ロジスティクスの自動化でビジネスを拡大する方法

ロジスティクスは、あらゆる規模の企業のサプライ チェーンにおいて重要な役割を果たしています。 これには、効率を最大化し、コストを最小化する方法で、商品、サービス、および情報の移動と保管を調整することが含まれます。

ただし、ロジスティクスの管理は、特に手動プロセスに依存している企業にとって、複雑で時間のかかる作業になる可能性があります。 データ入力やドキュメント処理などのタスクもエラーが発生しやすく、サプライ チェーンでの損失、遅延、およびその他の問題につながる可能性があります。

ここでロジスティクスの自動化の出番です。テクノロジを使用してロジスティクス プロセスのさまざまなタスクを自動化することにより、企業は効率と精度を大幅に向上させ、コストとエラーを削減し、顧客満足度を高めることができます。

この記事では、ロジスティクスの自動化と、それがビジネスにどのように役立つかを紹介します。 また、ナノネットがロジスティクス プロセスのさまざまなタスクを自動化するのにどのように役立つかについても詳しく説明します。

物流自動化の概要

物流の自動化とは、物流プロセスにおけるテクノロジーの使用を指します。 これらのタスクには、データ入力、文書処理、出荷ラベルの認識、在庫管理、輸送管理、倉庫保管、出荷の追跡とトレース、通関、支払いプロセスなどが含まれます。 ロジスティクス自動化の目標は、ロジスティクス業務の効率と精度を向上させ、データ駆動型の意思決定を可能にし、コストとエラーを削減し、顧客満足度を高めることです。

企業が物流プロセスのさまざまなタスクを自動化するのに役立つさまざまなテクノロジーが多数あります。 これらには次のものが含まれます。

• ロボティック プロセス オートメーション (RPA): RPA は、データ入力、ドキュメント処理、その他の反復タスクなどのタスクを実行するようにプログラムできるソフトウェアの一種です。 RPA は、複雑なプログラミングを必要とせずに、企業がこれらのタスクを迅速かつ簡単に自動化するのに役立ちます。
• 人工知能 (AI) と機械学習: AI と機械学習を使用して、需要予測や在庫管理などのタスクを自動化できます。 これらのテクノロジーは、データを分析し、企業がロジスティクス プロセスを最適化するのに役立つ予測や推奨事項を作成できます。
• 光学式文字認識 (OCR): OCR は、機械学習アルゴリズムを使用して、スキャンしたドキュメントや画像からデータを抽出するテクノロジです。 OCR を使用して、データ入力、ドキュメント処理、配送ラベルの認識などのタスクを自動化できます。

物流自動化のメリット

によると、 研究 McKinsey & Company によると、AI 対応のサプライ チェーン管理により、アーリー アダプターは、動きの遅い競合他社と比較して、ロジスティクス コストを 15%、在庫レベルを 35%、サービス レベルを 65% 改善することができました。

ロジスティクスの自動化には、大まかに次のような利点があります。

• 効率の改善: データ入力やドキュメント処理などのタスクを自動化すると、これらのタスクで日常的に発生しがちな時間、労力、および手動エラーを大幅に削減できます。 これにより、ビジネスが他の重要なタスクに集中するのに役立つリソースを解放できます。
• 精度の向上: タスクを自動化すると、情報の誤解や数値の転置などのエラーのリスクを最小限に抑えることができます。 これにより、物流プロセスの精度が向上し、損失、遅延、その他の問題のリスクを軽減できます。
• コストの削減： タスクを自動化すると、手動プロセスに関連する人件費やその他の費用を削減できます。 これは、企業のコスト削減につながる可能性があります。
• 顧客満足度の向上: ロジスティクス プロセスを合理化することで、企業は納期や顧客サービスのその他の側面を改善できます。 これにより、顧客満足度とロイヤルティが向上します。

物流自動化のためのOCRとナノネット

Nanonets は、機械学習ベースの OCR プラットフォームであり、企業がロジスティクス プロセスのさまざまなタスクを自動化するのに役立ちます。 ロジスティクス システムと統合するための API と、機械学習モデルのトレーニングと展開のためのユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供します。

ロジスティクスの自動化におけるナノネットの具体的な使用例には、次のようなものがあります。

• 請求書と発注書からのデータの抽出: ナノネットを使用して、請求書や注文書から商品の説明や数量などのデータを抽出するプロセスを自動化できます。 これにより、企業は在庫と経費を正確に追跡できます。
• 配送ラベル認識の自動化: ナノネットを使用して、追跡番号や受取人情報など、配送ラベルからデータを抽出するプロセスを自動化できます。 これにより、配送プロセスが合理化され、エラーのリスクが軽減されます。
• 受信ドキュメントの分類とルーティング: ナノネットを使用して、請求書や発注書などの受信ドキュメントを、事前に定義された基準に基づいて分類およびルーティングできます。 これにより、企業はこれらのドキュメントを効率的に処理および整理できます。

取り除く

テクノロジーはロジスティクス部門に多くの革新をもたらしました。これらを採用することは、今日のビジネスを行うためのコストとなっています。 投資すべき物流自動化システムはいくつかありますが、開始する最も簡単で手頃な方法は、データ入力プロセスの自動化です。 これ自体が時間を節約し、エラーを減らし、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

Nanonets を使用すると、ドキュメントからシームレスにデータを取得して操作できます。

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• 情報源： https://nanonets.com/blog/logistics-automation-for-businesses/