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    基于全過(guò)程可視化建設(shè)的汽車(chē)物流優(yōu)化研究

    2021-06-05 04:21:10向先文隋艷輝
    物流技術(shù)與應(yīng)用 2021年4期
    關(guān)鍵詞:主機(jī)廠全過(guò)程可視化

    文 / 向先文 隋艷輝 龍 增 錢(qián) 強(qiáng)

    一、引言

    近年來(lái),由于汽車(chē)市場(chǎng)下行以及主機(jī)廠物流模式調(diào)整等因素,汽車(chē)物流面臨著優(yōu)化改善、轉(zhuǎn)型升級(jí)的重大考驗(yàn)。隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展,信息化、數(shù)字化成為助推汽車(chē)物流行業(yè)發(fā)展的新方向、新動(dòng)能。在此基礎(chǔ)上,打破物流信息孤島,實(shí)現(xiàn)訂單從生產(chǎn)到交付的可視化,成為汽車(chē)物流優(yōu)化和發(fā)展的重要方向。

    可視化指的是借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),對(duì)海量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,在視覺(jué)認(rèn)知上達(dá)到要求。豐田的目視化管理就是可視化初級(jí)階段的一種表現(xiàn)形式,它將工作現(xiàn)場(chǎng)的所有生產(chǎn)信息都張貼到看板上,變得顯而易見(jiàn),“可視”就是“眼見(jiàn)”,眼見(jiàn)為實(shí),眼見(jiàn)為快??梢暬癁橹鳈C(jī)廠、供應(yīng)商、承運(yùn)商、經(jīng)銷(xiāo)商及終端客戶(hù)等相關(guān)方提供實(shí)時(shí)物流運(yùn)行情況,用于提升作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、快速改進(jìn)、有效追溯等方面的能力,更有效地保證物流高質(zhì)量運(yùn)行,同時(shí)加深供應(yīng)鏈各企業(yè)間的信任,創(chuàng)造更好的客戶(hù)滿(mǎn)意度。

    目前,可視化在冷鏈物流領(lǐng)域的研究較為廣泛,主要通過(guò)RFID、GPS等技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)冷鏈物流過(guò)程可視化,在汽車(chē)物流領(lǐng)域的研究主要集中在通過(guò)GPS技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸車(chē)輛監(jiān)控管理,通過(guò)RFID技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨場(chǎng)貨品管理,對(duì)于汽車(chē)物流供應(yīng)鏈而言,仍存在物流節(jié)點(diǎn)信息缺失等問(wèn)題。本文以Y公司為原型(Y公司是為主機(jī)廠提供汽車(chē)物流全流程服務(wù)的物流企業(yè),配備有倉(cāng)儲(chǔ)管理、循環(huán)取貨、整車(chē)物流、GPS等相關(guān)系統(tǒng),具備一定程度的可視化水平),分析Y公司現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集、可視化現(xiàn)狀與問(wèn)題,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)手段,進(jìn)一步完善可視化建設(shè),實(shí)現(xiàn)汽車(chē)物流全過(guò)程在線、透明、可視、可控、可追溯,實(shí)現(xiàn)與主機(jī)廠、供應(yīng)商、經(jīng)銷(xiāo)商、終端客戶(hù)的高效協(xié)同和信息共享,達(dá)到供應(yīng)鏈整體優(yōu)化的目標(biāo)。

    二、可視化關(guān)鍵技術(shù)

    物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of Things,簡(jiǎn)稱(chēng)IoT)是指通過(guò)信息傳感器、射頻識(shí)別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等裝置與技術(shù),實(shí)時(shí)采集任何需要監(jiān)控、連接、互動(dòng)的物體或過(guò)程等各種需要的信息,與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合形成的一個(gè)巨大網(wǎng)絡(luò)。人工智能(Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱(chēng)AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

    AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))=AI+IoT,它融合AI和IoT技術(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù),再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析以及更高形式的人工智能,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)物可視化。

    三、汽車(chē)物流作業(yè)模式與可視化現(xiàn)狀分析

    圖1 汽車(chē)供應(yīng)鏈全過(guò)程物流服務(wù)

    圖2 零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送可視化現(xiàn)狀分析

    圖3 本地循環(huán)取貨可視化現(xiàn)狀分析

    圖4 工廠物流可視化現(xiàn)狀分析

    Y公司為主機(jī)廠提供集入廠、工廠、整車(chē)物流于一體的汽車(chē)物流全流程服務(wù)。入廠物流包含本地循環(huán)取貨、倉(cāng)儲(chǔ)配送等服務(wù);工廠物流包含緩存投貨、備貨、配送上線、空箱回收等服務(wù);整車(chē)物流包含接車(chē)倒運(yùn)、倉(cāng)儲(chǔ)、發(fā)運(yùn)、4S配送等服務(wù),如圖1所示。

    1.入廠物流

    入廠物流以準(zhǔn)時(shí)化、先進(jìn)先出為服務(wù)原則,采用標(biāo)準(zhǔn)化物料存儲(chǔ)策略,制定完善的作業(yè)流程與作業(yè)卡來(lái)指導(dǎo)員工進(jìn)行物流作業(yè),業(yè)務(wù)主要分為零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送和本地循環(huán)取貨業(yè)務(wù)。

    零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送業(yè)務(wù)主要接收、存儲(chǔ)來(lái)自全國(guó)各地的零部件,并根據(jù)看板在規(guī)定時(shí)間內(nèi)將零部件配送至主機(jī)廠,通過(guò)倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化生產(chǎn)管理,并與上下游系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互,實(shí)現(xiàn)了貨品批次、庫(kù)存狀態(tài)、運(yùn)送計(jì)劃、在途狀態(tài)、到貨時(shí)間等物流節(jié)點(diǎn)可視化,可視化率為83.3%(12個(gè)環(huán)節(jié)中有10個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)),如圖2所示。可視化薄弱環(huán)節(jié)體現(xiàn)在場(chǎng)區(qū)車(chē)輛調(diào)度沒(méi)有可視化系統(tǒng)支撐,人工調(diào)度導(dǎo)致人力成本居高不下,且存在調(diào)度不及時(shí)、插隊(duì)等現(xiàn)象,影響裝卸及時(shí)率,同時(shí)車(chē)輛在場(chǎng)區(qū)作業(yè)時(shí)間統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確,難以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

    本地循環(huán)取貨業(yè)務(wù)主要覆蓋主機(jī)廠半徑50公里范圍內(nèi)的取貨作業(yè),通過(guò)循環(huán)取貨系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化管控。系統(tǒng)根據(jù)取貨需求生成取貨計(jì)劃,取貨車(chē)輛按時(shí)間、路線依次到各供應(yīng)商處取貨,并在規(guī)定時(shí)間內(nèi)送至主機(jī)廠,可視化率為86%(7個(gè)環(huán)節(jié)中有6個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)),如圖3所示??梢暬∪醐h(huán)節(jié)主要在于在途監(jiān)控,雖然可通過(guò)GPS系統(tǒng)實(shí)時(shí)查看取貨車(chē)輛位置,但未與零部件信息相關(guān)聯(lián),需人工確認(rèn)車(chē)輛所載零部件信息,存在跟蹤不及時(shí)、急件預(yù)警不及時(shí)導(dǎo)致生產(chǎn)停臺(tái)等風(fēng)險(xiǎn)。

    2.工廠物流

    工廠物流通過(guò)生產(chǎn)線需求,以看板形式拉動(dòng)零部件要貨任務(wù),并對(duì)到貨零部件進(jìn)行排隊(duì)卸貨、緩存區(qū)投貨、備貨、配送上線等作業(yè)。工廠物流依托卡車(chē)控制、工廠物流管理、準(zhǔn)時(shí)化要貨、安東要貨等系統(tǒng)進(jìn)行作業(yè)指導(dǎo),關(guān)鍵物流節(jié)點(diǎn)可視化率達(dá)100%(5個(gè)環(huán)節(jié)均實(shí)現(xiàn)),如圖4所示。

    圖5 整車(chē)物流可視化現(xiàn)狀分析

    3.整車(chē)物流

    商品車(chē)從工廠下線倒運(yùn)至基地庫(kù)區(qū),由基地庫(kù)區(qū)始發(fā),根據(jù)計(jì)劃通過(guò)公路、鐵路、水路發(fā)運(yùn),直接將車(chē)輛發(fā)至4S店或通過(guò)分撥中心后到達(dá)4S店。物流過(guò)程包含下線倒運(yùn)、計(jì)劃下達(dá)、提車(chē)出庫(kù)、集站裝車(chē)、集港裝船、在途管理、到貨與結(jié)算等環(huán)節(jié)。整車(chē)物流業(yè)務(wù)主要依托整車(chē)物流系統(tǒng)對(duì)商品車(chē)倉(cāng)儲(chǔ)、發(fā)運(yùn)進(jìn)行可視化管理,通過(guò)GPS對(duì)商品車(chē)進(jìn)行軌跡管理,但對(duì)商品車(chē)全程可視化管理薄弱,如圖5所示,商品車(chē)物流全過(guò)程13個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn),8個(gè)已覆蓋,5個(gè)未覆蓋,可視化率為61.54%。無(wú)法準(zhǔn)確匹配商品車(chē)移動(dòng)全過(guò)程的人車(chē)信息、無(wú)法保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性及不可篡改,同時(shí)商品車(chē)物流全過(guò)程數(shù)據(jù)分析工作繁瑣復(fù)雜,業(yè)務(wù)指標(biāo)核算困難。

    四、汽車(chē)物流全過(guò)程可視化優(yōu)化

    1.入廠物流可視化

    在倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)貨物收貨入庫(kù)-上架-補(bǔ)貨下架-轉(zhuǎn)包投貨-備貨-出庫(kù)發(fā)運(yùn)可視化基礎(chǔ)上,采用RFID、GPS技術(shù)及系統(tǒng)交互方案進(jìn)行完善,補(bǔ)全場(chǎng)區(qū)車(chē)輛智能調(diào)度、零部件在途監(jiān)控等信息,實(shí)現(xiàn)入廠物流可視化。

    (1)場(chǎng)區(qū)供應(yīng)商車(chē)輛管理

    考慮供應(yīng)商送貨車(chē)輛的不固定性,場(chǎng)區(qū)內(nèi)供應(yīng)商車(chē)輛采用IC卡管理模式,主要功能點(diǎn)設(shè)計(jì)如下,如圖6所示。

    ①入門(mén)登記:實(shí)行一車(chē)一卡,員工在系統(tǒng)中進(jìn)行車(chē)-卡綁定,車(chē)輛進(jìn)入卸貨排隊(duì)序列。

    ②叫號(hào):車(chē)輛進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)等待叫號(hào),系統(tǒng)按先進(jìn)先出原則自動(dòng)叫號(hào),通過(guò)停車(chē)場(chǎng)LED顯示屏、語(yǔ)音方式通知車(chē)輛至指定卸貨口卸貨。

    ③車(chē)輛卸貨:被叫號(hào)車(chē)輛行駛至指定卸貨口,系統(tǒng)更新卸貨口狀態(tài)為忙碌中,并顯示當(dāng)前卸貨車(chē)牌號(hào)。卸貨完成后,操作人員根據(jù)情況進(jìn)行卸貨口釋放,卸貨口狀態(tài)變更為空閑,系統(tǒng)進(jìn)行下一次叫號(hào)。

    ④車(chē)輛離場(chǎng):車(chē)輛離場(chǎng)時(shí),司機(jī)刷卡并交還IC卡后離場(chǎng)。

    (2)場(chǎng)區(qū)配送車(chē)輛管理

    為減少人工操作、進(jìn)一步提高車(chē)輛調(diào)度效率,配送車(chē)輛采用RFID管理模式。每輛配送車(chē)輛加裝RFID標(biāo)簽,在返場(chǎng)口、卸器具等待區(qū)出入口、停車(chē)場(chǎng)出入口、離場(chǎng)口均安裝RFID讀取設(shè)備,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛從返場(chǎng)到離場(chǎng)信息的自動(dòng)采集。其功能與供應(yīng)商車(chē)輛管理功能相似,如圖7所示。

    圖6 供應(yīng)商車(chē)輛管理功能

    圖7 配送車(chē)輛管理功能

    圖8 本地循環(huán)取貨數(shù)據(jù)接口與在途監(jiān)控平臺(tái)

    圖9 商品車(chē)全過(guò)程可視化管理示意圖

    (3)入廠物流車(chē)輛在途管理

    本地循環(huán)取貨車(chē)輛在現(xiàn)有GPS系統(tǒng)基礎(chǔ)上,通過(guò)開(kāi)發(fā)與循環(huán)取貨系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口獲取取貨數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)取貨在途可視化。循環(huán)取貨數(shù)據(jù)接口包含運(yùn)單數(shù)據(jù)接口、運(yùn)單GPS數(shù)據(jù)發(fā)送接口、運(yùn)單任務(wù)結(jié)束狀態(tài)接口。在數(shù)據(jù)獲取基礎(chǔ)上,建立循環(huán)取貨可視化監(jiān)控平臺(tái)。平臺(tái)顯示日期、運(yùn)單編號(hào)、派發(fā)時(shí)間、司機(jī)確認(rèn)時(shí)間、運(yùn)單打印時(shí)間、掃碼交接時(shí)間、運(yùn)單發(fā)運(yùn)時(shí)間、運(yùn)單入廠時(shí)間、坐標(biāo)等主要信息;顯示車(chē)輛運(yùn)行軌跡,可實(shí)時(shí)查詢(xún)運(yùn)單零部件信息,實(shí)時(shí)監(jiān)控在途車(chē)輛運(yùn)送零部件信息,如圖8所示。

    2.整車(chē)物流可視化

    整車(chē)物流采用數(shù)據(jù)+視頻采集方式對(duì)全過(guò)程13個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)商品車(chē)全過(guò)程的可視化管理,如圖9所示。

    (1)全過(guò)程數(shù)據(jù)采集:以RFID標(biāo)簽為載體,采用固定式RFID和移動(dòng)式RFID射頻采集技術(shù),實(shí)現(xiàn)商品車(chē)運(yùn)輸全流程數(shù)據(jù)快速采集。

    (2)全流程AI視頻采集:通過(guò)AI視頻疊加技術(shù)實(shí)現(xiàn)人、車(chē)、貨出入場(chǎng)及場(chǎng)內(nèi)的視頻信息采集及校驗(yàn)。

    (3)數(shù)據(jù)定制化展示:按關(guān)鍵用戶(hù)類(lèi)別定制化展示全過(guò)程數(shù)據(jù)及AI視頻信息。

    3.自動(dòng)化設(shè)備可視化

    Y公司積極探索物流新技術(shù)應(yīng)用,已在零部件小件揀選區(qū)采用貨到人AGV及分撥墻技術(shù)實(shí)現(xiàn)揀選區(qū)入庫(kù)、存儲(chǔ)、備貨出庫(kù)無(wú)人化,通過(guò)信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行可視化管理,如圖10所示。

    (1)AGV可視化模塊實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地圖監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、倉(cāng)儲(chǔ)管理監(jiān)控、任務(wù)監(jiān)管,庫(kù)房?jī)?nèi)無(wú)線信號(hào)全覆蓋,使系統(tǒng)高效、準(zhǔn)確反映生產(chǎn)情況,便于生產(chǎn)運(yùn)維和設(shè)備維護(hù)。

    (2)分撥墻可視化模塊實(shí)時(shí)顯示出庫(kù)任務(wù)、出庫(kù)貨物庫(kù)位、數(shù)量等信息,分撥墻框架揀選按鈕與AGV多層貨架倉(cāng)位一一對(duì)應(yīng),并控制按鈕燈光指示,直觀、簡(jiǎn)單、有效降低作業(yè)差錯(cuò)率。

    五、汽車(chē)物流全過(guò)程可視化應(yīng)用效果

    本文研究的汽車(chē)物流全程可視化優(yōu)化已于2019年全部完成并進(jìn)入應(yīng)用階段,除自動(dòng)化設(shè)備可視化這部分以外,物流過(guò)程整體可視化率從78%提升到100%(總共37個(gè)環(huán)節(jié),原可視化實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)29個(gè),優(yōu)化后實(shí)現(xiàn)全覆蓋),建成指標(biāo)可視化、作業(yè)可視化、調(diào)度可視化、現(xiàn)場(chǎng)可視化、貨物可追溯化五位一體的汽車(chē)物流可視化體系。公司以可視化平臺(tái)為依托不斷優(yōu)化物流過(guò)程質(zhì)量,為提升客戶(hù)滿(mǎn)意度、降低成本提供了支持。

    圖10 AGV與輔助揀選分撥墻運(yùn)行可視化界面

    1.入廠物流可視化

    基于倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng),彌補(bǔ)場(chǎng)區(qū)車(chē)輛調(diào)度、在途管理薄弱點(diǎn),通過(guò)GPS與循環(huán)取貨系統(tǒng)結(jié)合,及時(shí)追蹤零部件最新配送狀態(tài),最終實(shí)現(xiàn)全過(guò)程可視化,降低物流運(yùn)作成本,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

    (1)場(chǎng)區(qū)車(chē)輛智能調(diào)度實(shí)現(xiàn)車(chē)輛系統(tǒng)排隊(duì)、自動(dòng)叫號(hào)、停車(chē)場(chǎng)無(wú)人化管理,提高車(chē)輛調(diào)度效率,有效減少車(chē)輛調(diào)度人員,降低物流運(yùn)作成本,避免人為調(diào)度插隊(duì)、漏排等弊端。

    (2)實(shí)時(shí)掌握零部件取貨、配送在途信息,幫助企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況合理安排生產(chǎn)任務(wù)。通過(guò)對(duì)配送過(guò)程信息全程不間斷采集,提供以往配送歷時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún),支持追溯數(shù)據(jù)本源,方便企業(yè)決策和管理。

    (3)提供物流過(guò)程異常情況預(yù)警,工作人員根據(jù)預(yù)警信息快速響應(yīng)處理,保障主機(jī)廠生產(chǎn)有序進(jìn)行。

    (4)物流運(yùn)作數(shù)據(jù)自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)KPI指標(biāo)快速測(cè)算,通過(guò)指標(biāo)分析促進(jìn)作業(yè)水平提升。

    2.整車(chē)物流可視化

    商品車(chē)物流全過(guò)程節(jié)點(diǎn)的可視化助力物流管理優(yōu)化,業(yè)務(wù)核心指標(biāo)的可視化為物流質(zhì)量管理分析提供了有力的數(shù)據(jù)支撐,提高了客戶(hù)滿(mǎn)意度。

    (1)采集全過(guò)程物流節(jié)點(diǎn)信息,實(shí)現(xiàn)商品車(chē)運(yùn)輸明細(xì)查詢(xún),保證數(shù)據(jù)的精確性。

    (2)基于GPS技術(shù)實(shí)現(xiàn)的車(chē)輛運(yùn)輸在途管理可視化,隨時(shí)掌握車(chē)輛在途信息。AI視頻采集實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)視頻實(shí)時(shí)監(jiān)看回看,全流程節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)+視頻構(gòu)成物流可視化完整信息。實(shí)時(shí)掌握掃描節(jié)點(diǎn)周?chē)畔ⅲ峁┛梢暬C據(jù),輔助解決投訴、免責(zé)、防損等問(wèn)題。

    (3)分析各線路、各站點(diǎn)運(yùn)量,作業(yè)量分布。實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)可視化管理、商品車(chē)倒運(yùn)KPI快速測(cè)算,各節(jié)點(diǎn)及時(shí)預(yù)警、運(yùn)力監(jiān)控及預(yù)測(cè)等。并通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務(wù)管理能力,監(jiān)控到貨及時(shí)率提升約10%。

    3.自動(dòng)化設(shè)備可視化

    實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備調(diào)動(dòng)、設(shè)備信息監(jiān)控、生產(chǎn)運(yùn)維監(jiān)控,并具備遠(yuǎn)程監(jiān)控功能,提高故障解決及時(shí)率,降低揀選差錯(cuò)率。

    (1)通過(guò)可視化的應(yīng)用,作業(yè)人員可通過(guò)可視化終端實(shí)時(shí)查看作業(yè)任務(wù),在執(zhí)行任務(wù)時(shí),可根據(jù)作業(yè)提示完成作業(yè),實(shí)現(xiàn)作業(yè)指導(dǎo)。

    (2)可視化終端的應(yīng)用,節(jié)省約20%問(wèn)題處理時(shí)間。在設(shè)備發(fā)生異常時(shí),可通過(guò)終端顯示問(wèn)題類(lèi)別,同時(shí)可根據(jù)電子地圖能夠快速定位故障設(shè)備坐標(biāo),協(xié)助作業(yè)人員及時(shí)準(zhǔn)確反饋至技術(shù)部門(mén)處理,減少溝通上報(bào)時(shí)間;在零部件出現(xiàn)問(wèn)題向上追溯時(shí),可直接在終端上操作,較之傳統(tǒng)模式,現(xiàn)場(chǎng)管理人員無(wú)需向技術(shù)部門(mén)申請(qǐng)后臺(tái)查詢(xún),可直接在現(xiàn)場(chǎng)終端上查詢(xún),及時(shí)更換問(wèn)題零部件。

    五、總結(jié)

    當(dāng)前汽車(chē)行業(yè)市場(chǎng)持續(xù)下滑,進(jìn)入轉(zhuǎn)型升級(jí)階段。隨著數(shù)字化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用,對(duì)汽車(chē)供應(yīng)鏈物流的構(gòu)建和優(yōu)化提出了新的要求。在機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的市場(chǎng)背景下,汽車(chē)物流向信息化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展勢(shì)在必行。在轉(zhuǎn)型發(fā)展的過(guò)程中,“可視化”成為“人-機(jī)”協(xié)同物流系統(tǒng)優(yōu)化的重要方面。從Y公司對(duì)于可視化的建設(shè)完善以及物流優(yōu)化的實(shí)踐案例可以看出,可視化建設(shè)完善在作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、快速改進(jìn)、有效追溯等方面的改善起著重要的作用,對(duì)汽車(chē)物流運(yùn)行的效率、柔性、可靠性帶來(lái)優(yōu)化,提高汽車(chē)供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力。

    下階段,Y公司將在現(xiàn)有全程可視化基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析汽車(chē)供應(yīng)鏈物流敏捷、安全、透明需求,不斷挖掘可視化效用的深度,不斷探索新的可視化技術(shù),不斷研究可視化技術(shù)覆蓋的廣度,持續(xù)提升整體供應(yīng)鏈物流水平。

    隨著大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)的成熟和應(yīng)用,數(shù)字化建設(shè)將更為深入,智慧物流將得到進(jìn)一步的發(fā)展。在此趨勢(shì)下,相信可視化建設(shè)將進(jìn)一步在關(guān)鍵過(guò)程分析以及決策領(lǐng)域進(jìn)行建設(shè),這也體現(xiàn)了可視化的演進(jìn)性。

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