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るのでしょうか?

e コマースは小売業界を変えました。 顧客がオンライン注文機能を期待するようになったことで、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ています。 ただし、オンラインへの移行には課題も伴います。 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。

顧客は複数のプラットフォームや販売チャネルにまたがっており、配送危機が収まる気配がないため、注文の履行は困難です。 関係者がリアルタイムの出荷状態データを活用してより賢明な意思決定を行い、顧客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限に高めることが時代のニーズとなっています。

ここでは、e コマース企業がサプライ チェーンの可視化のメリットを実現するためにテクノロジーをどのように活用しているかを説明します。

素晴らしいIoT活用法

IoT アプリケーションは e コマース企業にとって恩恵となっています。 最近では、製造ラインにおける IoT の導入が標準となっています。 組立ライン機械に取り付けられたセンサーは、出力、部品の性能、自動メンテナンスのニーズを追跡します。 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するかについての洞察も得られます。

たとえば、製造生産量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、企業が生産量を現実的にモデル化するのに役立ちます。 さらに、これらのデータセットは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、すべての部門間でシームレスなコミュニケーションを実現します。

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、衝撃を追跡し、すべての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、損害の根本原因を特定するのも簡単です。

全体として、注文処理ライン全体のセンサーに IoT が存在することは、企業が注文のライフサイクルのシームレスな全体像を作成するのに役立ちます。 非効率な部分を特定するのは簡単で、企業は投資に対する ROI の向上を実現します。

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クラウド技術の活用

企業がこれまで以上に多くのデータを収集し始めると、これらのデータセットの保存が問題になりました。 当初のアプローチは、社内にサーバー ファームを構築し、それらを維持するための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。 しかし、このアプローチは企業を中核事業からそらすことになりました。

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。 企業は現在、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面倒な作業ではなくなりました。 クラウド サービス プロバイダーは、中断を最小限に抑えて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、セキュリティも確保されています。

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。 関係者はクラウド上のシステムにログインし、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コマースの販売者は、ログインして、小売業者の施設に到着する際の出荷の保管状況を表示できます。 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を小売業者に警告できます。

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、分析レポートを簡単に配布できます。 その結果、すべての利害関係者がサプライチェーンの自分の部分に影響を与えるプロセスを可視化し、それに応じて行動できるようになります。

コミュニケーションの標準化

より多くの関係者がサプライ 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。 メーカーや物流パートナーは、小売業者や最終顧客とは異なるチェーンの位置にあります。 メーカーにとって重要な問題は、荷主にとっては同じ重みを持たない可能性があり、またその逆も同様です。

通信規格の発展はサプライチェーンにとって恩恵をもたらしています。 指標は標準化され、商品が出荷される前に SLA で定義されます。 たとえば、ステータスについて議論するときに全員が同じデータを参照できるようにするために、関係者が重要な状態を監視する KPI について合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も、eコマースのサプライチェーンにおける中心的なアプローチです。 荷送人や下流の利害関係者は、メーカーの製品カタログを隅から隅まで知りません。 したがって、製品を名前で参照すると、誤解が生じる可能性があります。 解決策は、SKU または部品番号で製品を参照し、コミュニケーション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保存することも簡単になります。 データの取得は高速で、リアルタイムの洞察がすぐに得られます。

自動ピッキング

e コマースのサプライ チェーンにおける最大のボトルネックの 1 つは、倉庫内で商品を探し、ピッキングして梱包することです。 従来、これらのタスクは手動で実行され、作業員が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、作業者に過度のストレスがかかりました。

電子商取引企業は、ロボットを使用して商品をピッキングし、割り当てテーブルに配送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 システムは中央データ リポジトリにアクセスして品目の位置を特定します。 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に定義された経路に沿って移動し、人間の作業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、配送とピッキングのプロセスを完全に可視化しながら、高レベルの効率で動作する、より安全な倉庫が実現します。

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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。 最近の企業は幅広い製品を販売しているため、保管上のミスが配送のボトルネックになる可能性があります。 このリスクに対処するために、企業は梱包前にピッキング検証プロセスを導入し、適切な商品が適切な購入者に確実に出荷されるようにします。

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、一部の倉庫では処理する必要がある注文の量が膨大であるため、依然としてエラーが人間のピッキング作業に圧倒される可能性があります。 従業員は間違った商品をスタック内の正しい位置に戻し、正しい商品を見つけて、倉庫管理システムにエラーを通知する必要があるため、エラーの解決は面倒なプロセスです。

エラーが悪化すると、これらのプロセスによりさらに遅延が発生し、収益の損失につながります。 人間の従業員が商品の位置で 2 桁の番号を読み取るだけでピックを確認できるため、ハンズフリー認証は状況を変えています。 完了すると、ロボットが製品を引き継いで梱包します。 また、ハンズフリー ピッキングにより、従業員はバッチ注文をより迅速にピッキングし、逆ピッキングを処理し、ピッキング時間を短縮することができます。

ハンズフリーはまだ標準ではありませんが、電子商取引企業のピッキング効率に関する考え方は急速に変わりつつあります。 現在、ピッキングはハンズフリー技術の最も幅広い使用例を提供していますが、追加の利点もあります。 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はるかに高速化できます。

倉庫内のすべての新しい商品のバーコードをスキャンする代わりに、作業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。 さらに、これらの更新により、ショップのフロントエンドで商品の在庫数量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提供できます。

何よりも、音声ベースのシステムは大規模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。 ハンズフリー テクノロジーはシームレスな性質により、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中枢です。 最も多くの従業員が一日を過ごす場所であり、顧客体験が充実する場所です。 たとえば、倉庫からの発送が遅れれば、企業が Web サイトで実行するデザイン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に役立つ分析プラットフォームに多額の投資を行っていることは驚くべきことではありません。 たとえば、倉庫分析は、企業がより優れた保管スペースを作成し、それ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することができます。

分析により、最適な効率を維持しながら拡張の可能性を正確に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、効率と従業員の安全を維持しながら、持続可能な速度で事業を継続的に拡大することができます。

分析が影響を与えるもう 1 つの領域は、インバウンド供給効率の評価です。 B2B eコマースが成長を続ける中、メーカーであるeコマース企業が増えており、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、企業が需要をモデル化し、ベンダーのパフォーマンスに応じて供給スケジュールを作成するのに役立ちます。

たとえば、企業が少数の商品のセールを実行しようとしている場合、過去のベンダー効率データを分析して、供給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、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えることができる追加の洞察を提供する可能性があります。

分析は e コマース エコシステムに広範囲に影響を与えます。 倉庫の利用状況から配送のタイミングまで、あらゆるものが影響を受けます。 分析プラットフォームでの AI の使用が増えるにつれて、e コマース企業は自社のプロセスについてより優れた洞察を得ることができるようになりました。

より高度なシステム統合

可視性は、サプライ チェーン内のすべてのシステムが相互に通信しているかどうかにかかっています。 統合は技術的な問題ですが、十分な注目が集まっていません。 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担当部分に限定され、上流または下流の混乱に対処できなくなります。

この意味で、API は e コマースのサプライ チェーンの可視化の中心となります。 多くのサービス プロバイダーが標準として API を提供しています。 このサービスのおかげで、関係者はシステムを物流プラットフォームに接続し、分析用のデータをインポートできます。 たとえば、メーカーは物流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。 メーカーは過去の実績データを使用して、顧客に届く商品の量と到着時の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 コマース企業はスムーズに業務を遂行できるようになり、注文が行われるたびに優れた顧客エクスペリエンスを保証できるようになりました。