刘国胜https://v.qq.com/x/page/m0544vi5mtl.html

在今天这个大数据时代，数据是会说话的，数据会告诉决策者企业在哪些方面存在问题，应该做什么样的选择。对于我们设备商来说，使用数据的能力是必须具备的，我们尝试让自己的设备数据化，通过搭上共享经济的快车，来提高叉车设备搬运的利用率，通过车载系统将不同的设备连在一起，可以提高设备的利用率，降低单位使用成本。要做到这些，我们就要把握数据互联的特点：快速、时效性强、多元化。同时我们还要具备数据挖掘的能力，只有这样车载数据管理系统才能更好地帮助企业去做决策。这也正是管理大师卡普兰先生所说的：只有实现配量化才能进行管理。

具体到使用过程中，我们可以看到：我们开发了决策模拟软件系统，可以记录车辆的行驶速度、货叉提升下降速度、司机工作习惯、碰撞可能性等等，可以通过决策模拟帮助企业了解怎样在管理上避免不必要的损失。通过输入仓库内部的一些具体参数，客户可以直观地看到采购成本，计算工作时间的高峰和低谷，以及仓库设备的整体利用率，并可以通过美国、欧洲、日本等不同地区的标准进行配置，通过模拟生成仓库运行的最优解。

目前在国内市场，我们的车载管理系统还处于起步阶段，在中国仅仅装备了三千台叉车，但在北美市场，半年就卖出二万台以上搭载了车载管理系统的叉车。随着量的提升，越来越多的叉车产品可以加入到收集数据的行列内。这些数据是与仓库本身的管理紧密联系的，甚至可以生成一系列KPI。现在我们在这里打开手机，就可以看到仓库内的工作情况，包括搬运量、碰撞情况等细节。之前我们监控工作情况的方式比较原始，不少仓库通过装摄像头，用电视墙监控的方式来实现。但现在车载管理系统的引入，可以完美解决传统方式造成的成本和人力资源浪费，优化仓库运行效率不再凭经验，而是依靠信息化、数据化的技术。根据数据挖掘，我们可以实现一些按照传统方式无法实现的规范操作监控，通过拓展数据、重组数据，可以完美避开无法描述的管理黑洞，避免司机的怠工或是对设备的不合理应用。

最后我们来谈一谈最近很火的AGV。虽然我们也有不错的AGV项目，但我还是要在这方面泼一些冷水。首先，我们必须要在投入与回报比方面多加考虑。即使目前AGV稳定性可以达到99.9%，我们也要去防范这0.1%的可能，而这种防范无疑会产生一种隐形的弥补成本。另外，目前国内设备市场标准化做的不好也是阻碍AGV发展的一大问题，未来随着标准化进程的推进，这样的情况会得到改善。除此之外，我们还要考虑到其他的问题，比如能源，目前一般AGV要充电8～10小时才能用满一班。对于能源来说，我们要考虑的问题包括使用时间和充电时间，在保证充电时间的情况下，充电时间自然是越短越好。随着锂电池的进步，以及石墨烯、氢电池等新材料的推广，未来这些问题会更好地得到解决。

恽绵点评：

卡普兰先生的理论认为，无法描述，无法量化就无法管理。所以他的结论其实是：数据是管理的基础。将设备数据加到设备上，是未来发展的趋势。在传统叉车的基础上，海斯特致力于挖掘数据的价值，包括决策价值、管理价值、优化价值、调度价值、维修价值、安全价值，各种各样的价值都可以在数据上进行挖掘。这可能也是我们装备厂家现在特别注重的领域。C