在不断发展的数字化时代，仓储业已发生了向先进技术采用的根本转变。在过去的十年中，我们看到传统的和手动操作的仓库和供应链被创新技术所革新。人工智能（AI）和机器学习使仓库能够简化工作流程并提高效率。先进的预测模型使应对急剧的需求波动和市场波动变得更加容易，而机器人自动化为仓库操作员提供了比以往任何时候都更多的底层支持。别忘了实时定位服务（RTLS）解决方案，它为各种规模的供应链提供了前所未有的可视性。

这些数字工具中的每一个都会生成大量的分析数据。不仅仅是任何数据-可以用于持续增长和获利途径的数据。尽管没有结合使用预测分析和规范分析，但是仓库数据并不能完全发挥作用。现在是时候考虑将预测性和规范性分析视为无价资产了，它们可以使仓库弥合互操作性差距，优化库存并最大化员工范围的生产力（包括机器人），所有这些都可以通过对数据进行操作来实现。

仓库设置中

的预测性和规范性预测性和规范性分析的角色和基本功能是不同的。但是，这两种解决方案对于任何组织的数据分析策略都同样重要。预测分析将高级预测和统计模型集成在一起，以衡量未来结果和障碍的可能性，从而实现对供应链管理和计划的“由内而外”的查看。通过自动需求感知，一种预测性分析解决方案可标记潜在的供应链中断，并确定其对库存水平和模型库存的连锁反应，以防止瓶颈和缺货，从而提高了为客户提供的服务水平。它还可以计算出劳动力结构，履约成本和运营预算将如何影响未来的利润率-指出何时何地支出和/或风险过高或过低。但是，仍然要依靠仓库和其他供应链运营商来分析概率数据并根据他们自己的观点和计算结果采取纠正措施-有时通过复杂的销售和运营计划流程，始终依赖于实践和知识。

规范分析的优点在于，它可以利用人工智能在基本报告的基础上为员工自动化该分析过程，并产生简化的指令，员工可以遵循这些指令来优化结果。通过减少人为错误的可能性，规范分析有助于以主动的，数据驱动的库存管理，财务计划和日常工作流方法来确保仓库进行有效的更改。

两者的关键需​​求

仓库环境是一个由不断移动的零件组成的系统。当货物从供应商处到达时，员工（或机器）的任务是将它们运输到指定的存储区域（“插槽”），组织并准备运输，将其装载到送货车辆上，然后报告离开工厂的物品。跨码头式仓库本应以零库存结束一天的工作，这反映了它们连接进来的卡车，分解负载并在一天之内用出站卡车运输的功能。仓库工作流的快节奏特性使其很难维持工作场所的安全性和运营效率，尤其是在需求旺盛的时期。

规范性分析解决方案可帮助仓库通过实时，智能，有影响力的数据分析来缓解这些挑战，从而优化结果KPI。凭借与移动计算机和平板电脑的兼容性，它使员工可以立即从工厂内的任何位置访问可行的见解。纠正性指示简化了他们的决策流程，通过将重点转移到完成高级任务并遵守安全法规上，从而降低了人为错误的风险。反过来，仓库变得主动而不是被动，从而防止了工作流中断和工作场所事故发生之前。即使在大多数工作都是由协作机器人，自动叉车和/或其他机器人完成的仓库中，

前进之路

欢迎来到仓库数字化的未来，先进的分析解决方案将在其中发挥最终的竞争优势。随着仓储中数字化转型的速度不断提高，组织将需要有能力利用其数据内的隐藏机会。从有效的计划和库存管理到运营效率和供应链灵活性，预测性和规范性分析的优势使仓库能够将基本数据报告转化为有价值的见解。