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專題目錄
汽車零部件物流數智化升級路徑(王長明 澤第咨詢合伙人)
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移動機器人驅動汽車零部件物流邁向數智化——訪北京極智嘉科技股份有限公司制造行業負責人杜海健( 本刊記者 王玉)
汽車零部件物流數智化升級路徑
在汽車產業電動化、智能化、網聯化和共享化趨勢下,零部件物流面臨著降本增效等多重挑戰,而數智化轉型成為企業應對行業變革、保持競爭力的戰略選擇。澤第咨詢長期致力于物流中心規劃和供應鏈網絡規劃設計項目,本文結合其行業實踐、技術發展和權威報告,深入分析汽車零部件物流數智化的需求與趨勢,探討不同規模企業的升級路徑,重點評估典型物流技術方案的適用性,并總結數智化項目投資與落地經驗,為行業提供參考。
王長明
澤地咨詢合伙人
汽車零部件物流的效率、成本和可靠性,直接影響著整個汽車供應鏈的穩定運行。隨著汽車產業呈現出電動化、智能化、網聯化、共享化的趨勢(即C.A.S.E.),再加上外部環境日趨復雜,如全球疫情、地緣政治沖突、關鍵零部件短缺等,使零部件物流領域的數智化轉型需求日益迫切。
企業面臨提升運營效率、優化成本結構(國內物流成本占比較高)、增強供應鏈韌性以應對不確定性、適配C.A.S.E.變革帶來的新需求(如電池物流、JIT/JIS供應)、提升柔性以支持小批量多品種生產,以及達成可持續發展目標等多重核心需求。數智化不僅是簡單的物流自動化技術升級,更是戰略重構,是助力企業在動態市場中占據先機的有力手段。
然而,汽車零部件物流的數智化轉型也面臨諸多關鍵痛點。例如,高昂的物流成本結構,特別是倉儲和人工成本,持續侵蝕企業利潤。汽車零部件種類繁多、特性各異,加之國際化采購和多層級供應商網絡,使得管理極其復雜。許多企業內部的信息系統(如WMS、TMS、ERP等)相互割裂,形成“信息孤島”,導致流程效率低下、決策缺乏數據支持。同時,數智化項目初始投資巨大,投資回報(ROI)的不確定性讓企業,特別是中小型企業,在決策時猶豫不決。此外,數據安全與合規挑戰日益嚴峻,操作和維護先進技術的專業人才短缺也成為轉型的瓶頸。
未來,AI、大數據等深度數智化的融合應用,AS/RS、AMR等自動化技術的普及,以及集成化數字平臺建設、數字孿生應用、構建柔性敏捷供應鏈和踐行綠色物流,將是行業發展的主要趨勢。
王長明
澤第咨詢合伙人
不同規模企業的數智化升級路徑與差異
汽車零部件供應鏈上的企業規模各異,從大型一級供應商(Tier 1)到眾多的中小型二、三級供應商(Tier 2/3),以及售后市場參與者,他們在資源、能力、需求和面臨的挑戰等方面都存在顯著差異。因此,其數智化升級路徑也應有所不同,需根據各自特點量身定制,平衡短期收益與長期競爭力。不同規模企業的數智化升級路徑與差異,見表1。
表1 不同規模企業的數智化升級路徑與差異
1.大型企業(大型一級供應商)
(1)特征與驅動力
通常擁有較強的資金實力和技術研發能力;面臨更復雜的全球化供應鏈管理挑戰;直接受到終端市場需求波動和產業變革的沖擊;對供應鏈效率、穩定性和成本控制有極高要求;往往擁有龐大而復雜的遺留IT系統架構。
(2)升級路徑
戰略驅動的全局規劃:傾向于制定自上而下的、覆蓋整個價值鏈的數字化轉型戰略,成立專門部門推動。
大規模自動化部署:具備投資大型、集成自動化系統的能力,如全自動立體倉庫(AS/RS)、大規模AGV/AMR用于廠內物料搬運和產線對接等。
系統集成與平臺化:重點打通內外數據壁壘,構建統一的數字化供應鏈平臺,實現端到端可視化和協同。
前沿技術探索:積極探索應用AI、大數據分析、數字孿生等技術,用于需求預測、智能調度、風險管理和運營優化。
標準化與合規:推動內外部物流操作和數據標準統一,確保滿足合規要求。
(3)項目特點
投資規模大,項目周期長(大型自動化項目通常14~18個月),更注重長期效益(ROI為3~5年)和系統穩定性、可擴展性,需要跨部門強力協調和高層支持。
2.中小型企業(二級/三級供應商及售后市場)
(1)特征與驅動力
資金和技術資源相對有限;通常專注于特定零部件生產或服務環節;面臨上游客戶的成本壓力和效率要求;對快速響應和靈活性有較高要求;IT基礎相對薄弱,缺乏專業人才。
(2)升級路徑
聚焦關鍵痛點,分步實施:采取“小步快跑”策略,識別最突出的痛點(如倉庫空間、揀選效率、搬運混亂),針對性引入適用技術。
高性價比技術選擇:傾向于選擇初始投資較低、部署周期短(中小規模項目約3~5個月)、易于維護和擴展的技術。例如,存儲方面可考慮閣樓貨架、模塊化CTU(料箱到人)系統或“輕型貨架+AGV”;揀選方面可引入電子標簽(PTL)、RF終端或小型貨到人工作站;搬運方面可使用潛伏式AGV或標準型AMR。
精益流程優化先行:在投入自動化硬件前,通過精益思想優化現有流程,消除浪費,提高基礎管理水平。
借助外部資源:可能更多依賴第三方物流(3PL)的數字化服務,或采用SaaS模式的WMS、TMS等系統,與技術供應商緊密合作獲取支持。
數據基礎建設:逐步完善物料編碼、庫位管理等基礎數據的標準化和電子化。
(3)項目特點
投資決策謹慎,高度關注投資回報周期(通常要求2~3年內收回),強調靈活性。項目規模較小,實施相對靈活。主要挑戰是如何在有限資源下做出最優技術選擇,并確保技術有效融入現有流程。
典型技術方案的適用性與最新發展
選擇合適的數智化技術,是汽車零部件物流轉型成功的關鍵。技術選擇需綜合考慮零部件特性、訂單特征、場地條件、預算及未來擴展需求。以下重點介紹存儲、揀選、搬運等環節主流技術的適用性與最新發展趨勢。
1.存儲技術方案
相關存儲技術對比分析,見表2。
表2 相關存儲技術對比分析
(1)自動存取系統(AS/RS)
適合大批量、少SKU場景,如發動機、變速箱或大型覆蓋件倉庫;特別適用于新建高層倉庫(20米以上)或需要最大化空間利用的場景;在大型供應商的中央倉庫(CDC)中應用廣泛,滿足高吞吐量需求。
(2)穿梭車系統(Shuttle System)
托盤四向穿梭車:適用于高密度混合存儲庫或區域配送中心(RDC),如車身件、底盤件倉庫,空間利用率極高。
料箱堆垛機(Miniload):適用于中小型零部件(電子元件、緊固件)或備件庫,倉庫高度10~20米,支持高頻存取。
箱式多穿系統(Multi-Shuttle):適用于高頻備件庫或零件配送中心(PDC),如售后市場或區域備件倉,吞吐量極高。
(3)料箱到人系統(CTU/ACR)
適用于多SKU、需求波動大的備件倉庫或中小型配送中心;倉庫高度6~12米;柔性高,適合二級供應商和售后市場;部署周期相對較短。
(4)AutoStore系統
適用于空間受限(尤其層高較低)的備件庫或區域配送中心;特別適合倉庫改造項目;存儲密度極高。
2.揀選技術方案
相關揀選技術對比分析,見表3。
表3 相關揀選技術對比分析
(1)貨到人揀選(Goods-to-Person,GTP)
幾乎適用于所有需要從料箱或貨架揀選零部件的場景,可大幅提升效率和準確性,降低勞動強度。具體方案(如Miniload、多穿系統、CTU、AutoStore、貨架AGV驅動)的選擇,取決于訂單量、SKU數量、倉庫布局和預算。當訂單量較小時(如<500行/小時),CTU或貨架AGV性價比較高;高吞吐量(>1000行/小時),則多穿系統更優。
(2)托盤到人揀選(Pallet-to-Person)
適用于大型或重型零部件的揀選,如車身覆蓋件、發動機組件;常與AS/RS或叉車AGV結合,在主機廠總裝線或一級供應商倉庫中使用,減少人工搬運重物的強度和風險。
(3)輔助揀選技術
電子標簽揀選(PTL):適合高密度拆零揀選區,如備件庫,效率和準確性高,適合中小企業快速提升。
RF掃描揀選:適合中小型倉庫或預算有限、中低流量訂單場景,投資成本低。
語音揀選:適合復雜環境或需要解放雙手的揀選任務,如冷庫或售后備件。
視覺揀選(AR/VR):適合高精度揀選或新員工培訓,降低培訓成本,提高準確性。
3.搬運技術方案
相關搬運技術對比分析,見表4。
表4 相關搬運技術對比分析
(1)自動導引車(AGV)
適合固定路線、高重復性的搬運任務,如空料箱回收、成品入庫、固定路線的產線配送;在流程穩定、路徑固定的標準化生產場景中應用廣泛,技術成熟,成本相對較低。
在最新發展方面,部分AGV融入SLAM導航技術,具備一定AMR功能;5G通信提升多車協同效率。
(2)自主移動機器人(AMR)
適合動態、人機共存的復雜環境,如柔性生產線邊、多變路徑的倉庫內搬運、配送中心;無需固定路徑,部署靈活快速,適應C.A.S.E.趨勢下的生產波動;廣泛應用于智能工廠。
在最新發展方面,集成協作機械臂、視覺傳感器和5G通信,支持更復雜的任務(如自動上下料);AI優化多機調度和路徑規劃,人機協作更安全高效。
(3)有軌穿梭車(RGV)
適用于連接倉庫與生產線等固定路徑的長距離、高流量、高速搬運場景,如大型工廠的總裝線JIT供貨;搬運效率遠高于AGV/AMR。
在最新發展方面,智能調度系統優化多車協同;部分RGV支持模塊化軌道設計,提升改造靈活性。
4.技術選型綜合考量與系統集成
技術選型需深入分析業務需求(如零部件特性、訂單流量、搬運路徑、倉庫條件),進行審慎的ROI評估(考慮初始投資、運營成本、預期收益、項目周期、設備壽命),評估系統的集成能力(與WMS/ERP/MES等對接)、柔性與擴展性(適應未來變化),以及供應商的可靠性與維護支持能力。
高效的數智化物流體系,往往需要整合多種技術方案。倉庫控制系統(WCS)負責實時設備控制與調度,倉庫管理系統(WMS)負責管理庫存、訂單與流程,并與上層系統(ERP/MES)集成。WMS與WCS的有效集成(如采用灰盒模式平衡標準化與定制化)是確保自動化設備協同運行、數據流暢通的關鍵。采用開放API架構,則有利于未來的技術升級和擴展。
數智化項目投資與落地經驗總結
數智化轉型是系統工程,涉及戰略、技術、流程和組織。科學的規劃、審慎的投資決策和有效的落地執行至關重要。
1.項目規劃與立項
數智化項目的成功始于科學的規劃和清晰的目標設定,建議企業從業務需求出發,系統分析現狀,制定可量化的轉型目標。
需求分析與目標設定:深入調研各物流環節,識別痛點,收集詳細的基礎數據(物料、庫存、訂單、流程),設定SMART量化目標。
現狀診斷:量化分析現有流程、布局、資源利用,使用PFEP分析物料特性,繪制VSM識別浪費。
概念與詳細設計:提出初步方案概念,比較優劣,進行初步ROI分析;深化設計,確定設備規格、布局、流程和信息系統需求。
仿真驗證:利用仿真軟件模擬系統運行,驗證設計合理性,發現瓶頸,優化方案,降低實施風險。
2.投資考量與決策
數智化項目的投資決策,需綜合考慮成本、收益和風險,確保財務可行性和戰略契合。
成本評估:全面核算初始投資(硬件、軟件、集成、土建、咨詢、培訓等)和長期運營成本(能耗、維護、備件、軟件許可、人工等)。
ROI分析:量化預期收益(人工節省、空間節約、效率提升、錯誤減少等),計算回報周期,平衡短期收益與長期戰略價值。
風險評估:評估技術、實施、市場、財務風險,制定應對預案,預留應急預算。
3.實施規劃與落地
科學的實施規劃是項目成功的關鍵,需明確時間表、資源分配和責任分工。
時間管理:制定詳細項目計劃(如甘特圖),明確關鍵路徑和里程碑,確保按時交付。
供應商管理:制定詳細RFQ,選擇有行業經驗的供應商,簽訂嚴謹合同,明確交付、驗收和維護條款。
安裝與調試:按規范完成設備安裝、布線、網絡配置;進行單機、聯動和壓力測試,確保性能達標。
驗收與優化:依據標準進行功能、性能、安全驗收;采用分階段上線策略;預留優化期(3~6個月),持續監控和調整。
4.實施經驗與最佳實踐
基于澤第咨詢的行業經驗,以下最佳實踐可顯著提升項目成功率:
精益優化先行:自動化前先優化流程,消除浪費。
數據標準化:確保基礎數據的準確、完整、標準,貫穿項目始終。
重視系統集成:選擇經驗豐富的集成商,早期明確接口標準,考慮采用灰盒模式或開放API。
分階段實施:對復雜項目或資源有限企業,采用“小步快跑”,降低風險。
用戶參與與培訓:讓最終用戶早期參與,做好組織變革管理和系統化培訓。
選擇合適伙伴:選擇技術實力強、經驗豐富、服務及時的供應商和集成商。
預留冗余與應急預案:設計必要的備份措施和故障處理流程。
持續迭代與創新:保持對新技術的關注,持續優化升級系統。
結論
汽車零部件物流的數智化轉型。是應對汽車產業C.A.S.E.趨勢和供應鏈挑戰的必然選擇。電動化、智能化和個性化生產,對物流體系的效率、柔性和韌性都提出更高要求。AS/RS、AMR、CTU、GTP等物流數智化技術與方案,為企業提供了強大的賦能工具。不同規模的企業需根據自身特點,精準選擇技術方案,制定差異化的轉型路徑,如大型企業應著眼全局優化和前沿探索,中小型企業則應聚焦痛點解決和快速見效。通過科學規劃、審慎投資、精益實施和持續創新,汽車零部件企業能夠構建起高效、柔性、可持續的現代化物流體系,在激烈的市場競爭中保持領先優勢。
———— 物流技術與應用 ————
編輯、排版:王茜
本文內容源自,有刪改。
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