La tecnología proporciona 13% de mejora en productividad, un 40% de reducción en tareas manuales y un 24% menos en reabastos de emergencia.
La transformación digital también implica a las personas, no sólo a la tecnología y procesos; de manera que en el ámbito logístico no hay una excepción respecto a cómo buscar la optimización en tiempo real y de forma inteligente en cuanto a la gestión las personas en una empresa. Los colaboradores aportan valor y elementos diferenciadores proporcionan en los almacenes a través del Warehouse Tasking que aplica Machine Learning (ML), de acuerdo con Blue Yonder.
Según datos recopilados de sus clientes, la tecnología permite entre 12-13% de mejora en productividad, un 40% de reducción en tareas manuales y 24% menos en reabastos de emergencia.
Asimismo, el ML permite la rápida respuesta que se refleja en percibir un retorno de la inversión realizada (ROI) en solo 4 a 6 semanas.
Jorge Reyes, customer consultant de Blue Yonder, explicó que soluciones como Luminate Warehouse Tasking, reducen los gastos, ya que los costos en controladores de tarea y administrativos bajan de 60 a 80%; además de que hay un 8 a 12% de aumento en la velocidad con que el sistema genera dinero a través de las ventas (convierte los inventarios en ingreso efectivo, conocido en inglés como “throughput”), y se produce un optimizado dinámico basado en SLA versus demanda; y es operable con cualquier tecnología WMS.
“El Warehouse Tasking priorizar y cambia tareas según necesidades del almacén; encadena todas las tareas, como las recolecciones, para que el camión salga a tiempo; balancea una determinada cantidad de recursos y órdenes, las capacidades de la gente que tenemos versus las órdenes. Prioriza embarques y andenes de forma automática. Y de igual forma si existen órdenes con la misma prioridad, Luminate Warehouse Tasking, de forma inteligente y a través de ML se encarga de tomar la mejor decisión sobre qué tiene prioridad en el centro de distribución”.