［摘要］汽车制造业物流成本来源广、占比重，成为制约汽车企业发展的重要瓶颈。汽车产业借助工业大数据和ERP、MES、SPS等，构造集产销一体的智慧物流管理体系，实现物流活动可视、物流成本节约、物流效率提升的先进物流系统。
［关键词］汽车制造;智慧物流;大数据
1引言
工业是国民经济不可或缺的一环，也是一个国家强大竞争力背后的力量支撑。2015年5月19日国务院正式提出“中国制造2025”规划，向德国工业4.0、美国工业互联网看齐。该规划分三个阶段实现工业强国。第一阶段即2015—2025年十年间优先发展、重点发展十大领域，汽车产业就在其中。在该战略的指引下，汽车制造商纷纷开展数字智能工厂升级改造工程，实现汽车产业转型升级。汽车生产制造依赖稳定的全球供应链，上下游企业业务衔接、生产企业内部工序之间均需要物流活动的支撑。物流通道可以促进供应链上企业间业务合作顺畅，尤其是及时的供货和充足的库存，防止因材料不到位或质量问题而出现停产事故。在智慧物流研究上，郑秋丽提出了智慧物流的四个演化阶段:信息化阶段、物联网阶段、智能物流阶段、智慧物流阶段［1］，蒋瞻等研究了以3S(GIS/GPS/RS)技术为基础的物流智慧配送系统使其在Web上实现物流配送系统和3S的有效集成［2］，董潇等采用模糊层次分析法与MATLAB仿真软件对智慧物流进行评价［3］，张彤认为大数据背景下智慧物流体系的构建沿着“智慧供应链物流管理”和“智慧物流业务管理”两个层次展开［4］，余娟提出智慧物流的发展需要集合大数据、云计算、物联网、人工智能等各种信息技术［5］。
2汽车制造物流系统分析
汽车制造业物流系统相比其他产业要复杂，从物流活动中的各项数据采集、分析处理，实时指导现场作业，再到多系统集成互通，物流体系需要将上游供应链、基地仓储系统、下游供应链紧密联系在一起，实现内外物流可视化、物料交接零时间、降低库存积压。智慧物流系统依托SPS、LES、SRM、MES、QNS、ANDON等多系统集成，采用JIT、QR、精益物流等技术，可以实现物流数据处理实时准确、物流活动可视透明、物流流程衔接顺畅，达到高效节约的目的。
3汽车制造智慧物流体系构建
(1)智慧物流内涵。对于智慧物流的定义，社会各界提出了各种看法。国家发展改革委综合运输研究所所长汪鸣认为，智慧物流是指在物流业领域广泛应用信息化技术、物联网技术、智能技术、匹配的管理和服务对象之间具有紧密智能联系的发展状态［6］。中国物联网校企联盟认为，智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。即在流通过程中获取信息从而分析信息做出决策，使商品从源头开始被实施跟踪与管理，实现信息流快于实物流，即可通过RFID、传感器、移动通信技术等让配送货物自动化、信息化和网络化［7］。贺盛瑜等学者从管理视角出发，认为智慧物流是物流企业通过运用现代信息技术，实现对货物流程的控制，从而降低成本、提高效益的管理活动［8］。(2)智慧物流核心技术。智慧物流以信息技术为支撑，在物流各个环节实现系统感知、全面分析、及时处理及自我调整，实现物流规整智慧、发展智慧、创新智慧和系统智慧的现代综合型物流系统。智慧物流所涉及的信息技术以物联网、云计算和大数据为核心，实现信息的捕捉、推送、处理、分析和预测。(3)智慧物流信息平台总体架构。第一，基础环境层。①平台支撑环境，包括系统的运营环境、操作系统环境、数据库及数据仓库环境。②网络平台，包括物联网的承载网络、广域互联网、移动通信网、局域网、车载网，以及网络设备和接入隔离设备。第二，应用支撑层。①技术支持平台，一方面通过服务引擎访问资源、数据，以身份认证、工作流引擎、调度引擎等功能实现系统的数据管理、业务执行引擎等;另一方面通过云计算平台、数据交换平台、数据字典等对数据在企业业务应用提供传输、处理、转换等功能支持。②外部支持平台，包括电子商务平台、电子金融平台和电子物流平台。第三，企业应用层。①智慧物流商物管理平台，包括品类管理系统、流量流向管理系统、供需管理系统及商物协同管理系统。②智慧物流供应链管理平台，基于协同供应链管理的思想，配合供应链中各实体的业务需求，使操作流程和信息系统紧密配合实现无缝链接，包括采购物流系统、生产物流系统、销售物流系统、一体化物流系统。③智慧物流业务综合管理平台，包括自动仓储系统、动态配送管理系统、智能运输管理系统、物流过程控制系统、分析与优化决策系统、货运信息系统、增值服务系统等。第四，智能决策支持层。将决策支持系统与人工智能相结合，运用大数据等相关技术将采集到的数据信息进行处理和分析，辅助决策者进行预测分析、统计分析、模拟决策和方案制定，帮助制定战略战术，实现企业智能化管理。
4推进汽车产业智慧物流发展建议
(1)推进大数据+产业深度融合。汽车产业正面临转型，大数据、AGV、机器人、云平台等数字智能技术将成为汽车工厂的标配。打造工业4.0汽车生产智慧工厂，搭建大数据云平台，构建智慧物流体系，打通制造、供应链、销售、售后为一体的互联网+信息平台将是大势所趋。麦肯锡的调查报告显示，制造企业在利用大数据技术后，其生产成本能够降低10%～15%，大数据对于工业企业的重要性不言而喻。将数字经济融入实体经济，依托大数据思维和技术，实现生产数字化、管理智能化、控制信息化，环节数据化，从而提高企业生产效率，增强可控性，降低物流成本。(2)强化产业配套打造智慧供应链。数字经济时代企业间的竞争已经演化成供应链与供应链的竞争，尤其是汽车产业，对供应链上下游企业的依赖度十分高。精益制造环境要求形成以“主机厂”为核心企业，相应的零部件配套企业作为供应商的精益供应链体系。在这种要求下，一方面需加大力度指导、帮扶企业引进生产所需上下游配套企业，政府出台保障配套企业用地、配套企业落户、税收减免、资金支持方面的相关政策，打造一批具有竞争力、智能化水平国内一流的产业发展集群;另一方面提升汽车供应链企业内部信息化水平，开发EDI电子数据交换平台，缩短订单处理周期，提高准确率，减少供应链上库存水平，降低总物流成本。(3)加强汽车行业物流人才教育培训。汽车产业物流是一项复杂的系统工程，物流管理信息系统、物流设施设备操作难度系数较高，普通工人难以胜任，需要引进有一定物流专业教育背景的人才从事相关工作。同时，物联网、大数据、人工智能等信息技术的发展会促进物流系统的升级，要做好物流岗位员工的培训，使其能够适应不断变化、发展的动态环境。(4)加大科技创新投入。科技创新是企业持续发展的引擎，在市场竞争日趋激烈的当下，制造企业只有持续不断地提供大量的研发资金进行科技创新，将研发链和生产链、营销链、物流链打通，以增强产品竞争力、提升用户使用体验，才能在不断变幻的市场竞争环境中生存下去。
参考文献:
［1］郑秋丽.我国智慧物流发展模式、问题及对策［J］．商业经济研究，2019(18):108－111.
［2］蒋瞻，陈书林，贾红艳.基于3S技术的物流配送系统设计［J］．实验技术与管理，2019，36(10):152－154.
［3］董潇，韩以伦.“互联网+”背景下智慧物流评价体系研究［J］．智慧工厂，2019(4):64－66，69.
［4］张彤.大数据背景下智慧物流业务体系构建与运营［J］．商业经济研究，2019(21):86－89.
［5］余娟.我国智慧物流发展趋势、存在问题和对策研究［J］．价格月刊，2019(2):65－69.
［6］黄宏明.基于A生产企业的智慧物流设计及实施研究［D］．厦门:厦门大学，2018.
［7］袁开福，何旭.物流管理［M］．北京:科学出版社，2018:233.
［8］王喜富.大数据与智慧物流［M］．北京:清华大学出版社，2016：4.
作者:陈佳丽 单位:贵州财经大学
