汽車制造的數(shù)字化供應鏈——全國汽車零部件物流大會演講摘要
發(fā)布日期：2018-06-15
隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)不斷的轉(zhuǎn)型升級，汽車零部件物流作為整個汽車供應鏈中的重要組成部分也將面臨著重大變革。龐大紛亂的信息數(shù)據(jù)、人工成本的不斷增加、低效復雜的實際操作、物流裝備技術的創(chuàng)新迭代等問題將會給汽車零部件供應鏈帶來巨大的沖擊。
為幫助汽車及零部件生產(chǎn)企業(yè)、汽車零部件物流企業(yè)構建及優(yōu)化其物流模式，交流物流管理的相關經(jīng)驗，了解先進的物流技術裝備以及未來發(fā)展趨勢，打造標準化、智能化、信息化的汽車供應鏈體系，中物聯(lián)汽車物流分會攜手AIAG（美國汽車工業(yè)行動集團）聯(lián)合主辦的 “2018全國汽車零部件物流大會暨汽車供應鏈峰會” 于6月15日在上海召開。
科箭軟件解決方案總監(jiān)金鳴做主題演講《汽車制造的數(shù)字化供應鏈》，分享了云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)IoT、人工智能等新技術在汽車供應鏈領域的應用與實踐。
汽車行業(yè)供應鏈——最復雜、最專業(yè)的領地
一直以來，汽車物流業(yè)都是被國際物流同行所公認的最復雜、最專業(yè)的領地。汽車行業(yè)供應鏈管理目標是在滿足客戶需要前提下，對整個供應鏈（從供貨商，制造商，分銷商到消費者）的各個環(huán)節(jié)進行綜合管理，例如從供應商管理、運輸、倉儲、制造、再配送到經(jīng)銷商、消費者的整個供應鏈的貨物流、信息流和資金流，把物流與庫存成本降到最小。
云端應用解決汽車供應鏈傳統(tǒng)挑戰(zhàn)
- 預算壓縮：供應鏈或物流部作為企業(yè)的成本中心，各大物流負責人都希望能降本增效，應對持續(xù)增長的物流成本及企業(yè)內(nèi)部預算壓縮帶來的挑戰(zhàn)。
- IT資源約束：汽車企業(yè)的信息化復雜度非常高，消耗大量 IT資源，傳統(tǒng)本地部署的系統(tǒng)需要大量開發(fā)、集成、實施、維護、升級等 IT資源的支持。
- 系統(tǒng)升級：企業(yè)信息化系統(tǒng)的平均升級間隔年限是2-6年，每次升級都會是一次勞命傷財，高風險的項目，并且在這間隔期間企業(yè)產(chǎn)生的新需求無法滿足，或只能通過 客戶化來滿足。
而云端應用可以解決以上所有挑戰(zhàn)：
- 按使用量按年付費，快速實施上線，使企業(yè)用小投入快速獲得回報。
- 無需運營維護資源，云端應用由供應商進行維護與管理，無需企業(yè)內(nèi)部硬件與軟件維護人員資源。
- 敏捷迭代，隨時享用較新版本功能，讓較技術支持企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新。
智能優(yōu)化讓汽車行業(yè)供應鏈更精益
- 銷量預測：通過大數(shù)據(jù)和機器學習，進行高精度的銷量預測，作為物流和供應鏈優(yōu)化的前提。
- 庫存優(yōu)化：通過合理設置庫存量，在保證服務水平的前提下降低庫存量，提高庫存周轉(zhuǎn)率。
- 運輸路徑優(yōu)化：通過車輛分配和路徑優(yōu)化，使得運輸成本降低。
在前三者的前提下，通過優(yōu)化下列因素，實現(xiàn)，整個供應鏈網(wǎng)絡的優(yōu)化：
? 倉庫和網(wǎng)點布局
? 倉庫和網(wǎng)點之間供應關系
? 貨物在各網(wǎng)點的分配
? 供貨周期
? 供貨量
IoT——汽車智慧物流的基石
我們已經(jīng)有了GPS，可以通過手機實時跟蹤汽車、卡車、物品和人員；傳感器可以收集生產(chǎn)線及倉儲運輸過程信息；視覺系統(tǒng)可以識別制造環(huán)境中的標準產(chǎn)品，以便從生產(chǎn)線上檢驗它們；嵌入式產(chǎn)品或集裝箱可以記錄和報告有關貨物和事件，如溫度波動或過度重力的數(shù)據(jù)；門禁設備讓你的出入場物流更順暢。供應鏈管理不僅僅只需要軟件，還需要眾多物聯(lián)網(wǎng)設備的應用，科箭已經(jīng)在系統(tǒng)中預留IoT的接入，以獲取這些物聯(lián)網(wǎng)設備中的實時數(shù)據(jù)。
未來學家Jacob Morgan在最近的一期福布斯雜志說到，「物聯(lián)網(wǎng)幾乎允許無限的機會和聯(lián)系成為可能，對我們未來的影響，我們甚至不能想到或完全了解」。
大數(shù)據(jù)支撐汽車供應鏈決策
物聯(lián)網(wǎng)設備的接入意味著大量的數(shù)據(jù)，再加上新的通信功能，將這些數(shù)據(jù)變得可以使用。但對于數(shù)據(jù)的爆炸式增長，科箭認為企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的重點不在于如何獲取更多的數(shù)據(jù)，而是圍繞業(yè)務目標，具體業(yè)務問題，通過大數(shù)據(jù)分析的手段進行深入分析并解決問題，從而支撐數(shù)字化供應鏈的決策。
科箭供應鏈云平臺，賦能汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
