自動導向車
工業機器人
服務機器人
特種機器人
自動化系統
零部件自我控制的內部運輸系統、人工智能支持的動態需求預測或靈活的自動化倉庫系統不僅塑造了物流4.0的愿景，而且已經在數字先驅的供應鏈中使用。但是，這些通常是彼此不同步的孤立解決方案。因此，即使是進步的公司也遠未充分利用智能倉庫內所有物流功能的協調交互所提供的全部潛力。
物流4.0道路上的挑戰
在許多公司中，倉庫的數字化沒有結構化的計劃，并且在實施試點項目后，最初的勢頭逐漸消失。雖然許多自動化解決方案是眾所周知的，但集成信息處理的可能性往往處于黑暗之中。當前和未來的物流4.0解決方案沒有完全的透明度。
整體方法作為“智能倉庫”的關鍵
4flow幫助企業確定其個人在此結構中的現狀，制定目標形象，并在物流4.0的道路上制定明確的下一步。具體而言，這意味著IT系統，自動化解決方案，識別技術和數字控制的集成，以及在流程鏈中的業務分析和控制應用程序中利用數據。憑借其久經考驗的系統級模型，4flow以結構化的方式將各個相關級別結合在一起。
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