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解析汽車數(shù)智化物流,如何實現(xiàn)備件智慧物流控制塔管控,?

發(fā)布時間:2023-03-10點擊率:

伴隨著汽車數(shù)智化的趨勢,,5G、人工智能,、大數(shù)據(jù),、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術在現(xiàn)代物流運行中的實踐不斷擴大,,進一步滿足車企降低物流費用,,從而降低銷售費用的期望,同時也能提供更好的服務滿足客戶需求,。備件物流作為現(xiàn)代汽車物流大市場中的最后一塊蛋糕,,實現(xiàn)備件物流的數(shù)智化升級,打造備件智慧物流控制塔,,成為汽車數(shù)智化物流升級的熱點,。

什么是汽車備件物流?其升級的難點在哪,?

汽車售后備件物流指汽車使用過程中進行正常的維修,、保養(yǎng),、改裝或者汽車發(fā)生意外事故后進行維修所需要的零部件的物流服務。備件物流具有汽車物流的一般特性,,同時具有隨機性大,、量小、頻次高,、品種多,、網(wǎng)點多的特點,因此備件物流的運作難度高于整車物流和零部件物流,。


縱觀目前國內(nèi)大型整車企業(yè),,如何提供提高備件預測的準確率是汽車物流數(shù)智化的難點。現(xiàn)有車企所采用的軟件預測模塊,,大多不適用于中國特色及規(guī)模需求,,預測準確率也都不高,對中高頻零件預測準確度均低于60%,?;诖耍瑯嫿ㄖ袊嚻蟾哌m配性的統(tǒng)一備件平臺,,提升需求預測算法,,建立適應并符合特性的整體供應鏈控制塔管控,勢在必行,。

“算法+平臺”升級,,聯(lián)友科技助力車企打造智能備件系統(tǒng)平臺

聯(lián)友科技打造的智能備件系統(tǒng)平臺分為三層,包括SAAS應用層,、PAAS中臺層和邊緣層(一般應用企業(yè)不涉及IAAS層,,該平臺整合統(tǒng)一應用層及平臺層)。該平臺中,,前臺包含預測管理,、供應商供貨管理、各級倉儲管理,、訂單管理,、運輸管理、整體供應鏈物流控制塔管理等模塊,,中臺包含大數(shù)據(jù)中臺,、AI算法中臺、微服務中臺,、技術開發(fā)中臺,,建立統(tǒng)一的后臺,整體供應鏈平臺可以通過配置化實現(xiàn)各大企業(yè)的需求,具備行業(yè)通用性,,能夠快速部署,,個性化搭建,實現(xiàn)企業(yè)備件業(yè)務數(shù)字化的需求,。

供應鏈控制塔分層控制,,AI算法模型賦能備件物流效率升級

聯(lián)友科技備件物流系統(tǒng)平臺通過數(shù)據(jù)分析將數(shù)據(jù)特性與國內(nèi)重要事件建立相關聯(lián)絡,解決目前汽車行業(yè)相對封閉滯后的獨立系統(tǒng)運營的問題,,通過網(wǎng)絡爬蟲數(shù)據(jù),,時時動態(tài)自動更新風險信息,提前預測,,提前調(diào)整備件儲備或減少產(chǎn)品供應,。

高準確性的預測算法屬于汽車行業(yè)首創(chuàng),目前已實現(xiàn)產(chǎn)品化且得到應用驗證,,可在整個汽車行業(yè),,針對不同企業(yè)進行模型訓練,“訂制”適用于不同企業(yè)特性的備件系統(tǒng),。

基于企業(yè)備件數(shù)據(jù)長期的分析,,對整個預測結果及系統(tǒng)控制平臺采用供應鏈控制塔進行控制,以確保整體效果的達成——

控制塔第一層主要進行供應鏈運行過程管控,,對備件過程運行異常通過自免疫體系全程管控,,并輸出日報、周報,、月報與企業(yè)管理體系對接,;

控制塔第二層通過數(shù)字化,,對供應鏈過程可視,,對供應鏈OTD目標及各運行指標進行全鏈跟蹤管理,并輸出資源優(yōu)化調(diào)配決策建議,,輔助供應鏈管理,;

控制塔第三層通過孿生優(yōu)化、供應鏈成本控制,、智能決策實現(xiàn)智慧供應鏈整體目標,。

以三年數(shù)據(jù)超過10SKU,擁有600家以上4S店,、10個分庫,、6個中心庫規(guī)模的需求為例,項目前期運算三年數(shù)據(jù)需要24小時,,使用聯(lián)友科技整體備件系統(tǒng)后,,整體計算能夠在4小時內(nèi)完成,同時通過系統(tǒng)自動計算輸出自動訂貨及在途跟蹤,,實現(xiàn)備件智慧物流控制塔管控,。

智能物流是實現(xiàn)智能制造的核心和必不可少的重要組成部分,,企業(yè)的智能制造之路,尤其需要以智能物流作為動力引擎,。恰如人體供給營養(yǎng)物質(zhì)的血管,,智能物流系統(tǒng)在支持大規(guī)模、定制化,、柔性生產(chǎn)為代表特點的智能制造系統(tǒng)的高效運行發(fā)揮著具體作用,。

聯(lián)友科技備件物流系統(tǒng)平臺有效降低整體供應鏈備件庫存,提高服務效率,,降低物流成本和供應鏈風險,,有效解決行業(yè)痛點,推動數(shù)智化物流行業(yè)變革,!

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