経営幹部は、業務効率化のための戦略を策定する中で、最も予測不可能な課題である消費者行動に直面しています。近年、トレンドはより速く、より強く現れ(そして消えます)。複雑な物流ルートや予期せぬ欠陥は、倉庫や物流の効率に多くの問題を引き起こす可能性があります。
不可知な変数に直面した企業は、積極的な解決策を見つけるよりも、ダメージコントロールに重点を置く傾向がありました。リアクティブアプローチはしばらくの間機能しました。しかし現在、企業は運用速度と規模の改善の遅れに直面しています。言い換えれば、予測不可能性を認識可能で実行可能なパターンに変える時が来たのです。
変化を起こすには、強力な解決策と効率に対する哲学的な変化が必要です。解決策は簡単に見つけることができます。視点のシフトにはもう少し作業が必要かもしれませんが、それらは重要な変更です。それらを調べてみましょう。
AIと機械学習により、意思決定とレジリエンスが向上します
今日、企業は正確で即時かつ包括的なデータに驚くほどアクセスできるようになりました。輸送管理から品質管理まで、あらゆることに関する意思決定は、これまで以上に簡単かつ迅速に行われるべきです。それどころか、一部の企業は分析の麻痺を経験し、常に反応的な状態に置かれます。
今日の顧客に対して競争力を維持するために、企業は実用的な方法でデータを代謝することを優先する必要があります。つまり、AIや機械学習ツールを単に購入するだけでなく、それらを日常の意思決定に統合することも意味します。リーダーシップは、インテリジェントなインサイトを使用して、調達やモデリングから請求など、すべてを最適化する習慣を身につける必要があります。その結果、より効率的に機能する、より回復力のある積極的なサプライチェーンが実現します。
ロボティクスを倉庫保管と物流に統合することは、次のレベルの生産性と俊敏性を達成するために重要です
最新の倉庫ロボット工学と自動化は、生産性の従来の利点に加えて、今日の複雑で急速に変化する運用で非常に高く評価されている高い適応性を提供します。さらに、支援技術の進歩により、移動ロボットは倉庫全体で作業者と一緒に安全かつ動的に動作することが可能になりました。これらのロボットは、従業員と協働し、作業者のパフォーマンスを直接向上させることで生産性を向上させます。
倉庫ロボティクスの俊敏性は、オムニチャネルフルフィルメントオペレーションのダイナミックなニーズを満たすのに特に適しています。その高度なナビゲーション、自律的な運用、および全体的な柔軟性は、これらの運用の頻繁な期限に間に合わせるために必要な幅広い取り扱い要件と応答性をサポートします。期限、優先順位、リソース容量を把握することで、倉庫実行システムは、人間やロボットにタスクを動的に調整し、緊急性と生産性の最大化をより効率的にバランスさせることができます。
