Sigfox – ein IoT-Dienstleister und globaler 0G-Netzbetreiber – stellt in Kooperation mit Nanolike und Versino CZ ein Managementsystem für IBC-Behälter (Industrial Bulk Container) vor, mit denen in Branchen wie Chemie‑, Pharma- und Lebensmittelindustrie Flüssigkeiten gelagert und transportiert werden. Über die neue IoT-basierte Lösung können IBC-Container ihre Nachfüllung oder den Austausch nun automatisch über das Sigfox-0G Netz bestellen. Dank Sap Business One Integration ist das Managementsystem eine schlüsselfertige Sensor-to-Cloud Lösung, die bei Bedarf auch um Schnittstellen für weitere ERP-Systeme erweiterbar ist. Interessierte Hersteller, Händler und industrielle Endanwender können ab sofort ein Testkit bei Sigfox Germany anfordern. Es besteht aus einem Retrofit-Sensor und einem dreimonatigen Cloudplattform-Zugang, der die Evaluierung neuer IBC-Geschäftsmodelle und ihres erfolgreichen Produktiveinsatzes ermöglicht.
„Bestellung erfolgen bei IBCs teils nur Ad-hoc bei Sichtkontrolle, da sie die häufig auch weit verteile Einsatzorte haben. Dieses Kundenverhalten macht es bislang schwer zu planen und so für optimierte Bestandsverfügbarkeit und ‑verteilung zu sorgen. Deshalb liegt auch enormes Potenzial in der Sigfox-0G-basierten Digitalisierung der IBCs zur Verbesserung der Versorgungsqualität.“
Aurelius Wosylus, Chief Sales Officer bei Sigfox Germany
Informationen über Füllstand, Temperatur sowie Standort des IBC-Containers beim Kunden mittels Sigfox 0G in Echtzeit zu erhalten, eignet sich hervorragend für Vendor Managed Inventory Strategien, die es Herstellern und Händlern ermöglichen, den Bestand beim Kunden selbst zu organisieren und auf diese Weise viele administrative Aufgaben beim Kunden zu verschlanken. Zu den Vorteilen zählen zudem auch schnelle Reaktion auf Bedarfsschwankungen, höherer Servicegrad, Vermeidung von Out-of-Stock-Situationen und die größere Freiheit beim Disponieren der Lieferungen, so dass sich auch die Transporte optimieren lassen. Kunden wiederum profitieren auch von kostengünstigeren Losgrößen und geringen Lagerbeständen vor Ort. Letztlich lässt sich damit auch die Nachfrage genauer vorhersagen.
