仓库位于供应链的中心，负责监管货物的进出。所有的过程都必须以最佳方式相互协调，否则整个系统就会陷入停滞状态。因此，迅速发现薄弱环节并不断改进流程是非常重要的。在物流方面，数据分析在这方面非常重要。在智能软件和合适的辅助系统的帮助下，过程分析所需的数据可以从自动化仓库的分拣过程中产生。

仓库里的事情非常繁忙。新的物品和货物不断被添加、拣选、储存并送至货物发放区。许多过程同时运行，众多的处理步骤相互建立。同时，对物流服务供应商的要求也在不断提高。货物必须越来越快地到达客户手中。此外，竞争压力也在增加。3PL领域的市场竞争非常激烈，物流服务供应商的利润率正在下降。需要智能解决方案来尽可能地利用现有资源。快速和灵活的订单拣选可以带来决定性的竞争优势。

6 River系统公司的Cobot Chuck支持员工进行订单分拣。智能软件记录工作过程并提供全面的实时数据。

6 River系统公司的Cobot Chuck支持员工进行订单分拣。智能软件记录工作过程并提供全面的实时数据。

满足未来需求

为了满足客户在即日交付时代的需求，越来越多的仓储物流公司正在实现仓库自动化，并使用协作机器人(cobots)。这些技术援助系统支持采摘者，并帮助提高效率和采摘质量。然而，机器人解决方案不仅有助于快速、无差错和舒适地执行仓库中的活动。通过将它们与复杂的软件相结合，可以在整个过程中产生相关数据，然后进行评估。因此，数据分析可作为优化仓库流程的基础。这也是履行供应商6 River Systems的情况，该公司通过其灵活和易于实施的分拣解决方案实现了对基本数据的这种评估。

捕获智能过程数据

6 River系统公司的Chuck移动协作式分拣机器人与复杂的软件相连接。查克引导员工通过他们的工作区域，使用人工智能来减少仓库的行程。智能软件记录工作过程，从而提供广泛的实时数据。例如，查克在工作中收集了许多遥测数据。每秒五次，该系统传输关于机器人速度的重要信息，并在出现明显数值的情况下实现快速错误分析。此外，还有大量关于机器人利用率和仓库性能的信息。例如，每小时提供一次关于拣选过程的最新数据、工作流程的信息和事件数据。还对整个仓库进行了测绘，以便能够提出分档建议。

通过仪表盘实现可视化

这些数据被汇集到许多仪表盘中，用户可以从基于云的控制中心 "The Bridge "访问。仓库中所有流程的相关数据都在一个直观的用户界面上进行处理。例如，拣选仪表板将操作可视化，并提供实时和预测视图。可以直接看到有多少cobot和员工在使用，有多少拣选任务已经完成，有多少还需要完成。根据平均拣选率和活跃的拣选人员数量，软件对完成所有未完成任务所需的时间进行预测。地板视图仪表板显示每个过道的俯视图，并实时显示卡盘和工人的情况。这使得每个cobot的状态可以被访问。其他仪表板提供了每日和每月的拣选量和每日仓库性能的信息。

广泛的评估确定了优化的潜力

可以根据数以百万计的数据点创建互动报告、热图和工作时间表。仓库操作员可以一目了然地看到他们需要做出哪些改变，以确保最后一件物品尽快离开仓库。由于有详细的利用数据，可以随时进行A/B比较。这样就可以直接评估系统变化的影响。

热图显示了拣选密度，并指出个别仓库过道可能出现的超载或拥堵。未来选题的图表使人们清楚地了解到一天中其余时间的工作将集中在哪里。因此，仓库经营者可以在早期阶段进行干预，并作出改变以化解局势。详细的监测允许将拣选过程分解为各个部分。不仅是单独的设置和运输时间被单独记录。成本也被详细分解--不管是拥有广泛投资组合的几个客户的问题，还是拥有有限库存供应的零售商的问题。该软件确定了履行过程的总成本，并允许按客户、产品线或区域进行额外细分。这创造了最大的透明度。通过评估现有的数据，仓库操作员确保员工和cobot在一天中得到有效利用。优化的潜力很快就会显现出来。运营经理可以及时做出改变，以确保理想的员工数量在正确的时间出现在正确的地点。另一方面，可用的信息可用于存储空间规划。例如，可以使用集成的插槽功能来确定那些最适合高效存储和检索的存储位置。根据显示的加工过程的速度，软件指出最佳的存储区域。因此，通过开槽，存储空间得到了尽可能的利用。

结论和展望

通过适当的拣选方法与现代机器人解决方案相结合，仓库的效率可以得到显著提高。其目的是最大限度地减少步行距离，缓解员工的压力，并确定最佳存储位置。然而，只有当仓库中整个过程的综合数据可用时，这些目标才能实现。数据分析构成了发掘优化潜力和尽可能地利用资源的基础。仓库物流人员可以详细分析他们的分拣过程，并对其进行精简。实时数据使他们能够做出实时反应，并 "即时 "做出改变。

数据分析和履行过程中的相关透明度在未来将变得越来越重要。准确的周期时间数据使仓库运营商能够在满足其服务水平协议方面缩小范围。深入到SKU层面的洞察力释放了单个项目的端到端成本。归根结底，这是一个从大量数据中选择最重要信息的问题，并单独使用它来为未来制定正确的路线，从而保持长期的竞争力。