當工業物聯網遇見運營維護，是火花四濺還是水土不服？顯然在配送和履行領域，這個碰撞過程顯得有那么一絲錯位。雖然也有不少零售企業通過探索性的物聯網實施計劃進行試水，但鮮有零售商能真正成功地利用數據的力量來推動可持續的且可被衡量的運營績效改善。

利用數據驅動業務分析的案例在紙面上視乎顯得非常順利成章。我們都知道通過傳感器和控制系統來監控工業物聯網（IIoT）互聯資產能夠帶來諸多運營收益，例如提高設備可靠性，防止計劃外停機，提高運營績效，甚至升級到一個更加可預測的自動化維護和運營模式。

盡管工業物聯網所蘊含的巨大潛能是行業共識，但在配送履行領域這一數字化轉型過程中進展確實相對緩慢。因為對于大多數零售企業來說，2020年之前的市場情況并沒有讓其意識到加速轉型的迫切性。

2020年的一場疫情可能改變了一切。

疫情加劇企業全生命周期管理的挑戰

疫情不僅加大了之前就存在的運維方面的技術挑戰，同時還暴露了對業務運營連續性構成威脅的其它薄弱環節。為跟上訂單瘋漲的步伐，許多零售企業發現配送中心幾乎一直在高負荷運轉，這給物料搬運設備增加了不小的壓力，同時也加大了意外停機的風險。

疫情還加劇了資深技術人員缺失或提高團隊新成員技能方面的挑戰。許多配送中心在疫情初期采取的安全預防措施導致很難引進外部技術人員來現場講解設備專業知識或協助解決問題。此外，社交距離預防措施造成的流動性限制嚴重妨礙了運維人員的工作效率。由此，一旦物料搬運設備出現問題，則會對配送中心整體績效及其擴大吞吐量構成巨大挑戰。

在這種情況下，如果生命周期管理項目沒有及時采用互聯技術，其成本將成倍增長。關鍵設備和資產將變得更加重要和關鍵。停機相關成本不僅大幅上漲，而且是以分鐘而非小時為單位開始累積，這也導致停機后的恢復更困難。另外，因停機導致未能按時履行交付合同約定的服務還會影響企業的品牌聲譽和客戶忠誠度。

在此背景驅動下，全生命周期管理項目的基礎架構正在演變成一個更加互聯的服務模式，降低市場不確定性的影響。以下是應對現有和新出現的業務挑戰的幾點建議：

• 將設備/資產基礎設施和軟件互聯，實現對系統健康狀況持續的遠程監控和分析

• 開展行動來彌補技術人員短缺問題，實現工單的自動化，提高現有工作人員的技能水平并實現遠程技術支持，從而改善運維服務

• 打造以結果為導向的商業協議以及與季節性訂單量和業務利潤掛鉤的業務模式

停機后果

多達80％的企業無法準確估計其停機率，并且許多企業將停機成本低估了200%~300%。計算停機成本時還必須考慮以下影響深遠的后果：

• 生產損失

• 恢復成本

• 浪費的勞動力/生產力

• 錯失客戶的服務訂單 

• 庫存耗盡

• 機械設備/系統的壓力

• 創新中斷

• 失去品牌忠誠度/客戶信任

為抵消這些影響，配送中心的運營需要數據驅動型的互聯策略和工具來實現：

• 遠程查看配送中心運營情況

• 快速識別生產力瓶頸

• 縮短設備維護窗口期

• 降低備件庫存

• 數據采集和知識轉移

• 減少對熟練工人的依賴

• 結果的可預測性

在運維服務模式下的資產互聯

疫情發生之前，零售企業共同面臨著這樣一個挑戰：尋找、培訓和保留熟練員工和技術人員的理想組合。但當前運營需求和安全措施的引入只是進一步加劇了這些勞動力的壓力。

證明前瞻預測性項目的價值

十多年前，美國能源部的一項研究證實了將運營數據轉化為商業價值的前景。該報告展示了在功能預測性維護項目中使用數據所能帶來的益處：

• 10倍的投資回報率

• 維護成本降低25~30％

• 消除70~75％的設備故障

• 將維護所需的停機時間減少35~40%

• 產量增加20~25%

為滿足激增的線上訂單需求，許多企業都長時間以滿負荷的產能水平運行配送中心。這種情況給物料搬運設備系統帶來了持續的壓力，而此時能維持系統運行的可用維護人員卻很少。

通常，大多數企業的運營都沒有基于其基礎自動化設備（如關鍵型分揀系統）當前健康狀況的客觀基準數據。對這些系統的深入了解通常屬于資深技術人員的職能范圍，這些技術人員通過“感覺”來評估系統狀況，其結論大多沒有事實依據或被視為主觀認知。

借助互聯服務方式可有效解決這一普遍存在的難題。通過不斷地收集和分析分揀系統上的數據（如電機溫度、振動和電流消耗），互聯解決方案可以在發生系統故障之前檢測出潛在故障，甚至可以實現工單創建和問題解決等工作流程的自動化，例如：

1. 檢測到對正常運行構成嚴重威脅的問題。

2. 在程序化維護管理系統 (CMMS) 中創建工單。

3. 通過免提語音導向系統向技術人員發送解決方案指令。

4. 需要時可使用增強現實（AR）智能眼鏡或其他視頻解決方案與遠程支持技術人員進行實時視頻聊天。

這種互聯服務方式的優勢在于：

• 遠程加快解決問題的速度。

• 在此過程中提高技術人員的技能或對其進行培訓。

• 減少維護系統的工時。

• 減少計劃外停機的頻率和持續時間。

• 能夠在非高峰期安排/計劃停機。

• 減少現場所需的備件數量。

與專家合作，確保達到預期結果

在邁向互聯的生命周期戰略的進程中，大部分企業會發現他們不具備自行管理實施部署工業物聯網的條件。該戰略的另一個常見阻礙是許多企業認為實施工業物聯網計劃會讓他們分散精力，而寧愿將更多精力放在達成吞吐量目標和其它業務目標上。此外許多企業在試圖將思維轉變為數據驅動范式時還面臨著組織架構層面的阻力。 

與經驗豐富的全生命周期管理服務提供商合作對克服這些常見困難至關重要。尋找有行業經驗、工業物聯網專業知識和支持專業咨詢服務模式的合作方能幫助企業實現：

• 定義工業物聯網行動計劃的范圍和期望結果

• 充分利用互聯運維戰略的優勢

• 將數據解釋為可執行的洞見

• 提供工業物聯網應用方面的指導

• 讓內部利益相關者對行動項目負責

考慮到配送履行運營和盈利模式的多樣性，“一刀切”式的生命周期管理方法基本不可行。相反，咨詢服務式合作為靈活的商業生命周期管理模式提供了框架，確保運維管理和企業的財務偏好和運營（或人員）限制保持協調。

合作伙伴可提供更可預測的財務安排（此安排甚至可與季節性需求波動和利潤率掛鉤），從而避免產生大量的間歇性支出（通常是由于解決重大停機問題導致的間歇性支出）。

此外，經驗豐富的全生命周期管理合作伙伴可幫您評估自己的優勢和劣勢，并制定適合您偏好和業務目標的計劃。根據企業不同情況，這些基于結果的全生命周期管理協議可提供將維護職能的全部或部分所有權進行外包的選項。

以可預測性來對抗不確定性

市場環境的不可預測性促使許多企業啟動了互聯轉型計劃，以解決運營效率低下的問題，并開始向更可預測的運維和生命周期管理模式過渡。

霍尼韋爾智能倉儲解決方案業務的生命周期支持服務可提供靈活的商業、技術和財務協議，完善客戶當前能力，助力實現既定的業務目標。

通過咨詢服務，在企業邁向可預測性戰略的進程中隨時提供幫助，從而幫助客戶更大限度擴大工業物聯網 (IIoT) 的投資價值，并從運營數據中提取有價值的洞見。

我們的全生命周期管理參與模式能夠幫助客戶了解：

• 當前處于數字化轉型過程中的哪個階段

• 需要哪些資源來改善維護和運營

• 更傾向于采用何種方式將生命周期管理協議與業務模式相結合

與經驗豐富的生命周期管理服務提供商合作對克服這些常見困難至關重要。霍尼韋爾致力于幫助企業過渡到更具可預測性的全生命周期管理模式，降低人工成本，提高系統可靠性，延長正常運行時間，并更大限度地利用各項手段滿足用戶當前和未來的需求。