2023年五个物流发展趋势思维导图

2023年的物流趋势指向更自动化和数字化的仓储。技术的进步--如数字双胞胎和云计算--使物流运作更加灵活、安全和可靠。

在一个不断变化的环境中，供应链需要能够提高对物流4.0挑战的适应力的解决方案。以下是影响2023年物流的五个大趋势。

使用数字孪生技术的模拟，提高了公司的竞争力。它包括创建对象或流程的虚拟副本，以重现其现实世界的对应行为。

此外，一旦仓库开始运作，模拟有助于发现效率低下和可能出现的不利情况。它还能够发现改进的机会，以促进战略决策。

例如，可以引入新的分拣方法，或者预测如果安装了其他存储系统，你的设施将如何运行。

灵活的物流是整个2022年的关键，今年仍将如此。全渠道的整合、产品季节性和退货管理等因素迫使许多公司实施灵活的物流以保持竞争力。

灵活性在所有供应链阶段都是必不可少的。拥有灵活的物流和生产流程可以保证终端客户的库存供应。

同时，它限制了制造、储存和运输的成本超支。拥有弹性物流的企业能够使他们的仓库适应意外的变化，而不改变其吞吐量。同样，他们也更容易在供应链中断的情况下保持其竞争力。

灵活性还能使你在订单履行方面获得竞争优势，这是要求最高的物流业务之一。灵活履行是一种战略，其核心是使订单拣选适应复杂的需求，从而使物品可以从任何配送中心、仓库或实体店发货。

机器人流程自动化（RPA）技术--即采用软件机器人以自动化方式与程序互动--将在2023年继续在商业流程中发挥重要作用。

RPA被用来实现重复性任务的自动化。其中包括连接到网络应用程序，复制和粘贴数据，移动文件夹和创建目录和文件夹等功能。

在物流层面，RPA技术可以改善产品跟踪，监测订单发货状态。RPA让你发送交货时间通知，通知客户可能出现的延误，并通过自动生成的信息创建电子交货证明文件。

RPA还促进了基于价格、数量和频率等自动化标准的采购订单的执行。您还可以使用软件机器人通过自动分析历史销售数据和市场指标来预测供应和需求。这可以确保填补未来订单所需的产品数量，并保持适量的安全库存。

数据挖掘包括分析大量的信息，以检测和提取揭示有用知识的模式，从而改善组织的决策。在物流4.0中，自动检测货物接收、订单拣选和退货等操作的模式可以提高库存需求预测和库存控制。

伴随着大数据、人工智能（AI）和机器学习等技术的发展，数据挖掘已经变得更加相关。自动数据提取方法组织和过滤信息，将其转化为相关知识。

在某些领域，这有助于检测欺诈（金融），预测需求（销售和营销）和识别瓶颈（工业和物流），以及其他许多应用。

云计算正在重新定义商业管理--更具体地说，就是供应链的组织方式。软件即服务（SaaS）将是2023年的另一个物流趋势，将大放异彩。

通过SaaS模式中的仓库管理系统（WMS）将你的物流操作数字化，使你可以从任何有互联网连接的设备上访问。此外，它还为你节省了基础设施和维护成本。

拥有一个SaaS WMS可以提高信息管理的安全性。也就是说，在你的设施中产生的所有数据都通过云计算技术进行采集和存储，并自动创建备份副本。

实施基于云的软件也使你的数字解决方案更加灵活：SaaS版本允许基于客户需求的可扩展的许可证数量。