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1 企業(yè)簡介

1.1 開發(fā)企業(yè)簡介

本項目的開發(fā)單位是中遠網(wǎng)絡物流信息科技有限公司。該公司是中遠集團下屬的IT旗艦公司，也是從事物流信息化的專業(yè)公司，具有獨立法人地位。該公司自1997年進入物流信息化領域，不僅負責中遠集團特別是中遠物流的信息化服務，還廣泛承接集團外的運輸和物流企業(yè)以及大中型生產(chǎn)企業(yè)有關供應鏈和物流系統(tǒng)信息管理平臺解決方案的咨詢、設計和研發(fā)項目。我們已經(jīng)為煙草、交通運輸、電信、鐵路港口、汽車制造、零售、電子電器、農(nóng)資、物資等行業(yè)提供了大量優(yōu)秀物流解決方案，并提供基于優(yōu)化算法的優(yōu)化解決方案。公司自成立至今，通過自身的努力，規(guī)模和經(jīng)營業(yè)務范圍不斷擴大，技術(shù)研發(fā)水平不斷提高，在2009年公司被國家發(fā)改委評為全國信息化試點單位。
公司具備并保持如下資質(zhì)：

工信部認證的二級系統(tǒng)集成商資質(zhì)；

國際認證的CMMI軟件企業(yè)資質(zhì)（三級）；

國家認定的高新技術(shù)企業(yè)和軟件企業(yè)；

通過并保持ISO9000認證；

國家發(fā)改委2009年發(fā)布的第一批全國信息化試點單位；

國家信息產(chǎn)業(yè)部認定的全國首批由行業(yè)信息化管理機構(gòu)向信息化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的40家試點單位之一；

國家信息產(chǎn)業(yè)部認定的行業(yè)信息技術(shù)應用推廣服務機構(gòu)示范企業(yè)；

國家發(fā)改委資助的中遠集團物流新技術(shù)實驗室（發(fā)改委2006年技術(shù)創(chuàng)新專項）；

國家發(fā)改委批準的2006年信息產(chǎn)業(yè)化專項和技術(shù)創(chuàng)新專項的實施單位；

自2006年以來承接或共同承接國家科技部、發(fā)改委、工信部的十個國家級科技科研項目；

自2008年以來共同承接歐盟FP-7研究框架的兩個國際合作科研項目；

2012獲得中國交通運輸協(xié)會的“2012中國最佳物流支持企業(yè)”獎。

1.2 應用企業(yè)簡介

上海通用汽車有限公司，成立于1997年6月12日，由上海汽車集團股份有限公司、通用汽車公司共同出資組建而成。目前擁有浦東金橋、煙臺東岳、沈陽北盛和武漢分公司四大生產(chǎn)基地，共4個整車生產(chǎn)廠、2個動力總成廠，是中國汽車工業(yè)的重要領軍企業(yè)之一。堅持“以客戶為中心、以市場為導向”的經(jīng)營理念，上海通用汽車不斷打造優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務，目前已擁有別克、雪佛蘭、凱迪拉克三大品牌，覆蓋了從高端豪華車到經(jīng)濟型轎車各梯度市場，以及高性能豪華轎跑、MPV、SUV、混合動力和電動車等細分市場。

多年來，上海通用汽車不斷創(chuàng)新超越，從1999年年銷量2萬輛，到2012年全年銷售超過139萬輛，成為中國成長最快的乘用車企業(yè)。上海通用汽車以前瞻的戰(zhàn)略、厚積薄發(fā)的體系實力和創(chuàng)新超越的企業(yè)精神，正朝著“國內(nèi)領先并具國際競爭力”的目標奮進。

2 項目背景及建設思路

2.1 項目背景

近年來，汽車制造行業(yè)面臨產(chǎn)能過剩，客戶需求產(chǎn)品多樣化與個性化，原材料成本和勞動力成本上升，利潤空間減小等諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的管理手段和運行模式明顯已經(jīng)遇到了瓶頸。

智能制造的興起，無疑為汽車制造業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展帶來了新的機遇。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的當下，人們的思維模式發(fā)生顛覆性轉(zhuǎn)變；同時各種新技術(shù)的發(fā)展與成熟應用，會推動商業(yè)智能走向一個新的高度，也使人工智能的實現(xiàn)成為可能。這些對汽車產(chǎn)業(yè)的影響已經(jīng)從汽車產(chǎn)品向整個汽車工業(yè)延伸，全球很多汽車企業(yè)都在積極完成轉(zhuǎn)型，上汽通用作為中國汽車行業(yè)領軍者更不例外。

物流作為汽車制造中的核心一環(huán)也面臨著諸多壓力。傳統(tǒng)模式下的物流效率提升已接近瓶頸，需要尋求突破；市場需求與產(chǎn)品供給需要更精準、更快速對接，對供應鏈及物流提出更高要求；勞動力成本上升、土地資源稀缺及價格不斷提高等因素，導致物流成本大幅提高；新興產(chǎn)業(yè)公司擁有得天獨厚的互聯(lián)網(wǎng)資源優(yōu)勢，汽車物流面臨跨界競爭的威脅。在此背景下，汽車物流被越來越多地植入“智能”的訴求。

加上近年來，自動化設備、智能機器人、新控制技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)、視覺識別、大數(shù)據(jù)分析、云計算、機器學習等先進技術(shù)的不斷發(fā)展成熟，都給智能物流的發(fā)展提供了良好契機。

對于上汽通用而言，物流智能化轉(zhuǎn)型是企業(yè)保持優(yōu)勢、持續(xù)前進的目標，同時也是支撐公司智能制造順利推進的重要組成部分。另一方面，上汽通用作為汽車產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭，通過智能物流戰(zhàn)略的推進，也將協(xié)同并帶動汽車上下游產(chǎn)業(yè)鏈的共同發(fā)展。

為了進一步提升入廠物流管理能級，降低入廠物流運作成本，上汽通用汽車緊密協(xié)同安吉、通匯等第三方物流服務商，規(guī)劃并部署了“入廠物流智能集成平臺”項目，并于2016年實施了一期項目：主要圍繞實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，通過建立企業(yè)級數(shù)據(jù)標準，全面貫通上汽通用、物流服務商、供應商數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多方在同一平臺的數(shù)據(jù)實時共享。2017年，由于上汽通用汽車與我司合作通過移動智能終端、智能算法等技術(shù)的引入與應用，使“入廠物流智能集成平臺”二期項目取得突破。

2.2 項目建設思路

1、將路線優(yōu)化業(yè)務模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學模型

業(yè)務場景構(gòu)建：將業(yè)務基礎信息及約束條件轉(zhuǎn)換為數(shù)學參數(shù)及數(shù)學邏輯；

目標方程構(gòu)建：結(jié)合業(yè)務需求構(gòu)建求解最優(yōu)解的目標方程。

2、通過智能算法對數(shù)學模型求解

第一步：調(diào)用算法（分支定界算法等）先找到若干符合條件的解；

第二步：選擇最接近優(yōu)化目標（成本最優(yōu)）的解。

3 項目重點和難點

在上汽通用智能物流的推進過程中，許多新技術(shù)、新模式在部門、公司甚至行業(yè)內(nèi)都是首次嘗試，無成熟方案可供借鑒，面臨諸多困難與挑戰(zhàn)。針對這些技術(shù)難點，一方面，上汽通用在部門內(nèi)部成立了相應的平臺化組織，集成部門各類專家對技術(shù)難點進行集中攻關；另一方面，通過戰(zhàn)略供應商協(xié)同、產(chǎn)學研合作等方式，借用各類外部資源的幫助來進行項目推進。

此外，受到企業(yè)資源和人力條件的限制，不可能所有物流系統(tǒng)和作業(yè)環(huán)節(jié)一起推進智能化，如何尋求技術(shù)與成本之間的平衡，找準突破口，也是智能物流建設過程中必須考慮的。上汽通用所追求的是精益的智能物流，用最低的成本來實現(xiàn)最優(yōu)的解決方案，所有新技術(shù)新模式的應用都是為了最終能產(chǎn)生效益。因此，上汽通用在做好智能物流發(fā)展全局規(guī)劃后，梳理整個業(yè)務流程中哪些業(yè)務有系統(tǒng)，找到最關鍵的環(huán)節(jié)先試先行。例如，入廠物流和出廠物流最復雜，所占物流成本也最多，即使取得哪怕1%的改善，都將帶來可觀的效益，所以成為智能物流建設的重點。

由于業(yè)務復雜，每日上海通用工廠的訂單量大，供應商多，運輸線路也就很復雜，所以入場物流智能集成平臺路徑優(yōu)化難點很多，面臨的挑戰(zhàn)巨大：

1、市場波動頻繁，需要高頻次對運輸路徑進行優(yōu)化調(diào)整，匹配實際需求；

2、隨著供應商越來越多，對道口卸貨能力和庫存約束等各種限制條件越來越復雜；

3、幾乎沒有可能綜合考慮與均衡所有制約因素。

4 項目簡介

入場物流智能集成平臺（3IP）二期路徑優(yōu)化項目，整合所有業(yè)務細節(jié)數(shù)據(jù)（包括供應商信息、零件訂單信息、包裝信息、運輸車輛信息……），根據(jù)業(yè)務規(guī)則，進行高效分析計算，通過數(shù)字化建模方法，將各種復雜的限制條件（包括庫存限制、窗口時間、車次均衡、提貨間隔、車輛屬性、車輛數(shù)量、車輛歸屬、車輛載荷……）轉(zhuǎn)化為數(shù)學模型，使用先進的算法引擎ILOG快速綜合分析計算，使零件需求與運輸資源完美匹配，減少緊急拉動產(chǎn)生，或者資源的浪費，通過車載終端、移動通訊設備，推廣應用全段綁定操作機制，采集全過程運作數(shù)據(jù)，實現(xiàn)訂單跟蹤、路徑回放，并延伸出過程分析、運輸預警、車輛排隊等功能，入場物流智能集成平臺還具備強大的如果-假設（what -if）多場景管理分析功能，通過交互式情景建模和精細化參數(shù)設置，輕松測試各種業(yè)務情境下，多業(yè)務變量發(fā)生變化時，對成本、裝載率、有效運輸里程等關鍵指標的影響，從而快速理解各種因素的變化，如何影響業(yè)務運作效能，做出優(yōu)化改進。

4.1 業(yè)務現(xiàn)狀

上海通用汽車金橋基地每日要向500多家供應商，發(fā)布3000多張零件訂單，供應商運輸達到1800多車次，每天入場貨量超過70000立方米，且入場業(yè)務規(guī)則復雜（如下圖1,2），入廠運輸路徑規(guī)劃目前使用人工方法進行制定，所以只能基于較為簡單的邏輯，手動求解，效率低，基于人工經(jīng)驗的構(gòu)造規(guī)則，且簡單約束，只能得到局部較優(yōu)解，所得解與全局最優(yōu)的差距無法衡量。

圖1

圖2

4.2 數(shù)字化方案

4.2.1 路線模板的設計

路線模板：通過一定的組合規(guī)則將零散分布的零部件供應商組合成線路，是入廠運輸路徑規(guī)劃的核心產(chǎn)物，運輸管理系統(tǒng)（TMS）基于路線模板進行運輸調(diào)度，指導承運商的運作。

4.2.2 智能算法模式

將路線組合規(guī)則轉(zhuǎn)化成數(shù)字化模型。

4.2.3 路線優(yōu)化邏輯

1、將路線優(yōu)化業(yè)務模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學模型

業(yè)務場景構(gòu)建：將業(yè)務基礎信息及約束條件轉(zhuǎn)換為數(shù)學參數(shù)及數(shù)學邏輯

目標方程構(gòu)建：結(jié)合業(yè)務需求構(gòu)建求解最優(yōu)解的目標方程

2、通過智能算法對數(shù)學模型求解

第一步：調(diào)用算法（分支定界算法等）先找到若干符合條件的解

第二步：選擇最接近優(yōu)化目標（成本最優(yōu)）的解

4.2.4 系統(tǒng)架構(gòu)

4.2.4.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

4.2.4.2 優(yōu)化模型架構(gòu)

通過業(yè)務基礎信息以及業(yè)務規(guī)則的收集整理，以及零件的需求預測，構(gòu)建優(yōu)化模型，并將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)所需模式，通過優(yōu)化引擎，采用智能算法，給出較優(yōu)的路線模板供業(yè)務人員使用。

4.2.5 模型實現(xiàn)流程

4.2.6 系統(tǒng)界面展示

系統(tǒng)路線規(guī)劃生成流程如下：

4.2.6.1 場景生成

約束，根據(jù)需求將約束條件在系統(tǒng)中進行維護。

場景，一組約束條件及其對應的參數(shù)集合。

參數(shù)，約束條件的參數(shù)設置，帶有版本管理，可以為某一參數(shù)設定多個版本的參數(shù)。

復制，場景可以復制，新的場景繼承原場景下所有約束條件的參數(shù)數(shù)據(jù)（包括版本）。

4.2.6.2 需求單生成

需求單的預處理：對于一般零件通過AllParts可以方便轉(zhuǎn)化，比如一個產(chǎn)自供應商A的一般零件P001，需要運到ReceiveDock B，日平均需求量為100個編號為R002的料架，那么“運單”就是A->B, P001, 100 R002。

4.2.6.3 路線生成

通過模型算法以及優(yōu)化引擎根據(jù)需求單生成路線節(jié)點信息。

4.2.6.4 生成卸貨時間窗口

對于每一可行路線進行到道口時間安排

考慮多個分區(qū)“需求單”劃分之間的庫存約束

每個道口每一時間有最大處理能力，不能超過該限制

同一線路對于同一道口訪問時間之間的間隔要盡量相等

但不同路線提貨時間要錯開，間隔>1h

4.2.6.5 生成道口計劃模板

從兩個維度獲得路線模板

路線維度，展現(xiàn)路線、輪次、提卸節(jié)點的到達時間、操作時間、離開時間。

零件維度，展現(xiàn)零件到卸貨道口的日頻次、平均窗口間隔、最大窗口間隔及具體到達時間

5 效益分析

5.1 路線規(guī)劃的手工與智能算法求解流程對比

1、當前手工模式

2、智能算法模式

5.2 智能算法下的優(yōu)化結(jié)果

在智能算法模式下，路線選擇、時間窗口設置、考慮與庫存的耦合等分問題都可以在一個統(tǒng)一的決策模塊下集中處理。

在最優(yōu)算法的驅(qū)動下，智能算法可以在合理的時間內(nèi)，尋找出滿足實際計劃模板構(gòu)建過程中必須要考慮的所有約束的最優(yōu)解。

系統(tǒng)自動化路線規(guī)劃，全面解放人工規(guī)劃的工作時長，將人工從路線規(guī)劃完全手工制作進化到系統(tǒng)自動運算而人工只需對系統(tǒng)結(jié)果進行手工調(diào)整，節(jié)約大量時間。

5.3 公司效益

該基于移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法等先進技術(shù)的數(shù)字化智能項目，通過構(gòu)建包含多種成本、效率要素和約束條件的路徑優(yōu)化模型，實現(xiàn)了需求與資源的高效匹配，驅(qū)動運輸資源利用率大幅提升，實現(xiàn)運輸綜合成本大幅降低，全面推進了物流業(yè)務的提質(zhì)增效，為構(gòu)建互聯(lián)互通、高效協(xié)同、智能決策與優(yōu)化的物流及供應鏈體系奠定了堅實的基礎，開啟了上海通用汽車物流數(shù)字化智能化管理新紀元。

6 經(jīng)驗與體會

如今，市場需求變化越來越快，計劃影響越來越大，市場競爭越來越激烈，運算數(shù)據(jù)越來越多，資源成本越來越高，決策范圍越來越廣，這樣復雜多變的商業(yè)需求使優(yōu)化技術(shù)更具有價值。而優(yōu)化的商業(yè)價值，在于快速平衡企業(yè)中眾多相互制約的條件和目標，為決策提供優(yōu)選方案，實現(xiàn)降低運作成本，延遲資本支出，提高資產(chǎn)利用率，縮短交付時間，客戶服務更精準，排程更具柔性，降低管理風險，減少企業(yè)庫存，實現(xiàn)利潤最大化。