如今的供应链前所未有地复杂，供应链各环节上的企业机构彼此之间高度依赖。因此，必须强化所有环节，才能在广范围内实现供应链的弹性。具体到仓储行业，实现这一点的最佳途径就是通过技术。

技术无法防止极端天气或道路封闭等因素所造成的潜在的交货延误，但其能够为仓储团队提供所需的信息和功能性工具，以便在延误发生时迅速应对，甚至弥补延误的时间，从而避免对供应链下游造成进一步影响。

例如，实时洞察提供了装卸货平台的实时状况信息、以及为何这些信息对供应链的稳定性和灵活性如此重要的原因。许多仓储经营者会优先考虑出库的转运和装货流程，特别是当订单可能延误时，专注于将每个托板或箱子以正确的顺序安全地装上拖车，以确保进展顺利。然而，入库接收过程也同样重要。对卸货流程的优化能够加快零售商的库存供应，以便在需求旺盛时期确保在线和实体店内货架上的库存。

通过更好的员工与工作流程管理来节约时间和资源

对于物流经理，可用于卡车卸货、调头并重新上路的时间是有限的。因此，如果能实时调整装卸货策略并指导操作员完成任务，就能够减少空置时间，并有助于达到碳排放目标，避免产生环保罚款。

新的仓储解决方案通过预测性分析，可根据历史趋势与当前需求和资源可用性相结合，对装卸货操作进行优化。预测性分析有助于简化任务执行，以确定何时何地应向特定地点分配更多劳动力。这有助于推进业务更快地流动——基于在近乎实时的情况下采用人工智能（AI）和机器学习算法所得出的性能模式。在等待延迟的卡车到达时，资源可以被重新分配到其他增值任务，装卸平台的团队也能够在必要时得到支持，使物流流程不会落后于计划。

库存可见性加快订单履行并减少订单缩减

物流操作不仅是开始和结束于装卸货平台上。一旦托板被卸下，叉车司机必须立即知晓应将其置于何处，这样物品就不会被放错位置，从而影响到拣选任务。他们还应该能够在驾驶室内扫描托板、包裹或物品级别的条码，确认按照指示收集和交付物品。除了提高任务和记录的准确性外，这还使所有供应链的利益相关者和客户能够跟踪箱子、托板、卡车和集装箱的进展情况。而随着对更快交付速度和更准确的订单履行的需求提升，这种期望也越来越高。那些采用固定式工业扫描、机器视觉和射频识别（RFID）等技术的企业也会发现，与在每站仅依靠手工条码扫描的企业相比，前者在执行过程中更易于落实责任制并确保合规性。

收货平台的冷链运营

当涉及冷链物流时，供应链优化就更为关键。从食品、花卉到药品等产品，在运输过程中都需要稳定的温度条件。

当管理跨货台设施的交接或在仓库储存或最终地点卸载拖车时，一线员工需要确保温度敏感型产品在途中不受影响。

为支持冷链运营，包括RFID、条码系统和温度传感器在内的跟踪和追踪技术有助于监测卡车或集装箱的货物，而无需在不必要的情况下变更环境温度。一旦货物状态得以确认，数据就会被记录下来，并在整个供应链中共享，以实现最大程度上的可见性。

克服劳动力短缺的难题

全渠道商务的激增与随之而来物流服务的需求导致了整体运销网络的劳动力短缺。这影响了交货的速度，加大了仓库团队提升卡车周转率的压力。但匆忙的装货流程会导致拖车利用率不足。因此，装卸货平台员工将受益于能够帮助其在有限的时间窗口内将拖车装满的技术。这意味着他们可以在每次运输过程中运送更多的货物，并弥补运输状态的卡车数量减少带来的损失。

更加井然有序的移动部件

物流就是一种对复杂移动部件的协调。在收货时发生的状况会影响到生产线上的一切，包括拣选、包装、产品检验、运输和货架存货。

许多供应链一直处于恢复状态，不得不依靠过时且僵化的系统来推动运营。在数据采集、任务协调、跟踪和追溯流程中注入更多的自动化，可以帮助仓库操作员在痛点影响整体系统之前，将其识别并解决。

企业面临着一个关键的选择：是保持现状，在收货延迟的影响下挣扎，还是实施新技术，尽管在初始阶段需要付出额外的努力，但能够强化物流工作流程。