RFID等技術(shù) 基于全過程可視化建設(shè)的汽車物流優(yōu)化研究
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(dá)成作業(yè)指導(dǎo)、實時預(yù)警、快速改進(jìn)、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(jìn)行分析處理,在視覺認(rèn)知上達(dá)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??梢暬癁橹鳈C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(jìn)、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(jìn)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(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(kuò)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行系統(tǒng)化生產(chǎn)管理,并與上下游系統(tǒng)進(jìn)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??梢暬∪醐h(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(jìn)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(jìn)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??梢暬∪醐h(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(rèn)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(jìn)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(jìn)行作業(yè)指導(dǎo),關(guān)鍵物流節(jié)點可視化率達(dá)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(dá)4S店。物流過程包含下線倒運、計劃下達(dá)、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(jìn)行可視化管理,通過GPS對商品車進(jìn)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(jìn)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(jìn)行車-卡綁定,車輛進(jìn)入卸貨排隊序列。
②叫號:車輛進(jìn)入停車場等待叫號,系統(tǒng)按先進(jìn)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(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。
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(jìn)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(rèn)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(jìn)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(hù)。
(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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(xì)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(yuǎn)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(jìn)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(jìn)、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(jìn)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(jìn)一步的發(fā)展。在此趨勢下,相信可視化建設(shè)將進(jìn)一步在關(guān)鍵過程分析以及決策領(lǐng)域進(jìn)行建設(shè),這也體現(xiàn)了可視化的演進(jìn)性。