利用数据分析充分发挥您的时尚履约系统效能

作者：Sebastian Tietze

在本文中，我们将探讨数据分析如何深入揭示这些问题的成因，从而为日常时尚仓库运营带来实际改变。

为何关注数据分析？

在当今复杂的时尚物流领域，设施面临着优化流程以提高效率和确保不间断运行的压力。

同时，它们还在应对全渠道销售、季节性需求波动、退货、库存过剩以及卸货、拣选和包装等劳动密集型流程的复杂性。

幸运的是，大多数设施正在从其设备和操作员那里收集海量信息。 通过理解和利用这些数据，他们掌握了极其宝贵的工具，可以做出更明智的决策并提高其履约中心的绩效。 他们可以深入了解设施内正在发生什么、为什么会发生以及未来如何应对。

数据分析如何实现数据驱动的资产和运营管理

履约设施的日常运营通常关注以下两个方面之一：

• 设备：系统运行状况如何
• 运营：订单处理效率如何

在设施的技术或机械方面，数据分析可以深入了解组件故障或故障威胁、故障和更换情况。在运营方面，数据分析有助于库存和资源监控以及整体运营容量。

数据分析为时尚履约设施提供了独特的机会，无需对其系统进行大幅更改即可提高运营效率：它们只需基于数据进行运营和维护，即可提升绩效。

1. 数据分析如何协助维护工作

通过收集和分析数据，资产经理将随着时间的推移发现趋势，从而准确了解其组件的磨损情况。

这一点很重要，因为任何组件的生命周期都会受到操作和环境条件的影响，而这些条件因设施而异。但通过数据分析，管理人员将能够更确定地判断单个组件何时需要更换，以及是否可以延长其维护周期。

以袋式系统中的链条为例。 利用数据，维护专业人员可以监测链条随时间的延长情况，以确定其磨损程度并确定更换时间。

或者对输送分拣系统的振动数据进行分析。这可以为链条的润滑状态以及系统何时需要维护提供结论。

或者当满足某些数字先决条件时（例如系统驱动功率增加）发送警报的分析。数据可以清楚地表明需要调查的问题。

数据分析为维护专业人员提供了系统性能的清晰视图：正在发生什么、为什么发生以及如何应对。

2. 数据分析如何协助运营工作

在履约业务的运营方面，数据分析提供了订单量和结构的可见性。这使得管理人员能够准确确定所需资源和工作站的数量和类型，并识别是否需要进一步的操作员培训。

以通常处理大批量零售订单的时尚仓库为例。它如何为与系统设计时不同的工作负载做准备？数据分析可以根据订单结构确定工作站的最佳利用方式和操作员的最佳分配。利用基于数据的策略，管理人员可以重新分配资源、工作站和包装材料。

或者，如果使用袋式系统的仓库希望确保始终有足够的空袋来处理订单，该怎么办？数据分析通过提供存储在其缓冲区中的退货商品的停留时间可见性，协助管理人员进行“内务管理”例程和周期，例如，指示可能需要清理这些商品以腾出空间处理即时订单。

以下是数据分析在运营中的一些进一步的实用应用：

• 袋中 RFID 标签的读取率。 次优的读取率会影响吞吐量。
• WCS 对目的地请求的响应时间：由于数据流量大等原因导致的响应时间过慢，将对容量产生负面影响，IT 团队需要进行调查。
• 手动导入工作站的负载率：可以检测并调查工作站速度差异。是否存在技术问题？或者是否需要在工作站之间更好地分担负载？
• 导入质量：影响倾斜托盘和交叉带分拣系统的常见问题是物品导入的质量。数据分析可以帮助识别操作员是否需要进一步培训，以更好地与自动化系统交互。
• 系统不同区域中袋子的移动：数据分析可以防止特定区域过载，同时确保有可用容量（例如袋式系统中足够的袋子数量）来处理订单。
• 卸货区域的事件：数据分析可以帮助确定是否应增加某些工作站来处理更大或更小的订单等。
• 服务器机房性能：根据数据分析，警报可以警告某些问题，例如磁盘即将满载或系统过热。

如何实施数据分析

那么，时尚履约设施如何开始实施数据分析呢？

实际上相当简单：只要设施具备足够的数据收集基础设施——测量物理或电气值的电气或机械传感器——以及一个 IT 系统，就可以开始。阅读更多关于时尚履约设施如何收集数据的信息。

为不同组织单元使用数据分析

接下来，每个组织单元都要利用收集到的数据：

• 基础：大多数履约企业已经熟悉数据分析，并正在接收关于某些标准（如导入计数、卸货和卸货失败、循环和警报计数）的基本趋势和见解。现在的问题是实时查看见解并显示随时间变化的趋势。
• 维护：维护专业人员可以开始根据实时系统数据制定维护计划。维护工作将不再是例行安排，而是更侧重于优先事项，从而更有效地利用人员。预测性分析还将最大限度地减少被动维修并改进维护计划。
• 运营：通过数据，运营专业人员可以开始更深入地了解订单流和流程，从而进行更改、改进和优化。他们将开始发现运营效率低下之处并抵消不利的绩效影响。
• 管理：管理团队将能够预测其运营的各个方面，例如订单量和维护需求，并规划未来的吞吐量。通过数据分析，管理层将能够分析周环比或年环比绩效，设置实时站点基准，并接收自动定期报告。

设施无需具备显著的数字化成熟度和先进的自动化系统，数据分析即可发挥作用。存在一套所有设施都感兴趣的标准 KPI 和数据。

很大程度上取决于设施希望了解的信息类型。

数据分析可以定制，以回答特定查询，满足单个设施的要求。

数据分析包通常基于交易，反映数据量和所提供服务的水平。一个每天分拣 100,000 件物品的设施与每天分拣 50,000 或 20,000 件物品的设施相比，其定价范围不同。但数据分析中的数量和服务都是可扩展的值。

结论

数据分析工具的使用可以帮助时尚物流运营商了解其设施中正在发生什么、为什么发生以及未来如何应对。 它们可以提供当前运营、即将发生的事件和维护状态的简单直观的概述。 对于任何寻求深入了解日常运营并通过优化现有设备使用来提高绩效和效率的设施而言，数据分析工具都是关键组成部分。