全过程可视化是汽车物流优化发展的重要支撑和方向。结合Y公司汽车物流模式及可视化现状分析，通过AIoT(人工智能物联网)等技术应用，优化完善可视化建设，形成汽车物流全过程可视化平台，实现入厂物流可视化、整车物流可视化、自动化设备可视化，帮助主机厂、供应商、承运商、经销商及终端客户等关键用户实时了解物流运行情况，达成作业指导、实时预警、快速改进、有效追溯等目标。Y公司可视化平台的应用，有效提升了物流过程质量，降低了物流运作成本，提高了客户满意度。汽车物流全过程可视化的研究与实践是汽车物流向数字化发展的重要探索，对汽车物流优化工作具有一定的参考意义。

一、引言

近年来，由于汽车市场下行以及主机厂物流模式调整等因素，汽车物流面临着优化改善、转型升级的重大考验。随着物联网等技术的快速发展，信息化、数字化成为助推汽车物流行业发展的新方向、新动能。在此基础上，打破物流信息孤岛，实现订单从生产到交付的可视化，成为汽车物流优化和发展的重要方向。

可视化指的是借助计算机网络技术，对海量信息数据进行分析处理，在视觉认知上达到要求。丰田的目视化管理就是可视化初级阶段的一种表现形式，它将工作现场的所有生产信息都张贴到看板上，变得显而易见，“可视”就是“眼见”，眼见为实，眼见为快。可视化为主机厂、供应商、承运商、经销商及终端客户等相关方提供实时物流运行情况，用于提升作业指导、实时预警、快速改进、有效追溯等方面的能力，更有效地保证物流高质量运行，同时加深供应链各企业间的信任，创造更好的客户满意度。

目前，可视化在冷链物流领域的研究较为广泛，主要通过RFID、GPS等技术应用实现冷链物流过程可视化，在汽车物流领域的研究主要集中在通过GPS技术实现运输车辆监控管理，通过RFID技术实现货场货品管理，对于汽车物流供应链而言，仍存在物流节点信息缺失等问题。本文以Y公司为原型(Y公司是为主机厂提供汽车物流全流程服务的物流企业，配备有仓储管理、循环取货、整车物流、GPS等相关系统，具备一定程度的可视化水平)，分析Y公司现有数据采集、可视化现状与问题，通过物联网、人工智能等现代信息技术手段，进一步完善可视化建设，实现汽车物流全过程在线、透明、可视、可控、可追溯，实现与主机厂、供应商、经销商、终端客户的高效协同和信息共享，达到供应链整体优化的目标。

二、可视化关键技术

物联网(The Internet of  Things，简称IoT)是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统等装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。人工智能(Artificial  Intelligence，简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

AIoT(人工智能物联网)=AI+IoT，它融合AI和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据，再通过大数据分析以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物可视化。

三、汽车物流作业模式与可视化现状分析

Y公司为主机厂提供集入厂、工厂、整车物流于一体的汽车物流全流程服务。入厂物流包含本地循环取货、仓储配送等服务;工厂物流包含缓存投货、备货、配送上线、空箱回收等服务;整车物流包含接车倒运、仓储、发运、4S配送等服务，如图1所示。

图1 汽车供应链全过程物流服务

1.入厂物流

入厂物流以准时化、先进先出为服务原则，采用标准化物料存储策略，制定完善的作业流程与作业卡来指导员工进行物流作业，业务主要分为零部件仓储配送和本地循环取货业务。

零部件仓储配送业务主要接收、存储来自全国各地的零部件，并根据看板在规定时间内将零部件配送至主机厂，通过仓储管理系统进行系统化生产管理，并与上下游系统进行实时数据交互，实现了货品批次、库存状态、运送计划、在途状态、到货时间等物流节点可视化，可视化率为83.3%(12个环节中有10个环节实现)，如图2所示。可视化薄弱环节体现在场区车辆调度没有可视化系统支撑，人工调度导致人力成本居高不下，且存在调度不及时、插队等现象，影响装卸及时率，同时车辆在场区作业时间统计不准确，难以进行数据分析。

图2 零部件仓储配送可视化现状分析

本地循环取货业务主要覆盖主机厂半径50公里范围内的取货作业，通过循环取货系统进行系统化管控。系统根据取货需求生成取货计划，取货车辆按时间、路线依次到各供应商处取货，并在规定时间内送至主机厂，可视化率为86%(7个环节中有6个环节实现)，如图3所示。可视化薄弱环节主要在于在途监控，虽然可通过GPS系统实时查看取货车辆位置，但未与零部件信息相关联，需人工确认车辆所载零部件信息，存在跟踪不及时、急件预警不及时导致生产停台等风险。

图3 本地循环取货可视化现状分析

2.工厂物流

工厂物流通过生产线需求，以看板形式拉动零部件要货任务，并对到货零部件进行排队卸货、缓存区投货、备货、配送上线等作业。工厂物流依托卡车控制、工厂物流管理、准时化要货、安东要货等系统进行作业指导，关键物流节点可视化率达100%(5个环节均实现)，如图4所示。

图4 工厂物流可视化现状分析

3.整车物流

商品车从工厂下线倒运至基地库区，由基地库区始发，根据计划通过公路、铁路、水路发运，直接将车辆发至4S店或通过分拨中心后到达4S店。物流过程包含下线倒运、计划下达、提车出库、集站装车、集港装船、在途管理、到货与结算等环节。整车物流业务主要依托整车物流系统对商品车仓储、发运进行可视化管理，通过GPS对商品车进行轨迹管理，但对商品车全程可视化管理薄弱，如图5所示，商品车物流全过程13个数据采集节点，8个已覆盖，5个未覆盖，可视化率为61.54%。无法准确匹配商品车移动全过程的人车信息、无法保证数据的精准性及不可篡改，同时商品车物流全过程数据分析工作繁琐复杂，业务指标核算困难。

图5 整车物流可视化现状分析

四、汽车物流全过程可视化优化

1.入厂物流可视化

在仓储管理系统实现货物收货入库-上架-补货下架-转包投货-备货-出库发运可视化基础上，采用RFID、GPS技术及系统交互方案进行完善，补全场区车辆智能调度、零部件在途监控等信息，实现入厂物流可视化。

(1)场区供应商车辆管理

考虑供应商送货车辆的不固定性，场区内供应商车辆采用IC卡管理模式，主要功能点设计如下，如图6所示。

图6 供应商车辆管理功能

①入门登记：实行一车一卡，员工在系统中进行车-卡绑定，车辆进入卸货排队序列。

②叫号：车辆进入停车场等待叫号，系统按先进先出原则自动叫号，通过停车场LED显示屏、语音方式通知车辆至指定卸货口卸货。

③车辆卸货：被叫号车辆行驶至指定卸货口，系统更新卸货口状态为忙碌中，并显示当前卸货车牌号。卸货完成后，操作人员根据情况进行卸货口释放，卸货口状态变更为空闲，系统进行下一次叫号。

④车辆离场：车辆离场时，司机刷卡并交还IC卡后离场。

(2)场区配送车辆管理

为减少人工操作、进一步提高车辆调度效率，配送车辆采用RFID管理模式。每辆配送车辆加装RFID标签，在返场口、卸器具等待区出入口、停车场出入口、离场口均安装RFID读取设备，实现车辆从返场到离场信息的自动采集。其功能与供应商车辆管理功能相似，如图7所示。

图7 配送车辆管理功能

(3)入厂物流车辆在途管理

本地循环取货车辆在现有GPS系统基础上，通过开发与循环取货系统数据接口获取取货数据，实现取货在途可视化。循环取货数据接口包含运单数据接口、运单GPS数据发送接口、运单任务结束状态接口。在数据获取基础上，建立循环取货可视化监控平台。平台显示日期、运单编号、派发时间、司机确认时间、运单打印时间、扫码交接时间、运单发运时间、运单入厂时间、坐标等主要信息;显示车辆运行轨迹，可实时查询运单零部件信息，实时监控在途车辆运送零部件信息，如图8所示。

图8 本地循环取货数据接口与在途监控平台

2.整车物流可视化

整车物流采用数据+视频采集方式对全过程13个节点进行数据采集，实现商品车全过程的可视化管理，如图9所示。

图9 商品车全过程可视化管理示意图

(1)全过程数据采集：以RFID标签为载体，采用固定式RFID和移动式RFID射频采集技术，实现商品车运输全流程数据快速采集。

(2)全流程AI视频采集：通过AI视频叠加技术实现人、车、货出入场及场内的视频信息采集及校验。

(3)数据定制化展示：按关键用户类别定制化展示全过程数据及AI视频信息。

3.自动化设备可视化

Y公司积极探索物流新技术应用，已在零部件小件拣选区采用货到人AGV及分拨墙技术实现拣选区入库、存储、备货出库无人化，通过信息技术实现对自动化设备运行可视化管理，如图10所示。

图10 AGV与辅助拣选分拨墙运行可视化界面

(1)AGV可视化模块实现实时地图监控、设备状态监控、仓储管理监控、任务监管，库房内无线信号全覆盖，使系统高效、准确反映生产情况，便于生产运维和设备维护。

(2)分拨墙可视化模块实时显示出库任务、出库货物库位、数量等信息，分拨墙框架拣选按钮与AGV多层货架仓位一一对应，并控制按钮灯光指示，直观、简单、有效降低作业差错率。

四、汽车物流全过程可视化应用效果

本文研究的汽车物流全程可视化优化已于2019年全部完成并进入应用阶段，除自动化设备可视化这部分以外，物流过程整体可视化率从78%提升到100%(总共37个环节，原可视化实现环节29个，优化后实现全覆盖)，建成指标可视化、作业可视化、调度可视化、现场可视化、货物可追溯化五位一体的汽车物流可视化体系。公司以可视化平台为依托不断优化物流过程质量，为提升客户满意度、降低成本提供了支持。

1.入厂物流可视化

基于仓储管理系统，弥补场区车辆调度、在途管理薄弱点，通过GPS与循环取货系统结合，及时追踪零部件最新配送状态，最终实现全过程可视化，降低物流运作成本，提高客户满意度。

(1)场区车辆智能调度实现车辆系统排队、自动叫号、停车场无人化管理，提高车辆调度效率，有效减少车辆调度人员，降低物流运作成本，避免人为调度插队、漏排等弊端。

(2)实时掌握零部件取货、配送在途信息，帮助企业根据实际情况合理安排生产任务。通过对配送过程信息全程不间断采集，提供以往配送历时数据查询，支持追溯数据本源，方便企业决策和管理。

(3)提供物流过程异常情况预警，工作人员根据预警信息快速响应处理，保障主机厂生产有序进行。

(4)物流运作数据自动化统计实现KPI指标快速测算，通过指标分析促进作业水平提升。

2.整车物流可视化

商品车物流全过程节点的可视化助力物流管理优化，业务核心指标的可视化为物流质量管理分析提供了有力的数据支撑，提高了客户满意度。

(1)采集全过程物流节点信息，实现商品车运输明细查询，保证数据的精确性。

(2)基于GPS技术实现的车辆运输在途管理可视化，随时掌握车辆在途信息。AI视频采集实现节点视频实时监看回看，全流程节点数据+视频构成物流可视化完整信息。实时掌握扫描节点周围信息，提供可视化证据，辅助解决投诉、免责、防损等问题。

(3)分析各线路、各站点运量，作业量分布。实现仓库可视化管理、商品车倒运KPI快速测算，各节点及时预警、运力监控及预测等。并通过数据分析提升业务管理能力，监控到货及时率提升约10%。

3.自动化设备可视化

实现硬件设备调动、设备信息监控、生产运维监控，并具备远程监控功能，提高故障解决及时率，降低拣选差错率。

(1)通过可视化的应用，作业人员可通过可视化终端实时查看作业任务，在执行任务时，可根据作业提示完成作业，实现作业指导。

(2)可视化终端的应用，节省约20%问题处理时间。在设备发生异常时，可通过终端显示问题类别，同时可根据电子地图能够快速定位故障设备坐标，协助作业人员及时准确反馈至技术部门处理，减少沟通上报时间;在零部件出现问题向上追溯时，可直接在终端上操作，较之传统模式，现场管理人员无需向技术部门申请后台查询，可直接在现场终端上查询，及时更换问题零部件。

五、总结

当前汽车行业市场持续下滑，进入转型升级阶段。随着数字化、智能化技术的快速发展与应用，对汽车供应链物流的构建和优化提出了新的要求。在机遇与挑战并存的市场背景下，汽车物流向信息化、数字化、智能化转型发展势在必行。在转型发展的过程中，“可视化”成为“人-机”协同物流系统优化的重要方面。从Y公司对于可视化的建设完善以及物流优化的实践案例可以看出，可视化建设完善在作业指导、实时预警、快速改进、有效追溯等方面的改善起着重要的作用，对汽车物流运行的效率、柔性、可靠性带来优化，提高汽车供应链的竞争力。

下阶段，Y公司将在现有全程可视化基础上，进一步分析汽车供应链物流敏捷、安全、透明需求，不断挖掘可视化效用的深度，不断探索新的可视化技术，不断研究可视化技术覆盖的广度，持续提升整体供应链物流水平。

随着大数据、AI、区块链等技术的成熟和应用，数字化建设将更为深入，智慧物流将得到进一步的发展。在此趋势下，相信可视化建设将进一步在关键过程分析以及决策领域进行建设，这也体现了可视化的演进性。

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