汽車制造業智慧物流體系構建研究

[摘?要]汽車制造業物流成本來源廣、占比重，成為制約汽車企業發展的重要瓶頸。汽車產業借助工業大數據和ERP、MES、SPS等，構造集產銷一體的智慧物流管理體系，實現物流活動可視、物流成本節約、物流效率提升的先進物流系統。

[關鍵詞]汽車制造;智慧物流;大數據

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.22.187

1?引言

工業是國民經濟不可或缺的一環，也是一個國家強大競爭力背后的力量支撐。2015年5月19日國務院正式提出“中國制造2025”規劃，向德國工業4.0、美國工業互聯網看齊。該規劃分三個階段實現工業強國。第一階段即2015—2025年十年間優先發展、重點發展十大領域，汽車產業就在其中。在該戰略的指引下，汽車制造商紛紛開展數字智能工廠升級改造工程，實現汽車產業轉型升級。汽車生產制造依賴穩定的全球供應鏈，上下游企業業務銜接、生產企業內部工序之間均需要物流活動的支撐。物流通道可以促進供應鏈上企業間業務合作順暢，尤其是及時的供貨和充足的庫存，防止因材料不到位或質量問題而出現停產事故。在智慧物流研究上，鄭秋麗提出了智慧物流的四個演化階段：信息化階段、物聯網階段、智能物流階段、智慧物流階段[1]，蔣瞻等研究了以3S（GIS/GPS/RS）技術為基礎的物流智慧配送系統使其在Web上實現物流配送系統和3S的有效集成[2]，董瀟等采用模糊層次分析法與MATLAB仿真軟件對智慧物流進行評價[3]，張彤認為大數據背景下智慧物流體系的構建沿著“智慧供應鏈物流管理”和“智慧物流業務管理”兩個層次展開[4]，余娟提出智慧物流的發展需要集合大數據、云計算、物聯網、人工智能等各種信息技術[5]。

2?汽車制造物流系統分析

汽車制造業物流系統相比其他產業要復雜，從物流活動中的各項數據采集、分析處理，實時指導現場作業，再到多系統集成互通，物流體系需要將上游供應鏈、基地倉儲系統、下游供應鏈緊密聯系在一起，實現內外物流可視化、物料交接零時間、降低庫存積壓。智慧物流系統依托SPS、LES、 SRM、MES、QNS、ANDON等多系統集成，采用JIT、QR、精益物流等技術，可以實現物流數據處理實時準確、物流活動可視透明、物流流程銜接順暢，達到高效節約的目的。

3?汽車制造智慧物流體系構建

（1）智慧物流內涵。對于智慧物流的定義，社會各界提出了各種看法。國家發展改革委綜合運輸研究所所長汪鳴認為，智慧物流是指在物流業領域廣泛應用信息化技術、物聯網技術、智能技術、匹配的管理和服務對象之間具有緊密智能聯系的發展狀態[6]。中國物聯網校企聯盟認為，智慧物流是利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。即在流通過程中獲取信息從而分析信息做出決策，使商品從源頭開始被實施跟蹤與管理，實現信息流快于實物流，即可通過RFID、傳感器、移動通信技術等讓配送貨物自動化、信息化和網絡化[7]。賀盛瑜等學者從管理視角出發，認為智慧物流是物流企業通過運用現代信息技術，實現對貨物流程的控制，從而降低成本、提高效益的管理活動[8]。

（2）智慧物流核心技術。智慧物流以信息技術為支撐，在物流各個環節實現系統感知、全面分析、及時處理及自我調整，實現物流規整智慧、發展智慧、創新智慧和系統智慧的現代綜合型物流系統。智慧物流所涉及的信息技術以物聯網、云計算和大數據為核心，實現信息的捕捉、推送、處理、分析和預測。

（3）智慧物流信息平臺總體架構。第一，基礎環境層。①平臺支撐環境，包括系統的運營環境、操作系統環境、數據庫及數據倉庫環境。②網絡平臺，包括物聯網的承載網絡、廣域互聯網、移動通信網、局域網、車載網，以及網絡設備和接入隔離設備。第二，應用支撐層。①技術支持平臺，一方面通過服務引擎訪問資源、數據，以身份認證、工作流引擎、調度引擎等功能實現系統的數據管理、業務執行引擎等;另一方面通過云計算平臺、數據交換平臺、數據字典等對數據在企業業務應用提供傳輸、處理、轉換等功能支持。②外部支持平臺，包括電子商務平臺、電子金融平臺和電子物流平臺。第三，企業應用層。①智慧物流商物管理平臺，包括品類管理系統、流量流向管理系統、供需管理系統及商物協同管理系統。②智慧物流供應鏈管理平臺，基于協同供應鏈管理的思想，配合供應鏈中各實體的業務需求，使操作流程和信息系統緊密配合實現無縫鏈接，包括采購物流系統、生產物流系統、銷售物流系統、一體化物流系統。③智慧物流業務綜合管理平臺，包括自動倉儲系統、動態配送管理系統、智能運輸管理系統、物流過程控制系統、分析與優化決策系統、貨運信息發布系統、增值服務系統等。第四，智能決策支持層。將決策支持系統與人工智能相結合，運用大數據等相關技術將采集到的數據信息進行處理和分析，輔助決策者進行預測分析、統計分析、模擬決策和方案制定，幫助制定戰略戰術，實現企業智能化管理。

4?推進汽車產業智慧物流發展建議

（1）推進大數據+產業深度融合。汽車產業正面臨轉型，大數據、AGV、機器人、云平臺等數字智能技術將成為汽車工廠的標配。打造工業4.0汽車生產智慧工廠，搭建大數據云平臺，構建智慧物流體系，打通制造、供應鏈、銷售、售后為一體的互聯網+信息平臺將是大勢所趨。麥肯錫的調查報告顯示，制造企業在利用大數據技術后，其生產成本能夠降低10%～15%，大數據對于工業企業的重要性不言而喻。將數字經濟融入實體經濟，依托大數據思維和技術，實現生產數字化、管理智能化、控制信息化，環節數據化，從而提高企業生產效率，增強可控性，降低物流成本。

（2）強化產業配套打造智慧供應鏈。數字經濟時代企業間的競爭已經演化成供應鏈與供應鏈的競爭，尤其是汽車產業，對供應鏈上下游企業的依賴度十分高。精益制造環境要求形成以“主機廠”為核心企業，相應的零部件配套企業作為供應商的精益供應鏈體系。在這種要求下，一方面需加大力度指導、幫扶企業引進生產所需上下游配套企業，政府出臺保障配套企業用地、配套企業落戶、稅收減免、資金支持方面的相關政策，打造一批具有競爭力、智能化水平國內一流的產業發展集群;另一方面提升汽車供應鏈企業內部信息化水平，開發EDI電子數據交換平臺，縮短訂單處理周期，提高準確率，減少供應鏈上庫存水平，降低總物流成本。

（3）加強汽車行業物流人才教育培訓。汽車產業物流是一項復雜的系統工程，物流管理信息系統、物流設施設備操作難度系數較高，普通工人難以勝任，需要引進有一定物流專業教育背景的人才從事相關工作。同時，物聯網、大數據、人工智能等信息技術的發展會促進物流系統的升級，要做好物流崗位員工的培訓，使其能夠適應不斷變化、發展的動態環境。

（4）加大科技創新投入?？萍紕撔率瞧髽I持續發展的引擎，在市場競爭日趨激烈的當下，制造企業只有持續不斷地提供大量的研發資金進行科技創新，將研發鏈和生產鏈、營銷鏈、物流鏈打通，以增強產品競爭力、提升用戶使用體驗，才能在不斷變幻的市場競爭環境中生存下去。

參考文獻：

[1]鄭秋麗.我國智慧物流發展模式、問題及對策[J].商業經濟研究，2019（18）：108-111.

[2]蔣瞻，陳書林，賈紅艷.基于3S技術的物流配送系統設計[J].實驗技術與管理，2019，36（10）：152-154.

[3]董瀟，韓以倫.“互聯網+”背景下智慧物流評價體系研究[J].智慧工廠，2019（4）：64-66，69.

[4]張彤.大數據背景下智慧物流業務體系構建與運營[J].商業經濟研究，2019（21）：86-89.

[5]余娟.我國智慧物流發展趨勢、存在問題和對策研究[J].價格月刊，2019（2）：65-69.

[6]黃宏明.?基于A生產企業的智慧物流設計及實施研究[D].廈門：廈門大學，2018.

[7]袁開福，何旭.物流管理[M].北京：科學出版社，2018：233.

[8]王喜富.大數據與智慧物流[M].北京：清華大學出版社，2016：4.

[作者簡介]陳佳麗（1984—），女，講師，碩士研究生，研究方向：物流管理。