Trova risposte sulla gestione dei magazzini guidata dall'IA di Blue Yonder, la migrazione SaaS, la sicurezza e l'esperienza utente, tutto in un unico posto.
This resource provides clear answers to the most common questions about our next-generation, AI-driven warehouse management solution. Learn how AI-powered WMS enhances efficiency through machine learning, supports seamless migration to SaaS, ensures data security, and delivers an intuitive user experience. Whether you’re exploring advanced slotting, robotics integration, or planning your upgrade path, this FAQ is your go-to guide for understanding the future of warehouse operations.
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Sicurezza e privacy dei dati
I dati all'interno di Blue Yonder WMS e di altre offerte Blue Yonder rimangono interamente entro i confini sicuri della piattaforma Blue Yonder. Sia lo schema che i metadati fanno parte della nostra proprietà intellettuale proprietaria e sono gestiti con rigorosa conformità agli standard di protezione della proprietà intellettuale.
No. I tuoi dati sono protetti all'interno della piattaforma Blue Yonder e non vengono condivisi. I dati di ogni cliente sono completamente isolati e accessibili solo a quel cliente. Quando vengono addestrati modelli e agenti di machine learning (ML), vengono addestrati su base per cliente utilizzando solo i dati disponibili all'interno del tuo specifico ambiente.
Non utilizziamo i dati di un cliente per addestrare un modello globale senza un permesso esplicito. Se scegli di aderire a un modello di consorzio, solo i dati dei clienti consenzienti vengono aggregati in modo sicuro per costruire un modello globale condiviso e anonimizzato. Questo processo garantisce la piena conformità ai principi di privacy dei dati, proprietà e protezione della proprietà intellettuale. Se non opti per partecipare, i tuoi dati rimangono isolati solo per il tuo utilizzo.
Manteniamo standard di sicurezza rigorosi. I dati risiedono strettamente all'interno delle "quattro mura" della piattaforma Blue Yonder per WMS e altre offerte. Le nostre misure di sicurezza garantiscono che solo tu, il cliente, abbia accesso ai tuoi dati. Per protocolli e certificazioni di sicurezza specifici, ti preghiamo di contattare il tuo team account per una descrizione dettagliata della sicurezza del nostro team di sicurezza.
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Hai altre domande? Contattaci e saremo felici di guidarti lungo il tuo percorso.
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Accelera le decisioni informate con l'AI progettata per la supply chain
Basate su decenni di innovazione nella catena di fornitura ed esperienza nell'AI, le nostre soluzioni di AI predittiva, generativa e agentica trasformano i dati grezzi in previsioni e indicazioni che aiutano i tuoi team a orientarsi in questa complessità.
Demistificazione dell'AI per i responsabili della catena di fornitura
I vantaggi dell'intelligenza artificiale per la gestione delle supply chain sono evidenti, ma l'implementazione non è sempre così diretta. Scopri perché (e come) la tua azienda dovrebbe dare priorità alle soluzioni di AI ora.
Riorganizzazione per l'AI: come i leader della supply chain devono adattarsi
Il 90% dei decisori in ambito supply chain sta attualmente eseguendo una riorganizzazione o lo farà nei prossimi 12 mesi. Molti stanno preparando i loro team a gestire catene di fornitura supportate dall'AI, ma come dovrebbero adattarsi e riorganizzarsi per un futuro incentrato sull'AI?
DHL risparmia il 7% sui costi di trasporto grazie a una migliore ottimizzazione dei veicoli e delle fermate con Blue Yonder Network Design
Carlsberg Group
Carlsberg racconta del modo in cui l'azienda sta completando il processo di digitalizzazione utilizzando la soluzione di Blue Yonder per la gestione dei trasporti, la strategia aziendale "Zero & Beyond" e altro ancora.
Walgreens
La gestione degli ordini basata sull'intelligenza artificiale di Blue Yonder supporta Walgreen nel soddisfare gli ordini dei clienti in 30 minuti.
In che modo la pianificazione basata sull'intelligenza artificiale migliorerà le prestazioni della supply chain
L'estrema volatilità, la carenza di scorte e il sovraccarico di dati sono tutte sfide che le aziende devono affrontare quando si tratta di pianificare la catena di fornitura. Le capacità di pianificazione potenziate dall'AI possono affrontare queste sfide migliorando il processo decisionale, l'agilità e la collaborazione tra le funzioni della supply chain.
Bussola della supply chain 2025: come i leader della supply chain stanno affrontando la complessità
In questo sondaggio condotto tra quasi 700 aziende, abbiamo chiesto ai leader della catena di fornitura di esprimere le loro ambizioni, paure, obiettivi e strategie. Scopri la direzione generale verso cui si muove il settore, gli ultimi sviluppi della gestione della catena di fornitura, i motivi per cui l'ottimismo rimane forte e quali sono le azioni chiave considerate prioritarie per il raggiungimento di obiettivi strategici quali l'ottimizzazione della resilienza, l'implementazione di nuove tecnologie e il miglioramento della sostenibilità aziendale.
Oltre i silos: evoluzione verso una catena di fornitura aziendale
Incisiv esplora la trasformazione in corso nelle moderne catene di fornitura, descrivendo in dettaglio il passaggio da processi frammentati e soluzioni puntuali a piattaforme più agili e flussi di lavoro collaborativi. Questa evoluzione risolve problemi sistemici come la mancanza di agilità e la comunicazione disconnessa, migliorando la reattività, la sostenibilità e la redditività della catena di fornitura.
ICON riunirà i migliori esperti della catena di fornitura dei settori retail, produzione e logistica dal 17 al 20 maggio 2026 a San Diego, in California.
We designed AI-powered WMS as our next-generation warehouse management solution (WMS). It leverages artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to optimize warehouse operations, improve decision-making, and enhance overall efficiency. Unlike traditional systems that rely solely on static rules, our AI-powered WMS learns from your data to predict demand, optimize slotting, and orchestrate resources in real-time. It represents a shift from reactive execution to proactive, autonomous supply chain management.
AI-powered WMS is a SaaS-only solution. The advanced AI and machine learning capabilities require the computational power and scalability of the cloud to function effectively. If you choose to remain on-premise, we will continue to support your operations with technical stack updates, security patches, and bug fixes. However, the AI-native features, such as advanced slotting agents and predictive resource orchestration, are exclusive to the SaaS environment. The only exception is the Warehouse Ops Agent (specifically for briefs and analysis), which is available for on-premise use.
When you invest in AI-powered WMS, we deploy the full WMS stack. This includes:
Funzionalità Heritage: tutte le robuste funzionalità WMS su cui ti affidi per anni.
WES integrato: Il nostro sistema di esecuzione del magazzino (WES), che include il Tasking and Robotics Hub.
Orchestrazione delle risorse: Strumenti per gestire in modo efficiente le risorse umane e meccanistiche.
Ottimizzazione del lavoro: logica per migliorare la velocità di scorrimento e ridurre i tempi di viaggio.
Implementiamo anche funzionalità opzionali, come la gestione del lavoro in magazzino e funzionalità native di IA. Consumi questi servizi opzionali utilizzando crediti mensili che sono fungibili tra i servizi. Questo ti permette di applicare valore esattamente dove il tuo magazzino specifico ne ha più bisogno.
We built AI-powered WMS to drive interoperability. The platform integrates seamlessly with various automation providers, allowing us to orchestrate both human and machine resources toward single service level agreements (SLAs). The embedded WES moves beyond simple integration to true orchestration. It improves throughput by leveraging automatic interleaving and consolidation opportunities. Furthermore, the platform connects easily with other Blue Yonder solutions—such as Yard Management and Transportation Management—to ensure end-to-end visibility and synchronized execution across your network.
No, the AI-native functionality in AI-powered WMS is additive. We have not removed any of the functionality or hard rules that your operations depend on today. This approach puts you in control of your own pace of change. For example, you can choose to use the AI slotting agent in just one zone of a warehouse to test it, while maintaining standard rules elsewhere. Different warehouses in your network can move at different speeds based on their specific needs and complexity.
The majority of the agentic AI and AI-powered features are available starting with the 2025.2 release of the SaaS WMS. If you are migrating from an older version, our upgrade scripts will guide your environment sequentially to this version to ensure data integrity and configuration retention.
Esperienza utente (UX/UI)
Customers moving from heritage WMS to AI-powered WMS will enjoy the same familiar user experience they are accustomed to, ensuring a smooth transition with minimal retraining. However, we are introducing significant enhancements to drive efficiency. The WebUI will feature a new agentic experience that allows users to interact with the WMS like never before, providing real-time answers to questions through both text and visual elements.
Sì. Stiamo sviluppando una nuova esperienza mobile basata sulla nostra robusta nuova piattaforma mobile. Un elemento chiave è l'introduzione di un'app per supervisori progettata per offrire un'esperienza agentica alla leadership. Questa app aiuterà i supervisori ad ottenere visibilità in tempo reale delle performance del magazzino, ad accedere a insight basati su IA e a ricevere avvisi proattivi per facilitare decisioni più intelligenti e basate sui dati in movimento.
Sì. Puoi comunicare direttamente con i dipendenti sul piano magazzino tramite l'interfaccia web. Questa funzione è accessibile tramite dispositivi come tablet o telefoni cellulari tramite l'opzione "Invia messaggio RF", permettendoti di mantenere un allineamento in tempo reale con la tua forza lavoro.
Yes. We recognize that navigating multiple tabs to view critical inventory data is inefficient. Our AI-powered WMS offers an improved user experience that consolidates LPN, location, status, and lot/batch codes into a single, unified inventory view to streamline your operations.
Formazione e gestione del cambiamento
We are actively building comprehensive education courseware on the new capabilities. Since ML and AI is new to WMS, we are still learning what information is most useful to you. Please share your learning interests and feedback with us so we can deliver the most relevant training, enablement and certifications.
L'adozione di sistemi di autoapprendimento rappresenta un cambiamento di paradigma rispetto ai motori tradizionali basati su regole. Il tuo team operativo non deve comprendere il funzionamento interno dei modelli, ma deve imparare a lavorare insieme a sistemi che si adattano nel tempo. Ad esempio, se aggiungi un'area di picking e-commerce a una struttura pallet/case, il risolutore di slotting impiegherà 4-6 settimane per iniziare a fornire movimenti ottimali. Nel frattempo, il tuo team operativo dovrà verificare e correggere l'output degli slot assegnando le SKU alle sedi, proprio come fa da anni. Questa consapevolezza di come i sistemi imparano e si adattano è il fulcro della gestione del cambiamento richiesto.
La qualità dei dati diventa più critica man mano che implementi tecnologie di autoapprendimento. Il vecchio concetto di "puliremo tutto sul molo prima che l'inventario arrivi al magazzino" non è più praticabile. I processi di conformità dei fornitori e gestione dei dati principali (MDM) diventano più importanti perché il ML e l'IA sono intelligenti solo quanto i dati che fornisci. Anche se i sistemi possono gestire un po' di rumore, il principio fondamentale di "spazzatura entra, spazzatura esce" è ancora valido.
Non è necessario assumere data scientist o esperti di ML per utilizzare le nostre funzionalità WMS di AI e ML. Ci occupiamo di tutto il lavoro complesso di ML che sta dietro le nostre offerte. Tuttavia, stiamo iniziando a vedere alcuni clienti mostrare interesse a costruire i propri modelli sui propri dati, e la nostra piattaforma lo supporta. Il cambiamento principale è un cambiamento di mentalità all'interno del tuo team operativo esistente, che lavora in modo collaborativo con sistemi di autoapprendimento.
Migrazione e versionamento
Sì. Abbiamo una strategia di migrazione dedicata che combina servizi professionali con strumenti basati su IA per garantire migrazioni più fluide e accelerate. Il nostro strumento di migrazione dati, indipendente dal database, supporta qualsiasi migrazione WMS di Blue Yonder e offriamo integrazioni accelerate basate su grandi modelli linguistici (LLM) per la mappatura dello schema e la generazione automatica del codice. Il WMS cloud-native supporta tutte le configurazioni esistenti e le estensioni esistenti possono essere migrate con modifiche minori per essere compatibili con l'architettura a sicurezza di aggiornamento.
The migration path depends on your current version, but it is a straightforward process. You run the standard upgrade scripts to bring your environment to the 2024 version, and from there, another script transitions you to AI-powered WMS. We rearchitected the solution while keeping the core schema and business logic intact, allowing us to port forward your configuration, setup, and data. The main effort focuses on two areas: integration and extensions, and we have tooling to support both.
No, you can go straight to AI-powered WMS. While our upgrade scripts are iterative and will step your environment through each version sequentially in the background (e.g., from 2023 to 2024, then to 2025), your user experience will be a direct transition from your current version to AI-powered WMS. For example, the 2024 version will only exist for the few hours it takes to run the 2025 conversion scripts.
Non esiste una limitazione specifica di versione. Tuttavia, dovresti prevedere che la complessità e lo sforzo di gestione del cambiamento aumentino man mano che la tua versione attuale è più vecchia. Migrare da una versione di più di 10 anni (prima della 9.2) richiederà più servizi e sforzi, conseguenza del debito tecnico accumulato e dei significativi cambiamenti architettonici avvenuti in questo tempo.
Dispatcher functionality is converging into the AI-powered WMS, which will be our single WMS of the future across all industries, complexities, and warehouse sizes. We will continue to support Dispatcher with tech stack updates, bug fixes, security patches, and customer-funded innovation. We are also developing migration tooling to simplify your conversion to AI-powered WMS.
Funzionalità di IA e ML
The AI-native functionality in our AI-powered WMS is additive, meaning we haven't removed any of the rules-based functionality you depend on. This allows you to control your pace of innovation. For example, you can test the AI slotting agent in one warehouse zone while using existing rules elsewhere. The AI and ML capabilities enhance operations by:
Ottimizzazione delle forze lavoro
Automazione delle opportunità di consolidamento in blocco
Miglioramento della velocità di trasmissione con interleaving automatico
Fornire raccomandazioni avanzate sulle slottature
Stima del compito e utilizzo degli agenti
I nostri modelli di machine learning (ML) sono addestrati su dati operativi storici e arricchiti con caratteristiche temporali come giorno, settimana, stagione e festività. Per i casi d'uso in cui la stagionalità è un fattore, preferiamo almeno due anni di dati storici. Questo permette ai modelli di analizzare un ciclo stagionale e validare gli apprendimenti rispetto al successivo, aiutando a distinguere tra eventi una tantum e modelli di domanda ricorrenti. Se hai meno di sei mesi di dati storici, i modelli possono comunque generare previsioni. Tuttavia, la precisione migliora nel tempo man mano che vengono raccolti più dati e i modelli apprendono dalla tua ultima cronologia delle transazioni.
No, non hai bisogno di alcuna esperienza in ML o AI per implementare le nostre funzionalità WMS AI o ML. A livello aziendale, gestiamo tutto il machine learning che viene utilizzato nelle nostre offerte. Anche se puoi costruire i tuoi modelli sui tuoi dati, non è necessario lavorare con i modelli che costruiamo noi. Il tuo team operativo dovrà capire come lavorare insieme a questi sistemi di autoapprendimento, ma non il funzionamento interno dei modelli stessi.
La soluzione di slotting ottimizza non solo la posizione, ma anche il bin o l'assegnazione di archiviazione appropriata. Considera le quantità attese di ricevuto, la frequenza delle ricevute e i parametri di utilizzo dello spazio per determinare la dimensione e la posizione più efficienti del contenitore. È inoltre progettato per supportare scenari di consolidamento in massa. Puoi configurare percentuali basate su regole o altre condizioni operative per guidare come e quando gli elementi vengono consolidati, e il sistema genererà automaticamente i compiti di lavoro corrispondenti.
La maggior parte dell'IA agentica è disponibile solo con l'ultima versione SaaS WMS (2025.2 e successive). Tuttavia, l'agente Warehouse Ops, che fornisce briefing e analisi, è disponibile per l'uso con le versioni on-site. Abbiamo anche un team che può adattare e costruire su misura gli agenti per il tuo WMS on-premise tramite un coinvolgimento di servizi professionali.
No, la Gestione del Lavoro in Magazzino (WLM) non è obbligatoria per addestrare i nostri modelli di ML. Tuttavia, i modelli richiedono determinati dati specifici per il sito per fare previsioni accurate. Questo include coordinate X, Y e Z, sequenze di viaggio e mappatura degli incroci all'interno della tua struttura. Dovrai condividere questi dati con noi per addestrare correttamente i modelli ML per il tuo sito.
