WMS для великого складу

Опис

WMS для великого складу на 1 сервер без обмеження користувачів (Python) — це рішення K2 ERP для автоматизації складського обліку на великих складах із високим товарообігом, інтенсивними переміщеннями та великою кількістю операцій. На офіційному сайті K2 модуль K2 WMS прямо описується як рішення для автоматизації складського обліку складів великого розміру, а сама платформа K2 Cloud ERP побудована на Python.

Головна перевага цього продукту в тому, що WMS працює як частина екосистеми K2 ERP, а не як ізольований складський модуль. Це дає бізнесу єдине середовище для зв’язку складу з документами, аналітикою, управлінськими процесами та іншими ERP-модулями. K2 також підкреслює відкриті технології, масштабованість і можливість розширення системи під потреби підприємства.

Для великого складу така позиція цікава насамперед практичними вигодами: точний контроль залишків, адресне зберігання, вища швидкість обробки замовлень і зменшення втрат. Саме ці переваги K2 окремо зазначає для WMS-рішення для великого складу. Для бухгалтерії та управління це також означає автоматичний облік руху товарів, точніші дані для звітності та менше розбіжностей між складом і обліком.

Додатково перевагу K2 ERP добре видно на реальних кейсах. У кейсі для «Нової пошти» K2 описує систему ТОІР+WMS на базі K2 Cloud ERP з веб- і мобільним інтерфейсом, інтерактивною схемою, картками об’єктів і безпечним обміном даними з центральною ERP. Окремо K2 також публікує мобільний застосунок для операцій інвентаризації, оприбуткування, переміщення та списання товару, що показує придатність платформи до реальної складської роботи.

Ліцензія на 1 сервер без обмеження користувачів робить рішення вигідним для компаній, де зі складом одночасно працюють комірники, оператори, керівники складу, логісти, бухгалтери та адміністратори. Окремою перевагою саме цієї позиції є те, що у вартість входить 50 годин роботи програміста для адаптації рішення згідно з технічним завданням, тобто бізнес одразу отримує ресурс для налаштування системи під власні процеси.