自動化と予測分析で配送プロセスを最適化する方法

公開: 2024-03-15

機械学習と人工知能は、ビジネスの大幅な成長への道を切り開きました。これにより、物流とサプライチェーンの運用において大きな飛躍を遂げることができました。

未来を予測できると、未知への恐怖を克服し、より効果的に計画を立てるのに役立ちます。予測分析ソリューションには、過去のデータを使用して将来の製品の販売と顧客の需要を予測することが含まれます。

データは、出荷プロセスの最適化と物流ワークフローの変革において重要な役割を果たします。

データソフトウェアは、企業がより適切な意思決定を行い、賢明に投資し、今後起こるマイナスの状況を予測できるようにサポートします。いくつかのヒントを使用して、物流における自動化と予測分析を詳しく掘り下げてみましょう。

配送プロセスを効果的に最適化するためのヒント

企業は、配送プロセスを最適化することで目立つことができます。これにより、シームレスなサプライチェーンワークフローが構築され、顧客があらゆる段階で最新情報を入手できるようになります。それを実現するためのヒントをいくつか紹介します。

1) 国内外の出荷自動化

テクノロジーは、企業と顧客の複雑さを軽減することでサプライチェーンを推進します。

特定の物流ツールとソフトウェアを使用すると、企業は貨物の移動と輸送を簡単に管理できます。また、ラストマイル配送を実行し、ハイパーローカル配送を確実に成功させることもできます。

複数の配送パートナーをある国から別の国に接続し、海外配送を正常に実行します。

たとえば、国境を越えた物流最適化ツールを使用すると、顧客の遅延を軽減できます。また、予測分析ソフトウェアにより、サプライチェーンの可視性を向上させることができます。マイルストーンごとにリアルタイムの出荷場所を提供できます。

2) リアルタイム追跡ソフトウェアを使用する

リアルタイムの追跡がなければ、発送は面倒になる可能性があります。効率的な出荷プロセスは、顧客への正確な情報によって強化されます。リアルタイムの出荷追跡ソフトウェアにより、マイルストーンごとに顧客の最新情報を更新できます。

注文の更新情報を複数のチャネル経由でリアルタイムで共有することもできます。顧客が注文を確認し、電子メールや SMS で最新情報を入手できるようにします。

企業は、顧客を支援するために中断のない顧客サービスを提供できます。ハイパーローカル段階での配達予定時刻などの問い合わせに対応できます。

3) アップグレードのピックアンドパック手順

ピッキングと梱包の手順を自動化すると、出荷プロセスが迅速化され、全体的な販売の成功に貢献します。

自動化された OMS (注文管理システム) は、時間のかかる従来のピッキングと梱包プロセスを置き換え、生産性を向上させることができます。配送センターや倉庫内のスペースを管理し、余分なスペースを利用してコストを管理できます。

ピッキングおよび梱包ソリューションをアップグレードすると、より迅速なフルフィルメントと収益性が確保されます。たとえば、Pick-to-Light システムは注文品の受け取り場所を表示し、光で示すことで配達員を案内します。

さらに、AMR (自動移動ロボット) は、センサーや LiDAR カメラを使用して倉庫内を移動するのに役立ちます。

4) 複数の配送プロバイダーと提携する

複数の配送プロバイダーを利用すると、商品をより迅速に発送し、注文を処理することができます。さまざまなサービスにさまざまな通信事業者を割り当て、より多くの顧客にリーチし、収益性を高めることができます。

統合された在庫管理、リアルタイム追跡、一貫した商品リストなどの複数の戦略により、優位に立つことができます。

予測分析を使用すると、大量の製品を処理し、顧客の要求に時間通りに応えることができます。たとえば、複数の運送業者は複数のソフトウェアソリューションを統合して、配送プロセス全体を刷新します。

5) 在庫管理ソフトウェアを使用する

在庫管理は出荷プロセスに不可欠な部分です。企業は在庫管理プロセス全体を自動化することで、配送を最適化できます。在庫業務を合理化し、在庫を追跡し、人的エラーを削減するには、在庫管理ソフトウェアが必要です。

このソフトウェアはサプライチェーンの KPI (主要業績評価指標) を分析し、MOQ (最小注文数量) を削減し、リードタイムを短縮します。さらに、予測を正確に計画し、在庫を手配することで、在庫を効率的に管理することができます。

6) 返品プロセスを自動化する

返品は物流業務の一部です。これにより、顧客を理解し、顧客中心のアプローチを通じて顧客の期待に応えることができます。

ただし、お客様が商品を受け取らなかった場合、または受け取らなかった場合は、簡単な返品プロセスが必要です。これにより、企業は返品プロセスの透明性と明確性を高めることができます。

返品プロセスを自動化すると、物流とサプライチェーンの運用が改善されます。これにより、返品と返金方法のタイムラインを含む、簡単で関連性の高い返品ポリシーが保証されます。

自動化と予測分析は物流とサプライチェーンをどのように変革できるでしょうか?

物流業界は、予測分析と自動化ソリューションから大きな恩恵を受けています。予測分析により、企業は在庫費用を削減し、サプライチェーンの運用を改善できます。

いくつかの指標から判断する方が簡単です。たとえば、将来の傾向、販売需要、為替レートなどです。予測分析ツールは、複雑なデータセットの分析に役立ちます。

Gartner の調査によると、サプライチェーンリーダーの 96% が予測分析サポートに深く取り組んでおり、予測分析サポートに依存することで、物流サポートについてより賢明な意思決定を定期的に行っています。

さらに、ビッグデータ分析により、サプライヤーは販売、物流、生産をより効率的に監視できるようになります。サプライチェーンマネージャーは、予測分析を使用して顧客エンゲージメントを向上させ、サプライチェーン内の中断を最小限に抑えることができます。

物流業界におけるデジタル変革の役割をさらに詳しく調べるには、自動化されたシステムとソフトウェアに焦点を当てる必要があります。自動化により、企業は目的を持ったシームレスなデータ交換プロセスを展開できます。

出荷システムでは、ERP (Enterprise Resource Planning) ソフトウェア、CRM (Customer Relationship Management) ソフトウェアなどの自動化テクノロジーが使用されています。

自動化システムは、商品の移動とサプライチェーンのワークフローの管理に役立ちます。また、可視性が向上することで、情報に基づいた意思決定を行い、顧客に効果的に対応できるようになります。 API はベンダー、パートナー、顧客の手動操作を置き換えて、中断することなくコラボレーションできるようにします。

企業は自動化と予測分析を使用して競合他社に先んじるにはどうすればよいでしょうか?

企業は、予測分析と自動化により、大量の注文の複雑な割り当ておよび管理プロセスを解体できます。予測アルゴリズムは、より良い意思決定を行うのに役立ち、ビジネス計画のための傾向分析と洞察を提供します。ここでは、企業が時代の先を行くためのより賢い方法をいくつか紹介します。

1) 輸送管理

出荷プロセスの最適化の基本は、輸送の処理です。輸送管理システム (TMS) は、企業のサプライチェーンを効率的に最適化します。 TMS はAI (人工知能)と ML (機械学習) を利用しています。

たとえば、企業は商品の種類、コスト、速度、距離を決定するために、いくつかの輸送手段 (航空、鉄道、道路、海上) を持っています。 TMS の最も優れた機能は、配送の失敗と輸送時間を最小限に抑えるための自動ルーティングと出荷スケジュールです。これは、企業がネットワークをより適切に計画し、最適化するのに役立ちます。

2) 予測と需要計画

需要計画は、企業が確実に製品を提供し、満足を維持することで市場の需要に追いつくのに役立ちます。

売上を正確に予測することで、会社のほとんどの手間を軽減できます。ただし、自動化システムと予測分析を使用すると、企業は顧客維持のために需要計画と生産を最適化できます。

物流チームは、需要検知手法を使用して、顧客の購入中の変動や行動をリアルタイムで取得します。これは、計画外の需要の変化に対処し、サービスレベルを向上させるために、ML ソフトウェアを使用して行われます。

3) ボトルネックを特定し、リスクを軽減する

予測分析ソフトウェアはボトルネックを特定し、サプライチェーンにさらなる混乱を引き起こす前に迅速に解決します。在庫不足、労働力不足による出荷の遅延、注文の調達と履行の制限は、サプライチェーンの一般的な問題です。

強力なアルゴリズムを導入することで、企業は即座に行動を起こし、サプライチェーンのリスクを積極的に軽減できます。サプライチェーンプロセスで使用される自動化ツールは、今後の潜在的な脅威を評価し、修理のスケジュールを設定できます。

4) 契約モニタリング

当事者間の契約の自動化と監視は、スマートコントラクトを通じて行われます。これらはデジタル署名された契約であり、契約条件が自動的に施行されます。スマートコントラクトを使用すると、サードパーティのプロバイダー、弁護士、ブローカーなどの仲介者の必要性を排除できます。

スマートコントラクトを通じて、企業は不正行為やリスクを軽減し、契約プロセスを改善できます。これは、契約を監視し、世界中の顧客との実りある関係を維持する最も効率的な方法です。

プロのヒント

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結論

ビジネスが競合他社に勝つためには、自動化と予測分析が不可欠です。複雑なアルゴリズムにより、最もシームレスな方法で配送プロセスが最適化されます。たとえば、効率的な在庫管理と需要予測ツールは、没入型の顧客エクスペリエンスの卓越性を推進します。

電子商取引企業は、予測分析を通じて得たデータに基づいてアクションプランを作成します。これにより、物流業務の長期的な成功が保証され、企業はより賢明な意思決定を行うことができます。

よくある質問

1) 企業は自動化された出荷プロセスを導入することでコストを節約できますか?

はい。企業は、自動化された出荷管理システムに適応することで、時間とコストを節約できます。企業は手動の作業負荷を軽減し、顧客を待たせることなく出荷プロセスを数分で実行できます。

2) 出荷プロセスの最適化には一貫した品質チェックが含まれていますか?

はい。出荷プロセスの最適化の一環として、自動品質チェックが頻繁に行われます。これには、顧客満足度、規制問題の防止、出荷プロセスのあらゆる段階での検査が含まれます。 QC (品質管理) チェックは、リスクを特定し、物流ワークフローを監視して継続的な改善を図るのに役立ちます。