ປະຕິບັດວິທີການຈັດການທີ່ມີວິທະຍາສາດສຳລັບການດຳເນີນງານສາງ.

ເປັນຫຍັງບ່ອນເກັບສິນຄ້າຈຶ່ງຕ້ອງການການຈັດການທີ່ມີວິທະຍາສາດເພື່ອແກ້ໄຂຊ່ອງຫວ່າງດ້ານປະສິດທິພາບ

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປີລະ $47 ຕື້ ສຳລັບການດຳເນີນງານບ່ອນເກັບສິນຄ້າທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ (ລາຍງານອຸດສາຫະກຳປີ 2023 ຂອງ MHI)

ການດຳເນີນງານສາງທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບເຮັດໃຫ້ຫຼາຍລ້ານໂລກສູນເສຍເຖິງ 47,000 ລ້ານໂດລາຕໍ່ປີ—ຕົວເລກນີ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນບົດລາຍງານອຸດສາຫະກຳປະຈຳປີ 2023 ຂອງ MHI. ການສູນເສຍເຫຼົ່ານີ້ເກີດຂື້ນເປັນຫຼັກຈາກສາມປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ບັນຫາຮ້າຍແຮງຂື້ນ: ການເຄື່ອນໄຫວຂອງແຮງງານທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ, ສິນຄ້າທີ່ເກັບຮັກສາໄວ້ຫຼາຍເກີນໄປ, ແລະ ຄວາມຊ້າໃນຂະບວນການ. ຕຳຫຼວດທີ່ເບິ່ງຄືງ່າຍດີໆ ເຊັ່ນ: ສິນຄ້າທີ່ຈັດເກັບຜິດຈຸດ ຫຼື ການປ່ຽນອຸປະກອນຢ່າງຊ້າ, ກໍຈະສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນທຸກການເຮັດວຽກ ແລະ ມີຂະຫນາດທີ່ເພີ່ມຂື້ນ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ອັດຕາການຫັກລຸ່ມຫຼຸດລົງ ແລະ ຍາວອອກເຖິງວົງຈອນຈາກການສັ່ງຊື້ຈົນເຖິງການຈັດສົ່ງ. ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນຢ່າງເປັນວິທະຍາສາດເປົ້າໝາຍໄປທີ່ປັດໄຈການສູນເສຍເຫຼົ່ານີ້ໂດຍກົງ. ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວເປີດເຜີຍຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ເພີ່ມມູນຄ່າ; ຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງ; ແລະ ມາດຕະຖານທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຊ່ວຍປ່ຽນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ. ຖ້າບໍ່ມີວິທີການທີ່ມີຄວາມເປັນລະບົບ ແລະ ອີງໃສ່ເຫຼັກຖານທີ່ຊັດເຈນເຫຼົ່ານີ້, ສາງຈະຍັງຄົງຢູ່ໃນຮູບແບບການດຳເນີນງານທີ່ຕ້ອງຕອບສະຫນອງຕໍ່ບັນຫາເທົ່ານັ້ນ ແລະ ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ.

ຄວາມຜິດພາດໃນການເກັບເອົາສິນຄ້າເພີ່ມຂື້ນ (+22%) ໃນການຂະຫຍາຍຂະໜາດດ້ວຍມື

ເມື່ອປະລິມານການຄ້າອອນໄລນ໌ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຮຸນແຮງ ການຂະຫຍາຍຂະໜາດດ້ວຍມື ເຊິ່ງເປັນການເພີ່ມຈຳນວນບຸກຄະລາກອນໂດຍບໍ່ມີການອອກແບບຂະບວນການໃໝ່ ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຂໍ້ຜິດພາດໃນການເກັບສິນຄ້າ 22% ຕາມຕົວຊີ້ວັດດ້ານການຈັດສົ່ງທີ່ຜ່ານມາ. ຂໍ້ຜິດພາດແຕ່ລະຂໍ້ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການຈັດສົ່ງຄືນ, ການເຮັດໃໝ່, ແລະ ຄວາມບໍ່ພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ—ການເພີ່ມຂື້ນເລັກນ້ອຍຈະຫາຍໄປຢ່າງໄວວ່າເນື່ອງຈາກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຕາມມາ. ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນເປັນວິທີທີ່ພິສູດແລ້ວວ່າເປັນທາງອອກ: ຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານຮ່ວມກັບລະບົບປ້ອນຂໍ້ມູນກັບຄືນໃນເວລາຈິງ ສາມາດໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນແກ່ຜູ້ເກັບສິນຄ້າ ແລະ ສົ່ງເຕືອນການປັບປຸງທີ່ທັນທີ. ການຕິດຕາມຜົນການປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຄຸມງານສາມາດສັງເກດເຫັນຮູບແບບຂອງຄວາມເບິ່ງແຕກກ່ອນທີ່ມັນຈະຮຸນແຮງຂຶ້ນ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ສາງເກັບສິນຄ້າສາມາດຂະຫຍາຍປະສິດທິຜົນ ໂດຍບໍ່ມີ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງ—ເປັນການປ່ຽນການເຕີບໂຕຂອງແຮງງານເປັນການຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດທີ່ມີວินັຍ

ສາມຫຼັກການຫຼັກຂອງການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນສຳລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບສາງເກັບສິນຄ້າໃນສະໄໝໃໝ່

ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການເດີນທາງຂອງຜູ້ເກັບສິນຄ້າ ແລະ ຄວາມຊ້າໃນການμຕັດສິນໃຈ

ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວຍັງຄົງເປັນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນ—ບໍ່ແມ່ນເປັນສິ່ງຂອງເກົ່າທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນດ້ານປະຫວັດສາດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືວິເຄາະທີ່ມີຊີວິດສຳລັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ໂດຍການຈັດແຈງທຸກຂັ້ນຕອນໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຜູ້ເກັບສິນຄ້າ—ຈາກການສະແກນສະຖານທີ່ ເຖິງການດຶງສິນຄ້າອອກ—ຜູ້ຈັດການສາມາດປະເມີນການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເກີດຄວາມຊ້ຳຊ້ອນ, ຈຸດທີ່ເກີດຄວາມລ້າຊ້າໃນການμຕັດສິນໃຈ, ແລະ ຄວາມຕ້ານທານທີ່ເກີດຈາກການຈັດແຈງພື້ນທີ່. ການສຶກສາຕ່າງໆ ໄດ້ສະແດງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າ ຜູ້ເກັບສິນຄ້າໃຊ້ເວລາເຖິງ 60% ຂອງການເຮັດວຽກໃນແຕ່ລະການເຮັດວຽກໄປກັບການເດີນ, ເຊິ່ງເກີດຂື້ນເປັນສ່ວນຫຼາຍເນື່ອງຈາກເສ้นທາງທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ທີ່ຖືກກຳນົດໂດຍເຫດຜົນດັ້ງເດີມຂອງການຈັດສິນຄ້າ. ການນຳເອົາຫຼັກການ Lean ມາປະຍຸກໃຊ້—ເຊັ່ນ: ການຈັດສິນຄ້າທີ່ຂາຍໄດ້ໄວໆໃກ້ກັບຈຸດທີ່ຈັດສິນຄ້າເພື່ອຈັດສ่ง—ຈະຊ່ວຍຫຼຸດລະยะທາງທີ່ຕ້ອງເດີນໄດ້ 25% ຫຼື ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ລະດັບທີ່ສັ້ນລົງຍັງຫຼຸດເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈອີກດ້ວຍ: ຈຳນວນທາງເລືອກທີ່ໜ້ອຍລົງໃນແຕ່ລະຈຸດຈະເຮັດໃຫ້ການເລືອກເອົາເກີດຂື້ນໄດ້ໄວຂື້ນ ແລະ ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍຂື້ນ. ເມື່ອປະສົມປະສານກັບການທົບທວນຢ່າງເປັນປະຈຳ ແລະ ການປັບປຸງການຈັດແຈງພື້ນທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການວິເຄາະເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວຈະກາຍເປັນເຄື່ອງຈັກທີ່ປັບປຸງຕົວເອງສຳລັບຜະລິດຕະພາບແຮງງານ—ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລົງທຶນເພີ່ມເຕີມ.

ຄຳແນະນຳດ້ານວຽກງານທີ່ມາດຕະຖານ ພ້ອມດ້ວຍລະບົບປ້ອນຂໍ້ມູນກັບຄືນໃນເວລາຈິງ

ຄຳແນະນຳດ້ານວຽກງານທີ່ມາດຕະຖານ (SWIs) ປ່ຽນຄວາມຮູ້ທີ່ມີຢູ່ໃນອົງການເປັນຄູ່ມືທີ່ສະແດງເປັນຮູບພາບ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບແຕ່ລະໜ້າທີ່ເປັນພິເສດ ສຳລັບການຮັບສິນຄ້າ, ການຈັດເຂົ້າສິນຄ້າ, ການເກັບເອົາສິນຄ້າ, ແລະ ການຫໍ່ຫຸ້ມສິນຄ້າ. ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນຈະເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອຖືກຜະສົມເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງຄືນໃນທັນທີ—ລະບົບເກັບເອົາສິນຄ້າດ້ວຍສຽງທີ່ຊີ້ບອກສະຖານທີ່ ແລະ ຈຳນວນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຄື່ອງສະແກນທີ່ຖືດ້ວຍມືທີ່ຢືນຢັນແຕ່ລະການດຳເນີນງານທັນທີ, ຫຼື ອຸປະກອນທີ່ສວມໃສ່ໄດ້ທີ່ເຕືອນກ່ຽວກັບການເບິ່ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນທັນທີ. ຖ້າຜູ້ເກັບເອົາສິນຄ້າເລືອກ SKU ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ລະບົບຈະເຂົ້າໄປຈັດການ ກ່ອນ ຂໍ້ຜິດພາດນີ້ຈະຖືກປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ແຜ່ລາມ—ເພື່ອປ້ອງກັນການເຮັດວຽກຊ້ຳ ແລະ ການຈັດເກັບສິນຄ້າຜິດທີ່ຈະເກີດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ. ການຜະສົມນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາຝຶກອົບຮົມພະນັກງານໃໝ່ໄດ້ເຖິງ 40% ແລະ ຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການເກັບເອົາສິນຄ້າໃຫ້ຕ່ຳກວ່າ 0.5%. ຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງ, SWIs ຕ້ອງມີການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ການອັບເດດຈະຖືກເປີດໃຊ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເນື່ອງຈາກນະໂຍບາຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງອີງໃສ່ຂໍ້ມູນດ້ານການປະຕິບັດທີ່ເປີດເຜີຍລຳດັບຂັ້ນຕອນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ—ເພື່ອຮັກສາຄຳແນະນຳໃຫ້ຢູ່ໃນສະພາບການທີ່ເກີດຂຶ້ນຈິງໃນເຂດເຮືອນເກັບສິນຄ້າ, ບໍ່ແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ເກົ່າແກ່.

ເກນການປະເມີນຜົນການປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບ KPIs ຂອງສາງສິນຄ້າທີ່ສຳຄັນ

ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນຕ້ອງມີຄວາມເຂັ້ມງວດ: ເປົ້າໝາຍຕ້ອງສາມາດວັດແທກໄດ້, ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະ ສຳພັນໂດຍກົງກັບ KPI ຫຼັກ—ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສັ່ງຊື້, ຈຳນວນແຖວຕໍ່ຊົ່ວໂມງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການນັບວຟັງ, ແລະ ອັດຕາການປຸ້ນສິນຄ້າ. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ຄ່າສະເລ່ຫຍັງຂອງອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ມາດຕະຖານໃນອະດີດ, ມາດຕະຖານທີ່ທັນສະໄໝໃນປັດຈຸບັນເກີດຈາກຂໍ້ມູນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງສະຖານທີ່ນັ້ນເອງ (25% ທຳອິດ), ທີ່ໄດ້ປັບປຸງຕາມລະດູການ, ປະກອບສິນຄ້າ, ແລະ ລັກສະນະຂອງແຮງງານ. ສາງສິນຄ້າອາດຈະຕັ້ງເປົ້າໝາຍຄວາມໄວ່ໃນການເກັບສິນຄ້າທີ່ 120 ແຖວຕໍ່ຊົ່ວໂມງ—ບໍ່ໄດ້ເປັນເປົ້າໝາຍທີ່ເລືອກເອົາຢ່າງສຸ່ມ, ແຕ່ເປັນຄວາມສາມາດສູງສຸດທີ່ໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວ. ບ່ອນສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ອັບເດດໃນທັນທີໃຫ້ຜູ້ເບິ່ງແຍງສາມາດສັງເກດເຫັນການປະຕິບັດທີ່ຕ່ຳກວ່າເກຣີບໄດ້ຢ່າງທັນເວລາ—ວ່າຈະເປັນໃນເຂດ, ການເຮັດວຽກ, ຫຼື ບຸກຄົນ—ແລະ ສາມາດເຂົ້າໄປຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມທີ່ເປົ້າໝາຍຢ່າງເຈາະຈົງ. ສິ່ງນີ້ປ່ຽນການຈັດການດ້ານການປະຕິບັດຈາກການປັບປຸງຫຼັງເຫດການເປັນການປັບຄ່າທີ່ຄາດການໄດ້, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດຄາດຄະເນຄວາມສາມາດ, ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການປັບປຸງ, ແລະ ສ້າງຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຍຸດຕິທຳ ແລະ ຄວາມເປີດເຜີຍ.

ຜົນກະທົບທີ່ພິສູດແລ້ວ: DHL ການອອກແບບລຳດັບຂະບວນການຢ່າງມີເຫດຜົນຫຼຸດເວລາຈາກການເຂົ້າເຖິງສາງເຖິງການຈັດເຂົ້າສິນຄ້າລົງໃນສາງລົງ 38%

ເສັ້ນຖານ: ເວລາວົງຈອນ 14.2 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ SKU ກ່ອນການປະຕິບັດ

ກ່ອນການປະຕິບັດ, DHL ບັນທຶກເວລາວົງຈອນຈາກທ່າເຮືອຫາສິນຄ້າໃນສາງ (dock-to-stock) ເປັນເວລາສະເລ່ຍ 14.2 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ SKU—ເຊິ່ງເກີດຈາກຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ເປັນເອກະພາບ, ສາຍທາງການເດີນທາງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເຮັດໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ, ແລະ ການອີງໃສ່ຄວາມຈຳ ແລະ ຄຳແນະນຳທີ່ເຂີຍດ້ວຍເປັບ. ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການμຕັດສິນໃຈແຕ່ລະຄັ້ງໃນການເກັບສິນຄ້າ (pick) ແມ່ນສະເລ່ຍເກີນ 12 ວິນາທີ, ແລະ ການບໍ່ມີການຢືນຢັນໃນເວລາຈິງນຳໄປສູ່ການຈັດສິນຄ້າຜິດບ່ອຍຄັ້ງ ແລະ ຕ້ອງເຮັດໃໝ່. ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບເຫຼົ່ານີ້ເປັນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະຈຳປີຈາກຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບໃນສາງເຖິງ 47 ພັນລ້ານໂດລາ ທີ່ຖືກອ້າງອີງໃນບົດລາຍງານ MHI ປີ 2023—ແລະ ຍັງເຮັດໃຫ້ອັດຕາຂໍ້ຜິດພາດໃນການເກັບສິນຄ້າເພີ່ມຂຶ້ນ 22% ໃນເວລາທີ່ມີການຂະຫຍາຍຂະນາດດ້ວຍວິທີການແບບທຳມະຊາດ.

ຜົນໄດ້ຮັບ: ເວລາສະເລ່ຍໃນການμຕັດສິນໃຈເກັບສິນຄ້າແມ່ນ 3.1 ວິນາທີ ດ້ວຍການບັນຈຸ SOP ແບບມີຮູບພາບ

ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ຂະບວນການດຳເນີນງານມາດຕະຖານທີ່ສາມາດເຫັນໄດ້, ເຄື່ອງມືປ້ອນຂໍ້ມູນແບບທັນທີ, ແລະ ການຈັດສິນຄ້າໃນຊ່ອງເກັບຮັກສາທີ່ອີງໃສ່ປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI), DHL ສາມາດຫຼຸດເວລາການμຕັດສິນໃຈໃນການເກັບສິນຄ້າເຫຼືອເພີຍງ 3.1 ວິນາທີ—ເປັນການປັບປຸງທີ່ດີຂຶ້ນ 74%. ເວລາຈາກທ່າເຮືອຈົນເຖິງສະຖານທີ່ເກັບຮັກສາຫຼຸດລົງ 38%, ອັດຕາຂໍ້ຜິດພາດຫຼຸດລົງ 40%, ແລະ ຜະລິດຕະພາບແຮງງານເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງມີນັກ. ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກບັນລຸໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລົງທຶນໃນສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກພື້ນຖານໃຫຍ່ໆ—ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງວິຊາວິສະວະກຳອຸດສາຫະການເຂົ້າກັບການປະຕິບັດຈິງໃນເຂດການ. ຜົນໄດ້ຮັບນີ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຄວາມຈິງທີ່ເປັນພື້ນຖານ: ການຈັດການແບບວິທະຍາສາດບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງການຄວບຄຸມທີ່ເຂັ້ມງວດ—ແຕ່ເປັນການກຳຈັດຄວາມກົງກັນຂ້າງ, ຫຼຸດພາການເຮັດວຽກຂອງສະໝອງ, ແລະ ໃຫ້ອຳນາດແກ່ພະນັກງານດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເພື່ອໃຫ້ຄວາມເປັນເລີດສາມາດເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆໄດ້.

ອະນາຄົດຂອງການຈັດການແບບວິທະຍາສາດໃນສາງ: ປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI), ການອອກແບບທີ່ເໝາະສົມກັບຮ່າງກາຍ conformation, ແລະ ການຢືນຢັນແບບທັນທີ

ການຈັດການທາງວິທະຍາສາດກຳລັງພັດທະນາໄປເຖິງຂ້າມຈາກຮາກຖານດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ໂຄງການຈັບເວລາແລະບັນທຶກດ້ວຍເຄື່ອງຂຽນ ໄປເປັນວິຊາການທີ່ມີປັນຍາ, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະ ຖືກຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI), ການອອກແບບທີ່ໃສ່ມະນຸດເປັນສູນກາງ, ແລະ ການຢືນຢັນທີ່ເກີດຂື້ນທັນທີ. ອັລກົຣິດີມ AI ປັດຈຸບັນເຮັດໃຫ້ເສັ້ນທາງການເກັບສິນຄ້າມີປະສິດທິພາບສູງຂື້ນຢ່າງເປັນໄປໄດ້, ປະມານຄວາມຕ້ອງການແຮງງານຕາມສາຍການສັ່ງຊື້ທີ່ເກີດຂື້ນຈິງໃນເວລາຈິງ, ແລະ ຍົກເລີກ/ປັບປຸງການຈັດສິນຄ້າໃສ່ຊັ້ນເກັບໃນເວລາທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກ—ເຮັດໃຫ້ການຈັດແບ່ງເຂດເກັບສິນຄ້າທີ່ເຄີຍເປັນແບບຄົງທີ່ ເປັນລະບົບທີ່ສາມາດຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງໄດ້ຢ່າງທັນເວລາ. ການພັດທະນາດ້ານມາດຕະຖານຄວາມສະດວກສະບາຍໃນການເຮັດວຽກ (Ergonomics) ກໍເຮັດໃຫ້ຜົນກະທົບເຂັ້ມແຂງຂື້ນອີກ: ອຸປະກອນຊ່ວຍເຄື່ອນໄຫວທີ່ສວມໃສ່ໄດ້ (wearable exoskeletons) ລົດຜົນຜະທິດທີ່ເກີດຈາກຄວາມເໝື່ອຍລ້າ; ເຄື່ອງສວມຫົວ AR ສະເໜີຄຳແນະນຳທີ່ເຫັນໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ມື ແລະ ມີຄວາມສອດຄ່ອງກັບສະຖານະການ; ແລະ ການອອກແບບເຄື່ອງມືເຮັດວຽກກໍເປັນໄປຕາມຫຼັກການທີ່ດີທີ່ສຸດດ້ານຊີວະກາຍວິທະຍາ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຄືການຢືນຢັນໃນເວລາຈິງ ເຊິ່ງເປັນການປິດວົງຈອນ: ການຈັບຄູ່ບາໂຄດຜິດ, ສິນຄ້າທີ່ຈັດເກັບຜິດຊັ້ນ, ຫຼື ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຈຳນວນສິນຄ້າ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄຳແນະນຳໃຫ້ປັບປຸງທັນທີ—ບໍ່ແມ່ນການທົບທວນຫຼັງຈົບການເຮັດວຽກ. ການປະສົມປະສານນີ້ເຮັດໃຫ້ການຈັດການທາງວິທະຍາສາດປ່ຽນຈາກຊຸດຫຼັກການໜຶ່ງໄປເປັນລະບົບທີ່ສາມາດປັບປຸງຕົວເອງໄດ້—ລະບົບທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂື້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຮຽນຮູ້, ປັບຕົວ, ແລະ ຮັກສາຄວາມເປັນເລີດໄວ້ໄດ້ເຖິງແມ່ນຈະຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຄວາມປ່ຽນແປງສູງ.

ພາກ FAQ

ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນໃນການດຳເນີນງານສາງແມ່ນຫຍັງ?
ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນປະກອບດ້ວຍການນຳໃຊ້ວິທີການທີ່ມີລະບົບ ແລະ ມີເຫດຜົນອີງຕາມຫຼັກຖານ ເຊັ່ນ: ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວ, ຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານ, ແລະ ການປຽບທຽບຕາມຂໍ້ມູນເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານສາງ.

ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນຈັດການບັນຫາທີ່ເຮັດໃຫ້ສາງບໍ່ມີປະສິດທິພາບແນວໃດ?
ການຈັດການທີ່ມີເຫດຜົນມຸ່ງເນັ້ນທີ່ປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍ ເຊັ່ນ: ການເຄື່ອນໄຫວຂອງແຮງງານທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ, ສິນຄ້າທີ່ເກີນຄວາມຈຳເປັນ, ແລະ ຄວາມຊັກຊ້າໃນຂະບວນການ. ມັນນຳໃຊ້ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວ, ຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານ, ແລະ ການປຽບທຽບເພື່ອສ້າງການດຳເນີນງານທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຂໍ້ດີຂອງຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານແມ່ນຫຍັງ?
ຄຳແນະນຳການເຮັດວຽກທີ່ມາດຕະຖານປ່ຽນຄວາມຮູ້ທີ່ສັ່ງສອນໃນອົງການໃຫ້ເປັນຄຳແນະນຳທີ່ເປັນເອກະລັກຕໍ່ແຕ່ລະໆເຮັດວຽກ ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການເກັບສິນຄ້າ, ລົດຕ່ຳເວລາໃນການຝຶກອົບຮົມ, ແລະ ປ້ອງກັນຂໍ້ຜິດພາດກ່ອນທີ່ຈະແຜ່ລະບາດ.

ການສຶກສາເວລາ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວສາມາດປັບປຸງຜະລິດຕະພາບຂອງສາງໄດ້ແນວໃດ?
ການສຶກສາເຫຼົ່ານີ້ຈັດແຈງລະບົບການເກັບຂອງພະນັກງານເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນການເຄື່ອນຍ້າຍທີ່ເກີດຊ້ຳ ແລະ ຈຸດທີ່ເກີດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕັດສິນໃຈ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຈັດການສາມາດປັບປຸງເສັ້ນທາງການເດີນທາງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈ.

AI ເຮັດຫຍັງໃນການຈັດການສາງໃນສະໄໝທີ່ທັນສະໄໝ?
AI ສົ່ງເສີມການຈັດການທີ່ມີວິທະຍາສາດໂດຍການປັບປຸງເສັ້ນທາງການເກັບຂອງຢ່າງເປັນໄປໄດ້, ປະມານຄວາມຕ້ອງການແຮງງານ, ແລະ ປັບປຸງການຈັດສິນຄ້າໃນເວລາທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກ, ເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານສາງມີຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ.