今日のソリューションで明日の倉庫を形作る

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今日のAIソリューションで明日の倉庫を形作る

問題の核心は時間に帰着します。顧客からの要求により、倉庫管理者は解決策を迅速に見つけるようプレッシャーをかけられています。同時に、経営陣は将来の混乱を回避するために正確な意思決定を必要としており、この基準を満たすには時間がかかります。

倉庫管理者は、重要な指標に譲歩するのではなく、新しい戦略やテクノロジーを使用して、よりインテリジェントに業務を実行できます。つまり、明日の倉庫の管理を始めることができます。

このような包括的な変更は、特にミッションクリティカルな倉庫では複雑になる可能性があります。しかし、私たちは、不作為のコストが企業にとって有害である変曲点に達しています。特に顧客や経営陣からの需要が高まり続ける中で、メリットはコストをはるかに上回ります。

倉庫の進化を成功させ、効果的に行うために、テクノロジーに関する意思決定を行う前に、企業が採用できる最も重要な哲学をまとめました。 

暗黙知は普遍的でなければならない

2025年のサプライチェーンコンパス:テクノロジーにスポットライトを当てるでは、AIの利点が最も頻繁に指摘されたのは、計画と予測可能性の向上、意思決定の改善/迅速さであり、それぞれ37%と36%でした。しかし、これはAIがサプライチェーンに及ぼす甚大な影響に対する認識が不足していることを示していると考えています。倉庫全体にすでに存在する暗黙知と信頼は、不慣れなテクノロジーよりもはるかに価値があると見なされています。 


しかし、一握りの個人の暗黙知は拡大しませんし、言うまでもなく、労働者が次に進むときに休暇を取ることは言うまでもありません。また、一次元レポートに基づいて構築された戦略は改善できません。それらは繰り返すことしかできません。継続的に改善し、混乱に直面しても回復力を維持し、サプライチェーン全体のすべての人が倉庫リーダーの専門知識にアクセスできるようにする方法で運営するには、企業は適切なテクノロジーを必要としています。正確に予測し、大量の生データをタイムリーで実用的な洞察に変換するには、AI と AI エージェントが必要です。  


倉庫の将来には、関連するすべてのデータから迅速な意思決定が必要です。AI ソリューションの目標は、人間の戦略や問題解決を時代遅れにすることではありません。むしろ、人々がより効果的で戦略的な影響力を持つようにすることが目的です。たとえば、リーダーは、日々の業務を計画するために平均ピッキング時間に頼るのではなく、倉庫の配置、時間帯、およびタイムリーに検討するのが非常に難しいその他のニュアンスに基づいて、特定の品目の予測時間を知ることができます。
過去のレポートからの平均だけでなく、すべての重要なコンテキストに基づいた正確な予測により、企業は現在の状況に基づいてより影響力のある意思決定を行うための精度と洞察が向上します。企業はもはや、ガイドとして機能するために粗平均に頼る必要がなくなります。その違いは微妙ですが、予想外の混乱がますます起こる競争の激しい市場では、その違いが勝者と敗者を分きます。 

テクノロジーを信頼する文化を創造する

AI導入の取り組み の70% 以上がアクションベースのAIエージェントに焦点を当てているにもかかわらず、企業はこのテクノロジーを戦略の主な推進力として扱う前に、このテクノロジーで獲得したいと考えている信頼がまだあります。他の調査では、 経営幹部の78% が、AIエージェントが正しい意思決定をしたり、自分で仕事をしたりすることを信頼していないと述べています。 


利用可能なツールを使用して倉庫業務を改善したいという願望は、多くのリーダーにとって存在します。しかし、その成功を確実にするには、AI とインテリジェント ソリューションに対する信頼の文化をトップダウンで構築する必要があります。前述したように、AI ツールの利点は、人間の労働者の応答性と効率性を高めることです。これらは、データウェアハウスマネージャーが重要であると知っているすべての内容を消化し、特定の目標に基づいて提案するように設計されています。最終的な決定は、常に専門知識を持つ人が行うことができます。変更は、各倉庫管理者に選択肢を提示する方法と、サプライチェーン全体で意思決定をどれだけうまく伝えることができるかです。


このように目標とベンチマークを定義すると、テクノロジーが何に使用されるかを従業員や経営幹部に明確にし、それをビジネスの優先事項に結び付けることができます。AI テクノロジーは情報を即座に配布するのにも役立ち、他の人が業務をより効率的にできるようにします。AIの導入がワークフローを改善し、各倉庫への影響を高める方法を正確に概説することで、AIツールへの関心が高まり、倉庫をより機敏で回復力のある組織に変える信頼に変わります。

新しい運用基準を確立する

将来のサプライチェーンに向けて倉庫業務をうまく進化させる前に採用すべき最後の哲学は、できるだけ多くのデータを含めるようにプロセスを書き換えることです。たとえば、倉庫全体の文書を考えてみましょう。これは倉庫を効率的に運営するための重要なコンポーネントであり、日常業務にエラーや遅延を引き起こす可能性があります。 


生成 AI は、倉庫作業員の面倒なレポート作成タスクを軽減するだけでなく、プロセス全体をより正確、効率的、アクセスしやすくします。エンドツーエンドの可視性と共通のデータ リソースにより、AI は広範なデータに迅速にアクセスして使用し、より多くの情報に基づいた洞察と意思決定を行うことができます。これは、AI の 1 つの形態の一例にすぎません。AI の導入により、効率の向上、エラーの軽減、従業員の燃え尽き症候群の回避の可能性は無限大です。 


昨日の倉庫業務から未来の倉庫管理への変革はすでに始まっています。企業がAIやその他の必要なテクノロジーを導入するための措置を講じないたびに、コストが増加する年がまたあります。会社と従業員のために正しい一歩を踏み出しましょう。倉庫の AI に投資します。