デジタル成熟の鍵
物流業務の多くは、依然として手作業によって支えられています。
本レポートでは、その理由を解説します。
物流業界において、AI導入がどこで停滞し、
実験段階と実務成果を分ける要因が何であるかを分析した
物流チームを対象とした調査結果および
実際の業務ワークフロー分析に基づいています。
レポート内容
- なぜ物流業務において、データが最大の制約要因となっているのか
- 書類、メール、システム間でワークフローがどこで分断されるのか
- AIツールが業務ワークフローの外側に存在すると機能しない理由
- インテリジェンスが日常業務に組み込まれることで、何が変化するのか
問題は、データフロー（および入力）プロセスとシステム構造にあります。
物流業界では、重要な情報がメール、書類、システムの各所に存在しているものの、
ワークフロー全体で円滑に連携されていません。
その結果、
- チームが手作業でシステム間をつないでいる
- 同じデータが何度も再入力されている
- 意思決定が断片化された情報に依存している
ここから非効率が生まれ、
多くのAI導入施策が停滞し始めます。
- 52％の企業が、同じ出荷データを複数のシステムに繰り返し入力している
- 49％の企業が、単一の業務フローを完了するために5つ以上のシステムを切り替えている
- 物流業界における最大の摩擦は、データとワークフローという基盤部分に存在しており、依然として手作業による介入が多く残っている
業務システム間の連携を、今も人の手で補っているのであれば、
まず見直すべきはそこです。
何を変えるべきか、そしてどこから着手すべきかを、
ぜひ本レポートでご確認ください。
ワークフローがどこで分断され、
何を改善すべきかを理解している物流専門チームが対応いたします。
お気軽に info@deepcurrent.no までご連絡ください。