（1）捕获数据

每个自动化仓库的设计都应基于现有活动的数据和对未来活动的预测。数据的质量和细节越高，分析就越深入。

乍一看，恢复这些数据似乎需要付出很大的努力，但涉及大量投资，因此这是值得的。

（2）计算平均值时要小心

在分析与复杂物流操作相关的大量信息时，进行更近似的计算似乎是最快的解决方案，但实际上情况有所不同。

应按年度、每月和每日适当评估峰值和平均值：工作日中的操作不会以相同的速度运行，但会自然地显示峰值和低谷。缓冲区、吞吐量和工作站等的设计必须能够承受这种波动趋势：即使平均而言这些符合预期，它们也可能每天多次充满容量。而且您不会想在数据如此不准确的仓库中工作。

（3）从整体上看交易

物流活动比其各个子业务更为复杂，这些子业务可能单独设计得很好，但彼此之间没有适当地集成。这些子操作之间的接口规划不当可能会导致瓶颈。当乐团的各个成员不以相同的节奏演奏时，各个部分的良好设计是没有用的。

（4）细节决定成败

虽然总体设计效果良好，但往往细节决定成败。缓冲区、区域之间的交换时间、聚集区：只要其中之一设计错误，就会出现瓶颈，从而破坏上下游的流动。在设计阶段修复这些小点错误花费很少的钱，但一旦系统启动并运行，可能会导致大问题，所以一定要在上游修复它们。

（5）探索不同的战略场景

公司的战略选择对运营和物流有直接影响，可以通过扩大市场份额、开辟新渠道和市场、扩大产品组合甚至缩小产品组合来实现增长。所有上述内容都会转化为不断变化的运营目标：订单数量可能会增加或减少。存储单元的范围可以扩大或缩小。可能需要或多或少的每日交付。

借助由详细数据支持的模型，可以以不同的组合来探索此类场景，从而可以确保自动化系统具有弹性并与业务的战略发展保持一致。自动化的设计应该适应可预见的未来业务场景。自动化必须为运营服务，而不是相反。

（6）探索新技术

许多公司都投资了一项技术，因为他们在展会上看到了该技术，或者因为隔壁的公司实施了该技术，但该解决方案并不总是适合他们。

我们生活在技术空前可用的时代。原则上，它们都做同样的事情：自动化和优化仓库任务。汽车的型号有很多，它们都可以从 A 到 B，有 4 个轮子，油门和刹车，但仍然迎合不同的市场！

仓库自动化也是如此。根据订单概况、产品特性、订单线分布和许多其他因素，不同的技术可以表现得非常不同，并为相同的投资提供显着不同的附加值。由于不存在一刀切的解决方案，因此对自动化物流运营进行适当的建模可以在模拟数字环境中比较不同的解决方案，并有助于确定正确的技术。

（7）模拟、模拟、模拟

在批准项目时，模拟是人寿保险：事实上，它们在虚拟环境中留下了出错的空间，在这种环境中，仍然有可能在不产生任何影响的情况下丢弃错误的配置，并将范围缩小到性能最佳的场景。此外，模拟 100 次中有 99 次会获得回报，主要原因有两个：

●模拟有助于减少初始投资；大多数公司仅在采购后才模拟自动化仓库，以方便设置。如果有另一种更便宜的设置呢？当然，在确认一个数百万美元的项目之前最好先了解一下。

●模拟将通过在错误发生之前修复错误来节省您的金钱；假设缓冲区设计不完善，只能通过删除新安装的自动化系统的一些固定元件来扩展。自己修复这个错误将比模拟本身花费更多的钱。

（8）做好改变的准备

正如我们已经说过的，自动化应该为运营服务，而不是相反。因此，有必要改变观点，质疑运营中的每一个流程，并确定它是否带来附加值，或者是过时的工作方式的一个例子。

一般来说，观点的改变应该随着自动化系统的实施而发生，因为采用全新的方法来避免冗余和低效的流程和成本变得很自然。投入时间进行咨询可以让您从整体上看待操作，从而将拼图的所有部分拼凑在一起。丰田物料搬运帮助公司实现从设计到实施的卓越运营。如果您准备好进行变革并希望实现仓库自动化，请联系我们的专家，共同探索适合您公司的解决方案。