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物流4.0時代距離我們有多遠，似乎近在咫尺，智慧物流、無人倉儲等技術近年如雨后春筍般興起，逐步改變?nèi)藗兊奈锪骼砟?，但又似乎離我們很遙遠，中小型物流公司多且難以整合，導致我國物流成本居高不下，遠高于發(fā)達國家。為了提高效率，節(jié)省成本，運送帶、RF技術、乃至各種類型的AGV機器人紛紛登場，大顯神通。在眾多企業(yè)一直致力于通過自動化倉庫應用提升倉庫內(nèi)的運轉效率的時候，他們往往卻忽略了一個重要的問題：倉庫信息與企業(yè)運輸車輛信息的銜接。

事實上，這幾個小細節(jié)處理不好，倉庫效率將難以提高。

細節(jié)一：進場時間確定。在提貨環(huán)節(jié)，由于車輛進場時間的不確定，往往需要通過電話、郵件等反復溝通，人力成本高，效率較低。

解決方法：通過網(wǎng)上預約月臺，并發(fā)送短信通知的方式，將大大減少需要一通電話去溝通的工作量。在物流鏈云WMS的在線預約界面上，系統(tǒng)先自動篩選掉沒有配置月臺的倉庫，自動展現(xiàn)已經(jīng)配置過的倉庫，倉管員也能通過系統(tǒng)方便監(jiān)控月臺的預約情況，省時省力。

細節(jié)二：車輛等待時間。如果提貨車輛集中到達，勢必要延長車輛提貨的等待時間，也將帶來倉庫作業(yè)效率下降，無法及時出入庫等問題。很多車在倉庫門口無指導排隊，也可能帶來安全風險。

解決方法：通過WMS系統(tǒng)中的智能預約服務，即可大大地減少等待時長，降低排隊的可能。在車輛發(fā)起預約時，系統(tǒng)可根據(jù)裝貨量計算出需預留的時長，將會結合目前預約情況，以智能算法推薦時間段，減少時間碎片的生成。

一旦車輛預約信息被確認后，將直接傳入WMS系統(tǒng)中，按照預約目標時間自動安排取送貨任務。當任務設置完畢，貨物將準點進入傳送帶，從而進入分揀中心，通過質檢等必要步驟，最后準時送達預約的月臺，并由裝卸工人及時將貨物裝入預約車輛。這個過程實現(xiàn)了多方協(xié)同，從而避免無意義的時間和資源的浪費，做到了真正的精細化管理。

細節(jié)三：入場順序如何決定。比起經(jīng)歷漫長等待，更可氣的是車輛的進場順序由門衛(wèi)隨意指定，不僅耽誤了緊急訂單的運輸，更會因為有失公平而引起承運商的不滿。

解決方法：對此，物流鏈云WMS系統(tǒng)也設計了科學的排隊叫號功能，幫助保持秩序，讓車輛安全有序地入場。當車輛進入倉庫電子圍欄，系統(tǒng)將自動確認預約車輛到場，通過掃描小程序二維碼即可進行取號排隊，并顯示在大屏上，這一叫號方式能有效防止作弊，更加公平。

而排隊叫號規(guī)則也可根據(jù)實際情況靈活改變，由倉管員自行設定，系統(tǒng)擁有按照訂單緊急程度、到場時間、發(fā)貨車輛優(yōu)先、承運商輪次優(yōu)先等多個規(guī)則，可按設定自動對到場車輛進行排隊叫號。

細節(jié)四：倉庫道口怎樣分配。由于倉庫月臺設計的不同，倉庫道口分配不明確也是令人頭疼的問題，將大大地影響運轉效率。

解決方法：物流鏈云WMS系統(tǒng)也對倉庫道口分配的小細節(jié)進行了優(yōu)化管理，系統(tǒng)根據(jù)裝載量信息篩選，并通過大屏叫號、廣播叫號、微信叫號等多渠道通知車輛入場，并通知下一車輛準備，確保倉庫運轉效率。大屏上將清晰地展現(xiàn)今日預約情況、當前到場車輛信息及排隊順序，保證車輛到達等待區(qū)域，?？空_的月臺。

細節(jié)決定成敗，改善提貨效率取決于運輸計劃中倉庫道口資源的合理分配，要想控制提貨環(huán)節(jié)的成本并提高效率，其關鍵是做好車輛進場的計劃，而做好幾個小細節(jié)，才能保證合理安排貨車進場時間、按照計劃提前備貨、規(guī)范分配資源，做到讓貨車按約定的時間進場，快速裝載貨物后繼續(xù)上路，不再任何一個節(jié)點“掉鏈子”。

在瞬息萬變的市場競爭當中，物流全渠道的時代已經(jīng)到來，渠道扁平化，運輸訂單碎片化已經(jīng)成為行業(yè)新趨勢，而傳統(tǒng)企業(yè)往往無法回避物流加速下，運輸管理帶來的巨大挑戰(zhàn)。因循守舊勢必會被時代所拋棄，而物流鏈云WMS富有遠見地將倉庫預約服務集成其中，通過信息流將運輸鏈條上的各方連接進一步延伸，如同節(jié)點之間的齒輪，讓各方形成更深更廣的協(xié)同，將讓倉庫運作效率與供應鏈響應速度得到質的飛躍。

物流鏈云平臺擁有3年的物流云服務運營經(jīng)驗，打造了云WMS、云TMS、云盒、云ROS等多個產(chǎn)品線，平臺客戶覆蓋零售快消、制造、化工、服裝、第三方物流等7大行業(yè)，將以豐富的經(jīng)驗，助力企業(yè)從細節(jié)上精益求精，進行精細化管理，擁抱智慧物流的未來。

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