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。
の倉庫労働時間は人員過剰が原因
倉庫の過剰人員削減
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。
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。
