作為鋼鐵、煤炭、能源、化工等傳統(tǒng)生產(chǎn)制造供應(yīng)鏈上的關(guān)鍵環(huán)節(jié),大宗物流運(yùn)輸是企業(yè)采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售等業(yè)務(wù)的重要支撐。在與企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)、運(yùn)輸管理系統(tǒng)(TMS)、無(wú)人計(jì)量系統(tǒng)(GAM)、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)(WMS)、生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等成熟、專業(yè)化業(yè)務(wù)等系統(tǒng)的串聯(lián)中,大宗物流的數(shù)字化銜接,已成為企業(yè)提升執(zhí)行效率和管理水平的“煉金石”。
面對(duì)市場(chǎng)環(huán)境的不確定性和客戶需求的快速變化,大宗生產(chǎn)制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中,愈加重視物流對(duì)于從生產(chǎn)端到市場(chǎng)端的緊密連接作用,并以此為切入,不斷提升企業(yè)供應(yīng)鏈服務(wù)水平。
由于各業(yè)務(wù)版塊信息化系統(tǒng)尚未全面打通及聯(lián)動(dòng),企業(yè)在訂單履約、原材料采購(gòu)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品銷(xiāo)售等供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)與物流運(yùn)輸?shù)膮f(xié)同,很大程度上仍依賴人工經(jīng)驗(yàn)的長(zhǎng)期對(duì)接溝通。例如,忽視產(chǎn)能或訂單需求的過(guò)量原材料采購(gòu),會(huì)造成過(guò)大的庫(kù)存占用并增加廠區(qū)內(nèi)部物流運(yùn)輸成本;此外,訂單履約與現(xiàn)貨庫(kù)存、在途運(yùn)輸管理等環(huán)節(jié)的信息不對(duì)稱,也會(huì)因?yàn)閷?duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的缺失造成延遲交付,降低客戶滿意度并使物流成本難以管控。因此,對(duì)接時(shí)效上的滯后性,以及缺乏以數(shù)據(jù)為科學(xué)決策依據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力,導(dǎo)致企業(yè)在采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的物流運(yùn)輸及其成本管理相對(duì)粗放,同時(shí)也無(wú)法讓物流充分發(fā)揮在供、需兩端保通保暢的關(guān)鍵支撐作用。
如何讓大宗物流的數(shù)字化更簡(jiǎn)單?中交興路以公路貨運(yùn)等物流數(shù)據(jù)要素為驅(qū)動(dòng),洞察大宗物流行業(yè)痛點(diǎn),在提升采、產(chǎn)、銷(xiāo)供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)與大宗物流運(yùn)輸?shù)淖詣?dòng)化協(xié)同水平上,探尋解題之道,為大宗生產(chǎn)制造企業(yè)降本增效不斷賦能。
大宗物流數(shù)字化解題之道
如何加強(qiáng)供應(yīng)鏈信息化系統(tǒng)協(xié)同
降低資金占用?
為加強(qiáng)供應(yīng)鏈信息化系統(tǒng)的協(xié)同,大宗生產(chǎn)制造企業(yè)希望通過(guò)構(gòu)建一套OTWB系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸與采、產(chǎn)、銷(xiāo)各垂直業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)的接入和數(shù)據(jù)整合應(yīng)用。對(duì)此,企業(yè)的核心痛點(diǎn)正是在于能否真正提升系統(tǒng)間的業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)性,通過(guò)降低人工參與工作量,以更自動(dòng)化的方式,根據(jù)訂單情況在原材料需求、產(chǎn)能和采銷(xiāo)物流調(diào)度之間作出精準(zhǔn)配置,減少盲目的采購(gòu)和生產(chǎn)資金投入。
結(jié)合產(chǎn)品制造的原材料配置特征、企業(yè)周期性生產(chǎn)計(jì)劃、產(chǎn)品實(shí)時(shí)銷(xiāo)售訂單以及采購(gòu)市場(chǎng)行情變化因素等數(shù)據(jù),中交興路可助力大宗生產(chǎn)制造企業(yè)在OTWB系統(tǒng)中構(gòu)建AI算法模型,對(duì)短期、中期、長(zhǎng)期的原材料采購(gòu)需求和交付情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用算法模型,企業(yè)的每次采購(gòu)量將盡可能貼近生產(chǎn)制造線邊庫(kù)的需要,減少原材料先運(yùn)輸?shù)狡胀▊}(cāng)庫(kù)長(zhǎng)期存放、再陸續(xù)運(yùn)到線邊庫(kù)的內(nèi)耗性物流作業(yè)情況,將庫(kù)存更多留給稀缺性、戰(zhàn)略性物資,從整體上降低企業(yè)采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)的資金占用,保障流動(dòng)資金用于支持更重要的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)上。這套算法模型還將結(jié)合不斷沉淀的歷史數(shù)據(jù)持續(xù)提升預(yù)測(cè)的精度。
基于算法模型對(duì)采、產(chǎn)、銷(xiāo)情況的預(yù)測(cè),也能夠進(jìn)一步指導(dǎo)企業(yè)對(duì)“公鐵水”采銷(xiāo)物流任務(wù)和車(chē)輛進(jìn)廠裝卸貨任務(wù)的調(diào)度和管理,在更好地控制物流成本的同時(shí),還可面向供應(yīng)鏈其他環(huán)節(jié)的有序開(kāi)展發(fā)揮支撐作用。
大宗物流數(shù)字化解題之道
如何保障車(chē)、貨在途運(yùn)輸安全
并助力物流成本優(yōu)化?
對(duì)于以公路運(yùn)輸為主體的采購(gòu)物流和銷(xiāo)售物流任務(wù)管理,大宗生產(chǎn)制造企業(yè)的核心痛點(diǎn)是能否通過(guò)對(duì)車(chē)輛從調(diào)度到貨物交付全生命周期的管控,確保貨物的安全,同時(shí)也保障企業(yè)整體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)節(jié)奏的穩(wěn)定;在發(fā)生問(wèn)題時(shí),也能通過(guò)有效的途徑查明原因并追溯責(zé)任,降低物流環(huán)節(jié)的損失。目前,主流的技術(shù)方案是通過(guò)給貨車(chē)加裝IoT設(shè)備,配合司機(jī)移動(dòng)端對(duì)在途運(yùn)輸情況進(jìn)行可視化管控,但企業(yè)為此付出的加裝和運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本較為高昂。
基于北斗一體化智慧物流,在無(wú)須加裝額外硬件設(shè)備的前提下,中交興路重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)針對(duì)重載貨車(chē)公路運(yùn)輸?shù)脑谕緦?shí)時(shí)可視化管控,并以此為基礎(chǔ),打造“公鐵水”多式聯(lián)運(yùn)可視化管控平臺(tái)。在服務(wù)能力方面:其一,面向公路貨運(yùn)的運(yùn)力調(diào)度,結(jié)合貨運(yùn)車(chē)輛的車(chē)型、常跑路線、實(shí)時(shí)位置、空滿載率等車(chē)輛“標(biāo)簽”,構(gòu)建覆蓋承運(yùn)商和社會(huì)車(chē)輛的運(yùn)力池,而運(yùn)力的調(diào)度將根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)的產(chǎn)銷(xiāo)需求,輔助調(diào)度人員進(jìn)行精準(zhǔn)的車(chē)貨匹配;其二,面向在途貨物的安全,平臺(tái)可根據(jù)運(yùn)單展現(xiàn)車(chē)輛與貨物在公路、鐵路、水路運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)的運(yùn)輸情況,其中在公路運(yùn)輸環(huán)節(jié),在途管控可實(shí)時(shí)展現(xiàn)車(chē)輛位置,記錄車(chē)輛行駛軌跡,并對(duì)車(chē)輛超速、疲勞駕駛、線路偏離、異常??康惹闆r進(jìn)行識(shí)別,為企業(yè)追查偷竄貨等違法問(wèn)題或回溯事故提供依據(jù);其三,是以物流在途管控能力實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈其他環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)支撐,以財(cái)務(wù)結(jié)算為例,基于車(chē)輛行駛軌跡對(duì)行駛里程和費(fèi)用進(jìn)行核驗(yàn),避免弄虛作假造成經(jīng)費(fèi)損失,并促進(jìn)費(fèi)用結(jié)算的線上化進(jìn)行,節(jié)約人工和時(shí)間成本。
在經(jīng)濟(jì)效益上,中交興路通過(guò)北斗一體化智慧物流,不僅幫助大宗生產(chǎn)制造企業(yè)構(gòu)建物流在途管控的一站式能力平臺(tái),助力減少物流損耗、優(yōu)化費(fèi)用成本,此同時(shí)也可進(jìn)一步通過(guò)開(kāi)放賦能,對(duì)行業(yè)伙伴,采購(gòu)和銷(xiāo)售物流的承運(yùn)商進(jìn)行平臺(tái)的拓展銷(xiāo)售,促進(jìn)信息流共享,形成企業(yè)營(yíng)收增長(zhǎng)的“第二曲線”。
大宗物流數(shù)字化解題之道
如何促進(jìn)廠內(nèi)物流運(yùn)輸與
采、產(chǎn)、銷(xiāo)環(huán)節(jié)的無(wú)縫銜接?
廠區(qū)物流的良好秩序,對(duì)于大宗生產(chǎn)制造企業(yè)保障采、產(chǎn)、銷(xiāo)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的穩(wěn)定同樣至關(guān)重要。而企業(yè)的核心痛點(diǎn)正是在于如何加強(qiáng)管理力度,改變廠區(qū)物流長(zhǎng)期以來(lái)以人工方式為主的被動(dòng)管理狀態(tài),提升進(jìn)廠物流車(chē)輛裝卸貨的計(jì)劃性。
通過(guò)對(duì)廠區(qū)環(huán)境的高精度地圖測(cè)繪,以及對(duì)廠區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施POI信息,門(mén)禁、計(jì)量、監(jiān)控等IoT設(shè)備的接入,中交興路幫助大宗生產(chǎn)制造企業(yè)打造數(shù)字化的廠區(qū)業(yè)務(wù)協(xié)同平臺(tái)。物流車(chē)輛從接到采購(gòu)、銷(xiāo)售運(yùn)輸任務(wù)需求的開(kāi)始,就已通過(guò)系統(tǒng)對(duì)預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間的計(jì)算,給出智能排號(hào)的順序;車(chē)輛進(jìn)廠后再根據(jù)運(yùn)輸任務(wù),由司機(jī)通過(guò)協(xié)同App軟件獲得專有的導(dǎo)航線路規(guī)劃,快速抵達(dá)目的地,減少走錯(cuò)路線闖入禁行區(qū)域,或長(zhǎng)期滯留廠區(qū)等風(fēng)險(xiǎn)。
在中交興路長(zhǎng)期實(shí)踐中,大宗生產(chǎn)制造企業(yè)可通過(guò)平臺(tái)持續(xù)加強(qiáng)對(duì)進(jìn)廠物流車(chē)輛的綜合管理,告別廠區(qū)車(chē)輛擁堵扎堆的歷史問(wèn)題,使車(chē)輛進(jìn)廠裝卸貨時(shí)間從原來(lái)的2-3天,縮短到平均6-8個(gè)小時(shí)即可完成,整體提升物流管理效率45%以上。效率的提升,既保障了承運(yùn)商及個(gè)體貨車(chē)司機(jī)的工作效率和利益,同時(shí)也推動(dòng)量化控制廠區(qū)物流的管理成本。
中交興路以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)為支撐,促進(jìn)大宗生產(chǎn)制造企業(yè)各業(yè)務(wù)部門(mén)信息化系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)要素融通應(yīng)用,保障采集、生產(chǎn)、銷(xiāo)售各環(huán)節(jié)與大宗物流運(yùn)輸?shù)挠袡C(jī)協(xié)同,提升企業(yè)供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和服務(wù)質(zhì)量,在驅(qū)動(dòng)降本增效的同時(shí)促進(jìn)客戶滿意度的提升。
目前,中交興路陸續(xù)服務(wù)江蘇永鋼集團(tuán)有限公司、陜西北元化工集團(tuán)有限公司、河鋼集團(tuán)石鋼公司、山東鋼鐵集團(tuán)、日照鋼鐵控股集團(tuán)有限公司等大型鋼鐵、能源及化工類(lèi)企業(yè),面向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索出一條行之有效的實(shí)施路徑。攜手大宗行業(yè)合作伙伴,中交興路將持續(xù)助力于大宗生產(chǎn)制造企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)字化升級(jí)戰(zhàn)略,為發(fā)展現(xiàn)代物新質(zhì)生產(chǎn)力,提供可靠的物流科技保障!
審核編輯:彭菁
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原文標(biāo)題:數(shù)字化如何讓大宗物流更簡(jiǎn)單?
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