可预测性vs 不确定性，互联技术提升配送中心运维效率

当工业物联网遇见运营维护，是火花四溅还是水土不服？显然在配送和履行领域，这个碰撞过程显得有那么一丝错位。虽然也有不少零售企业通过探索性的物联网实施计划进行试水，但鲜有零售商能真正成功地利用数据的力量来推动可持续的且可被衡量的运营绩效改善。

利用数据驱动业务分析的案例在纸面上视乎显得非常顺利成章。我们都知道通过传感器和控制系统来监控工业物联网（IIoT）互联资产能够带来诸多运营收益，例如提高设备可靠性，防止计划外停机，提高运营绩效，甚至升级到一个更加可预测的自动化维护和运营模式。

尽管工业物联网所蕴含的巨大潜能是行业共识，但在配送履行领域这一数字化转型过程中进展确实相对缓慢。因为对于大多数零售企业来说，2020年之前的市场情况并没有让其意识到加速转型的迫切性。

2020年的一场疫情可能改变了一切。

疫情加剧企业全生命周期管理的挑战

疫情不仅加大了之前就存在的运维方面的技术挑战，同时还暴露了对业务运营连续性构成威胁的其它薄弱环节。为跟上订单疯涨的步伐，许多零售企业发现配送中心几乎一直在高负荷运转，这给物料搬运设备增加了不小的压力，同时也加大了意外停机的风险。

疫情还加剧了资深技术人员缺失或提高团队新成员技能方面的挑战。许多配送中心在疫情初期采取的安全预防措施导致很难引进外部技术人员来现场讲解设备专业知识或协助解决问题。此外，社交距离预防措施造成的流动性限制严重妨碍了运维人员的工作效率。由此，一旦物料搬运设备出现问题，则会对配送中心整体绩效及其扩大吞吐量构成巨大挑战。

在这种情况下，如果生命周期管理项目没有及时采用互联技术，其成本将成倍增长。关键设备和资产将变得更加重要和关键。停机相关成本不仅大幅上涨，而且是以分钟而非小时为单位开始累积，这也导致停机后的恢复更困难。另外，因停机导致未能按时履行交付合同约定的服务还会影响企业的品牌声誉和客户忠诚度。

在此背景驱动下，全生命周期管理项目的基础架构正在演变成一个更加互联的服务模式，降低市场不确定性的影响。以下是应对现有和新出现的业务挑战的几点建议：

• 将设备/资产基础设施和软件互联，实现对系统健康状况持续的远程监控和分析

• 开展行动来弥补技术人员短缺问题，实现工单的自动化，提高现有工作人员的技能水平并实现远程技术支持，从而改善运维服务

• 打造以结果为导向的商业协议以及与季节性订单量和业务利润挂钩的业务模式

停机后果

多达80％的企业无法准确估计其停机率，并且许多企业将停机成本低估了200%~300%。计算停机成本时还必须考虑以下影响深远的后果：

• 生产损失

• 恢复成本

• 浪费的劳动力/生产力

• 错失客户的服务订单 

• 库存耗尽

• 机械设备/系统的压力

• 创新中断

• 失去品牌忠诚度/客户信任

为抵消这些影响，配送中心的运营需要数据驱动型的互联策略和工具来实现：

• 远程查看配送中心运营情况

• 快速识别生产力瓶颈

• 缩短设备维护窗口期

• 降低备件库存

• 数据采集和知识转移

• 减少对熟练工人的依赖

• 结果的可预测性

在运维服务模式下的资产互联

疫情发生之前，零售企业共同面临着这样一个挑战：寻找、培训和保留熟练员工和技术人员的理想组合。但当前运营需求和安全措施的引入只是进一步加剧了这些劳动力的压力。

证明前瞻预测性项目的价值

十多年前，美国能源部的一项研究证实了将运营数据转化为商业价值的前景。该报告展示了在功能预测性维护项目中使用数据所能带来的益处：

• 10倍的投资回报率

• 维护成本降低25~30％

• 消除70~75％的设备故障

• 将维护所需的停机时间减少35~40%

• 产量增加20~25%

为满足激增的线上订单需求，许多企业都长时间以满负荷的产能水平运行配送中心。这种情况给物料搬运设备系统带来了持续的压力，而此时能维持系统运行的可用维护人员却很少。

通常，大多数企业的运营都没有基于其基础自动化设备（如关键型分拣系统）当前健康状况的客观基准数据。对这些系统的深入了解通常属于资深技术人员的职能范围，这些技术人员通过“感觉”来评估系统状况，其结论大多没有事实依据或被视为主观认知。

借助互联服务方式可有效解决这一普遍存在的难题。通过不断地收集和分析分拣系统上的数据（如电机温度、振动和电流消耗），互联解决方案可以在发生系统故障之前检测出潜在故障，甚至可以实现工单创建和问题解决等工作流程的自动化，例如：

1. 检测到对正常运行构成严重威胁的问题。

2. 在程序化维护管理系统 (CMMS) 中创建工单。

3. 通过免提语音导向系统向技术人员发送解决方案指令。

4. 需要时可使用增强现实（AR）智能眼镜或其他视频解决方案与远程支持技术人员进行实时视频聊天。

这种互联服务方式的优势在于：

• 远程加快解决问题的速度。

• 在此过程中提高技术人员的技能或对其进行培训。

• 减少维护系统的工时。

• 减少计划外停机的频率和持续时间。

• 能够在非高峰期安排/计划停机。

• 减少现场所需的备件数量。

与专家合作，确保达到预期结果

在迈向互联的生命周期战略的进程中，大部分企业会发现他们不具备自行管理实施部署工业物联网的条件。该战略的另一个常见阻碍是许多企业认为实施工业物联网计划会让他们分散精力，而宁愿将更多精力放在达成吞吐量目标和其它业务目标上。此外许多企业在试图将思维转变为数据驱动范式时还面临着组织架构层面的阻力。 

与经验丰富的全生命周期管理服务提供商合作对克服这些常见困难至关重要。寻找有行业经验、工业物联网专业知识和支持专业咨询服务模式的合作方能帮助企业实现：

• 定义工业物联网行动计划的范围和期望结果

• 充分利用互联运维战略的优势

• 将数据解释为可执行的洞见

• 提供工业物联网应用方面的指导

• 让内部利益相关者对行动项目负责

考虑到配送履行运营和盈利模式的多样性，“一刀切”式的生命周期管理方法基本不可行。相反，咨询服务式合作为灵活的商业生命周期管理模式提供了框架，确保运维管理和企业的财务偏好和运营（或人员）限制保持协调。

合作伙伴可提供更可预测的财务安排（此安排甚至可与季节性需求波动和利润率挂钩），从而避免产生大量的间歇性支出（通常是由于解决重大停机问题导致的间歇性支出）。

此外，经验丰富的全生命周期管理合作伙伴可帮您评估自己的优势和劣势，并制定适合您偏好和业务目标的计划。根据企业不同情况，这些基于结果的全生命周期管理协议可提供将维护职能的全部或部分所有权进行外包的选项。

以可预测性来对抗不确定性

市场环境的不可预测性促使许多企业启动了互联转型计划，以解决运营效率低下的问题，并开始向更可预测的运维和生命周期管理模式过渡。

霍尼韦尔智能仓储解决方案业务的生命周期支持服务可提供灵活的商业、技术和财务协议，完善客户当前能力，助力实现既定的业务目标。

通过咨询服务，在企业迈向可预测性战略的进程中随时提供帮助，从而帮助客户更大限度扩大工业物联网 (IIoT) 的投资价值，并从运营数据中提取有价值的洞见。

我们的全生命周期管理参与模式能够帮助客户了解：

• 当前处于数字化转型过程中的哪个阶段

• 需要哪些资源来改善维护和运营

• 更倾向于采用何种方式将生命周期管理协议与业务模式相结合

与经验丰富的生命周期管理服务提供商合作对克服这些常见困难至关重要。霍尼韦尔致力于帮助企业过渡到更具可预测性的全生命周期管理模式，降低人工成本，提高系统可靠性，延长正常运行时间，并更大限度地利用各项手段满足用户当前和未来的需求。