通过数据分析提高包裹处理效率

作者：Sebastian Titze

该行业越来越将数字化视为一种可行的优化策略。好消息是，在当今的 CEP 领域，配送中心可以访问数据和处理能力，以分析和应用这些数据。将现代计算机的处理能力与传感器相结合，能够获得几年前难以想象的洞察力。

BEUMER Group 的数字化转型总监 Sebastian Titze 最近在法兰克福举行的 CEP 行业会议上发表了讲话。 他举例说明了一个数据分析控制室，以帮助直观地回答 CEP 领域内有关数据分析的一些最常见问题。

“第一个问题始终是，我是否可以将数据分析用于我现有的设备？” Titze 说。

“明确的答案是绝对可以。任何设备，无论其有多旧，都一直在记录大量数据，通常，任何系统都会生成大量可用于数据分析的日志文件和数据。”

三大要素

Titze 将数据分析分解为三个重要阶段：

1. 描述性分析 – “实际上，您可以从描述发生了什么开始，”他说。这具有很大的价值，因为一旦您可以描述发生了什么，您也可以开始了解为什么会发生。”

2. 诊断性分析 – Titze 说，当组织需要了解其运营中的瓶颈、缺点和不良习惯时，此阶段具有很大的价值。

3. 预测性分析 – 配送中心的经验和数据相结合，可以预测人眼会错过的模式，并知道采取哪些措施来消除系统预测的未来问题。

Titze 表示，虽然运营商经常想知道数据如何立即帮助他们进行预测阶段，但他认为数据分析的早期阶段本身就具有价值，并且所有级别的分析都会对分拣系统的吞吐量和效率产生重大影响。

那么，数据分析究竟是如何运作的呢？

不同类型的数据展示了分拣系统的每个组件是如何运作的。

原始数据 – 不同的 PLC 安装在分拣系统中，这些 PLC 构成了配送中心的物理部分。这些 PLC 拾取各种系统数据，包括温度、振动、功耗、处理速度等等。

边缘分析 – 称重单元实际上是所有分拣方案中的关键要素。称重单元内部的处理器充当微型计算机，并且具有处理与称重过程相关的所有类型信息的能力。

边缘分析和原始数据都有助于分拣系统的性能，尽管程度不同。例如，称重单元将在本地分析数据，并且能够查明问题。结论将由数据处理得出，而不是由传感器得出。

分析数据后，模式开始出现。数据创造价值的一些示例包括：

• 计算机预见故障并通知配送中心如何预防故障。
• 数据帮助维护人员选择何时更换发生故障的部件。
• 操作员可以判断包裹是否总是手动分拣。也许包装无法自动分拣。也许某些包裹组合会导致分拣问题。

实现数字化成熟度 – 包裹配送中心可以达到一个程度，即可以将随着时间推移获得的经验与数据相结合，达到预测水平，从而可以看到人眼永远看不到的模式。这时，具有自动分拣和数据日志文件经验的分拣系统提供商将能够介入并帮助达到下一步，即更高的数字化成熟度。

不同级别的数字化

每个配送中心都可以从中受益。但是，为了开始，了解不同的数字化级别以确定您的配送中心现在所处的位置可能会有所帮助。

1. 手动操作 – 笔和纸的方法。分拣系统何时需要维修的规则通常基于日历。每条信息都被手动写下来并存储。故障一旦发生就会处理。维修或优化通常在明显需要时或吞吐量明显下降时进行。

2. 基本数字化 – 自动化机械中的传感器检测来自整个分拣系统的信息。信息以数字方式存储。系统的每个部分都受到持续监控。收集数据并提供系统性能的清晰视图。数据有助于理解什么和为什么会发生。操作员在工作中也是数据驱动的，并且在满足数字预定条件时做出反应。

3. 高级数字化 – 多个数据源的组合揭示了有关系统性能、特定场景中的性能以及可能结果的模式。算法允许您通过预测运营和设备级别来优化系统。

4. 完全数字化 – 您知道该怎么做来解决系统预测将来会发生的问题的级别。在设备级别，这可能意味着知道何时以及更换哪些部件。在运营级别，这意味着知道做出哪些选择以避免出现瓶颈的情况。根据自主程度，系统可以建议一个操作，告诉您已采取的操作，或者只是自行执行操作。

任何采用数字化的配送中心都会随着时间的推移获得优势，并最终达到更高的数字化水平。 但是，要采取正确的步骤，您可能需要系统提供商的帮助。 您想了解更多关于数字化对您的配送中心的潜力吗？

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