基于“python”的汽車物流數字化倉儲實踐

文/李偉 于強 高書萍 王廷林 李永旺

在汽車制造過程中，信息流伴隨各個環節，扮演著指導物流運作有序進行的重要角色，傳統倉儲管理模式普遍存在庫存量大、物料跟蹤困難、周轉效率較低、物流管理的信息和手段落后等缺點，已不能適應新的倉儲管理需求。如何利用信息技術實現系統中信息流能及時性、規模化傳達至操作者處，以及自動將物流信息回傳至系統，更好地為汽車生產制造過程服務，提高倉庫的作業水平、人員操作效率和倉庫利用率，從而增強企業市場競爭力。

廠內物流操作者及管理者梳理出以下幾個需解決的業務痛點：

1.特殊車輛上線信息：

（注釋：特殊車輛指訂單車、項目車等，區別于流水線上同種類型大批量制造的車輛）為更好滿足客戶需求，給客戶提供定制化產品，提高車輛交付周期，生產線通過按需求訂單化生產模式，制造過程中多種車型同時上線。傳統模式下，針對當天需求計劃，需定人不定時于電腦端登錄查看制造數據管理系統中特殊車輛的上線信息，并將其傳遞至備料員工處，指導其備料，員工不能第一時間獲取零件切換信息，指令存在延遲且有遺漏的風險，易導致因物料問題停線或裝配錯誤等風險。

1.1 為解決傳統模式下存在的弊端，讓信息有效、有序、充分地傳遞，項目開發特殊車型上線提醒系統，

1.2 Python進行數據比對及數據獲取功能，篩選需求的信息；

1.3 信息流鏈接公司內網郵件，設置自動發送功能，并實現柔性提醒給指定人員的功能（柔性：可隨時根據生產計劃實際情況，預先導入特殊車輛信息，針對性發送信息）；

1.4 推送提醒自動化，實時刷新，監控生產狀態及指導基層操作人員工作，如下圖；

2.車身生產數據進度信息：

車身車間具有多產線特點，以此可高效率完成多車型車輛的批量生產，而生產過程涉及的集中切換信息尤為重要。傳統模式下，車間人員作為直接制造者，可第一時間知曉車型完成進度，而于物流員工而言，需車間傳遞信息或自行電腦登錄系統查看（需人工計算各車型完成數量，預測切換時間），傳遞過程費時費力且易因信息滯后導致物料響應不及時，產生停線風險。

1.1 傳統信息傳遞受媒介（電腦）及空間的限制，同時現有系統缺乏適用廠內物流運作的報表匯總信息，利用簡道云完成系統報表及手機端的移植功能；

1.2 項目組開發了ETL工具（Extract-Transform-Load，對數據進行抽取、轉換、加載處理）；

1.3 利用python技術，將制造系統中多模塊的業務信息資源（車輛上線信息、品種代碼、訂單車配置等）集中整合，以報表形式輸出展示，如下圖所示。

3.“數字員工”——自動出庫：

作為物流信息系統的中心，廠內庫存影響供應商拉動及廠內線旁拉動，而出庫作為其重要環節之一，不容忽視。傳統模式下，出庫由專人于固定點位進行操作，對員工而言，重復性動作易導致疲倦行為，從而引發工作效率低下、人為出錯等后果，對廠內庫存準確性造成一定的影響。

3.1 以整個出庫流程作為邏輯規則，排序員工掃描標簽作為出庫數據，python語句對出庫數據進行獲取、篩選（以提交時間為篩選標準，精確至秒，不遺漏或重復任何數據）；

3.2 利用python爬蟲技術對數據清洗、保存處理；

3.3 自動模擬形式操控電腦到庫存管理系統指定模塊進行出庫，定時循環出庫整個流程；

3.4 定時循環執行設定好的運行規則，從人工出庫轉變成“數字員工”，實現人機協作，實現行業內首創自動處理出庫操作的模式；

3.5 針對出庫過程遇到的異常情況，將以郵件形式（后臺可整合成報表）推送至相關負責人進行分析處理，有效避免出庫遺漏；

結語：

綜上，由主機廠物流團隊自主開發采用python信息技術方式研究解決廠內物流運作流程中存在的痛點，為各大主機廠甚至各個領域解決企業運作過程存在的信息傳遞不充分、系統開發周期長以及人員成本問題提供了新的解決思路，其亮點在于有效將多種信息進行整合，并實現電腦、手機等移動終端的跨越，實現信息的有效流動，聯動多個業務系統（庫存管理系統、簡道云收集數據系統、郵箱），有效打通數據孤島、發揮各自系統及信息的功能，共同攻克痛難點，提升效率，消除浪費。