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工业4.0智能物流和智能服务怎么做

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编者按:关于工业4.0是什么的论述已汗牛充栋,对中国企业来说,当下更有意义的是,思考和部署如何走向工业4.0。近期推出“中国企业如何实现工业4.0”系列共三篇文章将为我们全面讲述实现工业4.0的智能系统构成,其中一条核心主线是:在各类端到端流程中,通过各类移动化终端智能设备工具,实现大数据的实时获取,并在此基础上构建大数据分析模型,实现智能分析和持续改进,从而通过数据驱动,形成企业的洞察能力和核心竞争力。在此方面,AMT与伙伴安客诚、客品通等正在不断探索并已在海尔等行业领先企业进行成功实践。如果您对此领域感兴趣,欢迎致电400-881-2881与我们进一步联系。

 

在本系列第一篇文章《一张图看懂中国企业工业4.0的实现路径(点击“阅读原文”查看)中,作者对工业4.0整体蓝图中的四个模块进行了阐述:1智能销售系统2智能用户需求交互与分析系统3互联网总线与MES系统,和6智能生产系统。在这篇文章(第二篇)主要展开,⑦智能物流系统和⑧智能服务的概述。

 

 

 

图 实现工业4.0的整体蓝图

 

 

智能物流怎么理解?

目前可查阅的资料不多。我主要是从两个层面思考这个问题:一个是信息系统层面,另一个是终端智能设备导入层面。

 

首先,为什么从信息系统层面思考?

你想想,今天我们缺少货车吗?不缺,找不到活,回来空驶的货车大把;我们缺少司机吗?现在至少有2000多万货运司机,在城郊结合部,躺在车里聊天等活的司机也是大把;我们还有4000多万货主企业,有上百万家大大小小的物流企业,有大约200万家运输企业,有500-700家物流园。

 

但我们的物流运输效率怎么样?有人说是世界最低的。

扣除政府实施的高物流成本(高速高收费是典型)外,我们整个物流行业的经营管理效率确实很低下。我们缺什么?缺的是让所有这些看得见的仓储物流资产有序、可视、高效运转的,看不见的系统,智能仓储物流运输系统。Uber模式的出现,Uber在全世界出租车市场的横空出世,更坚信了我的这个判断。

 

中国出租车行业,和物流运输几乎一样,只不过出租是送人,物流是送货。Uber从一开始做的,就是创建这样一个信息系统,打造的核心能力就是开发、运营、不断优化整个系统,通过这个系统占领和统治出租车市场。

 

其次,伴随智能技术的发展,物流运输的整个链条,这个链条上的每一个终端环节,不管是出于效率,出于成本,还是出于物流质量控制,都不得不导入智能监控设备,不得不开发基于移动的与智能终端设备联通的APP应用,以便全流程数据可视。因为物流本质上就是移动的,货物、货车、司机和背后的数据都在移动。

 

就物流信息系统而言,在企业的微观层面,至少有以下几方面似乎可以肯定:

1、原材料和零部件完全实现基于系统的仓储管理,就是说,物料状态要能够实时看到,系统可以做到自动部署在库;

2、场内外物流(Inbound/Outbound)实现自动配送,这种配送不仅仅是指自动搬运机器的来回穿梭,更重要是实现时序排产条件下的实时供货;

3自动发货,成品经过自动配送进入预设库位存放,更理想的是,下线的产品与货车实现0距离实时衔接,直接发货;

4缺货、缺件的自动预警;

5仓储物流系统全部节点,包括与外部供应商节点,实现基于云的(私有云、公有云或混合云)端到端的自动结算;

6以上五个方面的实现,尤其是产品与货车0距离实时衔接等,没有料件、产线、产品、仓储、货车的统一大数据分析模型,而且是反复迭代的经验模型,是不可想象的。再把这个系统放在更广阔的时空考察,从整个物流体系的宏观层面,既包括干线物流,也涵盖同城物流,甚至也涵盖小区到用户的最后一公里;

7类似Uber的司机或承运商与货主直连的信息平台是需要的;

8车联网系统是需要的,基于GIS的最佳路径选择和优化,这也是Uber的核心能力,对于货物运输更加需要;

9为同城提供最后一公里服务的信息系统更为迫切,很多创业企业都在这个方面寻求创新。

 

以上9个方面的信息系统的建设,是智能物流的基础,是必备前提。当然在这个系统部署和建设的同时,所谓物流智能化,很显然,也必然会使用机器人,使用传感器,使用RFID,同时在立式自动仓库、自动运载机器以及相应的智能系统建设(还是要软件定义世界)的投资也不会小。但毫无悬念的是,智能物流对产品的质量确保、产品成本结构的优化和订单交付的确保,都将产生根本性改善。

 

最终,第10个,我想就是基于这九大系统和终端智能设备使用,跑出来的数据:订单、货品、司机、货车、货主企业、承运商、仓储、干线运输、同城运输、最后一公里,以及相关的资金流等所构成的大数据分析,以及经过大数据分析,经过模型不断学习优化所形成的最具竞争力的物流增效、降本和最优服务水平协议模型。

 

工业4.0的智能服务是什么?

基于我们很有限的研究,智能服务未来应该贯穿整个售后服务的八大主节点:服务受理(呼叫中心)、服务执行(派工)、服务监控(服务质量管理)、配件管理(配件全生命周期管理)、服务结算、特殊业务处理、服务体系构建和服务主数据管理。

 

比如,在服务报修环节,肯定要由原来的用户电话或Email,发展成为用户在购买产品时信息自动进入到智能服务平台,产品在用户端使用状态的详细信息,通过智能芯片等技术手段自动传递到品牌商的智能服务平台,在用户未感知的情况下获取产品正常或异常的使用信息,主动预警给用户报修和保养等,实现远程机器自诊断、远程报修、远程维修等全流程可视化服务。

 

今天意义上的呼叫中心(CC),毫无疑问,很快会退出历史舞台,取而代之的是CIC,用户互动中心,基于微信、APPWeb等(当然还有人愿意使用电话)媒介手段实现用户与服务工程师,与研发设计人员,与销售人员的并行和互动服务,以及用户之间的自服务。

 

同样毫无疑问,所有这些交互数据,结构化数据(订单编码)、半结构化(订单与语言交互混合数据)和非结构化数据(各种流媒体数据)都将进入CIC的后台系统,进入大数据分析模型体系,**出为用户提供更高水平服务的“最优曲线”:服务水平与成本的最优匹配。

 

智能服务的宗旨一定是,全面应用互联网、物联网技术和终端智能设备:

1、实现服务全过程和服务结果可视、可追溯、可评价;

2实现服务领域的诊断、报修、回访自动化;

3产品运行数据支持用户行为分析,且产品在不同环境下的运行数据对后期的产品的持续性改善提供强大的信息分析价值;

4、服务端与模块设计,与智能制造,实现端到端流程和数据打通,实现互联并行远距离实时控制作业;

5服务用户360度大数据分析及丰富的应用。

 

我深知,工业4.0,不同于今天的2.0,或3.0,一个根本性指标是工业大数据分析模型。为了论述完整性,下一篇将集中阐述工业大数据及其在工业4.0中的定位和重要性。(本文作者:陈广乾;本文来源:广乾草记)

 

 

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