A Comprehensive Framework for Integrating RPA into Logistics Systems

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2024.11.149
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.