A Comprehensive Framework for Integrating RPA into Logistics Systems

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2024.11.149
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In the era of digital transformation, Robotic Process Automation (RPA) has emerged as a pivotal technology for enhancing operational efficiency and sustainability in logistics. The primary goal of this paper is to explore the potential of RPA in optimizing logistics processes, specifically focusing on its impact on energy efficiency, cost reduction, and overall operational performance. The research aims to identify and address the challenges and opportunities presented by RPA, offering a structured framework for its implementation in large-scale logistics operations. By automating routine and repetitive tasks, RPA reduces human error, accelerates process execution, and significantly lowers energy consumption in both warehouse and transportation logistics. The integration of RPA with existing logistics systems, such as warehouse management systems and transportation management systems, facilitates seamless operations and real-time data analysis. The scientific novelty of the study lies in the development of a comprehensive framework for integrating RPA into logistics systems, highlighting not only the immediate operational benefits but also long-term sustainability and efficiency improvements. This paper also provides insights into the best practices associated with RPA deployment in logistics, supported by case studies and quantitative analysis.