Webapplikasjon for logistikkhåndtering

Abstract

Egen erfaring og erfaring fra bekjente som jobber i logistikkbransjen viser at noen bedrifter sliter med systemer for logistikkhåndtering, spesielt med registrering av varer ut og inn. Noen mangler til og med et datasystem for dette arbeidet og bruker ikke dataverktøy, men fører alt på papir. Dette skaper unødvendig merarbeid og mulighet for menneskelige feil blir større. Vi lever i moderne verden hvor teknologier kan brukes til mange forskjellige formål. Det at datateknologi ikke blir brukt eller blir brukt i liten grad i arbeidslivet er ikke optimalt. Det finnes mange forskjellige systemer og applikasjoner for logistikkhåndtering på markedet, men de fleste er avhengig av større regnskapssystemer slik at man er nødt til å bruke de også. Vi har lagd en prototype av et lite modulbasert system som kan brukes uavhengig av hvilket regnskapssystem blir brukt i bedriften. For å registrere varer inn og ut av lager har vi brukt objektgjenkjenning ved å lære opp en maskinlæringsmodell til å populere digitale skjema for generering av transaksjoner. På denne måten blir arbeidet med varelager automatisert som gir tidsbesparelse og mindre menneskelige feil.

From own experience and experience from acquaintances working in the logistics industry shows that some companies struggle with logistics management systems, especially with registration of goods out and in. Some even lack a computer system for this work and do not use computer tools keeping everything on paper. This creates unnecessary extra work and the possibility of human error becomes greater. We live in a modern world where technologies can be used for many different purposes. The fact that computer technology is not being used or is used in a lesser degree is not optimal. There are many different systems for logistic management systems and applications on the market however, most rely on larger accounting systems, so one has to use those too. We have created a prototype of a small module-based system that can be used regardless of which accounting system is used in the company. To register goods in and out of a warehouse we have used object recognition by training a machine learning model to populate digital forms for generating transactions. In this way, handling inventory will be automated which saves time and reduces the possibility of human error.