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探尋汽車制造業(yè)供應鏈全局優(yōu)化之路
時間:2022-3-16 8:38:57      發(fā)布者:管理員
據(jù)中汽協(xié)《2022年中國汽車市場趨勢分析報告》數(shù)據(jù)顯示,2022年中國汽車總銷量預計達2750萬輛。其中,乘用車為2300萬輛,同比增長7%;新能源汽車達到500萬輛,同比增長42%。預計今年我國汽車工業(yè)將繼續(xù)保持平穩(wěn)較快發(fā)展。

但是樂觀發(fā)展態(tài)勢的另一面,是供應鏈的內外形勢日趨復雜,面臨重重挑戰(zhàn):受疫情及國際形勢影響與全球產(chǎn)業(yè)鏈分工不同,日韓與德系零部件制造企業(yè)供應鏈受阻,全球整車制造正經(jīng)歷一場巨大的行業(yè)變革。新能源汽車在中國落地開花,傳統(tǒng)車企紛紛成為新勢力造車品牌的代工廠,新型供應鏈與造車生態(tài)加速形成,主車廠生產(chǎn)模式多樣需求復雜化。

面對復雜的供應生態(tài),無論是傳統(tǒng)車企,還是造車新勢力,如今都已將“打造智能化、數(shù)字化、敏捷化的供應鏈”視為轉型發(fā)展的主賽道,而如何利用“智能決策”幫助企業(yè)重塑供應鏈、搶占先機,正是當前行業(yè)所關注的前沿智能升級課題:
產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈復雜,精益管理需要進一步升級。從生產(chǎn)類型看,整車制造屬于典型的離散制造業(yè),上游擁有數(shù)萬零部件,對應多層級供應鏈體系,供應鏈的高度復雜性決定了對訂單、生產(chǎn)、物料進行統(tǒng)籌規(guī)劃的難度,亟需利用新的技術實現(xiàn)精益管理升級。
燃油車產(chǎn)能過剩,新能源汽車產(chǎn)銷兩旺,主機廠生產(chǎn)需求日益復雜。產(chǎn)能兩極分化,整車制造產(chǎn)能嚴重過剩,新能源車發(fā)展成為最大變量,新型供應鏈體系正在變局中形成。新型供應生態(tài)強調以用戶為中心,進行靈活精準的定制化生產(chǎn),由串聯(lián)模式變?yōu)椴⑿泄こ?,減少中間環(huán)節(jié),最大限度提高資源配置效率。同時產(chǎn)業(yè)鏈上下游在數(shù)據(jù)流、信息流、現(xiàn)金流的輸入和輸出方面將實現(xiàn)更多觸點。主機廠紛紛成為新勢力造車品牌代工廠,生產(chǎn)模式多樣需求越發(fā)復雜化。
當前環(huán)境資源、低碳減排的約束更趨嚴峻,交付時間和質量要求更高,后續(xù)保持汽車產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定運行的壓力非常大。因此,汽車制造企業(yè)要具備更強的敏捷應變能力,實現(xiàn)精益柔性生產(chǎn),及時準確掌握應對制造過程中的突發(fā)變量或不確定性。
智能決策,頭部車企的落地實踐與收益。《2022工業(yè)“智能決策”白皮書》中提出,以‘機器學習+運籌優(yōu)化’等多種智能技術驅動的智能決策取代經(jīng)驗決策來高效應對供應鏈復雜決策問題,可以用其特有技術模式創(chuàng)造更多、更直接的收益和價值;并以部分領先車企為例,展示了其智能決策落地實踐:
“生產(chǎn)+供應+倉儲+物流”全面整合,創(chuàng)造主機廠全局優(yōu)化新模式。整車生產(chǎn)裝配涉及眾多供應商與上萬種零件,為保證平穩(wěn)生產(chǎn),供應、倉儲及入場物流都面臨解決復雜約束問題的挑戰(zhàn)。通過智能決策技術,將實現(xiàn)“生產(chǎn)+供應+倉儲+物流”的全面整合,從局部優(yōu)化到全局優(yōu)化。例如:通過配送路徑與運輸車輛裝載率聯(lián)合優(yōu)化,助力整車企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)前供應鏈更深層次的精益管理,達到降本增效的目的。

智能決策,幫助領先企業(yè)獲得持續(xù)發(fā)展能力。“在數(shù)字經(jīng)濟時代,向數(shù)據(jù)要價值已經(jīng)成為企業(yè)共識,而決策導向則可以極大地減少數(shù)字化、信息化的產(chǎn)能浪費,同時最大限度地驅動價值傳遞。”杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CPO王曦博士在白皮書中作了詳細闡述。


如今一些領先汽車企業(yè)已經(jīng)搶先落地智能決策應用,實現(xiàn)了業(yè)務價值突破,加速數(shù)字化轉型步伐。盡管每家企業(yè)所面對的具體問題不同,但解決優(yōu)化問題的思路和邏輯是相似的,這種智能決策運營模式也具有更加透明、敏捷、高效等諸多優(yōu)點。
2022工業(yè)“智能決策”白皮書,從行業(yè)復雜挑戰(zhàn)形勢下的應對實踐、應用方法、技術選型等角度出發(fā),為企業(yè)管理層解讀“智能決策”在工業(yè)領域的深層次價值。
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