CEP 行业数字化：配送中的数据分析

作者：Sebastian Titze

数字化对 CEP 行业意味着什么？

对于快递、包裹和包裹 (CEP) 公司来说，数字化可能指的是许多不同的流程。 在这里，我们将只关注与数据分析相关的部分。

配送中心收集的数据往往涉及以下两个主题之一：

• 运营：货物/包裹的处理方式

• 设备：分拣系统的运行状况

数字化的独特机会在于，配送中心无需对分拣系统的布局进行重大更改，即可提高运营效率。配送中心可以通过基于数据的运营、维护和管理来提高性能，而无需花费资源购买新设备。

为什么 CEP 公司应该进行数字化？

在过去的十年中，零售和 B2B 市场都经历了电子商务的巨大增长。在世界各地，大多数 CEP 公司都会确认，到达其配送中心的包裹数量不断增加。

电子商务的增长为 CEP 行业带来了巨大的机遇，但同时也带来了一系列挑战。特别是配送中心，必须进行调整才能在电子商务蓬勃发展的时代蓬勃发展。跟上步伐的最佳且最具成本效益的方法之一是数字化。

阅读更多：通过数字化改造您的配送中心：简介。

当今 CEP 行业面临的挑战：

高峰季节

全球电子商务似乎涌现出几乎无穷无尽的购物旺季——黑色星期五、网络星期一、光棍节、亚马逊 Prime Day 等——这可能对业务有利，但也拉伸了配送中心的能力。配送中心需要在为波动的需求做好准备与达到产能过剩阶段之间取得平衡。

阅读更多关于电子商务高峰季节的信息。

竞争加剧

24 小时甚至 12 小时送达正在成为常态，因为网上商店和 CEP 公司竞相为客户提供最好的服务。因此，配送中心需要比以往任何时候都更高效地运营，减少延误。

包裹组合

不规则物品以及包裹尺寸和形状的更多种类。具有不同包装标准的全球电子零售商。需要人工处理的不可读包裹与可读包裹混合在一起。所有这些因素都导致包裹组合的复杂性更高，从而导致分拣过程更加苛刻。

阅读更多关于包裹组合预测的信息。

这些只是配送中心目前面临的三个挑战。共同点是，配送中心需要极其高效地运营，才能跟上市场的需求。

这也是 CEP 公司需要数字化的主要原因：在日益复杂的行业中高效、准确地运营。

配送中心可以通过哪些方式使用数字化？

在数字化的保护伞下，存在着各种不同的工作工具和方法。

它们共同之处在于结构化的工作方法：捕获数据、分析数据，然后利用数据提供的见解来改进系统的包裹处理和运营。

有价值的数字化服务示例：

• 优化：数据驱动的系统优化和设备维护方法。支持数据驱动的资产管理，使配送中心从长远来看能够从其分拣系统中获得最大的价值。
• 可视化：为特定角色和关注领域量身定制，可视化的数据洞察力支持在组织各个层面做出最佳运营决策的能力。运营商、维护人员和管理人员——每个角色都有好处。
• 警报：系统提供商实时监控数据日志，以检测任何异常情况，并提醒操作或维护分拣系统的人员。
• 预测性和指导性维护：预测性和指导性维护有助于公司避免错误，并在未来以最佳方式利用每项资源。
• 数字孪生：分拣系统的实时可视化表示。提供了一个独特的机会来监督庞大而复杂的分拣系统的整体，优化和维护系统，并根据数据有效地分配操作员。

阅读更多：数字孪生：优化包裹分拣的新朋友。

如何收集数据？

建立足够的数据收集结构是分析策略中重要的第一步。

通常有两种收集数据的方法：

• PLC：设备可能具有内置的 PLC（可编程逻辑控制器），具有收集数据的能力。PLC 能够提取大量数据。
• 传感器：另一种方法是为分拣系统配备数据收集传感器。这些通常设计用于监控更具体的内容。

数据收集结构可能依赖于一种方法或两种方法的组合。

如果对如何设置最有效的数据收集结构有任何疑问，我们建议配送中心寻求经验丰富的系统提供商的建议。

阅读更多：如何通过数据分析优化吞吐量。

您的配送中心如何释放数字化的潜力？

数字化和数据分析存在于少数不同的级别上，这些级别在高级程度上有所不同。数据的收集被认为是分析成熟度曲线上的 1 级。下面描述了 2 级和 3 级。

一般来说，配送中心应该始终记住：

• 所有级别的数据分析都很有价值
• 配送中心无法在一夜之间成为完全成熟的数字化运营
• 您一次爬一个数据分析梯子

2 级：描述性分析

数据分析的第一个“下一步”。监控系统的每个部分并将信息以数字方式存储。目的是回答最基本的问题：发生了什么？

描述性分析的目的是准确地了解发生了什么，而不是事件发生的原因。例如，配送中心突然出现故障增加。解决此问题需要查看涵盖分拣系统中发生故障位置的数据。哪些设备受到影响？故障发生在什么时间？在故障发生之前和期间，通过分拣系统的包裹数量和类型是什么？

你可以说描述性数据分析回顾性地列出了所有事实，但没有连接任何点。在当今的 CEP 行业中，几乎所有配送中心都进行某种形式的描述性分析。

阅读更多：数据分析将如何改变配送专业人员的工作。

3 级：诊断性分析

第一级负责“什么”。诊断性分析，第二级，通过解决“为什么”来为难题添加另一块。

诊断性分析本质上基于与描述性分析相同的数字，但在诊断级别分析数据的能力大大提高。诊断性分析不是简单地说明发生了什么，而是将新数据与旧数据进行比较，查看相关性并识别模式。例如，配送中心可能能够识别出包裹的体积、包裹包装和尺寸的组合可能会导致特定设备出现故障。

这使得管理团队可以根据数据进行考虑，以更好地构建分拣流程或分配操作员来维持特定的流程。操作员还可以根据数据开展工作，并在满足数字预定条件时做出反应，而不是在发生故障后才做出响应。

诊断性数据分析是一种极其有价值的工具。然而，它仍然是一种基于已经发生的事情的工具。数字分析梯子的最后两个级别通过将数据分析更进一步来区分自己：分析未来会发生什么。

您需要了解的关于 CEP 数字化的一切

行业专家预测，数字化将改变配送中心的运营方式。以至于在 10-20 年内，整个 CEP 行业将因此而发生转变。

通过将数字化引入您的运营，为电子商务日益增长的机遇做好准备。

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