Hlavní strana -> Zprávy
Logistika, řízení skladů, WMS, Aktuality -> IT Projekty - 24. 9. 2014

Velkoobchod Makro zavedl paletové SSCC kódy

Velkoobchodní řetězec Makro zavedl za účelem zrychlení příjmu a naskladnění zboží elektronické dodací listy s SSCC kódy (Serial Shipping Container Code). Používání SSCC kódů umožňuje převzít celou neporušenou paletu se zbožím najednou.



Prostřednictvím skenování paletové etikety s SSCC kódem v podobě čárového kódu je možné načíst informace o jejím obsahu přímo z elektronického dodacího listu, včetně dalších informací o dodávaném zboží jakou jsou například příslušné šarže a exspirace dodávaného zboží. Zavedení SSCC kódů rovněž umožňuje lépe sledovat pohyb palet během logistických operací.

 

Na projektu se podílela společnost Editel CZ, která Makru poskytuje EDI řešení. Editel na implementaci spolupracoval pořádáním společných seminářů pro dodavatele a poskytováním přímých konzultací pro jednotlivé dodavatele. Rovněž definoval příslušné datové struktury pro zprávu DESADV s SSCC kódem a aktivně se účastnil implementací na straně partnerů Makra. Během jednoho roku se do projektu zapojilo 60 % všech dodavatelů, u kterých je DESADV vyžadován, a tím bylo umožněno spuštění produktivního provozu příjmu zboží prostřednictvím palet značených SSCC kódem a elektronických dodacích listů. Velkoobchod Makro se tak stal první společností v České republice, která tento proces plně implementovala a plánuje jej nasadit také ve svých dceřiných pobočkách na Slovensku.

 

 


 
  

- PR -

Úspěch v e-commerce stojí na datech a logistice

Pomohou řešení Pimics a DLD


Dnes už v e-commerce nerozhoduje jen cena či vzhled vašeho e-shopu. O úspěchu stále více rozhodují kvalitní produktová data, schopnost rychle reagovat na změny a logistika bez zbytečných prodlev. A právě tyto vysoké nároky současných zákazníků lze uspokojit s pomocí řešení Pimics a DLD.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita a datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.