全過程可視化是汽車物流優(yōu)化發(fā)展的重要支撐和方向。結(jié)合Y公司汽車物流模式及可視化現(xiàn)狀分析，通過AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）等技術(shù)應(yīng)用，優(yōu)化完善可視化建設(shè)，形成汽車物流全過程可視化平臺，實現(xiàn)入廠物流可視化、整車物流可視化、自動化設(shè)備可視化，幫助主機廠、供應(yīng)商、承運商、經(jīng)銷商及終端客戶等關(guān)鍵用戶實時了解物流運行情況，達成作業(yè)指導(dǎo)、實時預(yù)警、快速改進、有效追溯等目標(biāo)。

Y公司可視化平臺的應(yīng)用，有效提升了物流過程質(zhì)量，降低了物流運作成本，提高了客戶滿意度。汽車物流全過程可視化的研究與實踐是汽車物流向數(shù)字化發(fā)展的重要探索，對汽車物流優(yōu)化工作具有一定的參考意義。

一、引言

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

可視化指的是借助計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對海量信息數(shù)據(jù)進行分析處理，在視覺認知上達到要求。豐田的目視化管理就是可視化初級階段的一種表現(xiàn)形式，它將工作現(xiàn)場的所有生產(chǎn)信息都張貼到看板上，變得顯而易見，“可視”就是“眼見”，眼見為實，眼見為快。

可視化為主機廠、供應(yīng)商、承運商、經(jīng)銷商及終端客戶等相關(guān)方提供實時物流運行情況，用于提升作業(yè)指導(dǎo)、實時預(yù)警、快速改進、有效追溯等方面的能力，更有效地保證物流高質(zhì)量運行，同時加深供應(yīng)鏈各企業(yè)間的信任，創(chuàng)造更好的客戶滿意度。

目前，可視化在冷鏈物流領(lǐng)域的研究較為廣泛，主要通過RFID、GPS等技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)冷鏈物流過程可視化，在汽車物流領(lǐng)域的研究主要集中在通過GPS技術(shù)實現(xiàn)運輸車輛監(jiān)控管理，通過RFID技術(shù)實現(xiàn)貨場貨品管理，對于汽車物流供應(yīng)鏈而言，仍存在物流節(jié)點信息缺失等問題。

本文以Y公司為原型（Y公司是為主機廠提供汽車物流全流程服務(wù)的物流企業(yè)，配備有倉儲管理、循環(huán)取貨、整車物流、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)狀與問題，通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，進一步完善可視化建設(shè)，實現(xiàn)汽車物流全過程在線、透明、可視、可控、可追溯，實現(xiàn)與主機廠、供應(yīng)商、經(jīng)銷商、終端客戶的高效協(xié)同和信息共享，達到供應(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，簡稱IoT）是指通過信息傳感器、射頻識別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等裝置與技術(shù)，實時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合形成的一個巨大網(wǎng)絡(luò)。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(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)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)，再通過大數(shù)據(jù)分析以及更高形式的人工智能，實現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物可視化。

三、汽車物流作業(yè)模式與可視化現(xiàn)狀分析

Y公司為主機廠提供集入廠、工廠、整車物流于一體的汽車物流全流程服務(wù)。入廠物流包含本地循環(huán)取貨、倉儲配送等服務(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);整車物流包含接車倒運、倉儲、發(fā)運、4S配送等服務(wù)，如圖1所示。

圖1 汽車供應(yīng)鏈全過程物流服務(wù)

1.入廠物流

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

零部件倉儲配送業(yè)務(wù)主要接收、存儲來自全國各地的零部件，并根據(jù)看板在規(guī)定時間內(nèi)將零部件配送至主機廠，通過倉儲管理系統(tǒng)進行系統(tǒng)化生產(chǎn)管理，并與上下游系統(tǒng)進行實時數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)了貨品批次、庫存狀態(tài)、運送計劃、在途狀態(tài)、到貨時間等物流節(jié)點可視化，可視化率為83.3%（12個環(huán)節(jié)中有10個環(huán)節(jié)實現(xiàn)），如圖2所示。

可視化薄弱環(huán)節(jié)體現(xiàn)在場區(qū)車輛調(diào)度沒有可視化系統(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、插隊等現(xiàn)象，影響裝卸及時率，同時車輛在場區(qū)作業(yè)時間統(tǒng)計不準(zhǔn)確，難以進行數(shù)據(jù)分析。

圖2 零部件倉儲配送可視化現(xiàn)狀分析

本地循環(huán)取貨業(yè)務(wù)主要覆蓋主機廠半徑50公里范圍內(nèi)的取貨作業(yè)，通過循環(huán)取貨系統(tǒng)進行系統(tǒng)化管控。系統(tǒng)根據(jù)取貨需求生成取貨計劃，取貨車輛按時間、路線依次到各供應(yīng)商處取貨，并在規(guī)定時間內(nèi)送至主機廠，可視化率為86%（7個環(huán)節(jié)中有6個環(huán)節(jié)實現(xiàn)），如圖3所示。

可視化薄弱環(huán)節(jié)主要在于在途監(jiān)控，雖然可通過GPS系統(tǒng)實時查看取貨車輛位置，但未與零部件信息相關(guān)聯(lián)，需人工確認車輛所載零部件信息，存在跟蹤不及時、急件預(yù)警不及時導(dǎo)致生產(chǎn)停臺等風(fēng)險。

圖3 本地循環(huán)取貨可視化現(xiàn)狀分析

2.工廠物流

工廠物流通過生產(chǎn)線需求，以看板形式拉動零部件要貨任務(wù)，并對到貨零部件進行排隊卸貨、緩存區(qū)投貨、備貨、配送上線等作業(yè)。工廠物流依托卡車控制、工廠物流管理、準(zhǔn)時化要貨、安東要貨等系統(tǒng)進行作業(yè)指導(dǎo)，關(guān)鍵物流節(jié)點可視化率達100%（5個環(huán)節(jié)均實現(xiàn)），如圖4所示。

圖4 工廠物流可視化現(xiàn)狀分析

3.整車物流

商品車從工廠下線倒運至基地庫區(qū)，由基地庫區(qū)始發(fā)，根據(jù)計劃通過公路、鐵路、水路發(fā)運，直接將車輛發(fā)至4S店或通過分撥中心后到達4S店。物流過程包含下線倒運、計劃下達、提車出庫、集站裝車、集港裝船、在途管理、到貨與結(jié)算等環(huán)節(jié)。整車物流業(yè)務(wù)主要依托整車物流系統(tǒng)對商品車倉儲、發(fā)運進行可視化管理，通過GPS對商品車進行軌跡管理，但對商品車全程可視化管理薄弱。

如圖5所示，商品車物流全過程13個數(shù)據(jù)采集節(jié)點，8個已覆蓋，5個未覆蓋，可視化率為61.54%。無法準(zhǔn)確匹配商品車移動全過程的人車信息、無法保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性及不可篡改，同時商品車物流全過程數(shù)據(jù)分析工作繁瑣復(fù)雜，業(yè)務(wù)指標(biāo)核算困難。

圖5 整車物流可視化現(xiàn)狀分析

四、汽車物流全過程可視化優(yōu)化

1.入廠物流可視化

在倉儲管理系統(tǒng)實現(xiàn)貨物收貨入庫-上架-補貨下架-轉(zhuǎn)包投貨-備貨-出庫發(fā)運可視化基礎(chǔ)上，采用RFID、GPS技術(shù)及系統(tǒng)交互方案進行完善，補全場區(qū)車輛智能調(diào)度、零部件在途監(jiān)控等信息，實現(xiàn)入廠物流可視化。

（1）場區(qū)供應(yīng)商車輛管理

考慮供應(yīng)商送貨車輛的不固定性，場區(qū)內(nèi)供應(yīng)商車輛采用IC卡管理模式，主要功能點設(shè)計如下，如圖6所示。

圖6 供應(yīng)商車輛管理功能

①入門登記：實行一車一卡，員工在系統(tǒng)中進行車-卡綁定，車輛進入卸貨排隊序列。

②叫號：車輛進入停車場等待叫號，系統(tǒng)按先進先出原則自動叫號，通過停車場LED顯示屏、語音方式通知車輛至指定卸貨口卸貨。

③車輛卸貨：被叫號車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)前卸貨車牌號。卸貨完成后，操作人員根據(jù)情況進行卸貨口釋放，卸貨口狀態(tài)變更為空閑，系統(tǒng)進行下一次叫號。

④車輛離場：車輛離場時，司機刷卡并交還IC卡后離場。

（2）場區(qū)配送車輛管理

為減少人工操作、進一步提高車輛調(diào)度效率，配送車輛采用RFID管理模式。每輛配送車輛加裝RFID標(biāo)簽，在返場口、卸器具等待區(qū)出入口、停車場出入口、離場口均安裝RFID讀取設(shè)備，實現(xiàn)車輛從返場到離場信息的自動采集。其功能與供應(yīng)商車輛管理功能相似，如圖7所示。

圖7 配送車輛管理功能

（3）入廠物流車輛在途管理

本地循環(huán)取貨車輛在現(xiàn)有GPS系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通過開發(fā)與循環(huán)取貨系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口獲取取貨數(shù)據(jù)，實現(xiàn)取貨在途可視化。循環(huán)取貨數(shù)據(jù)接口包含運單數(shù)據(jù)接口、運單GPS數(shù)據(jù)發(fā)送接口、運單任務(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。

平臺顯示日期、運單編號、派發(fā)時間、司機確認時間、運單打印時間、掃碼交接時間、運單發(fā)運時間、運單入廠時間、坐標(biāo)等主要信息;顯示車輛運行軌跡，可實時查詢運單零部件信息，實時監(jiān)控在途車輛運送零部件信息，如圖8所示。

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

2.整車物流可視化

整車物流采用數(shù)據(jù)+視頻采集方式對全過程13個節(jié)點進行數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)商品車全過程的可視化管理，如圖9所示。

圖9 商品車全過程可視化管理示意圖

（1）全過程數(shù)據(jù)采集：以RFID標(biāo)簽為載體，采用固定式RFID和移動式RFID射頻采集技術(shù)，實現(xiàn)商品車運輸全流程數(shù)據(jù)快速采集。

（2）全流程AI視頻采集：通過AI視頻疊加技術(shù)實現(xiàn)人、車、貨出入場及場內(nèi)的視頻信息采集及校驗。

（3）數(shù)據(jù)定制化展示：按關(guān)鍵用戶類別定制化展示全過程數(shù)據(jù)及AI視頻信息。

3.自動化設(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)實現(xiàn)揀選區(qū)入庫、存儲、備貨出庫無人化，通過信息技術(shù)實現(xiàn)對自動化設(shè)備運行可視化管理，如圖10所示。

圖10 AGV與輔助揀選分撥墻運行可視化界面

（1）AGV可視化模塊實現(xiàn)實時地圖監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、倉儲管理監(jiān)控、任務(wù)監(jiān)管，庫房內(nèi)無線信號全覆蓋，使系統(tǒng)高效、準(zhǔn)確反映生產(chǎn)情況，便于生產(chǎn)運維和設(shè)備維護。

（2）分撥墻可視化模塊實時顯示出庫任務(wù)、出庫貨物庫位、數(shù)量等信息，分撥墻框架揀選按鈕與AGV多層貨架倉位一一對應(yīng)，并控制按鈕燈光指示，直觀、簡單、有效降低作業(yè)差錯率。

四、汽車物流全過程可視化應(yīng)用效果

本文研究的汽車物流全程可視化優(yōu)化已于2019年全部完成并進入應(yīng)用階段，除自動化設(shè)備可視化這部分以外，物流過程整體可視化率從78%提升到100%（總共37個環(huán)節(jié)，原可視化實現(xiàn)環(huán)節(jié)29個，優(yōu)化后實現(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)場可視化、貨物可追溯化五位一體的汽車物流可視化體系。公司以可視化平臺為依托不斷優(yōu)化物流過程質(zhì)量，為提升客戶滿意度、降低成本提供了支持。

1.入廠物流可視化

基于倉儲管理系統(tǒng)，彌補場區(qū)車輛調(diào)度、在途管理薄弱點，通過GPS與循環(huán)取貨系統(tǒng)結(jié)合，及時追蹤零部件最新配送狀態(tài)，最終實現(xiàn)全過程可視化，降低物流運作成本，提高客戶滿意度。

（1）場區(qū)車輛智能調(diào)度實現(xiàn)車輛系統(tǒng)排隊、自動叫號、停車場無人化管理，提高車輛調(diào)度效率，有效減少車輛調(diào)度人員，降低物流運作成本，避免人為調(diào)度插隊、漏排等弊端。

（2）實時掌握零部件取貨、配送在途信息，幫助企業(yè)根據(jù)實際情況合理安排生產(chǎn)任務(wù)。通過對配送過程信息全程不間斷采集，提供以往配送歷時數(shù)據(jù)查詢，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，保障主機廠生產(chǎn)有序進行。

（4）物流運作數(shù)據(jù)自動化統(tǒng)計實現(xiàn)KPI指標(biāo)快速測算，通過指標(biāo)分析促進作業(yè)水平提升。

2.整車物流可視化

商品車物流全過程節(jié)點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，提高了客戶滿意度。

（1）采集全過程物流節(jié)點信息，實現(xiàn)商品車運輸明細查詢，保證數(shù)據(jù)的精確性。

（2）基于GPS技術(shù)實現(xiàn)的車輛運輸在途管理可視化，隨時掌握車輛在途信息。AI視頻采集實現(xiàn)節(jié)點視頻實時監(jiān)看回看，全流程節(jié)點數(shù)據(jù)+視頻構(gòu)成物流可視化完整信息。實時掌握掃描節(jié)點周圍信息，提供可視化證據(jù)，輔助解決投訴、免責(zé)、防損等問題。

（3）分析各線路、各站點運量，作業(yè)量分布。實現(xiàn)倉庫可視化管理、商品車倒運KPI快速測算，各節(jié)點及時預(yù)警、運力監(jiān)控及預(yù)測等。并通過數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務(wù)管理能力，監(jiān)控到貨及時率提升約10%。

3.自動化設(shè)備可視化

實現(xiàn)硬件設(shè)備調(diào)動、設(shè)備信息監(jiān)控、生產(chǎn)運維監(jiān)控，并具備遠程監(jiān)控功能，提高故障解決及時率，降低揀選差錯率。

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

（2）可視化終端的應(yīng)用，節(jié)省約20%問題處理時間。在設(shè)備發(fā)生異常時，可通過終端顯示問題類別，同時可根據(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)人員及時準(zhǔn)確反饋至技術(shù)部門處理，減少溝通上報時間;在零部件出現(xiàn)問題向上追溯時，可直接在終端上操作，較之傳統(tǒng)模式，現(xiàn)場管理人員無需向技術(shù)部門申請后臺查詢，可直接在現(xiàn)場終端上查詢，及時更換問題零部件。

五、總結(jié)

當(dāng)前汽車行業(yè)市場持續(xù)下滑，進入轉(zhuǎn)型升級階段。隨著數(shù)字化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用，對汽車供應(yīng)鏈物流的構(gòu)建和優(yōu)化提出了新的要求。在機遇與挑戰(zhàn)并存的市場背景下，汽車物流向信息化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展勢在必行。

在轉(zhuǎn)型發(fā)展的過程中，“可視化”成為“人-機”協(xié)同物流系統(tǒng)優(yōu)化的重要方面。從Y公司對于可視化的建設(shè)完善以及物流優(yōu)化的實踐案例可以看出，可視化建設(shè)完善在作業(yè)指導(dǎo)、實時預(yù)警、快速改進、有效追溯等方面的改善起著重要的作用，對汽車物流運行的效率、柔性、可靠性帶來優(yōu)化，提高汽車供應(yīng)鏈的競爭力。

下階段，Y公司將在現(xiàn)有全程可視化基礎(chǔ)上，進一步分析汽車供應(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，智慧物流將得到進一步的發(fā)展。在此趨勢下，相信可視化建設(shè)將進一步在關(guān)鍵過程分析以及決策領(lǐng)域進行建設(shè)，這也體現(xiàn)了可視化的演進性。

作者：向先文、隋艷輝、龍增、錢強

編輯：jq