分拣业务中的数据分析

深入了解有利于提高效率和通量

运营一个高效的配送中心变得越来越复杂。 随着电子商务的兴起，配送中心处理的包裹数量越来越多，包裹的尺寸、形状、包装也千差万别。 虽然这对行业来讲是黄金机遇，但是同时也给分拣系统带来了巨大压力。

配送中心要在电子商务时代蓬勃发展，最佳和最具成本效益的策略是数字化和数据分析。数据分析通过描述性、诊断性、预见性和规范性分析来改进业务，不断优化绩效。通过数据带来的全新的认识能够大幅提升运行效率和通量。

了解分拣系统的性能

使用当今的大数据挖掘工具，可以丰富和过滤流数据，确保数据的质量，方便聚合和准备数据进行简洁的可视化。这种数据挖掘类型不仅可以深入了解包裹处理系统的当前性能，还为未来跨多个系统进行调查、总结经验保留了历史记录。

预见性和规范性

多年来，伯曼集团一直在处理数据，并将从中获得的经验教训运用到预见性和规范性的服务中。伯曼运用自身的数字能力开发了越来越多的数据驱动服务套件，让维护、运营和管理层的员工能够做出更明智的决策。