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通过数字化改造您的配送中心：简介

在竞争日益激烈的 CEP 行业中，各公司一直在寻找下一个重大技术进步。长期以来，大多数注意力都集中在硬件上，但现在，这种情况开始发生变化。下一个重大事件是什么？数字化。

说明：本文最初以英文撰写，并借助人工智能进行了翻译。

文章摘要

作者：Sebastian Titze

10 年前，当面临在预算有限的情况下提高配送中心吞吐量的挑战时，中心经理会立即关注其运营的物理限制。

他会查看滑槽。他会查看分拣机和传送带。他会对自己说：我需要为我们的分拣系统添加更多设备。

今天，重点开始转移。当今计算机的处理能力，结合传感器，可以提供几年前甚至无法想象的洞察力。

提出正确的解决方案不再仅仅是摆弄系统布局并进行更改的问题。重点已从仅硬件转移到更全面的视角。现在，快递、包裹 (CEP) 行业正在寻求将数字化作为一种可能的优化手段。问题是，在当今的 CEP 行业中，配送中心可以访问数据和处理能力，以分析数据并利用数据。

当我们谈论 CEP 行业的数字化时，我们实际上在谈论什么？

CEP 行业中的数字化是从配送中心收集大量信息并以数字方式存储这些信息的过程。

配送中心倾向于收集有关以下两件事的数据：

在不一定需要更改其分拣系统布局的情况下，配送中心可以从数据捕获、分析和其他数字化工作中的多个参数中受益：

最重要的是：提高吞吐量、降低运营风险和降低每个包裹的成本。

那么数字化实际上是如何运作的？让我们首先看一下数据收集方法。

构成配送中心物理侧的分拣系统配备了各种 PLC。这些 PLC 检测来自系统的各种信息：温度、振动、功耗、处理速度等等。我们称这些为原始数据。

另一个例子：称重单元。几乎每个分拣系统中的一个重要组成部分。人们会认为秤只会告诉重量，但在称重单元内部，您会发现一个处理器，它就像一台小型计算机，具有处理与称重过程相关的各种信息的能力。这被称为边缘分析。

边缘分析和原始数据这两个数据流都提供了对分拣系统性能的宝贵见解，但处于不同的级别。例如，称重单元将在本地处理数据，并且可以准确地说明问题所在。另一方面，传感器将留下通过处理数据得出的结论。这就是数据分析。

数据告诉我们分拣系统的每个组件如何运行以及分拣系统如何处理物品。在分析数据时，就运营和设备这两个主题而言，模式开始显现出来。

例如，系统可能会发现特定类型的包装经常导致手动分拣。或者每次传送带达到一定温度时都会发生故障。或者来自滑槽的特定振动模式表明机器性能不佳。配送中心可以收集和分析数据以获得更多见解，而不是仅将此信息保存在某人的脑海中。结果本质上是一个完全透明的配送中心。

“结果本质上是一个完全透明的配送中心。”

在数字化的过程中，配送中心最终会达到一个可以将随着时间的推移获得的经验与数据相结合以达到预测水平的点，在该水平上，他们可以识别出人眼永远无法检测到的模式。在这一点上，分拣系统提供商将能够介入自动化分拣方面的经验，以达到下一步；更高水平的数字化成熟度。

让我们看一些数据创造价值的简单示例：

预测潜力。计算机可以预测何时会立即发生故障，并告诉配送中心他们需要进行哪些精确调整以防止故障。试想一下，减少故障会如何影响每个处理包裹的成本！
维护专业人员可以使用数据来检测何时需要更换特定的备件。
操作员可以检测到某种类型的包裹是否总是手动分拣。以及原因。也许包装不适合自动分拣。也许当这些物品在分拣过程中彼此跟随时，特定包裹组合会引起麻烦。或者可能是以某种方式干预生产的无数其他因素。人眼无法察觉的见解可能会对分拣系统的吞吐量和效率产生巨大影响。