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線上的一切，包括揀選、包裝、產品檢驗、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。