数据分析

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利用内部物流中的数据确定自动化的ROI

如果您负责管理仓库、履单中心或制造业的运营,您就会非常清楚,适当的物流可以让库存或物品从A点到B点的运输过程变得与众不同,尤其是在及时运输的情况下。有些企业可以在整个季节或每年的变化中保持不变,很少改变流程,而有些企业则会增长、增加库存或完全改变流程。如果不对流程进行适当审查,这类情况可能会造成严重破坏。

而胜斐迩的数据分析专家团队可以帮助您在优化物流的过程中做出关键决策。至于实施自动化解决方案的理想时间,甚至是否最好实施半自动化系统,这些艰难的决定往往被忽视。然而,这可能是一个代价高昂的错误。这类决策往往是凭直觉或“我们是否应该”做出的,而没有考虑到物料搬运的数据分析。不过,数据分析研究可以帮助确定优化物流所需的产品类型,以及投资的理想时机。此外,它还能确定一个流程是否更适合使用额外的劳动力或更好的仓库管理系统。这完全取决于您的数据。

数据分析有助于确定需要改进的地方和内容

虽然大多数人不会在没有蓝图的情况下建造房屋,但许多运营团队确实在没有充分了解结果的情况下改变或实施了设备或流程。这并不是故意为之,随着时间的推移,大多会发生层层变化。因此,一旦供应链或运营出现问题,这些微小的变化就会开始累加。然而,就像拼凑的屋顶最终会漏水一样,如果不通过适当的数据分析进行审查,不断发展的流程最终也会崩溃。而且,对物料搬运进行全面分析正是帮助简化公司运营所需要的。随着时间的推移,变化会发生,产品会创新,流程或变革也会实现。全面的数据分析可以利用现有流程,深入进行预测分析,以了解最有可能出现瓶颈的地方,以及需要做出哪些改变,并在投入资金之前审查设备实施情况。

输入、分析和相应规划,以实现理想结果

想知道分析需要哪类数据?这很容易,但大多数数据分析都围绕以下几类数据进行:

  • 订单数据

  • 物品主数据

  • 货物数据

  • 返回数据

然后对数据进行验证并准备进行分析。然后,根据潜在的流程、设备和劳动力,对各种情况下的数据进行模拟。这类数据也可以来自客户,或利用第三方大数据类型进行额外的市场分析,这些数据可用于分层场景,主要用于寻找高峰日、压力测试、平衡场景以及物料搬运作业中的关键区域。全面了解实际业务量非常重要。虽然您的系统需要在旺季运行,但您也不希望每年有两天的时间过度设计,尤其是对于那些只需简单改变流程、采用更好的IT软件解决方案或布局设计就能更好管理的事情。这些概念验证对于高度复杂的系统或具有各种流程驱动因素的新概念来说极为重要。

一旦对数据进行了分析,就可以预计到吞吐量变化、利用率、停留时间、布局变化建议、IT策略和文档等方面的迹象。这实际上取决于数据显示的内容。

如何开始?

您是否认为数据分析研究能使您的业务受益?如果是,请联系胜斐迩数据专家。我们的数据分析师团队很乐意与您一起确定研究的需求以及如何开始研究。

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