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数字化转型发展是目前许多企业都在考虑的一个战略发展方向,而今天我们就通过案例分析来了解一下,数字化转型都有哪些常见问题。
更智能的仓库
仓库不仅仅有存储和处理货物的作用。智能仓库系统利用各种互联技术形成一个生态系统,自动跟踪货物在何处接收、识别、分类、组织和准备装运。更智能的仓库使从供应商到客户的整个操作实现了自动化。数据分析与自动化、物联网和人工智能相结合,为企业提供仓库运营的整体鸟瞰图,并传递与企业和货物交付相关的绩效信息。智能仓库提高了生产力、效率和准确性,同时提供了更多的灵活性和能力。
物流公司可以从传感器收集大量信息,以帮助跟踪包裹的移动,并检测叉车路线中的异常情况。温度和湿度水平的监测将帮助企业规划最有效的路线以减少易腐烂商品的浪费。对库存管理的洞察力揭示了仓库的哪些部分是最繁忙的,即哪些产品需求量很大,以及应将季节性产品存储在哪里,并最大限度地充分利用占地面积。
此外,物流公司可以根据客户需求和购买行为的历史和实时数据控制每个仓库的库存。这其中可能有用的一个示例是在某个区域内订购流行产品的时候。离该地区最近的仓库拥有更高的特定产品库存以满足需求。数据相关技术还使物流公司能够优化仓库的数量、位置和容量,以最大限度地减少资本投资,并确保更有效的仓库管理。
更精准的规划
在过去几年,物流行业受益于预测分析的进步。其分析算法根据历史数据预测未来行为,通过预测分析以预测供需。企业可以就库存计划、运输、劳动力和产能要求做出更明智的决策。物流运营商可以生成有关客户偏好的报告、预测需求并相应地分配劳动力和资源。更准确地预测机器故障将使维护站点更容易。机器维修或维护可以在需要发生之前考虑在内。提前发现这些问题,可以最大限度地延长设备正常运行时间,减少延误并合理化运营成本。
实现物流数字化转型,共创美好未来
全球供应链需要精益求精,运作顺畅。尽管新冠疫情暴露了其实施数字化转型的一些脆弱性,但有可能帮助物流公司将运营提升到另一个水平,从而提高效率、增强客户体验以及更好地为应对突发事件做好准备。利用现有数据是成功的关键,因为人们正在通过数字化方式实现更美好的未来。
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