倉庫フロアはかつてないほど複雑になっています。電子商取引によって需要が不安定になり、労働力不足によって業務が圧迫され、顧客の期待がかつてないほど高まる中、従来の倉庫管理アプローチでは限界が露呈しつつあります。従来のタスク管理は、手動のバッチ駆動型プロセスとサイロ化されたシステムに依存しており、遅延、非効率性、優先順位の矛盾が生じます。倉庫管理者やタスク プランナーの専門知識に頼ってすべてを計画および管理すると、エラーや遅延が発生する可能性があります。古い情報に基づいて作業し、混乱に対応すると、生産性が低下し、パフォーマンスが低下します。今日、私たちは、事後対応型のタスク管理から、事前対応型でインテリジェントなリソース オーケストレーションへの根本的な変化を目撃しています。リアルタイムの統合タスク管理を採用した倉庫は、サプライチェーンの卓越性の基準を確立します。
従来のタスク管理の限界
倉庫管理システムは数十年にわたって、いわゆる「指示された作業」、つまりシステムが作業者に正確に段階的に作業内容を指示する直接的なアプローチに依存してきました。ピッキング担当者は、「通路 7、場所 B-22 に行き、SKU 456 を 5 ユニット選択してください。」という指示を受け取ります。当時としてはシンプルで明確、そして効果的でした。
しかし、従来のタスク管理はサイロ化された状態で実行されます。受領チームは独自のワークフローを最適化し、ピッキングチームは指標を追跡し、発送チームは目標に重点を置きます。各領域が独自の目標を達成するために最適化されている間、倉庫の目標の全体像は見落とされがちです。
結果？倉庫チームが手動で「つなぎ合わせる」必要がある、複数の個別のリソース予測。機器の故障、従業員の欠勤、突然の優先順位の変更など、混乱が発生すると、これらの硬直したシステムでは管理者が事後対応モードに追い込まれ、予定外の作業が次のシフトに押し進められたり、残業が増えたり、機器にさらなる負担がかかったりすることがよくあります。
インテリジェントなリソースオーケストレーションの出現
インテリジェントなリソース オーケストレーションはパラダイム シフトを表します。タスクを個別に管理するのではなく、倉庫全体を相互接続されたエコシステムとして捉え、すべてのリソース決定が全体的なパフォーマンスに影響を及ぼします。このアプローチでは、AI、機械学習 (ML)、リアルタイム データを活用して、「リソース管理の好循環」と呼ばれるものを生み出します。
各シフトの前に、システムは利用可能なリソースを確認し、分析と推奨事項を含む毎日の概要とともにタスクを割り当てます。シフト中、管理チームはリソース計画にリアルタイムの調整が必要かどうかに関するアラートを受け取ります。シフト後、このソリューションは次のシフトの推奨事項を提供するとともに、達成できなかった KPI についてリーダーシップに最新情報を提供します。また、ML アルゴリズムはこのデータを使用して、将来のタスクとリソースの割り当てを継続的に改善します。
