よりスマートなeコマースショップはサプライチェーンの可視性をどのように高めていますか？

Eコマースは小売部門を変えました。 顧客がオンライン注文機能を期待するようになったため、あらゆる規模の小売業者がオムニチャネルフルフィルメントに移行しました。 ただし、オンラインへの移行には課題が伴います。 具体的には、サプライチェーンとその可視性がより複雑になっています。

顧客が複数のプラットフォームや販売チャネルにまたがって関与し、輸送危機が諦める気配を見せていないため、注文の履行は困難です。 利害関係者はリアルタイムの出荷状況データを活用してより賢明な決定を下し、顧客に非常に高く評価されている透明性を提供しているため、サプライチェーンの可視性を最大化することは時間の必要です。

これが、eコマース企業がテクノロジーを使用してサプライチェーンの可視性のメリットを実現する方法です。

優れたIoTの使用

IoTアプリケーションは、eコマース企業に恩恵をもたらしてきました。 最近では、製造ラインでのIoTの存在が標準となっています。 組立ラインの機械に取り付けられたセンサーは、出力、部品の性能、および自動メンテナンスの必要性を追跡します。 その結果、無駄のない製造ラインが実現し、それ自体を維持できるだけでなく、生産量の増加にどのように対処できるかについての洞察も得られます。

たとえば、製造出力の増加を計画する場合、製造施設のセンサーから収集されたデータは、企業が出力を現実的にモデル化するのに役立ちます。 次に、これらのデータセットは、すべての部門間のシームレスなコミュニケーションを作成するためのマーケティングおよび販売キャンペーンに情報を提供します。

IoTは、輸送中の貨物に取り付けられた状態監視センサーにも役立ちます。 これらのセンサーは、光、湿度、温度、および衝撃を追跡し、すべての利害関係者に出荷のステータスを可視化します。 自動監査証跡のおかげで、損傷の根本原因を特定することも簡単です。

全体として、注文処理ライン全体のセンサーにIoTが存在することで、企業は注文のライフサイクルのシームレスな全体像を作成できます。 非効率性の特定は簡単であり、企業は投資のROIを向上させることができます。

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クラウドテクノロジーの活用

企業がこれまで以上に多くのデータを収集し始めたため、これらのデータセットの保存が問題になりました。 最初のアプローチは、サーバーファームを社内で構築し、それらを維持するために複雑なインフラストラクチャとリソースをインストールすることでした。 ただし、このアプローチにより、企業はコアビジネスから離れてしまいます。

クラウドサービスプロバイダーは優れたソリューションを提供しました。 現在、企業は月額料金で、ビジネスに合わせて拡張できるインフラストラクチャのニーズをアウトソーシングしています。 たとえば、アップグレードの申請は、システムのダウンタイムを必要とする厄介な問題ではなくなりました。 クラウドサービスプロバイダーは、最小限の中断でアップグレードを自動的に実行します。 クラウドサービスプロバイダーは技術的にゼロから構築されているため、セキュリティも保証されます。

クラウドアクセスにより、データの配布も簡素化されました。 利害関係者は、クラウド上のシステムにログインして、必要なデータを表示できるようになりました。 たとえば、B2B eコマースの売り手は、小売業者の施設に到着したときにログインして出荷保管条件を表示できます。 不適切な保管条件や商品に損傷を与える可能性のある要因について小売業者に警告することができます。

したがって、サプライチェーンの可視性が簡素化されます。 さらに良いことに、誰もがサプライチェーンデータにアクセスできるため、分析レポートは簡単に配布できます。 その結果、すべての利害関係者は、サプライチェーンの自分たちの部分に影響を及ぼし、それに応じて行動するプロセスを可視化できます。

コミュニケーションの標準化

より多くの利害関係者がサプライチェーンデータにアクセスできるようになると、コミュニケーションが課題になります。 メーカーとロジスティクスパートナーは、小売業者や最終顧客とはチェーンのさまざまな場所にいます。 製造業者にとって重大な問題は、荷送人にとって同じ重量を運ばない可能性があり、逆もまた同様です。

通信規格の開発は、サプライチェーンにとって恩恵でした。 メトリックは、商品が出荷される前にSLAで標準化および定義されます。 たとえば、利害関係者は、ステータスを議論するときに全員が同じデータを参照していることを確認するために、重要な状態監視KPIに同意する場合があります。

在庫コミュニケーションの標準化は、eコマースサプライチェーンの中心的なアプローチでもあります。 荷送人と下流の利害関係者は、製造業者の製品カタログの内外を知りません。 したがって、製品を名前で参照すると、誤解を招く可能性があります。 解決策は、SKUまたは部品番号のいずれかで製品を参照し、通信を簡素化することです。

製品ラベルを割り当てると、将来の分析のためにこれらのデータを簡単に保存できます。 データ検索は高速で、リアルタイムの洞察をすぐに利用できます。

自動ピッキング

eコマースサプライチェーンの最大のボトルネックの1つは、倉庫内でのアイテムの検索、ピッキング、およびパッケージ化です。 従来、これらのタスクは手動で実行され、ワー​​カーは在庫スタックをチェックして割り当てテーブルに戻りました。 これらのタスクには時間がかかるだけでなく、SLAの期限が厳しいため、労働者に過度のストレスがかかりました。

Eコマース企業は、ロボットを使用してアイテムを選択し、それらを割り当てテーブルに配信することで、プロセスを変更しました。 在庫スタックがデジタル化されているおかげで、ロボットシステムは中央のデータリポジトリにアクセスしてアイテムの場所を特定します。 これらのロボットは、ルーティングを簡素化するために事前定義されたパスに沿って移動し、人間の労働者のように疲労による休憩や一時停止を必要としません。

その結果、より安全な倉庫が実現しますが、それでも高レベルの効率で機能し、配送とピッキングのプロセスを完全に可視化できます。

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ハンズフリー注文確認

eコマース倉庫システムはサプライチェーンの不可欠な部分です。 最近の企業が販売する製品の幅が広いことを考えると、保管の誤りが配達のボトルネックを生み出す可能性があります。 このリスクに対抗するために、企業はパッケージングの前にピック検証プロセスをインストールして、適切なアイテムが適切な購入者に出荷されていることを確認します。

ロボットによるピッキングはエラーを最小限に抑えますが、一部の倉庫で処理する必要のある大量の注文は、エラーが依然として人間のピッカーを圧倒する可能性があることを意味します。 エラーの解決は、従業員が間違ったアイテムをスタック内の正しい位置に戻し、正しいアイテムを見つけて、倉庫管理システムにエラーを通知する必要があるため、面倒なプロセスです。

エラーが複雑になると、これらのプロセスはさらに多くの遅延を引き起こし、収益の損失につながります。 ハンズフリー検証は、人間の従業員がピックを検証するためにアイテムの場所で2桁の数字を読み取るだけでよいため、ゲームを変えています。 完了すると、ロボットが製品を引き継ぎ、パッケージ化します。 ハンズフリーピッキングにより、従業員はバッチオーダーをより迅速にピッキングし、リバースピッキングを処理し、ピッキング時間を短縮できます。

ハンズフリーはまだ標準ではありませんが、eコマース企業が効率を選ぶことについての考え方を急速に変えています。 ピッキングは現在、ハンズフリー技術の最も幅広いユースケースを提供していますが、追加の利点があります。 たとえば、音声ベースのハンズフリーシステムを使用すると、在庫更新のプロセスを大幅に高速化できます。

倉庫内のすべての新しいアイテムのバーコードをスキャンする代わりに、労働者は確認コードを読み取って在庫レベルを即座に更新できます。 次に、これらの更新により、ショップのフロントエンドでのアイテムの在庫数がシームレスに変更され、ユーザーはより正確な注文エクスペリエンスを利用できるようになります。

何よりも、音声ベースのシステムは巨大な技術インフラストラクチャを必要としないため、最大のROIを実現します。 シームレスな性質のおかげで、ハンズフリーテクノロジーは、企業の在庫に対する可視性を向上させます。

戦略的な倉庫分析

eコマース企業の倉庫はその神経の中心です。 ここは、従業員の最大数が1日を過ごし、顧客体験が満たされる場所です。 たとえば、倉庫からの出荷が遅れると、会社がWebサイトで実行する設計のアップグレードが無効になります。

eコマース企業がより効率的なプロセスの作成を支援する分析プラットフォームに多額の投資を行っているのは当然のことです。 たとえば、倉庫分析は、企業がより優れたストレージスペースを作成し、それらを最大限に活用するのに役立ちます。 これにより、企業はより多くの商品を保管し、ピッキング時間を短縮できます。

分析は、最適な効率を維持しながら、拡張の可能性を特定することもできます。 これらのプラットフォームは、企業が効率の結果を予測しながらシナリオをモデル化するのに役立ちます。 その結果、eコマース企業は効率と労働者の安全を維持しながら、常に持続可能な速度で事業を拡大しています。

分析が影響を与えるもう1つの分野は、インバウンド供給効率の評価です。 B2B eコマースが成長し続けるにつれて、ますます多くのeコマース企業がメーカーになり、原材料供給の遅れが収益に影響を与える可能性があります。 分析は、企業がベンダーのパフォーマンスに応じて需要をモデル化し、供給スケジュールを作成するのに役立ちます。

たとえば、企業がいくつかのアイテムの販売を検討している場合、ベンダーの過去の効率データを分析して、供給時間と納期をモデル化できます。 これらの洞察は、企業がキャンペーンを開始する前にリスクを予測して軽減するのに役立ちます。 何よりも、これらの洞察はサプライチェーン全体の利害関係者と共有できるため、洞察が向上します。

たとえば、ベンダーは、モデルの予測をより正確にし、計画されたキャンペーンの結果を変更できる追加の洞察を提供できます。

分析は、eコマースエコシステムに広範囲にわたる影響を及ぼします。 倉庫の利用から配達のタイミングまですべてが影響を受けます。 分析プラットフォームでのAIの使用が増えるにつれ、eコマース企業は自分たちのプロセスについてより深い洞察を引き出すことに自信を持つようになります。

より優れたシステム統合

可視性は、相互に通信するサプライチェーン内のすべてのシステムにかかっています。 統合は技術的な問題であり、それに値する注目を集めていません。 適切な統合がなければ、利害関係者はサプライチェーンの自分の部分に限定され、上流または下流の混乱を説明できなくなります。

この意味で、APIはeコマースのサプライチェーンの可視性の中心です。 多くのサービスプロバイダーは、APIを標準で提供しています。 このサービスのおかげで、利害関係者はシステムをロジスティクスプラットフォームに接続し、分析のためにデータをインポートできます。 たとえば、製造業者はロジスティクスデータを注文管理プラットフォームにインポートし、ベンダーのパフォーマンスを評価できます。

これらのベンダーの評価は、将来の需要をモデル化するときに役立ちます。 メーカーは、過去のパフォーマンスデータを使用して、顧客に届く商品の量と顧客が到着する状態を予測できます。

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視認性の向上

テクノロジーとビジネスプロセスの再考により、eコマースサプライチェーンの可視性が高まりました。 この記事に記載されている方法のおかげで、eコマース企業はビジネスを円滑に行うことができ、注文するたびに優れた顧客体験を保証します。