la satisfacción del cliente. Reducción de la demanda de mano de obra: durante el funcionamiento completo, se pueden reducir dos tercios del personal de clasificación, lo que reduce significativamente la intensidad de trabajo, acorta el tiempo de operación y reduce los costos laborales.

Estudio de caso: Antecedentes: JD Logistics es una empresa de comercio electrónico autónoma en China.convirtiéndose en la primera plataforma de comercio electrónico integral a gran escala en listarse con éxito en los Estados UnidosOperando una amplia gama de productos, incluidos los electrodomésticos tradicionales, los productos electrónicos de consumo, los artículos de las grandes tiendas, las necesidades diarias, los libros, los productos virtuales, etc.,JD Logistics siempre ha estado a la vanguardia de la industria.En Hubei, una importante ubicación logística estratégica, el Centro Logístico JD se enfrenta a los dos desafíos del crecimiento explosivo en el volumen de pedidos y los cuellos de botella en la eficiencia de clasificación. Presión en el período de mayor actividad: durante las principales actividades promocionales o los días festivos, el volumen de pedidos aumenta, y la capacidad de procesamiento manual lucha para hacer frente a la afluencia repentina de pedidos,que resulte en retrasos en los envíos, reducción de la eficiencia logística y un impacto grave en la experiencia de compra del cliente. Baja eficiencia de recogida: las actuales operaciones de recogida dependen principalmente de la operación manual.embalaje, y las operaciones de salida consumen mucho tiempo. Problemas de precisión: Debido a factores humanos, los errores de selección son comunes, aumentando la tasa de devoluciones e intercambios y afectando negativamente la reputación de la marca. Presión de costos: con el aumento anual de los costos laborales y el aumento de los gastos de arrendamiento de almacenes, los costos operativos de logística siguen siendo altos, lo que reduce los márgenes de ganancia de las empresas. Calidad de servicio incoherente: las normas de operación de logística manual incoherentes dificultan la obtención de una calidad de servicio uniforme y de alto nivel,limitación de la mejora general de los niveles de servicio de las empresas. Solución: Después de estudios en profundidad y análisis de las necesidades, Realkey recomendó la adopción de clasificadores de cinturón cruzado como la solución para el Centro de Logística JD en Hubei. Escala del proyecto: 220 carros, 240 destinos de clasificación, 8 estaciones de inducción Tiempo de implementación: Desde el 8 de mayo de 2020, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 6 de julio de 2020, se tardaron 58 días. La Comisión concluyó que la industria de la Unión se encontraba en una situación similar a la de la industria de la Unión. Mejora de la eficiencia: La eficiencia de la recogida aumentó en un 40%, con la capacidad de procesar 23.000 pedidos por hora, mejorando enormemente la velocidad de procesamiento logístico. Mejora de la precisión: La precisión de la selección alcanzó más del 99,99%, lo que garantiza la entrega precisa de paquetes y reduce significativamente las quejas y disputas de los clientes. Reducción de la demanda de mano de obra: la demanda de mano de obra disminuyó en un 30%, reduciendo la dependencia de la recolección manual y aliviando la carga de trabajo de los empleados. Reducción de costes: los costes de explotación disminuyeron en un 20%, lo que permitió ahorrar una cantidad significativa de costes a las empresas y mejorar la rentabilidad general.

Estudio de caso: Antecedentes: Cainiao es parte del Grupo Alibaba, la mayor empresa de logística de comercio electrónico transfronterizo del mundo, con una de las redes logísticas más grandes del mundo.Cainiao se basó principalmente en operaciones manuales para recoger en su negocio de distribución de almacenes en la nubeCon el continuo crecimiento del volumen de negocio y la creciente complejidad de las estructuras de pedidos, los métodos tradicionales de recogida manual expusieron varios puntos débiles: Cuello de botella de la eficiencia: la velocidad de recogida manual está limitada por la competencia y la condición física de los empleados.el coste de tiempo para encontrar ubicaciones de productos es elevado, afectando directamente a la velocidad de procesamiento de pedidos y a la eficiencia general de la logística. Problemas de precisión: Los largos períodos de trabajo de alta intensidad pueden llevar a errores humanos frecuentes, como recoger los productos equivocados o no recogerlos.Esto no sólo afecta a la satisfacción del cliente, sino que también trae consigo presiones de servicio posteriores como devoluciones e intercambios., así como las posibles pérdidas económicas. Aumento de los costos: Con el aumento anual de los costos laborales y la necesidad de un gran número de trabajadores temporales durante los períodos pico, los costos operativos de almacenamiento son difíciles de controlar. Falta de flexibilidad: para situaciones con grandes fluctuaciones de pedidos y demandas cambiantes,el sistema de recogida manual responde lentamente y no puede adaptarse rápidamente a los cambios en las estructuras y cantidades de pedidos. Solución: Después de estudios en profundidad del sitio y análisis de necesidades, recomendamos la adopción de clasificadores de cinturón cruzado como la solución para Cainiao. Escala del proyecto: 156 carros, 160 destinos, 6 estaciones de inducción. Tiempo de implementación: Desde el 6 de agosto de 2019, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 21 de septiembre de 2019, se tardaron 45 días. Display de efecto: Tras la introducción de los clasificadores de banda transversal, la distribución de almacenes en la nube de Cainiao logró resultados significativos. Mejora de la eficiencia: en comparación con los métodos tradicionales de recogida manual, la eficiencia de la recogida mejoró en más del 60%, reduciendo en gran medida el tiempo de entrega de los paquetes. Mejora de la precisión: La precisión de clasificación alcanzó más del 99,9%, mejorando significativamente la precisión de la entrega de paquetes, reduciendo las quejas y disputas de los clientes. Aumento de la satisfacción del cliente: Debido a la mejora en la eficiencia y precisión de la selección, la satisfacción del cliente aumentó en un 15%, ganando a Cainiao más confianza y elogios. Reducción significativa de los costos laborales: una reducción del 30% en el ingreso de mano de obra redujo los costos laborales y operativos, lo que trajo mayores beneficios económicos a Cainiao.

Estudio de caso: Antecedentes: Belle es un actor importante en la industria china de calzado, ocupando el primer lugar en ventas de calzado femenino chino durante 12 años consecutivos.su red de venta al por menor cubre aproximadamente 300 ciudades en China, con cerca de 20 000 tiendas de calzado y ropa deportiva dirigidas directamente. Anteriormente, Belle dependía principalmente de la recogida manual tradicional en el proceso de distribución de productos de calzado y ropa,pero se encontró con los siguientes problemas clave en la operación real: Desafíos de fluctuación estacional: La industria del calzado y la confección está significativamente influenciada por las tendencias estacionales y de la moda, lo que resulta en importantes fluctuaciones cíclicas en el volumen de pedidos.Esto ejerce una enorme presión sobre los almacenes durante los períodos pico.El modo de recogida manual no puede hacer frente con flexibilidad a este cambio dinámico. Desafío de gestión de numerosos SKU: Los productos de calzado y ropa vienen en una amplia variedad de estilos, tamaños y colores, lo que resulta en numerosos SKU.El proceso manual de encontrar y recoger es lento y requiere mucha mano de obra, con una alta tasa de error, que afecta a la velocidad de entrega y la satisfacción del cliente. Problema de exactitud de los inventarios: debido a la complejidad de los atributos del producto, los métodos tradicionales de conteo y gestión de inventarios son propensos a errores,dificultando la obtención de actualizaciones precisas y en tiempo real de los datos de inventario, afectando así las decisiones de la cadena de suministro y las operaciones comerciales. Aumento de los costos: Con el aumento anual de los costos laborales, especialmente la demanda de recolectores calificados, la carga de costos de la logística de almacenamiento ha aumentado, exprimiendo los márgenes de ganancia de las empresas. Solución: Después de un estudio exhaustivo del sitio y un análisis de las necesidades, nuestra empresa recomendó la adopción de máquinas de clasificación de bandejas divididas como la solución para Belle. Escala del proyecto: 480 carros, 300 destinos, 10 estaciones de entrada. Tiempo de implementación: Desde el 12 de agosto de 2018, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 21 de septiembre de 2018, se tardaron 39 días. Display de efecto: Después de la introducción de las máquinas de clasificación de bandejas divididas, Belle logró resultados significativos: Aumento sustancial de la eficiencia de la recogida: en comparación con los métodos tradicionales de recogida manual, la eficiencia de la recogida mejoró en más del 70%,reducir significativamente el tiempo de entrega y proporcionar a los clientes un servicio más rápido. Reducción brusca en la entrada de mano de obra: Una reducción del 40% en la demanda de mano de obra redujo la dependencia de la mano de obra manual y redujo en gran medida la carga de trabajo de los empleados. Mejora de la precisión de selección: La precisión aumentó al 99,9%, lo que garantiza la entrega precisa de cada pieza de calzado y ropa a los consumidores, reduciendo en gran medida las quejas y disputas de los clientes. Aumento significativo de la satisfacción del cliente: debido a la mejora en la eficiencia y precisión de la selección, la satisfacción del cliente aumentó en un 30%, consolidando aún más la posición de mercado de Belle.

Estudio de caso: Hema Fresh es un conocido supermercado minorista de productos frescos en línea en China, que depende de Alibaba Group, el mayor conglomerado de comercio electrónico de China.Hema Fresh ha logrado un rápido crecimientoHema Fresh ha creado un innovador modelo de negocio de "online + offline," permitiendo a los clientes no sólo comprar una variedad de ingredientes frescos en línea, sino también proporcionar las funciones de venta y almacenamientoLa consolidación de tal multifuncionalidad en una sola tienda plantea claramente desafíos significativos para la cadena de suministro: Desafío de preservación de la frescura: El producto fresco tiene una fuerte estacionalidad y perecibilidad, lo que requiere un alto control de la temperatura y una eficiencia de tiempo durante el almacenamiento y la clasificación.El método actual de recogida manual tiene limitaciones para garantizar la frescura del producto y no puede prevenir eficazmente la pérdida del producto debido a un tiempo de funcionamiento prolongado. Dificultad para manejar varias variedades en lotes pequeños: el producto fresco tiene una amplia variedad de SKUs y los pedidos individuales implican una variedad de productos.Los esfuerzos de recogida manual para manejar de manera eficiente y precisa grandes cantidades de pedidos de lotes pequeños con múltiples variedades, lo que a menudo resulta en errores de selección o baja eficiencia. Falta de una buena gestión de inventarios: debido a las características de los productos frescos, es crucial un seguimiento y una gestión de inventarios precisos y en tiempo real.El conteo y registro del inventario actual se basan en procesos manuales, a menudo no logran actualizaciones en tiempo real y un control preciso. Presión sobre la puntualidad de la entrega: los consumidores tienen expectativas cada vez más altas para la puntualidad de la entrega de productos frescos.que puede conducir a una incapacidad para satisfacer las demandas de los clientes para la entrega instantánea en la "última milla"." Solución: Después de una exhaustiva encuesta del sitio y análisis de necesidades, recomendamos la adopción de clasificadores de bandejas inclinadas como la solución para Hema Fresh. Escala del proyecto: 424 bandejas, 327 destinos, 10 estaciones de abastecimiento. Tiempo de implementación: Desde el 1 de septiembre de 2021, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 30 de octubre de 2021, se tardaron 58 días. Impresión de los efectos: Tras la introducción de las máquinas de clasificación de volumen de negocios, Hema Fresh obtuvo los siguientes resultados significativos: Mejora de la eficiencia de la selección: en comparación con los métodos tradicionales de selección manual, las máquinas de clasificación por rotación aumentaron la eficiencia en más del 60%. Aseguramiento de la frescura de los alimentos: las máquinas de clasificación de rotación reducen los retrasos operativos y los errores humanos, garantizando la frescura y la calidad de los productos alimenticios frescos. Control de los costos laborales: Al introducir máquinas de clasificación de rotación, Hema Fresh redujo el ingreso de mano de obra en un 30%, lo que redujo los costos laborales. Optimización de la experiencia de entrega: Con la mejora en la eficiencia de selección y la frescura de los alimentos, la experiencia de entrega de Hema Fresh mejoró significativamente, lo que condujo a una mayor satisfacción del cliente..

Estudio de caso: Antecedentes: Liqun es un grupo comercial integral a gran escala en China, que opera en todas las regiones y en múltiples formatos,y ha sido líder en los campos de la logística minorista y comercial durante muchos añosEn la actualidad, el grupo posee más de 100 centros comerciales con un área de negocios de más de 10.000 metros cuadrados cada uno, 10 hoteles con clasificación de estrellas y 6 centros logísticos a gran escala,la formación de un patrón de desarrollo diversificadoComo empresa cotizada, el grupo se ha clasificado constantemente entre los 30 primeros en las 100 principales empresas de cadena de China durante muchos años.Las demandas de los consumidores son cada vez más diversasLa situación de las ventas de los supermercados es difícil de predecir y requiere capacidades de asignación flexibles.Los supermercados de Lianhua enfrentan varios desafíos importantes: Procesamiento de pedidos de alta frecuencia y en lotes pequeños: con la popularidad de las compras en línea, los hábitos de compra de los consumidores se están volviendo cada vez más fragmentados, y los pedidos se caracterizan por una alta frecuencia,variedades múltiplesEl método de recogida manual tiene dificultades para satisfacer eficazmente estas demandas complejas y cambiantes, lo que afecta a la velocidad y precisión del procesamiento de pedidos. Aumento de la presión sobre la rotación de inventarios: las categorías diarias de productos básicos son diversas y el ritmo de actualización y sustitución es rápido.La gestión manual del inventario tiene dificultades para encontrar y contar errores, lo que conduce a una baja eficiencia de la rotación de inventarios y a un mayor riesgo de inventario no vendible. Desafíos de control de costes: Frente a la tendencia de aumento de los costes laborales año tras año, especialmente la necesidad de un gran número de trabajadores temporales durante los períodos pico para satisfacer las demandas de pedidos,El costo de la mano de obra en el proceso logístico se ha convertido en una carga importante. Expectativas de servicio al cliente: Los consumidores modernos tienen cada vez mayores expectativas de puntualidad en la entrega, calidad del producto y embalaje intacto.Las operaciones logísticas tradicionales no pueden satisfacer plenamente estos requisitos de servicios refinados. Solución: Después de una investigación exhaustiva y un análisis de las necesidades, recomendamos la adopción de máquinas de clasificación de bandejas inclinadas como solución para Liqun. Escala del proyecto: 736 carros, 600 destinos, 12 estaciones de entrada. Tiempo de implementación: Desde el 5 de marzo de 2019, para la planificación y el diseño hasta la finalización del proyecto el 7 de mayo de 2019, se tardaron 62 días. Impresión del efecto: tras la introducción de las máquinas de clasificación de volumen, la velocidad de selección aumentó significativamente: el funcionamiento eficiente de las máquinas de clasificación de volumen aumentó la velocidad de selección en un 60%,Reducción considerable del tiempo de tramitación de pedidos y mejora de la eficiencia general de la logísticaLas tasas de error de selección disminuyeron significativamente: la tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes mejoró la precisión de selección al 99,9%,Reducir en gran medida los errores de selección y garantizar la entrega precisa de cada artículo a los clientesOptimización de los costes y mejora de los servicios: la introducción de máquinas de clasificación de volumen de negocios redujo el ingreso de mano de obra en un 40%,reducción de los costes laborales y optimización de la eficiencia operativa general.