配送センターの世界はデジタル化が進んでいます。 プロセスオートメーション、ロボット工学、ピッキング技術を備えていない配送センターはほとんどありません。 多くの場合、テクノロジーが業務プロセスをどのように改善できるかに焦点が当てられます。 しかし、最終的に DC を動かしているのは機械 (だけ) ではなく、人々です。 また、これらの従業員は、倉庫や使用されるピッキング技術の管理を超えて、時間を設定し、業務を管理する必要があります。 このトピックを詳しく調べるのに十分な理由。
ウェアハウスのデータ使用量
どの配送センターを管理しているかに関係なく、ほぼ確実に資材管理システムまたは倉庫管理システムが導入されており、コンベヤーおよび仕分けシステムからのデータも出発点となる可能性があります。 売上予測などに基づいて在庫を最適化するシステムを導入する企業が増えています。 これは、従業員の計画と管理にとって非常に興味深いデータの宝庫でもあります。 やるべき仕事が多いか少ないかを知るために、従業員の隣に立つ必要はありません。 重要なデータが存在しており、効率は 2 桁のパーセント範囲で向上する可能性があります。
たとえば、売上予測を使用して、今後数週間および数か月のワークロードを見積もることができます。 これは採用やトレーニングの情報を提供するだけでなく、休暇の計画の基礎にもなります。 どの分野でどのスキルを持つどの従業員が必要ですか? 臨時スタッフはどのような追加要件や季節性にも対応できますか? 企業は応募者にどのようなパートタイムモデルを提供できますか、またどのモデルはお蔵入りすべきでしょうか?
短期的には、このデータを使用して、スタッフの空き状況を予想される作業量に合わせることができます。 外部労働者は何人発注する必要がありますか? 誰かが病気になった場合、その日の作業量を管理するために、必要に応じて別の地域から同様のスキルを持った労働者を呼び込むことができます。 スタッフは、生産性、資格、期限を考慮して、1 日を通して常にあらゆる分野で毎日の目標を達成できるように配置されていなければなりません。 倉庫管理および分類システムのオンライン インターフェイスに基づいています。 もちろん、すべてのエリアに応急処置と防火設備を配置する必要があります。 これは複雑な制御問題ですが、ソフトウェアが多くのサポートを提供できる問題です。
自動化されていない物流のみでしょうか？
どういたしまして。 もちろん、従業員数が (今でも?) 多い場合、従業員の計画と管理はより広範になります。 ただし、自動化が効果を発揮しない領域もあります。 たとえば、最新の採用プロセスによる運用レベルの自動化だけでなく、すべての部門の戦術担当者の管理もデジタル化を次のレベルに引き上げます。
しかし、高度に自動化された配送センターであっても、従業員は依然として重要な役割を果たしています。 商品から個人への手続きでは、特定の手動タスクを自動化されたプロセスやシステムの機能と同期して設計する必要があるため、仕分けとピッキングに使用されるプロセスが特に困難な労働力管理の問題を引き起こします。 特に従業員管理と自動プロセスを適切に調整するには、従業員管理のマッピングとデータ統合における高度な柔軟性が必要です。 演繹的知性には明らかな利点があります。
そして従業員はどうでしょうか？
最新の労働力管理と制御は、企業が労働時間の要求や制限に対してより柔軟に対応できるようにすることで、従業員にも利益をもたらします。 これは、従業員が休暇予約中にモバイル アクセス オプションを使用して、夜間であっても休暇申請を提出できるためです。 これは、ベスト・バディ原則ではなく、ニーズに基づく透明性のある基準に基づいてライセンスが承認されているためです。 なぜなら、自分の資格を考慮して、シフトをデジタルで非常に短時間で引き換えることができるからです。 データ保護に準拠したチャットを通じて上司と再びコミュニケーションできるからです。
通りの向かい側にある会社では、こうしたデジタル エンゲージメント オプションを提供していない可能性があります。 次の面接で切り札が見つかるかもしれません。 なぜなら、インテリジェントな労働力管理は、物流企業とその従業員に何かを提供できるからです。