Resource Forecasting
AIと機械学習の力を活用してリソース予測正確性を向上させ、人員過剰を削減し、倉庫の生産性を高めます。
- Resource Forecasting
概要
AIを活用したリソース予測がもたらすもの
Resource Forecastingは、最新のリアルタイム情報と予測学習によって継続的かつシームレスに更新される、正確で詳細なリソース予測を提供します。
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の倉庫労働時間は人員過剰が原因
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倉庫の過剰人員削減
機能と性能
倉庫全体を単一のリソース計画でカバーする統合Resource Forecasting
潜在的なリソースギャップを数週間前から特定
役割、タスク、作業領域、作業ゾーンごとに、数日から数週間先の将来のリソースニーズを15分間隔で予測し、これまで達成できなかった詳細度の予測を実現します。
倉庫全体を支える単一のリソース予測
Resource Forecastingは、ヤードからスロッティング、出荷まで、倉庫全体のリソースニーズに対応し、倉庫全体でリソース予測のサイロを排除します。
主なメリット
Resource Forecastingで達成できること
倉庫の人員過剰を大幅に削減
Resource Forecastingは、リソースのニーズをきめ細かく正確に予測することで、実際に必要なときにリソースを確保し、倉庫人員の過剰配置を最大80％削減します。
計画された倉庫需要に合わせてリソースを調整し、コストを削減
Resource Forecastingでは、倉庫管理からのデータだけでなく、計画や注文データの更新、マーケティングやプロモーションの詳細、天気やフェス、コンサートといった予定されているイベントなどの他のシグナルも使用できるため、リソース計画が最新の需要予測とほぼ一致するようになります。また、変更が発生すると、リソース計画は自動的に再予測されます。
時代遅れのスプレッドシートや手作業による計画の手直しを排除
Resource Forecastingは、最新のデータに基づいて、更新された詳細な予測を数秒で倉庫チームに提供します。倉庫での手作業によるやり直しの必要性が完全になくなり、スプレッドシートは過去のものとなります。
Blue Yonderでよりスマートに作業
最高執行責任者
運用コストを抑制しながら正確かつ機械のような速さで業務を行うことで、常に競合他社を凌駕することを目指す
効率性の向上
倉庫での人員過剰が減ると、倉庫のアイドル時間が減り、高コストのリソースを一日中活用できます。
コスト削減
倉庫のリソースを予測される需要により近づけて調整することは、必要なときに必要な量のリソースを確保し、効率的に作業を完遂できることを意味します。
顧客満足度の向上
リソース予測が向上すると、注文が時間どおりに、契約したサービスレベル内で発送されるため、顧客が満足します。
