창고 관리 과정에서 발생하는 작업자 오류나 재고 이동 지연 등의 문제는 서비스 품질과 고객 만족도에 부정적인 영향을 미칩니다. 물류 최적화 과정은 수요량 예측과 상황에 맞는 판매처 선택이 핵심입니다. 특정 날짜에 이동해야하는 팔레트 또는 패키지 수를 계산하고, 해당 이동을 처리하는데 필요한 장비의 양을 계산하는데 오류가 발생하게 된다면 그 이후의 작업 모두 영향을 받게 됩니다.
이 과정에서 인공지능을 도입한다면 상세한 재고 이동 예측 및 관리를 통해 자재 처리를 조정할 수 있습니다. 이는 작업자 오류 및 처리 시간을 줄일 수 있으며 전반적인 작업 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 또한 중단 시기, 중단 발생시 원인 등을 분석하여 파악할 수 있습니다. 이를 통해 물품을 보관하는 창고의 공급과 사용시점의 시간적 효용을 증대시켜주고 창고의 운영을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

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