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分类目录: 行业新闻

博世联手SupplyOn打造运输新生态

全球领军汽车零部件制造商博世已设定目标,重新调整其全球入场运输管理,使其面向未来。这种调整的主要原因是:无缝集成的入厂运输采购和运输流程有着巨大的降本潜力。下一代运输管理项目的基础是SupplyOn供应链协同解决方案(SCC)与Eurolog运输管理系统(TMS)的强强联手。这两个创新解决方案的整合,再加上专业上线团队和项目管理团队,是成功实施的基础,客户强有力的管理体系和团队的全力投入也是成功的决定性因素。2024年,该项目获得VDA物流奖,成为行业旗舰项目之一。什么是下一代运输管理?通过一个中央平台连接了数千家参与者——生产工厂、供应商和物流服务提供商,为所有相关方带来了利益,并且使供应链和运输管理中高度复杂的流程变得易于管理,大幅降低成本和碳排放。此外,通过货物跟踪和进出货物的自动化流程,行政效率提高了30-40%。流程细节在SupplyOn平台上,供应商通过交货取消或单一采购订单收到博世的物料需求。根据需求通知,供应商通过货运代理提货通知或FPA登记运输要求。值得注意的是,供应商仅仅建议运输,博世通过系统将实际的运输订单输入到TMS中。FPA消息包含运输所需的所有信息,通常是物料、数量、包装方式、提取货时间和地点。对于某些物料,系统中可以存储额外的详细包装说明,如尺寸、重量、标签号等。在博世实际下达运输订单之前,FPA数据通过接口传输到Eurolog运输管理系统,将多个FPA合并上传,并确定最具成本效益的载体,在此基础上进行运输。为了进一步优化流程,开发了现有的解决方案,并根据博世的具体需求进行了调整。例如,跨系统交换路线信息,这些信息可用于自动确定最佳运输方式,同时考虑到预定的路线。为此,开发了一种逻辑,该逻辑考虑了SAP系统需求通知中的预定路线。根据SAP中物料需求计划的信息和路线信息,博世通过物料需求信息通知供应商理想的提货和到达日期。当供应商输入运输通知后,后台会进行自动检查,以检验供应商要求的日期是否可行。这种自动化流程替代了博世和供应商之间手动协调工作。这种与SAP系统的自动交互是运输管理领域真正的游戏规则改变者,并且是首次实施。快速推广该系统于2022年8月上线,并且大规模推广。博世和SupplyOn团队的上线速度令人印象深刻,供应商通过SupplyOn连接到特定的博世工厂,在短短12个月内,实现了3500多个连接,每月发送约15000多条FPA消息。Key success factors成功因素项目成功有很多因素,除了前面提到的客户强大的管理体系和整个项目团队的大力支持外,另一个成功因素听起来很普通,那就是主数据的质量:哪个供应商与新流程相关?有哪个DUNS号码?谁是正确的联系人?该供应商向哪些工厂交货?什么是控制点ID?博世在短短几个月内就令人印象深刻地奠定了这一基础。此项目并非仅是一个IT项目,项目工作的90%是协同和沟通,10%是编码和配置,这是一个经常被低估的方面。协同和支持变革管理是Eurolog和SupplyOn在与客户长期合作中的优势之一。
博世联手SupplyOn打造运输新生态

人工智能助力企业赢在生产交付起跑线

当在预定的交货日期才发现订购的生产材料无法按时到达时,生产流程可能会受到严重影响。由于这些物料通常需要通过许多规划、采购、生产和交货流程组成的长而复杂的供应链才能生产完成,实践中出现瓶颈并不罕见。现代制造工厂的库存水平往往很低,物料在生产前才会被送达,这就加剧了这一问题。因此,尽早通知生产和物料规划人员潜在的交货问题尤为重要。只有这样,才能及时采取行动,例如采购替代品或重新安排生产。在货物运输途中,承运人会密切跟踪和监控货物的运输状态。然而,现代运输时间可能非常短,交货延迟的通知往往来得太晚,无法采取对策。深入了解供应商的生产情况在运输之前识别供应商计划与生产不一致的问题是关键。通过自动收集供应商的泛标准化生产数据,实现了生产计划的可追溯性。这些数据不仅能够监控生产进度,还能确定订单所处的具体生产步骤,从而提供了对零部件和原材料的可视性。SupplyOn人工智能解决方案的强大之处在于能够直接将从生产到供应流程中的产能与客户需求相映射,实现了整个生产流程的即时可视化。通过持续监控工作进度,人工智能驱动的解决方案能够自动学习正常的生产前置时间,并识别当前生产是否比平时慢。如此,客户能够及时调整计划,以避免生产中的瓶颈和延迟。在问题出现之前发现异常一个基于人工智能的、复杂的、持续学习的预测模型,它可以利用历史监控数据来计算产品的预计完成日期。这个模型考虑了近期观察到的生产时间和当前的工作进度,从而能够在生产期间或生产开始之前预估商品是否能够准备好装运,以及是否能够满足期望的交货日期。这个高度人工智能驱动的解决方案能够为以下各种情况生成早期预警:计划产能太低,无法满足需求。计划的生产开始时间太晚,可能导致交货延迟。生产中的数量不足以满足即将到来的需求。生产开始太晚或将延迟,无法满足交货日期。根据当前生产时间的预测,还可以确定为了避免交货延迟,必须何时开始生产即将到来的需求。SupplyOn解决方案还记录了生产量和交货量之间的差异,这可以用来确定废品的百分比,并计算推荐的生产量以及推荐的生产开始时间。SupplyOn不仅提供清晰的图形和表格显示,还能将预测的交货日期、推荐的生产开始日期和产能直接发送到客户的ERP系统,人工智能解决方案的计算结果可以在项目级别提供给客户,从而实现更精准的供应链管理。优化供应链两端的计划通过结合需求和生产数据并进行智能计算,SupplyOn为客户和供应商提供了宝贵的洞察,使双方都能够改进他们的计划流程,这就增加了按时开始生产并足量生产的可能性。生产延迟会自动检测并生成警报,以了解生产的具体瓶颈之处,从而及时和有针对性地调整生产计划。
人工智能助力企业赢在生产交付起跑线