上汽通用汽车有限公司:入厂物流全过程智能化
随着时代的发展,数字化技术已经成为越来越多的企业提升核心竞争力的关键手段,物/务联网、大数据、建模与算法、人工智能等前沿技术的应用价值正在不断显现,这一切都为“智慧物流”带来了巨大发展潜力。在制造及物流领域,上汽通用汽车有限公司(以下简称“上汽通用”)的数字化物流走在了行业的前列。承接集团“新四化”战略及上汽通用十三五总体战略,上汽通用积极充分对接公司智能制造隐藏战略,精准研判行业发展趋势,对物流进行全局数字化改造部署,以智慧化平台及数字化运营驱动企业物流的高效运作和转型升级。
基于物流全局数字化发展整体框架,上汽通用入厂物流管理科重点推进了“前端绑定系统”“多库排队系统”“入厂物流智能集成平台”“包装器具全过程管理系统”“仓储控制系统”等多个入厂物流数字化、自动化项目,实现入厂物流供应链数据的全面贯通和一体化集成,助推物流全局数字化、智能化构建,同时也为集团构建社会化大物流运作体系奠定了重要基础。
(一)蜕故孳新,前端绑定助推物流数字化
上汽通用是国内在入厂物流环节最早采用循环取货(Milkrun)模式的汽车制造商之一。伴随十余载的迅猛发展,传统业务模式下的数据盲区、信息迟滞等问题也愈发凸显,尤其是在物流运作的最前端——供应商发货端。原先的管理方式,都是通过“纸质路单跟踪、有事电话沟通”的模式。作为整个物流运作的起点,发货端若无法实现数字化,整个运输过程的实时跟踪将缺乏最基本的信息输入,物流全局数字化也将无从谈起。
供应链前端数据采集及绑定系统示意
为了助推物流全局数字化这部引擎,上汽通用在行业内率先开发了供应链前端数据采集及绑定系统(简称“前端绑定系统”),如图9 – 30所示。不仅将数字化管理延伸到了物流运作的前沿,同时也将处于一线运作的承运商驾驶员、供应商库管员等基层人员彻底纳入了“数字化”运营环境。该系统在提货前将零件级运输计划同时发送给承运商和供应商,实现双方在发运要求上的信息同步。在发货时,零部件供应商按照发运要求,通过移动App逐箱扫描物料,并将实际发运信息上传,由司机在移动App上进行接收确认,系统基于双方确认信息生成电子发运单,从而实现零件、料箱、订单、卡车的四者绑定,并将信息实时接入上汽通用入厂物流智能集成平台,实现了物流数据在同一平台上的实时共享和交互,推进了业务各方的高效协同。
在收货端,前端数据采集及绑定系统项目实施后,车辆携带的实物信息一旦绑定,即可自动传输到收货系统中。流程如图9 – 31所示,当车辆到达指定卸货道口后,司机只需向接收人员出示手机中前端绑定App内的电子发运单二维码,卸货人员通过扫描二维码,收货系统将会自动匹配该电子发运单对应物料订单内的零件号和零件数量,若信息一致则自动完成收货。同时,实际收货、接收差异等信息也将同时共享给零部件供应商和运输承运商,为后续异常情况的处理、供应商/承运商绩效评估等提供依据。
供应链前端数据采集及绑定系统使用流程
电子收货系统将人工纸质单据转为电子单据,不仅大幅简化了收货操作流程、节省人工校验时间、提升了收货效率、提高了校验准确性,同时通过将收货信息共享给供应链前端,实现了零部件供应商、物流服务商和上汽通用物流之间的信息实时交互,将供应链收货端管理变得更加实时化、精细化和透明化,实现了多方共赢。
(二)精敏创新,多库排队系统全面升级
上汽通用传统入厂排队系统,存在排队需求人工触发、排队逻辑简单、任务发布信息单一等方面的问题。2019年上半年,上汽通用充分总结过去的业务痛点,积极对标国内外先进做法,通过多种数字化技术应用和系统集成,实现了车辆多库排队系统的功能全面升级,如图9 – 32所示。
在排队信息触发方面,通过车载GPS/北斗定位系统获取车辆实时位置信息,结合电子围栏技术,当车辆进入目标库区有效范围之后,通过厂区门禁系统的入厂资格判断,自动触发车辆排队申请,完全摒弃了原先司机需到岗亭处人工触发排队需求的模式。
在排队逻辑方面,与传统排队系统单纯按照“先到先排”的排队逻辑所不同,多库排队系统会综合考量车辆所携带订单/零件信息、零件需求的紧急程度、可用卸货道口资源等多元要素,进行排队优先级的逻辑运算,从而实现卡车卸货队列智能排序,确保紧急订单/零件能够优先入厂,节省了车辆排队时间,提升车辆综合利用率。
在排队信息发布方面,每一个排队序列指令会将完整的目标卸货道口、暂停车位、预计等待时间等信息智能推送到卡车司机的手机终端上。另外,每一辆卡车的预计到达道口时间也同时将被推送到指定的目标道口,便于卸货道口安排收货所需的人力及设备,使得每一个卸货道口资源能够得到充分利用。当车辆进厂后,系统还将进一步跟踪库内等待时间、卸货时间、单圈运作总时间等信息,从而支撑后续扫描入库时间的统计与分析,进一步提升现场物流运作效率。
车辆多库排队系统
(三)承上启下,入厂物流智能集成平台
为了进一步提升入厂物流管理能级,降低入厂物流运作成本,上汽通用汽车紧跟行业发展趋势,规划并部署了“入厂物流智能集成平台”项目,并于2016 年实施了一期项目:主要围绕实现数据互联互通,通过建立企业级数据标准,全面贯通上汽通用、物流服务商、供应商数据,实现多方在同一平台的数据实时共享。不仅如此,项目通过在大量接口开发工作中不断总结提炼,创建了规范的数据对接标准及处理机制,为平台的拓展推广建立坚实的理论基础和实践指导。
2017年,上汽通用汽车又通过移动智能终端、智能算法等技术的引入与应用,使“入厂物流智能集成平台”二期项目取得突破,服务于上汽通用汽车平台整体应用架构。零部件供应商及物流服务商在一体化实时监控方面应用移动智能终端技术,将订单、车辆、料箱、零件信息进行前端绑定,实现全过程零部件级实时监控,化被动报警为主动预警。在智能优化方面,平台针对上汽通用汽车多样化的入厂运输业务模式,深度分析各业务模式的业务流和信息流,求同存异,搭建与实际运作模式相吻合的业务优化模型,既能覆盖所有业务模式,又能体现不同业务模式在优化层面的需求差异,最大限度地提升模型的适应性和实用性。在此基础上,进一步应用智能算法及人工智能,建立智能、高效的运算引擎,驱动运输资源利用率大幅提升,实现运输综合成本大幅降低。
(四)创新求变,包装器具全过程精益管理
包装器具周转运作管理过程中的信息流数据采集,当前同样也依赖各节点对各类流转单据的人工录入。上汽通用目前使用各型号周转包装器具多达千余种,流转范围覆盖上汽通用庞杂的生产供应链网络,周转包装器具总保有数量随着上汽通用各生产基地产量攀升迅速增长,而各物流区域的空/满箱操作业务模式也呈现多样化。账务录入的准确性与及时性较差已成为制约包装器具精益化管理水平提升因素。
而通过前端绑定数据采集方案,实现物料供应商端及各物流服务供应商端间空箱流转账务的电子化交接,消除了空箱流转全业务链的数据盲区,实现了上汽通用针对包装器具流转节点库存的精准管控,以确保能够以最低的成本为生产物流提供高效、快速响应的包装器具供应保障。同时,基于未来上汽通用物流关系网点及路径分析算法架构与应用,以电子交接空箱端应用终端为抓手的数据采集技术,定将促进空箱业务模式及供应链过程向智能预测与规划方向不断迭代升级。
(五)提能增效,“智慧大脑”助力仓储自动化
上汽通用汽车陇桥路生产准备车间总仓储面积119800平方米,其中自动化作业面积31100平方米,自动化率达28.7%。仓库建成后将负责金桥新厂所有进口件木箱、小件、PUS大件、发动机、变速箱、冲压件和部分排序件的相关业务,业务范畴涵盖收货、仓储、分拣、发货、质量管理,为金桥新厂5车型的高效生产提供保障。陇桥路仓库作为新一代数字化智能仓储运作中心,是践行上汽通用“新四化”战略的典范。
仓储控制系统(WCS)是陇桥路生产准备车间自动化运转的“智慧大脑”。通过数据实时化、人机交互化和设备功能拓展的方式显著降低了一线操作工的数量,提升了库区面积的利用率,预计每年可降低成本173万。在智慧算法的调度指挥下,陇桥路生产准备车间的自动化运作可减少10%的厂内库存,提升短驳卡车装载率至68%,有助于优化线旁空间进而减少线旁排序需求;提前报警节点0.5~1h,降低生产停线风险;将每车发运扫描频次由30次减少至2次,显著提升发运效率;可对74%的零件进行强化来料检查,利用自动化称重设备对来料进行实时称重检验,若差异接收则实时报警,人工及时干预。
上汽通用物流部整合运输、仓储、空箱等入厂物流全过程,实现全过程的数字化,继而推进全局智能化,涌现了大量创新点:
1. 通过移动智能终端、智能算法等技术的引入与应用,实现零部件供应商及物流服务商在一体化实时监控,将订单、车辆、料箱、零件信息进行前端绑定,实现全过程零件级实时监控,化被动报警为主动预警。
2. 深度分析各业务模式的业务流和信息流,应用智能算法及人工智能,建立智能、高效的运算引擎,驱动运输资源利用率大幅提升,实现运输综合成本大幅降低。
3. 以电子交接空箱端应用终端为抓手的数据采集技术,定将促进空箱业务模式及供应链过程向智能预测与规划方向不断迭代升级。
4. 自动化仓库智能算法调度系统,提升自动化仓库透明度与运作效率。
5. 多库排队系统会综合考量车辆所携带订单/零件信息、零件需求的紧急程度、可用卸货道口资源等多元要素,进行排队优先级的逻辑运算,从而实现卡车卸货队列智能排序,确保紧急订单/零件能够优先入厂,节省了车辆排队时间,提升车辆综合利用率。
6. 在项目大量接口开发工作中不断总结提炼,综合分析上汽通用及外部系统现状,明确数据交互方式,建立严格的数据对接标准及数据匹配处理机制并形成正式的系统对接标准文档,为后续内外部系统对接接口提供理论基础和技术指导。
7. 基于上汽通用多样化的入厂运输业务模式,深度分析各业务模式的业务流和信息流,求同存异,搭建与实际运作模式相吻合的业务优化模型,既能覆盖所有业务模式,又能体现不同业务模式在优化层面的差异,最大限度地提升模型的适应性和有效性。
基于当前上汽通用入厂运输物流运作,入厂物流智能集成平台整理出5类基础信息并基于此映射出28类软/硬约束条件。以此为基础将上汽通用入厂运输业务模型转化为数学模型,设置以运输里程、运输时间、运输成本为主的模型优化目标,以凸优化理论和线性优化理论为理论基础,建立入厂运输路径优化模型。
在对数学模型的求解方面,入厂物流智能集成平台集成平台引入区域概念,将数以千计的节点按照特定规则进行划分,将一个庞大复杂的问题通过聚类划分拆分成若干小问题,大大提升了模型的求解效率。在算法方面,入厂物流智能集成平台以精确的全局分支定界求解算法为主,辅以启发式算法、遗传算法、邻域搜索算法等多种智能算法,由优先等级高的业务目标约束逐渐往优先等级低的业务目标约束来求解,最优解空间逐渐收敛,最终求取复杂优化问题的全局最优解。
入厂物流作为上汽通用整个物流运作管理体系当中最为关键的环节之一,上述项目的落地与推广,对上汽通用入厂物流业务的全局精细化管理、物流全局数字化运作以及行业引领,都具有深远意义。一方面,通过入厂物流系统的构建,将物流服务商和零部件供应商彻底纳入上汽通用入厂物流数字化管理体系,实现了内外部多方多元数据的全局实时互联贯通和资源全局统筹调配;另一方面,作为上汽通用物流全局数字化战略当中的重要拼图之一,入厂物流智能集成平台通过与其他系统的功能集成,把数字化管理延伸到了前沿,实现了入厂物流全过程数字化,并为后续全面应用大数据分析技术进一步挖掘业务潜在效益打下了基础。另外,作为汽车行业的龙头企业之一,上汽通用物流数字化的推进,将带动零部件供应商、物流服务商乃至整个汽车产业链向数字化、智能化转型发展,进一步在国内汽车物流领域转型升级、提质增效的过程中起到引领与推动作用。
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