物流現場の最適化DX
![物流現場の最適化DX](https://img.papy.co.jp/lc/sc/item/cover/9-2193782-c400.jpg)
これからの物流に求められるのは、ロボティクス化の「適量」「適性」配置だ
そのために、DXを理解する「人」の重要性が高まっている
現場と荷主の透明性の高いデータ活用が、これからの物流倉庫の中心となる!
急増するECサービスでますます過大な負荷がかかる物流の現場。
構造的な課題に向きあわなければ、疲弊するいっぽうでなにも解決はしません!
業界を知り尽くした著者が、メリット・デメリットを解説し、失敗しない物流の自動化を紹介します!
物流現場は「たいへんだ!」「なんとかしなくては!」とわかってはいても、なかなか重い腰をあげようとはしないのが現実です。しかし、いつまでも経験と頑張りだけでは、業界全体の持続性は保てないでしょう。
だからこそ、「いまこそ物流にDXを!」と叫ばれているのですが、「経費がかかる」「むずかしそうだ」「大手企業が導入するものでウチには関係ない」とあきらめてしまうことが多いはずです。
物流DXは、決して難解なものではありません。専門知識がなければ使いこなせない時代ではないのです。導入にはメリットもあればデメリットがあることも知り、最適な選択をすることこそが重要なのです。
目次
第1章 物流が「たいへん」なのはなぜなのか
第2章 御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
第3章活用事例・効果を知る
第4章 物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
第5章 失敗しない物流自動化の進め方
第6章 ユーザー事例
第7章 物流領域の近未来【全109ページ】
この作品の他の巻
![小説・実用書](https://img.papy.co.jp/lc/renta/img/mark/b_s.gif)
物流現場の最適化DX
作品詳細
- 発行 ディスカヴァー・トゥエンティワン
- ジャンル ビジネス:企業・業界/経営/ビジネススキル
-
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自動化すれば問題は解決する―― そのような魔法は存在しない
これからの物流に求められるのは、ロボティクス化の「適量」「適性」配置だ
そのために、DXを理解する「人」の重要性が高まっている
現場と荷主の透明性の高いデータ活用が、これからの物流倉庫の中心となる!
急増するECサービスでますます過大な負荷がかかる物流の現場。
構造的な課題に向きあわなければ、疲弊するいっぽうでなにも解決はしません!
業界を知り尽くした著者が、メリット・デメリットを解説し、失敗しない物流の自動化を紹介します!
物流現場は「たいへんだ!」「なんとかしなくては!」とわかってはいても、なかなか重い腰をあげようとはしないのが現実です。しかし、いつまでも経験と頑張りだけでは、業界全体の持続性は保てないでしょう。
だからこそ、「いまこそ物流にDXを!」と叫ばれているのですが、「経費がかかる」「むずかしそうだ」「大手企業が導入するものでウチには関係ない」とあきらめてしまうことが多いはずです。
物流DXは、決して難解なものではありません。専門知識がなければ使いこなせない時代ではないのです。導入にはメリットもあればデメリットがあることも知り、最適な選択をすることこそが重要なのです。
目次
第1章 物流が「たいへん」なのはなぜなのか
第2章 御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
第3章活用事例・効果を知る
第4章 物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
第5章 失敗しない物流自動化の進め方
第6章 ユーザー事例
第7章 物流領域の近未来
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これからの物流に求められるのは、ロボティクス化の「適量」「適性」配置だ
そのために、DXを理解する「人」の重要性が高まっている
現場と荷主の透明性の高いデータ活用が、これからの物流倉庫の中心となる!
急増するECサービスでますます過大な負荷がかかる物流の現場。
構造的な課題に向きあわなければ、疲弊するいっぽうでなにも解決はしません!
業界を知り尽くした著者が、メリット・デメリットを解説し、失敗しない物流の自動化を紹介します!
物流現場は「たいへんだ!」「なんとかしなくては!」とわかってはいても、なかなか重い腰をあげようとはしないのが現実です。しかし、いつまでも経験と頑張りだけでは、業界全体の持続性は保てないでしょう。
だからこそ、「いまこそ物流にDXを!」と叫ばれているのですが、「経費がかかる」「むずかしそうだ」「大手企業が導入するものでウチには関係ない」とあきらめてしまうことが多いはずです。
物流DXは、決して難解なものではありません。専門知識がなければ使いこなせない時代ではないのです。導入にはメリットもあればデメリットがあることも知り、最適な選択をすることこそが重要なのです。
目次
第1章 物流が「たいへん」なのはなぜなのか
第2章 御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
第3章活用事例・効果を知る
第4章 物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
第5章 失敗しない物流自動化の進め方
第6章 ユーザー事例
第7章 物流領域の近未来【全109ページ】
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