大数据与仓储分析 (Big Data & Analytics)

在仓库中引入自动化系统的目的是提升工作效率、降低成本并增加企业利润。但在决定在哪些环节应用自动化之前，数据是关键的决策依据。特别是来自机器设备和仓储流程的数据，例如使用条码扫描器记录每个操作环节，从入库到出库。

仓库中隐藏着大量的信息，即“大数据”。它被视为仓库的宝藏，虽然不能立即转化为决策，但通过科学的分析，可以发现流程中的延迟或重复，从而引入自动化解决问题，提高整体效率。

主要的挑战在于数据集中、KPI 的设定以及如何利用人工智能优化流程。物联网 (IoT) 可以发挥重要作用，它能够增加新的数据收集渠道，使仓库管理者获得更多分析信息。

例如，预测分析 (Predictive Analytics) 可以帮助预测销售、规划仓储位置、优化运输路线、预测库存水平、评估应储备的商品价值、降低供应链风险以及提升需求管理。

未来，物联网将成为仓库创新的重要方向。它能帮助仓库转型为更接近客户的小型分仓，减少瓶颈，加快配送速度，并在长期内构建更可持续的供应链。