客户对快速交付订单的期望、对订单状态问题的实时响应和完美的订单性能正迫使WMS比以往任何时候都更支持端到端供应链流程。客户需求和期望的紧迫性迫使WMS、SCM和库存管理系统变得更加集成，能够提供实时响应，射频识别(RFID)技术取代条形码技术，识别正经历着最快的技术进化。RFID正在对WMS进行革命性的变革，为仓库操作带来了精度和速度的指数级增长，提供了高达16倍于手工方法的精度提高。这扩展了WMS的传统功能边界，包括更有效的堆场管理、包裹舱单、增值服务、组装到订单的制造、第三方物流(3PL)、供应商管理的库存(VMI)和先进的识别技术，包括RFID和工业物联网(IIoT)。WMS在企业的端到端供应链流程中越根深蒂固，供应链执行的准确性和速度就越高。
推动供应链、库存和仓库管理融合的5个因素
一个特定行业的竞争强度越大，对供应链速度和规模的需求就越大。虽然在行业层面上供应链之间存在很大的差异，但今天所有的供应链都在经历客户驱动的转型。实体供应链和数字供应链正迅速融合，以满足客户对一周七天、一天24小时实时体验的期望。
推动供应链管理、库存管理和WMS融合的五大因素包括：
1、对客户独特的产品要求反应更快，生产灵活性更强，这是新常态
如今，拥有足够灵活的供应链和制造流程来支持临时通知的生产需求，正在赢得更多交易，并迅速增加收入。在与汽车、航空航天和国防以及医疗产品行业顶级制造商的客户交谈时，这种接受临时订单并按时交货的能力受到了高度重视。为了在供应链执行方面出类拔萃，这些制造商已经将他们的SCM、库存管理和WMS系统集成到一个可靠的、可伸缩的策略中，该策略可以根据客户的需求进行伸缩。
2、通过整合成一个单一的工作流程来提高产品和服务质量
这是推动供应链管理、库存管理和WMS系统全球一体化的另一个因素。要获得对产品质量各个方面的更大可视性，从最初的入站检查到交付到车间和订单履行，还需要与公司运行的主要企业资源规划(ERP)系统集成。通过集成整个公司的SCM、库存管理和WMS系统，并提供关于制造性能的ERP数据，企业开始对其制造业务有更深入的了解。这个新兴领域被称为制造智能。
通过结合来自制造系统的数据，可以使用预测分析来提供关于特定供应商、制造和实现工作流将在最短时间内交付最高质量产品的洞察。如今，制造智能正在彻底改变质量，并通过使用精益六西格玛技术，包括DMAIC(定义、测量、分析、改进和控制)，使其能够更好地满足和超过客户的期望。下图解释了DMAIC过程的每个阶段。以这些为基础，制造智能依赖于从SCM、库存管理、WMS和ERP系统获得的数据，为每一个订单交付高质量的产品。
3、将合规成本转变为竞争优势的紧迫性
今天，所有行业的法规遵从性都在增加，航空航天和国防、汽车和医疗器械制造业的法规遵从性报告要求呈指数级增长。在医疗产品制造业，不合规的成本很容易高达数百万美元。由于高额罚款和失去宝贵生产时间的风险，制造商正迅速集成SCM、库存管理和WMS，以便在整个供应网络中提高可视性。一家医疗设备制造商的首席执行官对此做了最好的总结，她说:“我们想要在合规方面做得如此出色，我们的运营是精益的，提供卓越的质量和尽可能低的成本，完全不浪费时间和资源。”这是一个雄心勃勃的目标，它代表了法规遵循如何推动SCM、库存管理和WMS系统的更紧密集成。
4、利用更整合的供应链，加速新产品的推出，缩短投放市场的时间
供应链网络的灵活性和速度决定了笔记本电脑等价格敏感产品的制造商成败。速度和上市时间是当今电子产品制造商最强大的竞争优势之一。只有拥有对库存水平、仓库管理绩效指标和需求预测具有即时、实时可见性的统一供应商网络，这些公司才能成功。紧密集成的供应链提供了对运营有效性的洞察，包括完美的订单性能、工厂利用率和订单周期时间。它们还提供现金效率指标，最重要的是，需求可见性和SCM成本。控制这些成本是加快产品路线图、提高新产品导入效率和缩短上市时间的关键。
5、提高准时交货率将带来对现有客户的新销售
在一致的基础上制定交货日期需要整个供应链网络的清晰可见性。制造智能正越来越多地被用于预测一个潜在的问题可能会出现在哪里，从而减慢交货速度。通过在SCM、库存管理和WMS系统中使用这些数据，许多制造商可以在何时何地排除最大的潜在瓶颈。此外，它们还依赖于供应链执行框架，这些框架提供跨SCM、库存管理、WMS和ERP系统的实时数据，以确保完美的订单性能和准时交付。
提高供应链的速度和规模，首先要将供应链管理、库存管理和仓库管理统一为一个统一的战略。依赖于一个独立的SCM系统会使任何一家公司处于竞争劣势，包括无法对数字和物理供应链聚合形成的新机遇和业务模型做出反应。随着对端到端流程规模和速度的需求成为竞争和赢得新业务的首要任务，库存和仓库管理系统在今天的开发中正在经历一个革命性的阶段。这整个领域正在快速发展，因此每个公司都需要考虑如何为其供应链执行策略带来更快、更大规模和更简单的操作。
