労働力不足に対処するための代替戦略

06.21.2022

労働力不足に対する代替戦略

未曾有の労働力不足の中、3PLが成長・成功するための3つの方法

昨年、世界中の企業が大量の離職者を経験しました。それが、より良い環境、より良い給与やインセンティブ、より柔軟な対応、あるいはパンデミックによる新たな優先事項のためであったとしても、離職者は少なくありません。

実際、複数年にわたる「Future of Work」シリーズの中で、コーン・フェリーは、2030年までに世界で8,500万人以上の人材が不足すると予測しています。The Global Talent Crunch」シリーズの中で、コーン・フェリーは、2030年までに世界中で8,500万人以上の人材が不足すると予想しています。もし、この出血を止めるために何か手を打たなければ、この人材不足は年間85億ドルの未実現収益に相当する可能性があります。

大辞泉による人手不足の課題の中、サードパーティロジスティクスプロバイダー(3PL)の73%が、2022年の最大の優先事項として新規顧客の獲得を考えていることが、最近の調査で明らかになりました。しかし、人材がいなければ、それを実現するのは厳しいでしょう。

では、3PLはこのような採用の課題をどのように乗り越えればよいのでしょうか。ここでは、大手3PLが実践している3つの選択肢を紹介します。

倉庫の統合を検討

長年にわたり、企業は小売とeコマースのために別々のフルフィルメント・チャネルを維持してきました。しかし、近年のEコマースの急成長に伴い、多くの企業が、このような別々の倉庫とサプライチェーンの難しさが相まって、在庫の重複や、ひいてはコストの上昇につながっていることに気づいています。

倉庫やネットワークを統合することで、賢明な3PLは、在庫をより合理的に可視化し、重複する在庫や物理的なスペースの両方のコストを削減することによって、フルフィルメントを改善しています。また、統合により、スタッフの必要性や雇用維持の課題も軽減されます。

従業員を第一に考える

今日の厳しい労働市場では、従業員が優位に立つことができます。より高い給与、幅広い福利厚生、より良いワークライフバランスは、最高の経営をしている企業では利害の一致するところです。ランスタッド・エンプロイヤー・ブランド・リサーチによると、グローバルワーカーの62%が給与と福利厚生を転職の最大の動機とし、次いでワークライフバランスが58%であることが判明しました。

記録的な離職率が続く中、特に出荷、工場、配送センターのような対面作業を伴う職務では、3PLはより競争力のある賃金を提供するだけでなく、職場における従業員の幸福度を向上させる方法を検討する必要があります。フルフィルメントの仕事はかつてないほど大きな可能性を秘めており、自律移動型ロボットやイントラロジスティックス・スマートロボットの活用による仕事の進め方の劇的な変化は、候補者に現在の老朽化したインフラとは全く異なる未来を提供しています。

工場や物流センターの自動化を促進

レガシーなテクノロジーやシステムで現代のフルフィルメント需要に対応するのは困難であり、優秀な人材を見つけるのが難しくなれば、この課題はさらに困難なものとなります。需要の増加、変動が激しいeコマースのボリューム、グローバルな人員配置の変更、人件費の上昇に対応するためには、自動化の活用が不可欠です。

この動きの速い環境に対応するテクノロジーを導入することで、フルフィルメントセンターは、今日の消費者ニーズの高まりに対応できるようになります。これらのテクノロジーは、プロセスや従業員に最新のアプローチをもたらすだけでなく、従業員がフルフィルメントのピークとスルーに等しく冷静に対処できるようにするものです。このようなテクノロジーは、より高い精度と低いリスクでより多くの量を処理することを可能にし、従業員の生産性を向上させます。

3PLニーズにはGreyOrangeをご検討ください

テクノロジーは労働者の生産性を向上させるのに役立ちます。これは、従業員を見つけるのが難しいだけでなく、維持するのも難しい場合、特に重要です。3PLは、ハードウェアとソフトウェアベースのロボット技術の両方を活用することで、効率性を高め、コストを削減することができます。

GreyOrangeは、GreyMatterと呼ばれるインテリジェントな意思決定プラットフォームを通じて、最先端のロボットオーケストレーション機能を提供します。GreyMatterは継続的に学習し、データがシステムに流れ込むと、即座に意思決定を行い、ロボット群を直接管理し、人間の労働力に高度な情報を提供することにより、オーダー・フルフィルメントを最適化します。

このプラットフォームは、ビジネス全体で動いているデータを継続的に調査し、物流ネットワーク全体のすべての作業者のワークストリームを最適化し、リアルタイムで継続的に効率を最大化します。クラウドベースのプラットフォームは、すべての主要なロボットフリートやソフトウェアシステムと統合され、高いレベルの統合機能を提供します。

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