全過(guò)程可視化是汽車物流優(yōu)化發(fā)展的重要支撐和方向。結(jié)合Y公司汽車物流模式及可視化現(xiàn)狀分析，通過(guò)AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))等技術(shù)應(yīng)用，優(yōu)化完善可視化建設(shè)，形成汽車物流全過(guò)程可視化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)入廠物流可視化、整車物流可視化、自動(dòng)化設(shè)備可視化，幫助主機(jī)廠、供應(yīng)商、承運(yùn)商、經(jīng)銷商及終端客戶等關(guān)鍵用戶實(shí)時(shí)了解物流運(yùn)行情況，達(dá)成作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、快速改進(jìn)、有效追溯等目標(biāo)。Y公司可視化平臺(tái)的應(yīng)用，有效提升了物流過(guò)程質(zhì)量，降低了物流運(yùn)作成本，提高了客戶滿意度。汽車物流全過(guò)程可視化的研究與實(shí)踐是汽車物流向數(shù)字化發(fā)展的重要探索，對(duì)汽車物流優(yōu)化工作具有一定的參考意義。
一、引言
近年來(lái)，由于汽車市場(chǎng)下行以及主機(jī)廠物流模式調(diào)整等因素，汽車物流面臨著優(yōu)化改善、轉(zhuǎn)型升級(jí)的重大考驗(yàn)。隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，信息化、數(shù)字化成為助推汽車物流行業(yè)發(fā)展的新方向、新動(dòng)能。在此基礎(chǔ)上，打破物流信息孤島，實(shí)現(xiàn)訂單從生產(chǎn)到交付的可視化，成為汽車物流優(yōu)化和發(fā)展的重要方向。
可視化指的是借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)海量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，在視覺(jué)認(rèn)知上達(dá)到要求。豐田的目視化管理就是可視化初級(jí)階段的一種表現(xiàn)形式，它將工作現(xiàn)場(chǎng)的所有生產(chǎn)信息都張貼到看板上，變得顯而易見(jiàn)，“可視”就是“眼見(jiàn)”，眼見(jiàn)為實(shí)，眼見(jiàn)為快�？梢暬癁橹鳈C(jī)廠、供應(yīng)商、承運(yùn)商、經(jīng)銷商及終端客戶等相關(guān)方提供實(shí)時(shí)物流運(yùn)行情況，用于提升作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、快速改進(jìn)、有效追溯等方面的能力，更有效地保證物流高質(zhì)量運(yùn)行，同時(shí)加深供應(yīng)鏈各企業(yè)間的信任，創(chuàng)造更好的客戶滿意度。
目前，可視化在冷鏈物流領(lǐng)域的研究較為廣泛，主要通過(guò)RFID、GPS等技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)冷鏈物流過(guò)程可視化，在汽車物流領(lǐng)域的研究主要集中在通過(guò)GPS技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸車輛監(jiān)控管理，通過(guò)RFID技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨場(chǎng)貨品管理，對(duì)于汽車物流供應(yīng)鏈而言，仍存在物流節(jié)點(diǎn)信息缺失等問(wèn)題。本文以Y公司為原型(Y公司是為主機(jī)廠提供汽車物流全流程服務(wù)的物流企業(yè)，配備有倉(cāng)儲(chǔ)管理、循環(huán)取貨、整車物流、GPS等相關(guān)系統(tǒng)，具備一定程度的可視化水平)，分析Y公司現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集、可視化現(xiàn)狀與問(wèn)題，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，進(jìn)一步完善可視化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)汽車物流全過(guò)程在線、透明、可視、可控、可追溯，實(shí)現(xiàn)與主機(jī)廠、供應(yīng)商、經(jīng)銷商、終端客戶的高效協(xié)同和信息共享，達(dá)到供應(yīng)鏈整體優(yōu)化的目標(biāo)。
二、可視化關(guān)鍵技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of Things，簡(jiǎn)稱IoT)是指通過(guò)信息傳感器、射頻識(shí)別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等裝置與技術(shù)，實(shí)時(shí)采集任何需要監(jiān)控、連接、互動(dòng)的物體或過(guò)程等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合形成的一個(gè)巨大網(wǎng)絡(luò)。人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))=AI+IoT，它融合AI和IoT技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)物可視化。
三、汽車物流作業(yè)模式與可視化現(xiàn)狀分析
Y公司為主機(jī)廠提供集入廠、工廠、整車物流于一體的汽車物流全流程服務(wù)。入廠物流包含本地循環(huán)取貨、倉(cāng)儲(chǔ)配送等服務(wù);工廠物流包含緩存投貨、備貨、配送上線、空箱回收等服務(wù);整車物流包含接車倒運(yùn)、倉(cāng)儲(chǔ)、發(fā)運(yùn)、4S配送等服務(wù)，如圖1所示。
圖1 汽車供應(yīng)鏈全過(guò)程物流服務(wù)
1.入廠物流
入廠物流以準(zhǔn)時(shí)化、先進(jìn)先出為服務(wù)原則，采用標(biāo)準(zhǔn)化物料存儲(chǔ)策略，制定完善的作業(yè)流程與作業(yè)卡來(lái)指導(dǎo)員工進(jìn)行物流作業(yè)，業(yè)務(wù)主要分為零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送和本地循環(huán)取貨業(yè)務(wù)。
零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送業(yè)務(wù)主要接收、存儲(chǔ)來(lái)自全國(guó)各地的零部件，并根據(jù)看板在規(guī)定時(shí)間內(nèi)將零部件配送至主機(jī)廠，通過(guò)倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化生產(chǎn)管理，并與上下游系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)了貨品批次、庫(kù)存狀態(tài)、運(yùn)送計(jì)劃、在途狀態(tài)、到貨時(shí)間等物流節(jié)點(diǎn)可視化，可視化率為83.3%(12個(gè)環(huán)節(jié)中有10個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn))，如圖2所示�？梢暬∪醐h(huán)節(jié)體現(xiàn)在場(chǎng)區(qū)車輛調(diào)度沒(méi)有可視化系統(tǒng)支撐，人工調(diào)度導(dǎo)致人力成本居高不下，且存在調(diào)度不及時(shí)、插隊(duì)等現(xiàn)象，影響裝卸及時(shí)率，同時(shí)車輛在場(chǎng)區(qū)作業(yè)時(shí)間統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確，難以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
圖2 零部件倉(cāng)儲(chǔ)配送可視化現(xiàn)狀分析
本地循環(huán)取貨業(yè)務(wù)主要覆蓋主機(jī)廠半徑50公里范圍內(nèi)的取貨作業(yè)，通過(guò)循環(huán)取貨系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化管控。系統(tǒng)根據(jù)取貨需求生成取貨計(jì)劃，取貨車輛按時(shí)間、路線依次到各供應(yīng)商處取貨，并在規(guī)定時(shí)間內(nèi)送至主機(jī)廠，可視化率為86%(7個(gè)環(huán)節(jié)中有6個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn))，如圖3所示。可視化薄弱環(huán)節(jié)主要在于在途監(jiān)控，雖然可通過(guò)GPS系統(tǒng)實(shí)時(shí)查看取貨車輛位置，但未與零部件信息相關(guān)聯(lián)，需人工確認(rèn)車輛所載零部件信息，存在跟蹤不及時(shí)、急件預(yù)警不及時(shí)導(dǎo)致生產(chǎn)停臺(tái)等風(fēng)險(xiǎn)。
圖3 本地循環(huán)取貨可視化現(xiàn)狀分析
2.工廠物流
工廠物流通過(guò)生產(chǎn)線需求，以看板形式拉動(dòng)零部件要貨任務(wù)，并對(duì)到貨零部件進(jìn)行排隊(duì)卸貨、緩存區(qū)投貨、備貨、配送上線等作業(yè)。工廠物流依托卡車控制、工廠物流管理、準(zhǔn)時(shí)化要貨、安東要貨等系統(tǒng)進(jìn)行作業(yè)指導(dǎo)，關(guān)鍵物流節(jié)點(diǎn)可視化率達(dá)100%(5個(gè)環(huán)節(jié)均實(shí)現(xiàn))，如圖4所示。
圖4 工廠物流可視化現(xiàn)狀分析
3.整車物流
商品車從工廠下線倒運(yùn)至基地庫(kù)區(qū)，由基地庫(kù)區(qū)始發(fā)，根據(jù)計(jì)劃通過(guò)公路、鐵路、水路發(fā)運(yùn)，直接將車輛發(fā)至4S店或通過(guò)分撥中心后到達(dá)4S店。物流過(guò)程包含下線倒運(yùn)、計(jì)劃下達(dá)、提車出庫(kù)、集站裝車、集港裝船、在途管理、到貨與結(jié)算等環(huán)節(jié)。整車物流業(yè)務(wù)主要依托整車物流系統(tǒng)對(duì)商品車倉(cāng)儲(chǔ)、發(fā)運(yùn)進(jìn)行可視化管理，通過(guò)GPS對(duì)商品車進(jìn)行軌跡管理，但對(duì)商品車全程可視化管理薄弱，如圖5所示，商品車物流全過(guò)程13個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，8個(gè)已覆蓋，5個(gè)未覆蓋，可視化率為61.54%。無(wú)法準(zhǔn)確匹配商品車移動(dòng)全過(guò)程的人車信息、無(wú)法保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性及不可篡改，同時(shí)商品車物流全過(guò)程數(shù)據(jù)分析工作繁瑣復(fù)雜，業(yè)務(wù)指標(biāo)核算困難。
圖5 整車物流可視化現(xiàn)狀分析
四、汽車物流全過(guò)程可視化優(yōu)化
1.入廠物流可視化
在倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)貨物收貨入庫(kù)-上架-補(bǔ)貨下架-轉(zhuǎn)包投貨-備貨-出庫(kù)發(fā)運(yùn)可視化基礎(chǔ)上，采用RFID、GPS技術(shù)及系統(tǒng)交互方案進(jìn)行完善，補(bǔ)全場(chǎng)區(qū)車輛智能調(diào)度、零部件在途監(jiān)控等信息，實(shí)現(xiàn)入廠物流可視化。
(1)場(chǎng)區(qū)供應(yīng)商車輛管理
考慮供應(yīng)商送貨車輛的不固定性，場(chǎng)區(qū)內(nèi)供應(yīng)商車輛采用IC卡管理模式，主要功能點(diǎn)設(shè)計(jì)如下，如圖6所示。
圖6 供應(yīng)商車輛管理功能
①入門登記：實(shí)行一車一卡，員工在系統(tǒng)中進(jìn)行車-卡綁定，車輛進(jìn)入卸貨排隊(duì)序列。
②叫號(hào)：車輛進(jìn)入停車場(chǎng)等待叫號(hào)，系統(tǒng)按先進(jìn)先出原則自動(dòng)叫號(hào)，通過(guò)停車場(chǎng)LED顯示屏、語(yǔ)音方式通知車輛至指定卸貨口卸貨。
③車輛卸貨：被叫號(hào)車輛行駛至指定卸貨口，系統(tǒng)更新卸貨口狀態(tài)為忙碌中，并顯示當(dāng)前卸貨車牌號(hào)。卸貨完成后，操作人員根據(jù)情況進(jìn)行卸貨口釋放，卸貨口狀態(tài)變更為空閑，系統(tǒng)進(jìn)行下一次叫號(hào)。
④車輛離場(chǎng)：車輛離場(chǎng)時(shí)，司機(jī)刷卡并交還IC卡后離場(chǎng)。
(2)場(chǎng)區(qū)配送車輛管理
為減少人工操作、進(jìn)一步提高車輛調(diào)度效率，配送車輛采用RFID管理模式。每輛配送車輛加裝RFID標(biāo)簽，在返場(chǎng)口、卸器具等待區(qū)出入口、停車場(chǎng)出入口、離場(chǎng)口均安裝RFID讀取設(shè)備，實(shí)現(xiàn)車輛從返場(chǎng)到離場(chǎng)信息的自動(dòng)采集。其功能與供應(yīng)商車輛管理功能相似，如圖7所示。
圖7 配送車輛管理功能
(3)入廠物流車輛在途管理
本地循環(huán)取貨車輛在現(xiàn)有GPS系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通過(guò)開(kāi)發(fā)與循環(huán)取貨系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口獲取取貨數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)取貨在途可視化。循環(huán)取貨數(shù)據(jù)接口包含運(yùn)單數(shù)據(jù)接口、運(yùn)單GPS數(shù)據(jù)發(fā)送接口、運(yùn)單任務(wù)結(jié)束狀態(tài)接口。在數(shù)據(jù)獲取基礎(chǔ)上，建立循環(huán)取貨可視化監(jiān)控平臺(tái)。平臺(tái)顯示日期、運(yùn)單編號(hào)、派發(fā)時(shí)間、司機(jī)確認(rèn)時(shí)間、運(yùn)單打印時(shí)間、掃碼交接時(shí)間、運(yùn)單發(fā)運(yùn)時(shí)間、運(yùn)單入廠時(shí)間、坐標(biāo)等主要信息;顯示車輛運(yùn)行軌跡，可實(shí)時(shí)查詢運(yùn)單零部件信息，實(shí)時(shí)監(jiān)控在途車輛運(yùn)送零部件信息，如圖8所示。
圖8 本地循環(huán)取貨數(shù)據(jù)接口與在途監(jiān)控平臺(tái)
2.整車物流可視化
整車物流采用數(shù)據(jù)+視頻采集方式對(duì)全過(guò)程13個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)商品車全過(guò)程的可視化管理，如圖9所示。
圖9 商品車全過(guò)程可視化管理示意圖
(1)全過(guò)程數(shù)據(jù)采集：以RFID標(biāo)簽為載體，采用固定式RFID和移動(dòng)式RFID射頻采集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)商品車運(yùn)輸全流程數(shù)據(jù)快速采集。
(2)全流程AI視頻采集：通過(guò)AI視頻疊加技術(shù)實(shí)現(xiàn)人、車、貨出入場(chǎng)及場(chǎng)內(nèi)的視頻信息采集及校驗(yàn)。
(3)數(shù)據(jù)定制化展示：按關(guān)鍵用戶類別定制化展示全過(guò)程數(shù)據(jù)及AI視頻信息。
3.自動(dòng)化設(shè)備可視化
Y公司積極探索物流新技術(shù)應(yīng)用，已在零部件小件揀選區(qū)采用貨到人AGV及分撥墻技術(shù)實(shí)現(xiàn)揀選區(qū)入庫(kù)、存儲(chǔ)、備貨出庫(kù)無(wú)人化，通過(guò)信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行可視化管理，如圖10所示。
圖10 AGV與輔助揀選分撥墻運(yùn)行可視化界面
(1)AGV可視化模塊實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地圖監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、倉(cāng)儲(chǔ)管理監(jiān)控、任務(wù)監(jiān)管，庫(kù)房?jī)?nèi)無(wú)線信號(hào)全覆蓋，使系統(tǒng)高效、準(zhǔn)確反映生產(chǎn)情況，便于生產(chǎn)運(yùn)維和設(shè)備維護(hù)。
(2)分撥墻可視化模塊實(shí)時(shí)顯示出庫(kù)任務(wù)、出庫(kù)貨物庫(kù)位、數(shù)量等信息，分撥墻框架揀選按鈕與AGV多層貨架倉(cāng)位一一對(duì)應(yīng)，并控制按鈕燈光指示，直觀、簡(jiǎn)單、有效降低作業(yè)差錯(cuò)率。
四、汽車物流全過(guò)程可視化應(yīng)用效果
本文研究的汽車物流全程可視化優(yōu)化已于2019年全部完成并進(jìn)入應(yīng)用階段，除自動(dòng)化設(shè)備可視化這部分以外，物流過(guò)程整體可視化率從78%提升到100%(總共37個(gè)環(huán)節(jié)，原可視化實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)29個(gè)，優(yōu)化后實(shí)現(xiàn)全覆蓋)，建成指標(biāo)可視化、作業(yè)可視化、調(diào)度可視化、現(xiàn)場(chǎng)可視化、貨物可追溯化五位一體的汽車物流可視化體系。公司以可視化平臺(tái)為依托不斷優(yōu)化物流過(guò)程質(zhì)量，為提升客戶滿意度、降低成本提供了支持。
1.入廠物流可視化
基于倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)，彌補(bǔ)場(chǎng)區(qū)車輛調(diào)度、在途管理薄弱點(diǎn)，通過(guò)GPS與循環(huán)取貨系統(tǒng)結(jié)合，及時(shí)追蹤零部件最新配送狀態(tài)，最終實(shí)現(xiàn)全過(guò)程可視化，降低物流運(yùn)作成本，提高客戶滿意度。
(1)場(chǎng)區(qū)車輛智能調(diào)度實(shí)現(xiàn)車輛系統(tǒng)排隊(duì)、自動(dòng)叫號(hào)、停車場(chǎng)無(wú)人化管理，提高車輛調(diào)度效率，有效減少車輛調(diào)度人員，降低物流運(yùn)作成本，避免人為調(diào)度插隊(duì)、漏排等弊端。
(2)實(shí)時(shí)掌握零部件取貨、配送在途信息，幫助企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況合理安排生產(chǎn)任務(wù)。通過(guò)對(duì)配送過(guò)程信息全程不間斷采集，提供以往配送歷時(shí)數(shù)據(jù)查詢，支持追溯數(shù)據(jù)本源，方便企業(yè)決策和管理。
(3)提供物流過(guò)程異常情況預(yù)警，工作人員根據(jù)預(yù)警信息快速響應(yīng)處理，保障主機(jī)廠生產(chǎn)有序進(jìn)行。
(4)物流運(yùn)作數(shù)據(jù)自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)KPI指標(biāo)快速測(cè)算，通過(guò)指標(biāo)分析促進(jìn)作業(yè)水平提升。
2.整車物流可視化
商品車物流全過(guò)程節(jié)點(diǎn)的可視化助力物流管理優(yōu)化，業(yè)務(wù)核心指標(biāo)的可視化為物流質(zhì)量管理分析提供了有力的數(shù)據(jù)支撐，提高了客戶滿意度。
(1)采集全過(guò)程物流節(jié)點(diǎn)信息，實(shí)現(xiàn)商品車運(yùn)輸明細(xì)查詢，保證數(shù)據(jù)的精確性。
(2)基于GPS技術(shù)實(shí)現(xiàn)的車輛運(yùn)輸在途管理可視化，隨時(shí)掌握車輛在途信息。AI視頻采集實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)視頻實(shí)時(shí)監(jiān)看回看，全流程節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)+視頻構(gòu)成物流可視化完整信息。實(shí)時(shí)掌握掃描節(jié)點(diǎn)周圍信息，提供可視化證據(jù)，輔助解決投訴、免責(zé)、防損等問(wèn)題。
(3)分析各線路、各站點(diǎn)運(yùn)量，作業(yè)量分布。實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)可視化管理、商品車倒運(yùn)KPI快速測(cè)算，各節(jié)點(diǎn)及時(shí)預(yù)警、運(yùn)力監(jiān)控及預(yù)測(cè)等。并通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務(wù)管理能力，監(jiān)控到貨及時(shí)率提升約10%。
3.自動(dòng)化設(shè)備可視化
實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備調(diào)動(dòng)、設(shè)備信息監(jiān)控、生產(chǎn)運(yùn)維監(jiān)控，并具備遠(yuǎn)程監(jiān)控功能，提高故障解決及時(shí)率，降低揀選差錯(cuò)率。
(1)通過(guò)可視化的應(yīng)用，作業(yè)人員可通過(guò)可視化終端實(shí)時(shí)查看作業(yè)任務(wù)，在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，可根據(jù)作業(yè)提示完成作業(yè)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)指導(dǎo)。
(2)可視化終端的應(yīng)用，節(jié)省約20%問(wèn)題處理時(shí)間。在設(shè)備發(fā)生異常時(shí)，可通過(guò)終端顯示問(wèn)題類別，同時(shí)可根據(jù)電子地圖能夠快速定位故障設(shè)備坐標(biāo)，協(xié)助作業(yè)人員及時(shí)準(zhǔn)確反饋至技術(shù)部門處理，減少溝通上報(bào)時(shí)間;在零部件出現(xiàn)問(wèn)題向上追溯時(shí)，可直接在終端上操作，較之傳統(tǒng)模式，現(xiàn)場(chǎng)管理人員無(wú)需向技術(shù)部門申請(qǐng)后臺(tái)查詢，可直接在現(xiàn)場(chǎng)終端上查詢，及時(shí)更換問(wèn)題零部件。
五、總結(jié)
當(dāng)前汽車行業(yè)市場(chǎng)持續(xù)下滑，進(jìn)入轉(zhuǎn)型升級(jí)階段。隨著數(shù)字化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用，對(duì)汽車供應(yīng)鏈物流的構(gòu)建和優(yōu)化提出了新的要求。在機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的市場(chǎng)背景下，汽車物流向信息化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展勢(shì)在必行。在轉(zhuǎn)型發(fā)展的過(guò)程中，“可視化”成為“人-機(jī)”協(xié)同物流系統(tǒng)優(yōu)化的重要方面。從Y公司對(duì)于可視化的建設(shè)完善以及物流優(yōu)化的實(shí)踐案例可以看出，可視化建設(shè)完善在作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、快速改進(jìn)、有效追溯等方面的改善起著重要的作用，對(duì)汽車物流運(yùn)行的效率、柔性、可靠性帶來(lái)優(yōu)化，提高汽車供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力。
下階段，Y公司將在現(xiàn)有全程可視化基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析汽車供應(yīng)鏈物流敏捷、安全、透明需求，不斷挖掘可視化效用的深度，不斷探索新的可視化技術(shù)，不斷研究可視化技術(shù)覆蓋的廣度，持續(xù)提升整體供應(yīng)鏈物流水平。
隨著大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)的成熟和應(yīng)用，數(shù)字化建設(shè)將更為深入，智慧物流將得到進(jìn)一步的發(fā)展。在此趨勢(shì)下，相信可視化建設(shè)將進(jìn)一步在關(guān)鍵過(guò)程分析以及決策領(lǐng)域進(jìn)行建設(shè)，這也體現(xiàn)了可視化的演進(jìn)性。
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