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。
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。
暗黙知は普遍的でなければならない
しかし、少数の人々の暗黙知は拡大することはなく、従業員が異動するときにその知識も失われてしまいます。そして、一元的なレポートに基づいて構築された戦略は改善できず、繰り返すことしかできません。企業が継続的に改善し、混乱に直面しても回復力を維持し、サプライ チェーン全体の全員が倉庫管理者の専門知識にアクセスできるようにするには、適切なテクノロジーが必要です。正確な予測を行い、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に基づいて迅速な意思決定を行うことが求められます。AI ソリューションの目的は、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、その目的は、人々がより効果的かつ戦略的に影響力を発揮できるようにすることです。たとえば、毎日の業務を計画するために平均的なピッキング時間に頼るのではなく、リーダーは倉庫の配置、時間帯、および人間がタイムリーに考慮することが非常に難しいその他の微妙な要素に基づいて、特定のアイテムの予測時間を把握できます。
過去のレポートの平均値だけでなく、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、企業はより高い精度と洞察力を得て、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ことができます。企業はもはや、指針として粗い平均値に頼る必要はありません。その違いは微妙ですが、予期せぬ混乱が頻繁に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けます。
