大展身手的大数据

倪海云

无论是用于规划、系统基准、优化设备的使用与维护，还是用于最大化生产力、提高安全、创建最佳库存流程，大数据都是帮助供应链专业人士做出更明智业务决策的利器。

近几年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展。正如《纽约时报》2012 年2 月的一篇专栏文章中所称，大数据时代已经来临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析做出，而并非基于经验和直觉。

如今供应链领域也在谈论大数据，各类各种仓库和配送中心的大数据日益增加，无论是用于规划、系统基准、优化设备的使用与维护，还是用于最大化生产力、提高安全、创建最佳库存流程，这些大数据的最大目标是帮助供应链专业人士做出更明智的业务决策。

始于卡车运输领域

这一趋势开始于卡车运输领域，美国2000 年以来已在卡车上配备了远程在仓库中访问正确的信息来做出明智的决策，这是为什么大数据的需求如此迅猛增加的主要原因之一。

信息处理解决方案和跟踪传感器。这些解决方案提供了各种各样的定制化数据，以帮助企业有效地管理车队和司机。这个概念现在也被应用于物料输送车队。例如，Owens & Minor 是美国品牌医疗和外科用品的全国经销分拨商。在其弗吉尼亚州配送中心，公司使用Crown 设备公司的无线叉车车队和管理系统InfoLink，来管理超过30 辆电动叉车。该解决方案提供了从叉车传感器收集数据，跟踪各种要素，包括电池使用情况、车辆相撞历史、利用率、遵守职业健康法规和服务等要求。

该解决方案帮助叉车像智能车一样，通过交互式控制板提供有价值的数据，帮助车辆操作者通过成堆的数据挖掘重点关注异常和识别关键趋势。自2010 年部署以来，Owens & Minor 更深入了解其叉车车队的操作，来发现与纠正各种车队利用效率低下的问题。比如安装系统仅一个月后，该公司已发现其某种特定用途的两辆叉车一直没有被利用。

另一个令人惊讶的事实是：采集的数据透露升降式装卸车每一天使用时间非常不平均，只要做出一些轻微的业务调整，就可以减少两个装卸车。除了调整它的车队，公司使用InfoLink 数据跟踪和改善工作场所安全法规遵从性和车辆相撞的监测。该公司已扩大其使用到巴尔的摩、底特律和路易斯维尔的设施。

仓库处理效率最大化

在仓库中访问正确的信息来做出明智的决策，这是为什么大数据的需求如此迅猛增加的主要原因之一。在过去，仓库经营者不太关注设备的维修数据、一条线上进行了多少次扫描，或在传送带上最后一分钟改变了多少订单等情况。但今天，各家公司希望马上获得每个可用的数据，以便于从中分析改进。

例如仔细分析劳动绩效衡量标准，可以帮助公司预测在特定期间的劳动力需求。一家公司的仓库经理基于历史数据可以预测所需要用的时间和劳动操作数量，管理者可以提前调用备份力量，或要求员工加班工作。尤其重要的是电子商务公司的分拨中心，面临的是复杂的订单与多项目少数量的模式，如何给仓库和位置安排最佳设置、最大的库存量，以及何种类型的材料处理设备等，都可以采用大数据方式进行建模分析。

在一些大的电商或多渠道零售商的大型分拨中心，一个订单里面可能有多个产品，而且这些产品可能通过多个零售商，因此必须找到最具成本效益的方式，把多个产品捆绑一起以发给客户。现在很多大数据正在为这些目的而积累分析。这些信息可以帮助企业确定如何以最佳方式定位货物，并不需要经过仓库数千英尺的传送带后组合在一起。

例如葡萄酒及烈酒行业总是面对餐厅和酒吧客户不可预知需求的摆布。红酒和饮料行业的公司寻找各种数据，以使他们的仓库处理效率最大化，因为他们几乎无法控制自己每日运输的具体情况。他们现在要求其伙伴帮助企业利用这些数据来做出明智的决策。仓库经营者要求其数据供应商——决定其设施需要如何满足需求，需要多少工作人员，和他们的设备将得到多少的使用量，这时传感器和探测器在企业收集数据中发挥了关键的作用。配送中心利用叉车、输送机、分拣机和其他机械设备的传感器和探测器捕获范围广泛的业务数据，这些是将材料处理设备转型为智能系统的关键，不只是执行任务，也帮助收集和传播仓库运营和工作效率的关键信息。

提高叉车安全驾驶

美国TotalTrax 公司专门提供供应链跟踪技术，使用传感器和数据采集设备结合位置跟踪技术和先进的软件，提供各类型的安全、设备监测和车队管理解决方案，而且还收集劳动生产率、自动化库存跟踪、集中控制有人操作和无人车等。最容易的开始地方往往是叉车装备数据收集传感器、撞击传感器和负荷传感器，向仓库经营者提供有价值的数据。

例如，美国威斯康星州顶级的牛奶生产者Golden Guernsey Dairy 使用叉车数据帮助避免鲁莽驾驶。虽然公司在其150000 平方英尺的工厂中始终强调安全驾驶，但是其100 名操作人员的事故发生率高于公司的容忍度，并对叉车的损害生成较高的维护成本。公司需要一种新方式来跟踪事故和改变操作者的行为，因而引入了TotalTrax 公司的ImpactManager ID 产品，如果叉车撞击探测器，当碰撞发生时声音自动报警。

自动设备报告每个事件和操作者的身份，通过内部网络传送给管理层。此数据可以使公司跟踪事故是如何发生的，以及哪些司机需要强化纪律或再培训课程。此外，通过让操作者了解该设备正在受监控，以促使其以更安全的速度驾驶。公司所有 11 辆叉车都配备了TotalTrax 的监控系统，每月撞击数从 1036 次下降到只有4 次。

这一办法还有助于俄亥俄州的草坪和花园产品公司Scotts 减少卡车事故和维护成本。公司选择了无线ImpactManager 系统， 用于Scotts 所有的移动设备， 包括清扫车、可升降机、前端装载机和移动轨道车辆。ImpactManager 无线数据通过监控所有司机和车辆的活动，有助于公司减少车辆撞击的次数。改变操作者的行为是这些改进的关键。

改进生产力和资产管理

信息通信解决方案还可帮助组织确定低效率的领域和想方设法改善他们的行为。例如，仓库管理系统（WMS）可以帮助一家公司跟踪需要多长时间——从码头到货架上移动产品。一些操作者可能需要10 分钟，有时要20 分钟，但有时可能只需要5 分钟。没有数据，就不可能确定适当的时间。通过叉车所收集的数据，公司可以识别效率低下的问题，然后重新培训员工改进流程。

改进生产力和资产管理是企业正确利用大数据的另一重要得益。物料搬运设备，从分拣机、输送机到机架式系统等关键仓库设备很大，这也意味着很昂贵，这就是为什么仓库经营者不断争取最大化的生产力和优化他们设施中的固定实物资产。能够正确地预测和更改流程和劳动力安排，以最大化资产利用率，在分拨中心很关键，大数据是实现这些目标的巨大帮助。企业需要找到相应的数据，可以帮助他们做出重要决定和最大化材料处理系统的效率。比如仓库控制系统（WCS）跟踪数据包括：可用的设备、有多少人正在工作以及在哪里工作、设备和员工的绩效率等。收集这种类型的数据可以决定如何提高生产效率和资产利用率。

美国Swanson Health Products 公司是维生素和天然健康产品的邮寄目录和在线零售商。2006 年公司在其Fargo配送中心实施了自动化，安装来自SSISchaefer 的自动化解决方案，包括转盘、A-frame 物料系统、输送系统和装载系统。由于每个系统都能收集数据，公司能够优化每一件设备的使用。

该公司密切关注每小时的设备运行数据。基于这些信息，知道每个系统的真正能力。这种能力反过来告诉企业在仓库中需要多少劳动力。劳动力的预算编制对于公司至关重要，特别是在其高峰的季节必须能够快速、准确地履行订单，满足需求。收集系统中的数据会告诉公司，到底每一件设备、每个工作站和每名雇员的生产率如何，以帮助企业确定适当的工作量。

业界一般认为，大数据有四个V字开头的特征：Volume（ 容量），Variety（ 种类），Velocity（ 速度） 和Value（价值）。比前面3 个V 更重要的，就是Value，这是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。大数据的崛起，将呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。

毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术，大数据将帮你成就非凡事业。