能夠監控司機和車輛的行蹤，并提供實時的物體識別和跟蹤，這表明了物聯網在物流方面的主要優勢。但是，除了車隊管理和資產跟蹤之外，智能設備在庫存管理方面還有其他優勢。物聯網在物流領域的其他主要應用還包括預測性維護和倉庫庫存管理。此外，還有其他趨勢需要關注，例如應用于包裹甚至人員的最后一英里交付智能解決方案的部署。在這里，物流中的物聯網不僅可以提供商品本身，還可以提供出色的客戶體驗——這越來越多地將領先公司與客戶投訴數量不斷增加的公司區分開來。

為管理物聯網在物流中的使用提供客戶解決方案的知名企業包括亞馬遜網絡服務 (AWS)、IBM、思科、英特爾和微軟。 如此多的跨國公司參與其中這一事實說明了現代供應鏈的全球性以及能夠高效交付貨物的重要性。 而且，當確實發生延誤時，客戶會希望及時了解最新信息，以便他們能夠管理供應鏈中客戶的期望，并根據中斷的嚴重程度考慮替代安排。

Azure IoT 等平臺為客戶提供連接和管理其 IoT 設備的工具，并提供分析功能。 例如，據該公司稱，微軟擁有 Azure Stream Analytics，它使客戶能夠構建強大的流數據管道并以亞秒級延遲分析數百萬個事件。 但微軟并不是唯一一家可以幫助連接、管理和分析智能設備以進行庫存管理的科技巨頭。

物聯網在物流中的用例

思科的物聯網解決方案擴展到旨在通過優化互聯道路和十字路口的交通管理來提高公共安全的系統。 改善物流的重點可能是更快、更可靠地將貨物送到客戶手中。 但思科和其他公司的例子表明，物流中的物聯網還可以減少其他道路使用者的交通擁堵，并有可能最大限度地減少碳足跡。 越來越多的公司將不僅通過其財務業績來衡量，而且還將通過其在更環保的運營和更有效地管理地球寶貴資源方面的前進方向來衡量。

供應商已經在響應客戶對環保交付選項的愿望。 當然，在最后一英里類別中，例如，由于電動汽車數量的增加，今天有可能為客戶提供更環保的選擇。 但是當涉及到空運和海運時，它就變成了在其他地方抵消這些環境成本的案例——至少在綠色氫和更清潔的燃料起飛之前是這樣。 然而，連接到車輛和資產的分析平臺可以幫助跟蹤相關排放，以便公司可以根據其運營規模進行修正。

IBM的Maximo應用程序套件已經部署在能源和公用事業、石油和天然氣、制造、運輸和其他各種資產密集型行業。企業資產管理(EAM)有助于在生產、維護和服務流程老化時對其進行監控。如果做不到這一點，就會有質量標準下降的風險。在這里，來自物聯網數據的認知洞察可以產生積極影響，使企業能夠基于實時數據和利用預測分析優化其生產和服務系統。

物聯網在物流領域的智能部署所帶來的生產力提升不容忽視，因為發現自己缺乏類似設置和服務的競爭對手將舉步維艱。 例如，在 TechHQ 上，我們強調了使用無人機技術簡化倉庫庫存管理的增長趨勢。 理想情況下，通過具有實時跟蹤功能的高效資產管理系統，公司應該隨時了解所有東西的位置。 當然，事情正在朝著正確的方向發展，一些令人印象深刻的演示展示了使用現代技術可以實現的目標。

解決庫存去向問題

例如，牛仔布巨頭 Levi Strauss 早在 2016 年就與英特爾合作，并使用這家計算公司的可信分析平臺在試點商店中實時跟蹤其服裝。 添加到衣服上的 RFID 標簽以及商店中放置的信標意味著可以輕松找到放錯地方的物品并將其放回正確的位置。 如果客戶無法快速找到他們正在尋找的商品，零售商可能會迅速失去銷售額。 擁有顯示庫存水平和位置的商店數字孿生將改變游戲規則。

回到倉庫——重新使用無人機技術——自動飛行機器人可以通過掃描條形碼和拍攝堆放在高架托盤上的箱子的照片來監控庫存，這對工人來說可能不太容易接近。 過去，倉庫必須暫停并預留幾天時間進行整個設施盤點。 但是今天，無人機可以在倉庫當天關閉時或在較安靜的時段運行，并以過去無法想象的速度進行庫存管理。

無人機可以突出顯示可能放錯地方、貼錯標簽、變質或損壞的商品。 這只是物流中的智能設備和物聯網如何改變供應鏈管理的一個例子。 這些發展絕不是故事的結局。