随着汽车行业逐步推行数字化转型战略,物流供应链的数字化实践也开启新篇章,物流数字化常见的还是以无人化、自动化、智能化为主的硬件技术迭代升级与推广,而在物流信息流管理层面的数字化实践还处于发展阶段。本文主要介绍了汽车物流行业在信息流协同管理层面的具体实践与成果。
作者:李甘霖 王发明 李秀璋
一汽-大众汽车有限公司佛山分公司
汽车物流是所有行业物流中最复杂、最具专业的物流领域之一,无论是实物流管理,还是信息流管理,都极具特点与难度。尤其在零部件物流的管理过程中,涉及零件的需求、订货、运输、仓储、上线及退库等各类环节,还涉及多级供应链以及能力参差不齐的供应商、物流商,而整车生产的节奏大都以分钟级下线一台车,紧凑而高效,任何供应链的延迟或中断都会造成较大损失,属于管理复杂但要求高的领域。
以一汽-大众的佛山工厂为例,就拥有大众和奥迪两大品牌、MQB和MEB两条生产线,涉及7款车型、400多家供应商和16000多种零件需要进行管理,这样的信息流管理单元无疑是庞大而复杂的(见图1)。
图1 一汽-大众佛山工厂车型与零件量
随着新能源汽车崛起,传统燃油车市场被压缩,市场变化带来的计划波动愈加强烈,面对复杂多变的需求端环境,物流链自然首当其冲;同时,智能化是新能源汽车的特征之一,这几年销量的持续增加带来汽车电子元件需求的快速增长,使“缺芯少电”现象一直未能得到根本解决,并导致多种电子类物料长期供不应求,从供应端限制生产计划的编程,冲击信息流的稳定性。
信息流的波动,使供应链上下游协同成为一种巨大挑战,包括对计划波动的响应,对客户的敏捷交付,都已对生产计划、物料及物流之间的协同敏捷提出极高需求。大环境下的“蝴蝶效应”已成常态,信息流敏捷协同提升迫在眉睫,因此需要以物流供应链信息流智能协同为目标,进行数字化实践,打造“集数据与应用一体化的自学自研协同平台”。
本文作者所在的生产管理部门,其职责为根据销售需求通过月度生产平衡调动生产要素组织生产,依托均衡稳定的生产控制、进行灵活快速的零件组织,并科学规划物流方案、做好标准有序物料管理,同时还需进行零件设备高效通关,以此服务一线生产,组织整车生产与交付,确保兑现最终的销售需求。部门的工作内容主要专业包括生产计划、生产控制、物料筹措、物流规划与物流管理(见图2)。
图2 生产管理部门的主要工作内容
1.业务切片与痛点
在数字化实践过程中,首先对当前业务的具体流程和现状进行了梳理,如利用业务切片的方式(见图3),梳理当前各业务在信息流管理的现状与痛点,主要存在以下问题:(1)计划与物料协同效率低;(2)数据与系统分散;(3)非电子化流程多。
图3 数字化切片
计划与物料之间的协同是生产管理的核心之一,虽然很多企业会使用SAP或自开发等系统来实现物料订单的拉动,但对于计划的编制、物料的库存预测,通常还是使用Excel的形式较为常见。用于物料的计划往往提前锁定冻结,而实际生产计划会来回波动变化,瓶颈物料也会反向影响计划,Excel形式的双向协同会造成效率低下,疲于应对。
之所以出现数据与系统分散的痛点,从系统结构看,是由于历史发展积累,每个环节或不同类别零件都面临不同的使用系统,常见使用系统高达十几个,且分散不统一,数据也分散,形成信息孤岛,导致数据利用度低,协同性差,无法真正发挥数据驱动价值的作用。
从核心业务看,许多业务依然面临着非电子化状态,重要的计划编制和流转,瓶颈物料的跟踪等都是Excel为主,以及关键业务的多流程复杂审批等,依然面临投入大量的纸张和四处找人签的困境。
2.数字化目标与实践结果
作为一汽-大众佛山工厂的生产管理部,主要愿景方向为:订单透明交付,计划高效协同,物料敏捷响应,物流成本优化及现场效率提升。基于当前的现状痛点与愿景,制定了信息流协同提升数字化实践框架,通过团队搭建,自主学习,内部培训,利用两年多时间自研开发了“小智物流—SCS供应协同平台”(Supply Coordination System,SCS)。
SCS平台致力于提升信息流协同能力,将重要业务和流程实现系统化、电子化,将数据和系统应用集成化(见图4);目前形成了“4+2”六大系统应用,包括“透明交付”“智能排产”“敏捷筹措”“物流协同”四个主要环节协同支撑及“电子流程”“业务辅助”两个综合支撑。在数据方面,采取公司数据湖DISC数据、接口数据以及部分自采数据和业务数据,数据的管理重点是收集、打通与共享。
图4 数字化智能协同平台
目前整个SCS系统已经开发迭代两年多,用户覆盖100多人。功能模块上,致力于六大模块的开发拓展,已实现大小14个以上子系统功能自主开发,包括整车交付点兑现管理、总装上线计划编制系统、车身流编制系统、瓶颈物料管线、库存EOP管理、投入产出管理,以及复杂业务电子审批流程系统及部门任务协同、点检系统等功能(见图5) 。
图5 平台功能模块
1.计划端实践——车身流编制
计划的信息流管理是物流链管理的核心,计划一端接收销售订单需求,一端平衡工厂产能与物料资源供应,最终驱动下游链整个物流活动来响应销售需求。由于销售需求的波动、物料的不确定以及工厂能力的变化都会导致计划的波动,从而带来频繁的生产计划更新,其牵一发而动全身的效果,会带来整个供应链的负荷增加。
在汽车领域中,计划的编制大概划分为三步:第一步是制定的年月总量计划,并按月滚动平衡变化;第二步是制定班次计划,即将本月及下月计划的具体每天生产总量和节奏进行制定;第三步则是制定车型级计划,即按照销售订单的不同配置进行细分车型计划排产,如区分颜色、区分高低配车型等。
结合信息流的痛点来看,目前主要存在两个点:一是电子化流程低,计划的排产还是依赖于Excel手段,特别是在月班次计划和细分车型排产环节,当月总量计划变化时,Excel编制过程无法即时实现计划的电子化,导致数据无法与下游快速共享,而细分车型的计划编制也需结合总量才能给每一个车型进行单独的计划编制,整体来看,编制与共享效率较低,协同性弱。二是因为在当前“缺芯少电”的环境下,瓶颈资源的变动大,生产总量和细分车型计划都受到强干扰,经常性需要调整,导致整个计划与物料之间协同性都非常繁杂和疲惫。
在本实践案例中,首先以开发月总量计划编制系统为第一步目标,称之为车身流编制系统,采用Web网页编制模式,从而打通计划编制与数据共享的电子;其次实现基于总量计划编制的车型计划电子化,即基于销售对客户的需求订单和预测,以总量的日计划为限制条件,按照订单顺序进行排产,最终得到某个车型配置具体到某天的生产计划(见图6)。
图6 车身流计划系统编制功能
以下主要介绍车身流编制系统的数字化流程:
(1)基础数据管理:通过网页,实现维护车型信息如探歌、高尔夫车型等;实现维护班次信息,如常见的“8+0”单班模式、“8+8”双班模式等,去掉休息时间,可以获得有效生产时间。
(2)生产线总量计划编制:通过月总量和单双班规划,基于部分排产原则,在网页维护每天的班次生产计划,规划停工时间等,再通过算法公式,基于生产线的生产节拍,将节拍乘以生产时间,即得到每日生产总量,同时开发自适应的Web仿Excel表格,可将公式与自输入灵活结合,实现对各车间基于在线车储备目标需求进行适当的上线调整。
(3)车型量计划:在网页实现基于总量计划和各车型月度总量比例,进行各车间细分车型总量计划编制的算法,如总量乘以比例即可得到某款车型如高尔夫在各个车间点的生产量计划,在编制过程中,会受到不同时间段比例不一致、车型锁车、新项目导入等不同的特殊因素影响,数字化开发过程中进行单独的算法探索和应用,实现了不同功能的数字化嵌入。
基于车身流计划的系统编制,本案例实现了两代Web端仿Excel智能表格的开发与应用,提升计划常规编制效率30%~50%,重点实现了数据库管理与Web端即时共享,打开了基于该计划驱动的下游数字化实践空间(见图7)。
图7 车身流车型级编制界面
2.筹措端实践——瓶颈资源协同
“瓶颈资源”即在中长期时间范围内存在供应瓶颈的物料,是物料筹措管理的核心,也是影响生产计划编制和波动的主要限制因素。瓶颈资源的特点主要为影响时间较长,并非短期紧缺影响,同时现状改变难,如供应商产能不足、原材料瓶颈等,尤其是进口物料、芯片类物料、高端技术类物料等容易成为瓶颈物料,最后是到货节奏不稳定,往往一些瓶颈资源总是会出现计划不清晰或者发货执行偏差问题。
从现状来看,物料计划管理大多还是采用Excel管理模式,其共享力以及与计划的协同力较弱;从工作过程来看,一般是先有生产计划总量,然后有瓶颈资源的需求,但在实际情况下,往往受瓶颈资源的持续影响,需要不断反向影响计划的编制,如当瓶颈资源月到货量不足时,就需要下调全月的生产计划,当到货节奏与预测偏差时,需要立即对生产计划作为调整,而生产计划的调整再形成连锁反应,让所有物料和物流活动都受到影响。在这个过程中,瓶颈资源和计划的相互揉搓影响需要快速协同、夯实结果,才能快速输出新的计划,驱动下游快速响应,以尽可能减少影响。
而Excel手工管理瓶颈资源预测,则存在与计划协同慢、信息传递繁杂与共享性差、无版本管理、追溯性不足、易出错等问题:
(1)协同效率:信息处理效率低,一次变化处理0.5~1天。
(2)工作质量:Excel容易出现公式错误,产生停台风险。
(3)共享性/追溯性:Excel工作方式,共享性和追溯性差。
基于瓶颈资源协同提升的数字化实践目标,通过自研开发,基于Web端实现瓶颈资源共享型物料预测系统,实现功能为:
(1)一键计划更新:联动车身流计划与细分车型计划的输入,可以一键动态或自由灵活更新管线。系统基于瓶颈物料库存推移计算逻辑,自动计算风险断点。
(2)智能监控模式:实现“大表+小表”子母表智联动模式,并开发“多版本管理”独立共享协同模式。小表指单个零件的物料预测推移表,大表则采取自适应联动模式,将多个零件小表指定链接,形成一个大表进行展示和管理,大表与小表采取联动结合模式,可相互更新迭代数据,让可视化和操作大大便捷,如将一个供应商的零件指定为一个大表,或将某个物料不同配置指定为大表。多版本协同,则是可以让不同的人群或根据不同的需求进行管线的使用和模拟,比如生产计划可以自行进行模拟和另存,多版本数据可以100%实现共享交流,但不直接影响生产版本数据,通过权限控制实现极高的共享作业力。
本案例中的数字化实践,带来效率提升等诸多成果,如通过一键更新管线,快速实现管线预测,同时可以100%共享计划进行双向即时模拟,使计划排产效率和准确率可以快速提升,同时可以随时追溯过程,减少因Excel数据不正确或流转慢导致的计划编制低、反复试错等低效协同问题。
3.物流端实践——电子流程协同
电子流程的协同主要是指将一些纸质化,或者未流程化的业务进行电子流程化,从而提升流程管控的效率和质量。在实践过程中,如对一些费用类业务的管控流程进行电子化,特别是实现纸质审批和过程辅助。同时还有一些综合性业务,比如对各种项目进行进度点检管理,对部门每月任务进行跟踪等。以下主要介绍电子审批类的创新。
一般的电子审批主要环节是填表和签字,此类审批往往可以通过手机端如钉钉等进行,如很多公司的考勤管理都用移动端进行。而本案例对复杂业务场景进行重要开发,其具有的特征包括:
(1)填表人的多样性:有一些业务是单人申请,有一些则是多人填表发起,且人员不固定,甚至还有提交审批的人可以固定也可以不固定,整体上需要考虑不同场景。
(2)审批人的灵活性:部分业务可能涉及不同类型的人审批,可能是一级审批,也可能是二级审批甚至三级审批,需要进行灵活适配。
(3)填表内容的复杂性:某些业务是联动其他工作过程结果,进行填表审批,填表时电脑端操作比手机端便捷。
(4)高度还原需求:对于一些费用类审核,可能涉及后续审核,需要做好电子备存,高度还原纸质标准版效果。
(5)加强数字辅助:某项业务原来操作时存在一些繁琐的数据处理和分享环节,可以通过数字化手段进行一键式高效辅助。
(6)闭环管理:有别于一般的签字流程,签字后即结束,本案例则对业务审批后增加闭环反馈环节,比如零件退库,则有是否已最终完成退库的反馈,再比如空运订货,则需要反馈空运是否成功。
基于这些场景对需求进行了收集,通过流程的再设计和网页交互的自研开发,再结合数据存储设计,实现了一些业务场景的电子审批类系统管理功能。
如CKD零件的SV订货、空运订货、增减货订货模块。CKD零件是一汽-大众从德国进口类零件,其SV订货审批流程是用于管理CKD零件是否从普通订货转成特殊订货如加急模式;其空运模块,是用于管理CKD零件是否可以申请转空运,进行空运费管控;增减货模块,则是用于对零件进行中长期订单的单独调控管理,每周进行订货收集和状态分享。针对这类审批,重点解决了多人签字、辅助填表、辅助闭环反馈的功能需求(见图8)。
图8 Web版多人申请表
此外,还包括解决涉及现场的一些审批,如零件的退库以及不采用件的审批,这类审批存在的痛点是现场人员填表时对零件的基本信息不清晰,容易发生错误,同时审批涉及物流和质量等众多不固定的人员,审批找人困难,有时可能一周都无法完成签字。为解决这些痛点问题,一方面在数据库端要建立一些基础数据库,用于在前端辅助现场人员填表。另一方面进行审批人提示和权限管控,让填表人可以精准快速对应到签字人,然后自动适配邮件提醒,推动快速签名。在此类审批流程开发中,还满足了表格高度还原、审批人灵活的需求。
本案例在电子流程类开发中具有以下成果:实现信息共享,采取集成式平台开发,形成信息整体共享,权限精准控制,各业务集成,贯通联动;实现业务高效闭环化,以审批为例,包含从申请到反馈全过程,高效提单填表,智能数据转换,快速邮件通知,手写签名审批,业务完成后高效精准的闭环反馈。同时还通过自主创新开发,实现了如签名的多人化自适应,表格智能数据处理,100%还原纸质单据的审批形式等,最终实现单张管理效率提升70%~90%以上,使某些一周都无法签字的单据几分钟即可完成,且错误单出现的情况大幅下降,并且通过电子化还能大量节约纸张。
总结与展望
汽车供应链信息流的复杂和变化无疑是一个持续课题,信息流数字化协同实践也将是一个持续迭代升级的过程,同时信息流的提升也将支撑和驱动实物流的发展。本课题以SCS自研开发协同平台为核心,结合汽车物流信息流特点,在计划与物料端考虑敏捷性,实现自主打通系统排产和瓶颈物料跟踪的双向通道,研制仿Excel、Web智能表格等创新设计,同时在物流协同和电子流程等方面更是从高效可靠出发,打造各互通环节,全面助力效率和物流质量提升。除此之外,该平台还实现了对库存的高效监控,解决接入三方物流库存难点,以及对零件投入产出,零件的取消配套管理等核心业务功能,助力了汽车物流发展。未来将继续依托数字化战略,聚焦用户需求,挑战业务难点,不断开拓与迭代。
本文源自《物流技术与应用》2023年08期,版权归《物流技术与应用》所有。
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