数据捕获涉及流程、人员和资产

在迪克体育用品公司，他们用四个词来指导配送中心的运作:

• 灵活的
• 快
• 完美的
• 节俭。

当然，在谈论如何完成直接到商店和直接到消费者的订单时，这四个词很有说服力。而且，许多直流技术可以帮助实现这四件事。但这里最常被忽视的技术合作伙伴可能是数据捕获
语音和便携式终端的条形码，举几个例子。

“大多数公司对数据捕获的作用都有狭隘的看法。他们经常认为这只是为了识别库存，并在整个过程的各个阶段进行跟踪，”Bastian Solutions的全国客户经理琳达·格雷迪(Linda Grady)解释道。“人们需要看到更广阔、更大的数据捕捉图景，”她继续说道。

像迪克这样的领导者就是这样做的。事实上，今天数据捕获的价值主张是广泛的。

在迪克，它把关键信息提供给仓库管理系统仓库控制系统(WCS)和仓库执行系统(WES)指导日常工作。这三个系统指导手动和自动系统。

在利帕里食品公司(Lipari Foods)，语音指导采摘可以提高生产率。它做到这一点，至少在一定程度上是通过利用WMS的指示，实时向拾荒者发送指令。

Apex Tool Group也使用语音。“挑选是DC的主要驱动力，”他说克里斯温泉他是该公司全球分销高级总监顶点．他补充说，使用语音，“目标是简化挑选过程，降低复杂性，提高准确性，同时延长WMS的寿命和功能。”

斑马技术(Zebra technologies)供应链解决方案总监马克•惠勒(Mark Wheeler)解释说，随着这些技术将数据捕获与更广泛的运营联系起来，“这些技术正在从负责交易可见性转向持续可见性。”“但我们只完成了大约15%的工作，”他补充道。

库存存储地点的活动数据捕获馈送到本地物联网。

广泛的知名度

不用说，从事务性到持续可见性的转变是复杂的，需要相当多的计划。格雷迪说:“基本上，你必须事先决定为什么要收集数据，以及你要用这些数据做什么。”

Softeon营销副总裁Dan Gilmore补充道，这些早期决策“将数据流到正确的地方，并直接影响整个设施甚至外部的沟通。您不想做的是将数据和消息发送到根本不需要这些信息的系统。这只会减慢整体响应时间，并使系统陷入困境。”

很长一段时间以来，数据采集技术决定从条形码转向无线电频率识别(RFID)我们专注于为工作人员提供最简单的物理收集数据的方法。例如，对工人来说，使用环形扫描仪读取条形码或执行语音命令更容易吗?但是，现在这里发生了更多的事情。

正如你所预料的，产品开发仍在继续。霍尼韦尔(Honeywell)的FlexRange就是一个例子，这是一种第八代成像仪，可以在35英尺的距离内近距离捕捉条形码。另一种是Zebra公司的RS 5100单指环扫描仪，用于读取一维和二维条形码。

这些和其他产品的进步仍然很重要，因为它们继续简化数据捕获本身。然而，“在许多情况下，如何收集数据是系统需要许多不同类型和数据源的次要考虑因素，”他说贾斯汀·里特他是卢卡斯公司的项目运营总监。正如他所指出的，在一个DC中混合使用数据捕获技术并将数据传输到Gilmore提到的那些关键点并不罕见。

“这不仅仅是扫描产品，”他说泰勒史密斯)的首席营销官霍尼韦尔生产力解决方案和服务．他补充说:“数据捕获现在带来了许多其他好处，包括改善工作流程、提高安全性以及有效的设备利用，特别是在高度自动化的设施中。”

语音中间件就是一个例子。语音接口设计公司销售和营销副总裁Gary Glessner表示，语音中间件可以充当WMS灯，为高效挑选库存提供分组和批处理。“换句话说，在这种情况下，语音提供了可见性和控制，提高了采摘过程的生产率，”Glessner说。

他继续说，利帕里食品公司使用语音来指导其所有的箱子，并在其DC的环境温度、冷藏和冷冻部分进行每一次拣选。但是，当业务变化显著增加了其SKU数量时，他们被迫将以前是单一产品的产品混合在一起。为了确保准确性，利帕里在语音指导流程中增加了对每件被挑选商品的条形码扫描。

语音指导挑选手提袋/手推车，案件挑选和男子挑选。然而，条形码扫描在确定工人的位置方面更有效，因为条形码必须被扫描，确保100%的位置验证。

“语音为利帕里的WMS提供了可能性，”Glessner说。“它可以实时分配采摘槽，根据需要重新分配码头门，并修改采摘路径。”在利帕里，语音提高了22%的生产率，并减少了错误选择。

卢卡斯的里特解释说，在Apex Tool Group，语音提高了生产率，减少了拣选错误，并大幅节省了零售商因运输错误而征收的罚款。在新系统中，WMS将命令发送到工作执行服务器，中间件管理跨DC的工作分配的创建和发布。

里特说，另一个好处是能够提供每个员工的实时表现数据。这些信息对主管也很有价值。“这可以让人们知道他们是如何违反标准的。但它也为主管人员提供了对人员配备水平和工作完成目标的预测见解，使他们能够做出调整，以最大化DC的库存流量。”

流程、人员和资产

这就把我们带到了数据捕获对当今数据中心的价值的中心。除了收集事务数据外，这些技术还将数据提供给各种监控流程、人员和资产的系统。这一切都是为了收集更多关于数据中心操作的知识，并为其添加结构，即使它们由于不断变化的客户需求而变得不那么结构化。这是一场永无止境的战斗。

霍尼韦尔的指导工作解决方案平台就是一个例子。它使用多模态数据输入——条形码、语音、视觉、键盘——来记录工作流程。史密斯解释说，Android和苹果iOS软件能够分析这些流程，并提供改进方案。

史密斯说，现在甚至连数据采集设备本身也受到了密切监控。霍尼韦尔的一款名为Operational Intelligence的软件收集设备本身的数据，并监测设备的状况。这确保了它们在操作上持续有效，有助于保持流程的效率。

Zebra的MotionWorks Warehouse是一个近乎实时的仓库资产跟踪系统，可以改善资产跟踪和处理。Wheeler表示，资产可见性的提高有助于工作流优化，同时防止出现错误。该系统的核心功能是一个数据智能平台，该平台使用机器学习来产生可操作的见解，以适应流程，优化流程和人员配备水平。

SmartPack拖车Wheeler表示，该公司将硬件、软件和分析相结合，为装载作业提供实时操作可视性。使用3D传感器和成像技术，负载监控单元提供拖车装载的视觉效果。它监测的一些关键指标包括负载密度、拖车完满度和负载质量。

“到目前为止，除了那些做拖车装载的人，其他人基本上看不到这个过程。现在有了关于装载流程和效率的硬数据，为流程改进打开了大门，从而影响从DC发货和从另一端卸货。”惠勒解释道。

还有追踪华盛顿人的问题。Softeon的Gilmore谈到了与WMS绑定的Visual Warehouse软件，该软件将DC布局的二维渲染显示在屏幕上。员工们佩戴着追踪设备，通过Wi-Fi或蓝牙识别他们的位置和活动。

该软件允许对工人活动和过程进行分析。他们选择了最有效的路径吗?任何位置的停留时间是否过长?工人们会在挑选区之外徘徊吗?吉尔摩解释说，这些问题和许多其他流程问题的答案有助于改善DC的拣选活动和工人行为。

他继续说，这种跟踪设备还可以用来将个人与自主移动机器人配对，或者将拾取者与在拾取点灯区域的购物车配对。吉尔摩说，关键是要确保合适的人执行预期的挑选功能，并将物品送到合适的机器人或购物车。

霍尼韦尔公司的史密斯介绍了一种类似的Wi-Fi或蓝牙信标，可以在30厘米内识别使用者的位置。这里的想法是更有效地安排工人通过华盛顿。Smith表示，目前这还处于概念验证阶段。

所有这些都将我们引向传统数据捕获技术的早期阶段，这些技术正在成为数据中心物联网(IoT)的一部分。

巴斯蒂安的格雷迪说，这个概念开始在四堵墙内，甚至在墙外得到一些牵引。显然，正在建立的基础是为了改进流程和更好地实时部署人员所做的所有工作。

格雷迪说，下一步是使用许多不同类型的传感器来跟踪四面墙外的货物。这都是数据捕获从提供事务可见性到持续可见性演进的一部分。