在制定运营效率战略时，高管们面临着最难以预测的挑战：消费者行为。近年来，趋势出现（和消失）得更快，而且强度更大。复杂的物流路线或意外的缺陷可能会对仓库和物流效率造成一系列问题。
面对不可知的变量，公司往往专注于控制损害而不是寻找主动的解决方案。被动方法在一段时间内是有效的。但现在，企业面临着运营速度和规模改善放缓的问题。换句话说，现在是时候将不可预测性转变为可识别、可操作的模式了。
实现这一改变需要强有力的解决方案和提高效率的理念转变。解决方案很容易找到。视角的转变可能需要更多的工作，但它们是关键的变化。让我们来探索一下。
人工智能和机器学习提高决策能力和弹性
如今，企业能够轻松获取准确、即时和全面的数据。从运输管理到质量控制等所有方面的决策都应该比以往更加轻松和快捷。相反，一些公司经历了分析瘫痪，使他们处于永久的被动状态。
为了在当今的客户中保持竞争力，公司需要优先以可操作的方式代谢数据。这意味着不仅要购买人工智能或机器学习工具，还要将它们整合到日常决策中。领导层必须养成使用智能洞察来优化从采购和建模到计费等一切事务的习惯。其结果将是一条更具弹性、更积极主动、更高效运作的供应链。
将机器人技术融入仓储和物流对于实现更高水平的生产力和敏捷性至关重要
现代仓库机器人和自动化不仅提供了传统的生产力优势，还提供了在当今复杂且快速变化的运营中受到高度重视的高度适应性。此外，支持技术的进步使得移动机器人能够在整个仓库中与工人一起安全、动态地运行。这些机器人与劳动力合作，通过直接提高工人的绩效来提高生产力。
仓库机器人的灵活性特别适合满足全渠道履行操作的动态需求。其先进的导航、自主操作和整体灵活性可满足这些操作中频繁的期限所需的广泛处理要求和响应能力。通过了解截止日期、优先级和资源容量，仓库执行系统可以动态地协调人类和机器人的任务，以更有效地平衡紧急程度和最大生产力。
