如今的供應鏈前所未有地復雜，供應鏈各環(huán)節(jié)上的企業(yè)機構彼此之間高度依賴。因此，必須強化所有環(huán)節(jié)，才能在廣范圍內(nèi)實現(xiàn)供應鏈的彈性。具體到倉儲行業(yè)，實現(xiàn)這一點的最佳途徑就是通過技術。

技術無法防止極端天氣或道路封閉等因素所造成的潛在的交貨延誤，但其能夠為倉儲團隊提供所需的信息和功能性工具，以便在延誤發(fā)生時迅速應對，甚至彌補延誤的時間，從而避免對供應鏈下游造成進一步影響。

例如，實時洞察提供了裝卸貨平臺的實時狀況信息、以及為何這些信息對供應鏈的穩(wěn)定性和靈活性如此重要的原因。許多倉儲經(jīng)營者會優(yōu)先考慮出庫的轉運和裝貨流程，特別是當訂單可能延誤時，專注于將每個托板或箱子以正確的順序安全地裝上拖車，以確保進展順利。然而，入庫接收過程也同樣重要。對卸貨流程的優(yōu)化能夠加快零售商的庫存供應，以便在需求旺盛時期確保在線和實體店內(nèi)貨架上的庫存。

通過更好的員工與工作流程管理來節(jié)約時間和資源

對于物流經(jīng)理，可用于卡車卸貨、調頭并重新上路的時間是有限的。因此，如果能實時調整裝卸貨策略并指導操作員完成任務，就能夠減少空置時間，并有助于達到碳排放目標，避免產(chǎn)生環(huán)保罰款。

新的倉儲解決方案通過預測性分析，可根據(jù)歷史趨勢與當前需求和資源可用性相結合，對裝卸貨操作進行優(yōu)化。預測性分析有助于簡化任務執(zhí)行，以確定何時何地應向特定地點分配更多勞動力。這有助于推進業(yè)務更快地流動——基于在近乎實時的情況下采用人工智能（AI）和機器學習算法所得出的性能模式。在等待延遲的卡車到達時，資源可以被重新分配到其他增值任務，裝卸平臺的團隊也能夠在必要時得到支持，使物流流程不會落后于計劃。

庫存可見性加快訂單履行并減少訂單縮減

物流操作不僅是開始和結束于裝卸貨平臺上。一旦托板被卸下，叉車司機必須立即知曉應將其置于何處，這樣物品就不會被放錯位置，從而影響到揀選任務。他們還應該能夠在駕駛室內(nèi)掃描托板、包裹或物品級別的條碼，確認按照指示收集和交付物品。除了提高任務和記錄的準確性外，這還使所有供應鏈的利益相關者和客戶能夠跟蹤箱子、托板、卡車和集裝箱的進展情況。而隨著對更快交付速度和更準確的訂單履行的需求提升，這種期望也越來越高。那些采用固定式工業(yè)掃描、機器視覺和射頻識別（RFID）等技術的企業(yè)也會發(fā)現(xiàn)，與在每站僅依靠手工條碼掃描的企業(yè)相比，前者在執(zhí)行過程中更易于落實責任制并確保合規(guī)性。

收貨平臺的冷鏈運營

當涉及冷鏈物流時，供應鏈優(yōu)化就更為關鍵。從食品、花卉到藥品等產(chǎn)品，在運輸過程中都需要穩(wěn)定的溫度條件。

當管理跨貨臺設施的交接或在倉庫儲存或最終地點卸載拖車時，一線員工需要確保溫度敏感型產(chǎn)品在途中不受影響。

為支持冷鏈運營，包括RFID、條碼系統(tǒng)和溫度傳感器在內(nèi)的跟蹤和追蹤技術有助于監(jiān)測卡車或集裝箱的貨物，而無需在不必要的情況下變更環(huán)境溫度。一旦貨物狀態(tài)得以確認，數(shù)據(jù)就會被記錄下來，并在整個供應鏈中共享，以實現(xiàn)最大程度上的可見性。

克服勞動力短缺的難題

全渠道商務的激增與隨之而來物流服務的需求導致了整體運銷網(wǎng)絡的勞動力短缺。這影響了交貨的速度，加大了倉庫團隊提升卡車周轉率的壓力。但匆忙的裝貨流程會導致拖車利用率不足。因此，裝卸貨平臺員工將受益于能夠幫助其在有限的時間窗口內(nèi)將拖車裝滿的技術。這意味著他們可以在每次運輸過程中運送更多的貨物，并彌補運輸狀態(tài)的卡車數(shù)量減少帶來的損失。

更加井然有序的移動部件

物流就是一種對復雜移動部件的協(xié)調。在收貨時發(fā)生的狀況會影響到生產(chǎn)線上的一切，包括揀選、包裝、產(chǎn)品檢驗、運輸和貨架存貨。

許多供應鏈一直處于恢復狀態(tài)，不得不依靠過時且僵化的系統(tǒng)來推動運營。在數(shù)據(jù)采集、任務協(xié)調、跟蹤和追溯流程中注入更多的自動化，可以幫助倉庫操作員在痛點影響整體系統(tǒng)之前，將其識別并解決。

企業(yè)面臨著一個關鍵的選擇：是保持現(xiàn)狀，在收貨延遲的影響下掙扎，還是實施新技術，盡管在初始階段需要付出額外的努力，但能夠強化物流工作流程。