尽管由于 COVID-19 的传播，物流行业的货物处理量暂时下降，但由于居家消费的影响，自2021年以来一直在增加。在这里，实现顺畅物流的仓库运营非常重要。
但是，仓库管理涉及各种管理任务，例如接收，运输和库存管理，并且由于劳动力短缺，许多仓库无法有效管理。在本文中，我们将探讨支持物流行业的仓库管理任务的挑战和原因，然后分享提高效率的关键点。如果你负责你认为具有挑战性的仓库管理任务，请参阅这篇文章。
参考： 17个物流行业市场调查（2023年）| 矢野综合研究所有限公司
支持物流行业的仓库管理业务
COVID-19 疫情期间的居家消费显著增加了物流处理量。根据经济产业省于2022年8月12日发布的 “电子商务市场调查”，BTOC-EC在实物商品销售领域的市场规模为132865亿日元（2021年）。2019年的市场规模为10,0515亿日元，这意味着在短短两年内增长了超过3万亿日元。
参考： 电子商务市场调查 | 经济产业省
尽管BtoC处理的产品数量比btoB多，但每个订单的处理量很小，这使得产品管理更加困难。物流行业或仓库管理是支持这一点的。
仓库管理的主要职责
仓库管理业务支持不断增加的货量，主要涉及以下管理任务：
- 仓库管理：
检查从供应商处收到的产品的发票是否有任何差异并将其存放在仓库中 - 运输管理：
根据装运说明将产品从仓库运出 - 库存管理：
管理仓库中产品的存储位置以及账本和实际库存水平是否匹配。此外，还要检查和管理是否有缺陷的产品。
仓库管理工作是一个广义的术语，但是如上所述，有许多不同的工作类型，其中许多都很耗时。如果像过去一样主要是手动完成的，则会给员工带来沉重的负担。在下一章中，我们将解释仓库管理工作的挑战及其原因。
仓库管理问题和原因
在需求不断增加的仓库中，管理运营面临的挑战及其原因如下：
人才短缺
仓库管理工作一直面临劳动力短缺的重大挑战。根据帝国数据库有限公司于2022年11月30日发布的 “劳动力短缺企业趋势调查”，“运输和仓储” 行业的全职劳动力短缺率为63.8％（2022年10月）。这是所有行业中第五高的增长率，在过去的一年中增长了约13％，高于2020年10月的41.4％和2021年10月的50.3％。在需求增加的情况下，劳动力短缺是仓库运营中的一个问题，需要立即解决。
参考： 关于劳动力短缺的企业趋势调查 | 帝国数据库株式会社
仓库工作长期劳动力短缺的原因之一是出生率下降和人口老龄化导致劳动力减少。由于退休年龄而导致的退休人员增加是劳动力短缺的主要原因。仓储行业的高流失率也可以说是劳动力短缺的原因。根据厚生劳动省发布的 “2022年上半年就业趋势调查结果”，2022年上半年，包括仓储在内的 “运输和邮政业” 的新员工人数为165万人，而离开该行业的人数为196.3万人。由于离开该行业的人数比加入该行业的人数增加了30多万人，仓库工作中的劳动力短缺可以说是一个非常严重的问题。
参考： 2022年上半年的就业趋势调查结果（按行业划分的就业和离职情况）| 厚生劳动省
工作的个性化
由于退休和辞职，具有管理知识的人员人数正在减少。仓库管理需要全面的管理，例如进出货物的时间、仓库设备的状态以及对产品特性的了解，但是培训的机会很少，在某些情况下，负责人干脆消失了。人员短缺会导致工作变得个性化，在最坏的情况下，如果没有负责人，运营将停止，这将对业务产生重大影响。
解决仓库管理问题的要点
出生率下降和人口老龄化在未来不可避免地会继续恶化，这使得通过新招聘来解决劳动力短缺问题变得极其困难。此外，除非劳动力短缺问题得到解决，否则很难消除对个人任务的依赖。因此，仓库管理系统和边缘计算的引入作为同时解决这些问题的一种方式引起了人们的关注。在这里，我们将逐一解释。
仓库管理系统 (WMS)
仓库管理系统是用于简化仓库管理操作的系统，它集中管理进出货物、库存管理和盘点。它的主要功能如下：
- 库存/缺货管理：
检查库存单，并在收到库存时管理分拣工作。移除库存时进行拣货和检查，检查缺货单等。 - 库存管理：
管理库存配置、数量、到期日期、生产日期等 - 库存
库存：创建库存工作表，创建实际编号和账面编号之间的差异清单，创建库存报告等
除了这些功能外，某些类型的系统还可以为产品管理、交货单、运单、发票、价格标签等创建标签。
通过引入仓库管理系统，可以减少手工工作并减少人为错误。此外，任何人都可以轻松管理进出货和库存，这也有助于消除对个人任务的依赖。
边缘计算
边缘计算是一种在计算机网络外围处理数据的技术。它指一种分布式架构，用于处理和分析智能手机、个人电脑等物联网设备以及监控摄像头和传感器或服务器上的数据。
许多最近的仓库管理系统都在云端管理数据。但是，就云而言，数据通过网络发送然后进行管理，这会造成轻微的时间延迟。此外，当仓库管理操作涉及频繁的入库和出库货运时，每次向云端发送数据都会给网络流量带来压力。边缘
计算在靠近生成数据的站点的设备上处理数据，因此即使数据经常入站和出站，它也是高度实时的，并降低了延迟的风险。此外，由于无需将所有数据发送到云端，因此也减轻了网络流量的负担。
有关边缘计算的更多信息，请参阅此处。
解释在制造业中使用边缘计算的优缺点以及必要的要求 | Stratus 博客
仓库管理操作中边缘计算的使用示例
我们将介绍一些在仓库管理操作中使用边缘计算的实际示例。
利用边缘计算支持物流业务自动化
由于劳动力短缺而希望减轻工人负担的公司正在引入无人叉车和无人驾驶导引车，以实现仓库中自动拣货和库存/缺货操作。然后引入了边缘计算来管理这些设备。在自动化演示实验中，它与设备和系统相连，对数据采集，主要是维护恢复响应做出了重大贡献。
将边缘计算用于自动仓库中的图像检测系统
一家经营产品批发业务的公司正在将边缘计算用于其遍布全国的物流中心的自动化仓库系统和中心系统。具体而言，它建立了一个AI图像判断系统，可以对自动仓库现场的图像进行逻辑判断，并在发生异常时发送警报，从而提高自动仓库的效率。
解决仓库管理问题的关键是利用系统
由于居家消费的影响，对仓库管理工作的需求显著增加。但是，由于工人老龄化和高离职率，不可能满足所有需求。在当前情况下，将来不可能突然增加人力资源，可以说，系统的使用对于解决仓库管理工作中的问题至关重要。
当谈到仓库管理工作系统时，仓库管理系统可能是第一个想到的。但是，为了提高自动化和效率，有必要考虑引入更多系统。这就是为什么我们建议引入边缘计算。云计算的使用现在已变得司空见惯，它减少了整个网络的负载，并极大地有助于解决仅靠仓库管理系统难以解决的问题，例如实时数据处理。如果你担心如何减轻仓库管理工作的负担，为什么不考虑引入边缘计算呢？
