包裹数据分析将如何改变配送专业人员的工作

作者：Per Engelbrechtsen

随着 数字化在 CEP 行业中持续普及，数据分析将改变配送中心的运作方式。

到目前为止，围绕 数字化 的大部分注意力都集中在我们可能称之为宏观层面的优势上：配送中心和整个 CEP 行业可以通过实施数据分析和其他数字工具获益的方式；提高跟踪和追溯服务的透明度；最大限度地利用机器能力；或通过数字孪生辅助模拟未来生产。 仅举几例。

广泛的运营改进以及它们如何影响公司的最终利润一直是数字化的主要视角。但是，在本文中，我们将从略有不同的角度来探讨该主题：我们将讨论相关人员！

数字化的劳动力

数字化（包括数据分析）只有在能够帮助 CEP 配送中心（尤其是其员工）更高效地朝着其特定目标努力时，才能成为游戏规则的改变者。

阅读我们关于包裹配送商数字化的介绍。

理想情况下，重点应放在帮助配送中心的员工履行其作为维护、运营或管理专业人员的角色上：

• 降低每件商品的成本
• 降低风险
• 提高整体能力

数字化如何帮助配送中心专业人员

在以下各节中，我们将仔细研究数字化如何帮助配送中心专业人员中的三个不同角色：

1. 维护

通常，维护分拣系统的努力被构建为我们可能称之为常规或基于时间的预防性维护。

维护操作员并非一直在等待机器停止工作才介入。但是，他们几乎完全依赖于他们的日历。

“我们通常在每年的这个时候查看分拣机安装情况”一直是他们的工作方式。在没有任何具体证据表明特定安装在当时是如何执行的情况下。因此，如果说，如果更频繁地进行维护，性能会显着提高，那么没有人会发现。

重要的是要注意，这都不是维护操作员的错。在没有任何可靠的统计数据可以依赖的情况下，围绕您可能拥有的任何可用结构（例如日历或简单的例行程序）来计划维护是有意义的。

维护级别的数据分析

数字化可以显着改变维护的进行方式。

当配送中心开始检测和分析来自其分拣系统的数据时，维护操作员将进入一个全新的见解领域。该系统将开始将数据连接到以前无法解释的事件。它将了解到，当安装开始显示某些数据时，这意味着维护必须介入以执行某项任务。

维护操作员可以进行预测性维护，而不是基于时间的预防性维护。

维护操作员可以根据实时性能来开展工作，而不是因为到了每年的这个时候才检查安装情况。系统的某个部分可能会经历 5% 的性能下降，没有人能够仅从外观或其输出来判断出来。借助数据分析，没有人需要这样做，因为系统会告诉他们。

数据驱动的资产管理的结果是一个分拣系统，通过减少不必要的停止，使其尽可能接近最大容量运行。

获取完整概述：阅读包裹分销商的数字化指南。

2. 运营

数据分析不仅可以改善分拣系统的维护，还可以使系统以最高容量运行。使用数据的过程使系统能够以充分利用设计容量的方式运行。

例如，传统的 B2C 电子商务配送中心可能会按升序或降序将特定目的地分配给特定的邮政编码。 一个基本流程，易于管理，但如果例如没有针对某个特定目的地的包裹，则也相当不灵活。 当其他目的地可能超载并最终导致瓶颈时，您为什么要将 滑槽 分配给没有包裹的目的地？
显然，这无法实现系统的最高利用率。

配送中心通常满足于略微欠佳的流程的原因是运营的巨大复杂性。采用大量的包裹组合，并将其与大型且混乱的分拣中心相结合，您所得到的是一个极其困难的方程式，供操作员解决。并且几乎在生产结束后，一个新的窗口就开始了。尽管如此，他们必须实时解决它，才能实现分拣系统的最佳利用率。

难怪在没有现代数字资源的情况下，将滑槽与邮政编码配对等熟悉的策略具有很强的吸引力。这是数字化和数据分析尤其可以为运营商提供巨大帮助的地方。

运营层面的决策科学

决策科学是一种人工智能，可帮助操作员实现分拣系统的最佳利用率。

通过分析数据，算法可以识别与包裹组合相关的滑槽目的地的最佳使用方式。或操作员的最佳分配。或任何其他与分拣相关的难题。

它是实时分析，因此操作员始终可以获得高效且基于数据的策略，以应对包裹组合和分拣能力之间复杂的平衡。

结果是操作员不必依赖简化的策略，例如将邮政编码和滑槽配对。数据将揭示如何最有效地利用系统，并向操作员提出决策。

决策科学只是其中的一部分。通过对算法和统计模型的研究，机器学习会警告操作员系统中或劳动力中未充分利用的部分或即将发生的事件，例如瓶颈。

最终的结果是分拣系统以接近最大容量运行。

3. 管理

通过比较先前包裹生产的数据并预测未来的生产，管理层可以确定资源的最佳利用方式。

配送中心可以更有效地从先前的经验中学习，以改善未来的运营，例如在雇用和分配操作员和资源方面。

预测和其他战略挑战

种种迹象表明，电子商务只会增加。 越来越多的 购物高峰期 和特殊场合也给配送中心带来了独特的挑战。

日益增长、日益复杂和更加多样化的包裹组合，加上众多的旺季，导致未来更难以驾驭。同时，CEP 行业的竞争以及消费者的期望将导致对要求更高的交付服务的需求，例如每隔六个小时或十二个小时。

将来，配送中心的管理层需要更好地从经验中学习并计划未来的生产。这需要对过去和未来的生产进行详细而准确的评估。

值得庆幸的是，这正是数据分析所提供的。

不同角色的不同数据可视化

展望未来，配送中心组织的所有领域都将从数据中受益。但不一定是相同的数据或对数据具有相同的视角。

系统提供商专门与组织的每个领域合作。目的是识别与每个员工职能最相关的数据，并以完全为组织的每个级别创造最大价值的方式可视化数据。

• 维护需要数据以使分拣系统保持最佳状态并避免故障。
• 运营需要数据以进行实时调整。
• 管理需要数据来支持长期决策。

系统提供商将帮助识别相关数据，并支持组织内的每个角色以更有效地执行。

这就是数字化和数据分析在 CEP 配送中心的角色方面的潜力。您想了解更多关于您的配送中心如何从数字化中受益的信息吗？阅读我们的 关于包裹配送商数字化的电子书。