倉庫位于供應鏈的中心，負責監管貨物的進出。所有的過程都必須以最佳方式相互協調，否則整個系統就會陷入停滯狀態。因此，迅速發現薄弱環節并不斷改進流程是非常重要的。在物流方面，數據分析在這方面非常重要。在智能軟件和合適的輔助系統的幫助下，過程分析所需的數據可以從自動化倉庫的分揀過程中產生。

倉庫里的事情非常繁忙。新的物品和貨物不斷被添加、揀選、儲存并送至貨物發放區。許多過程同時運行，眾多的處理步驟相互建立。同時，對物流服務供應商的要求也在不斷提高。貨物必須越來越快地到達客戶手中。此外，競爭壓力也在增加。3PL領域的市場競爭非常激烈，物流服務供應商的利潤率正在下降。需要智能解決方案來盡可能地利用現有資源。快速和靈活的訂單揀選可以帶來決定性的競爭優勢。

6 River系統公司的Cobot Chuck支持員工進行訂單分揀。智能軟件記錄工作過程并提供全面的實時數據。

6 River系統公司的Cobot Chuck支持員工進行訂單分揀。智能軟件記錄工作過程并提供全面的實時數據。

滿足未來需求

為了滿足客戶在即日交付時代的需求，越來越多的倉儲物流公司正在實現倉庫自動化，并使用協作機器人(cobots)。這些技術援助系統支持采摘者，并幫助提高效率和采摘質量。然而，機器人解決方案不僅有助于快速、無差錯和舒適地執行倉庫中的活動。通過將它們與復雜的軟件相結合，可以在整個過程中產生相關數據，然后進行評估。因此，數據分析可作為優化倉庫流程的基礎。這也是履行供應商6 River Systems的情況，該公司通過其靈活和易于實施的分揀解決方案實現了對基本數據的這種評估。

捕獲智能過程數據

6 River系統公司的Chuck移動協作式分揀機器人與復雜的軟件相連接。查克引導員工通過他們的工作區域，使用人工智能來減少倉庫的行程。智能軟件記錄工作過程，從而提供廣泛的實時數據。例如，查克在工作中收集了許多遙測數據。每秒五次，該系統傳輸關于機器人速度的重要信息，并在出現明顯數值的情況下實現快速錯誤分析。此外，還有大量關于機器人利用率和倉庫性能的信息。例如，每小時提供一次關于揀選過程的最新數據、工作流程的信息和事件數據。還對整個倉庫進行了測繪，以便能夠提出分檔建議。

通過儀表盤實現可視化

這些數據被匯集到許多儀表盤中，用戶可以從基于云的控制中心 "The Bridge "訪問。倉庫中所有流程的相關數據都在一個直觀的用戶界面上進行處理。例如，揀選儀表板將操作可視化，并提供實時和預測視圖。可以直接看到有多少cobot和員工在使用，有多少揀選任務已經完成，有多少還需要完成。根據平均揀選率和活躍的揀選人員數量，軟件對完成所有未完成任務所需的時間進行預測。地板視圖儀表板顯示每個過道的俯視圖，并實時顯示卡盤和工人的情況。這使得每個cobot的狀態可以被訪問。其他儀表板提供了每日和每月的揀選量和每日倉庫性能的信息。

廣泛的評估確定了優化的潛力

可以根據數以百萬計的數據點創建互動報告、熱圖和工作時間表。倉庫操作員可以一目了然地看到他們需要做出哪些改變，以確保最后一件物品盡快離開倉庫。由于有詳細的利用數據，可以隨時進行A/B比較。這樣就可以直接評估系統變化的影響。

熱圖顯示了揀選密度，并指出個別倉庫過道可能出現的超載或擁堵。未來選題的圖表使人們清楚地了解到一天中其余時間的工作將集中在哪里。因此，倉庫經營者可以在早期階段進行干預，并作出改變以化解局勢。詳細的監測允許將揀選過程分解為各個部分。不僅是單獨的設置和運輸時間被單獨記錄。成本也被詳細分解--不管是擁有廣泛投資組合的幾個客戶的問題，還是擁有有限庫存供應的零售商的問題。該軟件確定了履行過程的總成本，并允許按客戶、產品線或區域進行額外細分。這創造了最大的透明度。通過評估現有的數據，倉庫操作員確保員工和cobot在一天中得到有效利用。優化的潛力很快就會顯現出來。運營經理可以及時做出改變，以確保理想的員工數量在正確的時間出現在正確的地點。另一方面，可用的信息可用于存儲空間規劃。例如，可以使用集成的插槽功能來確定那些最適合高效存儲和檢索的存儲位置。根據顯示的加工過程的速度，軟件指出最佳的存儲區域。因此，通過開槽，存儲空間得到了盡可能的利用。

結論和展望

通過適當的揀選方法與現代機器人解決方案相結合，倉庫的效率可以得到顯著提高。其目的是最大限度地減少步行距離，緩解員工的壓力，并確定最佳存儲位置。然而，只有當倉庫中整個過程的綜合數據可用時，這些目標才能實現。數據分析構成了發掘優化潛力和盡可能地利用資源的基礎。倉庫物流人員可以詳細分析他們的分揀過程，并對其進行精簡。實時數據使他們能夠做出實時反應，并 "即時 "做出改變。

數據分析和履行過程中的相關透明度在未來將變得越來越重要。準確的周期時間數據使倉庫運營商能夠在滿足其服務水平協議方面縮小范圍。深入到SKU層面的洞察力釋放了單個項目的端到端成本。歸根結底，這是一個從大量數據中選擇最重要信息的問題，并單獨使用它來為未來制定正確的路線，從而保持長期的競爭力。