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面向整车物流服务的数智化建设工程

[罗戈导读]整车物流数智化是行业的发展共识,旨在通过对物流管理全过 程数据的采集、治理和应用服务,帮助企业实现降本增效、精益管控。

整车物流数智化是行业的发展共识,旨在通过对物流管理全过 程数据的采集、治理和应用服务,帮助企业实现降本增效、精益管控。本文对一汽物流有限公司整车物流业务的痛点问题、原因分析、数智举措、 应用效果进行了综合阐述,以期提供一种数智化建设的思路。

背景

整车物流,作为物流企业的核心业务,配置了强大的平台支撑,该平台 以整车物流管理系统作为核心主干系统,溯源系统、仓储管理系统、司机管 控系统作为子系统,通过 RFID 识别和全球定位技术,实现“人、车、货、 场”四者信息绑定,实现商品车下线至到店 18 个环节状态的实时在线采集, 并在主系统中进行平台化集成应用,实现物流全程 BI 大屏(数据中台系统) 可视可查可控,其中运输在途数据已全部向经销商整车物流服务系统开放, 并以此为基础实现了计划、实物、信息、资金、评价、查询六大基础管理功能,实现了业务体系间的实时交互、全链贯通。

但是,对比公司整车物流事业部打造“整车物流数智化标杆”的管理目标,还存在较大差距,在物流品牌塑造、标准体系建设、数智化转型驱动、 用户体验度、忠诚度提升等方面还有较多不足。

业务痛点

面向“十四五”,面向新标杆,整车物流还需持续做强数智化工程,推进数智化与业务管理深度融合、相互促进,在仓储、计划、运输等管理上对标行业,取长补短,以实现整车物流服务质量国内最优。目前在数智化方面,亟待改进提升的主要有以下几个方面。

仓储环节不够精益 

多园区智慧仓储建设目标尚未达成

(1)库内作业人工投入较大,自动化集约化建设目标尚未实现 

(2)仓储管理主要依靠手工,指标采集分析上质量及效率不高

(3)入库入位及提车依靠经验,分配未达到智能化和共建效果

(4)计划及作业能力数智化应用不足,预测预警决策不够智能

(5)作业人力及路径设计未突破传统设计,降本增效效果不佳

计划环节不够精细

系统计划自动分配率未达最佳水平

(1)配板环节设计不精,计划组合满板率不高,积攒时间较长

(2)线路搭配线下操作,人工推行省份城市组合包,费时费力

(3)运输商线路运营经验优势未充分挖掘,线下沟通平衡过多

(4)干线计划智能分配率不足50%,分配合规化高效化未体现

(5)异地分拨计划分配依靠手工,分配操作合规智能程度不够

运输环节不够精准

物流规划核心竞争力尚未显现

(1)节点及在途信息仍存在断点,在途管理和查询准确性不够(如图2、图3)

(2)计划缺乏共享,运力线上单品牌配板,满板率及发运时效低(如图4)

(3)OTD管理颗粒度不够,网络规划与时效管控智能水平不高

重点举措

根据业务痛点,对标红旗标杆要求,在仓储、计划、运输三个重要业务场景,运用数智化手段,提升管理、改善服务。

打造绿色、智能、全球标杆的

国家智慧物流枢纽园区

(1)核心业务活动数据全链感应、网联同步

应用RFID物联网技术,面向整车仓储业务,从车辆下线、车辆倒运至提车出库等11项业务场景,部署RFID一体机、智能巡检机器人等11项OT集群设备,实现各节点数据的自动化感应、采集。

(2)仓储场景全要素、多维度实时在线监控分析

应用数据挖掘及BI技术,面像“人、车、货、场”4要素,基于“流量分析、轨迹分析、效率分析、质量分析”4大分析主题,实现数据资产对于业务运营的数字化驱动(如图5)。

(3)数据喂养算法,支撑核心节点智能调度管控

应用AI人工智能技术,面像“多品牌入库分配、仓储作业调度分配、库区入位智能指引、机器人动态巡检、运输车入厂智能调度” 5大核心场景,实现系统自动智能执行,取代原有人为经验、线下操作,并结合数字孪生技术,实现园区动态实时模拟与预测(如图6、图7)。

 打造数智化整车业务工作台

实现整车物流计划全自动智能分配

(1)推进红旗OTD计划智能承接、高效运输

支撑红旗产销任务和时效要求达成,并以算法中台-物流网络仿真建模为载体(如图8),为主机厂提供物流规划、选址、运输模式寻优等增值物流数智化服务。

(2)多品牌计划形成统一的整车物流计划湖

应用数据总线技术,多品牌计划统一入湖存储,基于“运输方式、到货时效、到货地”3大条件,统一计划管理方式。

(3)多类型运力形成统一的整车物流运力湖

应用AIoT物联网技术,实时抓取运力位置信息,可动态掌控全局所有可用运力。

(4)计划分配算法支撑计划与运力间的动态最优匹配

基于3中台(算法中台+数据中台+AIoT中台)对算法模型固化、数据模型输出及AIoT数据采集接入,利用“数据+算法”双驱动,支撑在“时效及成本”的双重约束条件下,输出最优的计划分配结果(如图9)。

打通整车交付的数据链路

实现精准化交付

(1)补全与上游客户间的数据通路,为客户提供排板运输等全过程可视化,物流层面端到端透明交付现

一汽物流已经实现了整车物流的全链数据自动感应采集(如图10),补全仓储板块数据通路对接,为红旗提供实时动态的出入库数据、盘点数据、整备数据;应用数据总线技术,升级与红旗间的数据通路方式,实现数据对接可监控、数据断点可预警,并以经销商整车物流服务系统为载体,为终端用户提供准确、完整、及时的物流数智化产品服务。

 (2)基于AI视觉识别算法,自动校验全链数据有效性

应用AI视觉识别算法,通过对起运、在途、到货节点上传图片的智能校验,系统自动对位置合理性、操作规范性进行盘点,取代原有的人工数据审核工作,7×24小时不间断工作,自动生成BI预警报告,自动计算标注问题图像,结果自动入湖,保证数据的有效性(如图11)。

效果

2022年,通过以上措施,推进全业务场景BI展示、OT集群建设、中台建设,推动整车业务服务由数字化向数智化转型,达成“客户信赖、数智引领、创新求变”。

通过系统支持实现管理水平跨越式提升

(1)商品车接车倒运精益化管理改善达成率100%

(2)商品车公路运输计划自动分配率≥95%

通过算法支持实现规划能力大幅度提高

(1)商品车铁水运输比例同比提升5%

(2)整车物流数字化技术应用达成率100%

通过数字化应用推动服务达到客户惊喜

(1)整车物流质量售前审核得分≥92分

(2)特殊保障车辆物流服务保障率达到100%

(3)形成2项企业标准、2项专利

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