STG

STGは個人向けに小包を発送・配達するサービスである。

STGをMonstockに接続することで、荷物を送るための輸送ラベルを編集したり、荷物の場所や配送状況をリアルタイムで正確に監視したりすることができます。

MonstockとSTGのコネクタにより、サプライチェーン業務における出荷管理を自動化および最適化できます。これら2つのソリューションを統合することで、企業は輸送データの円滑な同期、リアルタイムの追跡可能性、および手作業によるエラーの大幅な削減というメリットを得られます。

この統合は、Monstock の情報を STG の輸送サービスに直接接続することで、発送プロセスを簡略化することを目的としています。Monstock で小包が承認されると、発送に必要なデータ（重量、寸法、発送元および配送先の住所、注文番号）が自動的に STG に送信されます。この転送により、印刷して荷物に貼る準備が整った輸送ラベル（PDF/ZPL）が自動的に作成されます。この自動化により、迅速な準備が保証されると同時に、手入力に伴うリスクが排除されます。

コネクタはまた、各出荷ごとに一意の追跡番号を生成し、これを自動的にMonstockに統合します。これにより、ユーザーは複数のインターフェース間を移動することなく、一元化されたリアルタイムの更新情報を追跡できます。この可視性の向上により、配送プロセス全体を通じて荷物を追跡することが可能になります。

配送状況（追跡）の更新も自動化されています。STGから送信される情報（受領、輸送中、配達済み、返送）は、Monstockと直接同期されます。この透明性により、チームは対応力を強化し、潜在的な問題や遅延を予測できるようになります。

返品管理も統合されています：返品ステータス、日付、理由が自動的に同期され、在庫と出荷情報の更新が一貫して行われます。さらに、Monstockから輸送料金と税金をリアルタイムで確認できるため、コスト管理が向上し、輸送業務をより正確に管理できます。

Monstock ↔ STGコネクタにより、企業は出荷フローを自動化し、時間を節約し、エラーを減らし、輸送管理を一元的な環境で集中管理できます。この統合により、サプライチェーン内の業務効率と取引の円滑化が強化され、日々の業務効率が最大化されます。

MonstockとSTGの統合は、両システム間の双方向通信を可能にする一連の自動化されたデータフローに基づいています。荷物の作成から配送までの各段階が同期され、完全なトレーサビリティと情報の即時更新が保証されます。

MonstockからSTGへのデータフロー

Monstock で小包が作成され承認されると、システムは必要なすべての 発送情報（重量、寸法、発送元および配送先の住所、小包の内容）を自動的に STG に送信します。このデータにより、STG から直接 輸送用ラベル（PDF/ZPL）の生成 が開始されます。ラベルはその後 Monstock に返送され、印刷して発送準備の整った荷物に貼付することができます。

同じフローで、STGによって生成された追跡番号が自動的にMonstockに統合されます。この即時同期により、発送準備段階から完全なトレーサビリティが確保されると同時に、手動入力の必要性がなくなります。

STGからMonstockへのデータフロー

輸送が開始されると、STGは配送状況（追跡情報）を各段階（荷物受領、輸送中、配達済み、返送）ごとにMonstockに送信します。これらの自動更新により、ユーザーはMonstockから直接、インターフェースを切り替えることなく、配送状況をリアルタイムで追跡できます。

このコネクタは、返品に関する情報（日付、ステータス、理由）の送信を含む、返品フローも管理します。これらのデータは、関連する在庫および注文記録を更新するためにMonstockに統合されます。

料金と税金の確認

発送を確定する前に、MonstockはSTGに問い合わせ、適用される配送料金と税金を取得することができます。この機能により、ユーザーはコストと納期に基づいて利用可能なオプションを比較でき、発送計画の最適化が可能になります。

自動化とトリガー

MonstockとSTG間のすべてのデータフローは完全に自動化されています。データ交換は、小包の承認、ラベルの作成、ステータスの更新、返品の開始など、主要なイベントが発生するたびにトリガーされます。この自動化により、データの信頼性が確保され、チームは大幅な時間短縮を実現できます。

主な利点

Monstock ↔ STG の統合により、リアルタイムの同期、人為的ミスの削減、出荷の完全な可視性が実現します。

この自動化により、企業は輸送フローを管理し、配送の信頼性を強化し、サプライチェーンの効率を最適化するための、高性能で一元化されたソリューションを利用できます。