整車倉儲一體化優化

彭翰宇 李宇飛

摘 ?要：本文基于當前汽車產業發展趨勢和整車物流行業現狀，以整車倉儲出入庫流程一體化為目標，對C公司核心業務流程進行診斷、優化設計，科學合理地調整現有的業務流程，建立高效智能的出入庫一體化優化算法和模型，改進管理模式，逐步實現人工出入庫管理向智能出入庫管理的轉變，降低整車物流成本，提高企業運作效率，為第三方物流公司整車運輸流程的優化和企業運營效率的提升提供指導。

關鍵詞：第三方物流;智能庫位匹配;整車倉儲;優化

一、緒論

（一）背景

作為全世界最大規模、最為重要的產業之一的汽車產業，其在一個國家的發展程度以及綜合實力從某種意義上展現了國家的工業水平和綜合國力。以近兩年中國汽車產銷數據為例，其中2016年國內汽車產銷量分別為2819.31萬輛和2803.00萬輛，2017年則分別為2901.54萬輛和2887.89萬輛。

物流產業隨著汽車產業的不斷發展而向前發展。汽車物流作為廠家和客戶之間的橋梁，是汽車供應鏈組成中的一部分。汽車物流包括零部件物流、生產物流、整車物流和售后物流，整車物流是其中至關重要的一部分。

在如今的汽車供應鏈環境中，市場更重視時間競爭，整車物流就是提供專業的車輛物流服務，對客戶要求進行快速響應。整車物流中各個過程是否能高效率地進行，將直接決定著生產廠家能否按時交付客戶訂單，滿足客戶需求。

目前，整車物流企業數量較多，但企業內部資源卻無法得到最優化配置。信息技術革命后，企業面臨強大的競爭力，迫使企業做出一系列改變。為了提高工作效率，減少時間和人力成本，各物流企業紛紛利用信息技術優化系統。但目前我國對整車物流優化的研究還比較片面，仍需持續探尋適宜整個行業的更為先進的優化技術和措施手段。

（二）第三方整車物流國內外研究綜述

目前中國物流行業的發展形勢較好，為了促進物流行業服務水平的整體提升，企業相關人員會進行溝通，企業之間也會進行技術共享。其發展環境，有以下幾方面特點：

1.我國整車制造商對第三方物流的認知水平比較低，大部分的整車物流提供商都為汽車制造商的下屬企業，其物流基礎設備在建設一致性方面還存在不足，運力資源無法得到合理最大化利用，使得整車物流費用較高。然而汽車物流迅猛的發展勢頭使得國內的商品車配送將逐漸向第三方物流發展。

2.我國整車物流信息化程度偏低，大部分整車物流提供商仍然依靠少數資歷較深的老員工，依托非自動化操作，因而存在錯誤率高、信息傳輸遲緩、管理效率低下等問題;缺乏完備的信息平臺，難以實現與其他供應鏈上企業的信息共享，從而阻礙了物流行業的發展。

3.大多數公司開始重視汽車物流，充分認識到物流是“第三利潤源”，是企業降低成本，獲取優勢競爭力的有效手段，所以他們十分注重發展汽車物流，從各個階段著手，提高工作效率和成本利用率。

國外早于國內很久就有了對于整車物流的研究。歐洲、北美、日本等國家的整車物流業相對成熟，汽車生產企業對第三方物流認知程度較高。Christopher L.&Hani s. M（2016）在調研分析的基礎上，提出汽車生產廠商外包整車物流業務給第三方的物流企業是有必要的[3]。

整車物流管理水平在IT技術的高度集成及算法模型的精心設計上有所體現。為解決訂單交貨時間的優化問題，Behnam Vahdani經過研究提出了一個新的混合啟發式車輛路徑調度交叉配送算法[4]。

（三）研究目的及意義

以整車倉儲出入庫流程一體化為目標，通過文獻搜集、現場考察、訪問轉接和工作人員等，對C公司的運作模式、整車發運流程等進行診斷，科學合理地調整現有業務流程，建立高效智能的出入庫一體化優化算法和模型，提高企業的綜合運作效率，最終形成適合C公司的、有較強的靈活性和可實踐性的流程優化改進方案，為在全行業內建立科學高效的出入庫業務管理流程提供一定的參考。

本項目的研究，在理論和實踐上都具有現實指導意義。從C公司本身來說，通過對整車發運流程的診斷優化，可以有效地提高工作效率，降低運營費用。對整個行業來說，本項目涉及行業中部分企業具有的共性問題，其目的也是為第三方物流公司整車運輸流程的優化和企業運營效率的提升提供必要的指導。

二、C公司整車倉儲的現狀分析

（一）公司概況

C公司于2007年注冊成立，主要為汽車生產廠商及相關汽車零部件供應商提供第三方物流服務。

第三方物流企業是在物流行業市場需求推進下，由單一的整車存儲、運輸等活動轉變為提供全方位的物流服務，其中包含整車物流活動的組織、協調和管理、最優物流方案設計咨詢、物流全程的信息收集等[5]。

（二） C公司倉儲發展分析

整車物流是指汽車從在制造廠完成組裝下線到送達用戶手中期間的一系列增值服務過程，是實物物流、信息流、資金流三流的統一[5]。整車倉儲是整車物流中一個極為重要的階段，涵蓋了整車從總裝下線開始直到最終交付客戶的整個過程，包含了下線質檢、入庫、出庫、轉場、移庫、物流配送等一系列環節，這個過程涉及到室內和戶外對整車的全程定位跟蹤。

1.公司整車倉儲分析

當前C公司面臨的主要困境在于數據庫管理系統較為混亂，沒有系統化的組織架構及道次優化體系。

首先，當前本企業的主要問題在于汽車在由緩存區入庫到出庫時，無法對接線員的時間進行合理分配，導致工作效率下降，人工成本耗費嚴重;其次，C公司整車業務的發運量實際與計劃數據之間普遍存在不少差距，使得庫存水平急劇上升，庫存管理變得更加困難。同時，公司內部倉庫使用缺乏合理性，內部的南庫、北庫兩個倉庫利用失衡。

通過收集歷史數據并與實際測量數據進行對比分析得出結論：在人員配置問題上，接線員從入庫到出庫過程中無法與接駁車在時間與地點上進行良好的匹配，導致接線員的效率低下。與此同時，接駁車的效率較低。為確保接駁車在一定時間內可以最大程度上接到接線員，即需要充分利用數據庫系統，綜合管理匹配每個接線員與庫位信息，并為接駁車規劃最佳線路。基于以上分析，C公司人員與接駁車配置效率低的主要原因依然在于數據庫沒有實時匹配。

2. 整車倉儲優化需求分析

整車物流作為汽車廠商實現最終銷售的最后一環，對于整個汽車行業至關重要，因此必須重視優化庫存環節。以C公司的調研數據為基礎，該公司的整車倉儲一體化流程有以下幾方面的優化需求：

（1）解決無效往返：接線與出入庫流程相互隔離，對于距離較遠的出入庫流程，需交通接駁車及駕駛員往返接駁，存在較多的人員浪費及路途的無效往返。

（2）優化現用系統數據孤島：當前生產計劃與發運計劃未能有效利用二者的需求數據，使得現有入庫及出庫排程呈“塊狀”分布，排程不均，導致存在高庫存、低服務的問題。

（3）盡量避免安全隱患：交通車每天多次庫區往返，雖然設備的行駛速度和線路已有明確確定，但仍存在較大的安全隱患。

（4）盡可能節約人力成本：人員車輛對應的駕駛人員多達55人，相應管理人員也有11名，管理難度大，人力成本逐年上升。

3.整車倉儲發展瓶頸分析

（1）整車倉儲流程不標準。C公司在內部設立了專門的倉儲部門，負責商品車離開生產線后的接線作業、車輛出入庫和質檢工作。發運計劃確定且拖車應答之后開始出庫作業，出庫任務隨機性分配到駕駛員個體，入庫與出庫流程相互獨立，缺乏銜接;呈塊狀排程，緩存區滿批量入庫，發運指令使商品車批量出庫，信息無法及時共享;接駁車往來為駕駛員提供代步服務，一定程度上浪費了時間;在道次等待的拖車需要提前預約并至少等待15分鐘，車輛出庫時間的卡點不準導致大車等待時間的不一致，造成時間的閑置和不足。

（2）整車倉儲利用不均衡。在倉儲流程未能一體化的情況下該公司還存在整車倉儲利用不均衡的問題。信息孤島使得生產數據與發送數據未能有效連通。生產計劃與發運計劃提前導入，出庫車的信息提前半個小時可以顯示在系統數據庫VDL，但入庫車輛的信息仍處在不清晰的狀態，入庫車的信息未知導致的信息孤島使得發運計劃存在不確定性。

（3）出入庫車輛調度不合理。C公司采取雙班入庫、單班出庫的制度。雙班入庫指在白班、夜班均有入庫任務，單班出庫指只白天有出庫任務。班制不均導致庫存量大于出庫量，尤其在季度末會出現爆倉的情況。

（4）接駁車的優化問題。接駁車在大多數情況下只在主路線行駛，駕駛員在相應的等車位置等待上車，在接駁車固定的環繞路線上尋找離自己下一出庫庫位最靠近的點下車，到達車輛指定位置。在此過程中：駕駛員接受出庫任務后等待接駁車時間較長;接駁車的行駛路線往往造成駕駛員無謂的路途往返，駕駛員等待并停留在接駁車的時間較長。

（5）VDL系統數據庫算法不合理。汽車倉儲物流管理系統是一個計算機軟件系統，它是按照運作規則和運算法則，對各種信息資源和行為進行高質管理的一個系統。C公司的系統數據庫算法不盡合理：實際有效數據與無效數據相冗合，無法依據現有狀況做出適時調整。數據的丟失和無法適時調整使得VDL數據庫早已不適用于目前公司的倉儲管理流程;系統的出庫任務分配具有隨機性，未考慮駕駛員與庫位的距離，時間耗費影響整個發運工作。

三、整車倉儲體系的優化

（一）整車倉儲流程優化

在對C商品車整體流程一體化優化前，其流程現狀存在許多弊端。原有的流程將出庫與入庫割裂開來，未能找到出入庫之間的關系從而大大增加了時間成本;每輛車獨有的VIN識別碼也沒有得到有效利用;車輛信息需要操作員手動輸入VL系統;接駁車路線不固定，中途上下車耗費時間長。由于接駁車需要根據現有車上駕駛員的目的地規劃行駛路線，中途停車次數多，行車路線長且不規律，占用大量時間，而且駕駛員無法獨自同時完成出入庫，導致了出庫與入庫之間的斷層，出入庫時間無法實現重疊。

以國外整車倉儲模型為基礎，根據自身經驗和實際情況，對C商品車整體流程進行了一體化邏輯優化。優化后的流程中將有庫位匹配，數據庫根據出庫車輛的位置信息智能選擇入庫車庫位，入庫出庫可由一位駕駛員連續完成。出庫由原有的指令出庫變為動態適時出庫，實現出入庫的整合銜接。與此同時，接駁車路線由原來的多點停車、路線隨機改為緩存區兩點固定往返。優化后時間可以減少13到25分鐘，同時由于接駁車的路線優化，還會帶來燃油等間接成本的降低和效率的提高。

（二）業務優化

緩存區進出庫位管理。由原來的掃碼后直接根據庫位空余量入庫變更為緩沖區掃碼，確認管理。緩存區庫位進行編號，避免無關聯隨機性的車輛入庫任務。

出庫邏輯變更。運輸大車應答后，生成挑車單，算法提出出入庫匹配建議，人工確認，執行完畢反饋到數據庫。與以往的邏輯不同，變指令指示為動態適時出庫，使整個出庫更加靈活，從而實現出入庫調度的無縫銜接。

獲取出庫任務變更。駕駛員獲取出庫任務變更為先獲取入庫任務，再執行出庫任務。即駕駛員獲取出庫任務的條件與入庫車輛掛鉤，在執行出庫任務前還需獲取入庫任務，優化后的流程將出庫前的駕駛員從道次休息區乘坐接駁車前往下一出庫庫位轉變為乘坐或駕駛入庫車輛抵達入庫庫位后前往出庫庫位執行出庫任務。

入庫分配庫位。確定入庫庫位，將入庫與出庫結合起來，與原有的出庫、入庫分開完成不同，一個駕駛員即可連續完成出入庫工作，最后僅需在出庫終點的休息區等待接駁車直接返回緩存區即可繼續下一出入庫工作，極大減少了不必要的時間成本。

接駁車管理。通過任意多點間的最短通行路徑及最短路網距離的計算，我們將引導接駁車的多點接駁，通過確定接駁車接駁點消除接駁車每次行駛路徑的隨機性，縮短接駁車單次行駛距離，降低接駁車的庫區行駛時間。

四、基于地理信息的路網優化

（一）基于地理信息的有向圖構建

基于CAD圖，估算庫位相對精確的地理坐標、道次及道路節點坐標及含方向的路網信息。但現有的CAD圖不完善，缺乏道次，緩存等地理分布，準確度及精度較低。

因此，選擇基于ARCGIS進行庫位XY坐標的導入，建立路線并優化，使其形成相對符合實際情況的路網，為算法提供基礎數據支撐。后續會有最優路徑選擇、有向線段構建以及歐氏匹配相關優化。

（二）最短通行路徑及最短路網距離

基于節點坐標信息及路網信息，可實時規劃任意兩點間的最短通行路徑;基于節點坐標信息及路網信息，可實時遍歷任意兩點間的最短路網距離;給定步行/車行速度，可估算任意節點間的路網移動耗時;基于路網和距離信息確定訪問順序;引導接駁車的多點接駁，降低接駁車庫區行駛時間。

（三）基于距離矩陣的閑置庫位

由原來的掃描VIN分庫庫位不同，現在修改為根據庫位周邊密度，自動匹配待入庫的VIN（或AIC）。即由出庫任務所在的庫位，依據時間信息，地理信息，緩沖區車輛信息，匹配最佳驅動入庫車輛。將入庫任務與出庫任務結合起來，根據現有出庫任務鎖定其周圍范圍的閑置庫位，計算滿足條件的閑置庫位的閑置密度，結合其他判定條件確定最終匹配的入庫庫位。

五、總結與展望：

本文針對該公司及行業內整車出庫之前的倉儲與運輸問題展開研究。從汽車離開生產線到出廠停放的道次選擇，再到如何減少駕駛員尋找需出庫車輛的時間以及接駁車的道路選擇，再到人員以及接駁車的數量安排……對于這些問題，從改進該公司數據庫的算法、調整制度等方面尋找解決方案，提高企業整車物流的效率。

下階段，作者將繼續用ARCGIS等軟件，綜合規劃整車物流道次，進行接駁車的匹配以及人員布置安排，節省無效時間。基于信息技術的整車在庫管理優化，通過業務流程重組實現汽車動態適時均勻出庫;采用基于互聯網實時大數據的智能匹配系統，設計智能優化算法，實現庫位智能選擇與智能匹配，實現入庫庫位的合理分布，并進一步降低最大所需庫存規模。未來將通過算法等實現出入庫需求動態自適應，提高工作效率，減少人力成本;實現庫位智能選擇與智能匹配，降低庫存規模，減少庫存成本;車輛調度出入庫信息匹配，實現出入庫流程一體化，減少無效往返時間，提高效率。

參考文獻：

[1]數據來源：中國產業信息網

[2]羅敏.供應鏈環境下D汽車公司整車物流管理研究[D].武漢理工大學，2011（05）：2.

[3] Christopher Lindsey，Hani S.Mahmassani.Sourcing truckload capaity in the transportation spot market：A framework for third party providers[J].Transportation Research Part A，2016，6（3）.

[4] Behnam Vahdani. Vehicle routing scheduling using an enhanced hybrid optimization approach[J]， Intell Manuf， 2012， 6（23）： 759–774.

[5]吳立項.汽車整車物流核心競爭力評價指標體系研究[J].上海交通大學，2009.5.

作者簡介：

彭翰宇（1998.8-），性別：男，籍貫：廣東省韶關市，民族：漢族，最高學歷：本科，目前職稱：學生，研究方向：工程管理。

李宇飛（1998.4-），性別：女，籍貫：河南省鶴壁市，民族：漢族，最高學歷：本科，目前職稱：學生，研究方向：信息管理與信息系統。