陸 明，靳 康，鐘 磊

(天津一汽豐田汽車有限公司 天津300457)

0 引 言

LTS(Logistic Trace System)是一汽豐田自主研發(fā)的用于零件供應鏈物流管理的一套系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含終端操作模塊、業(yè)務管理模塊、數(shù)據(jù)管理模塊。其中終端操作模塊和業(yè)務管理模塊又分別由多套 APP以及分系統(tǒng)組成。其導入的根本目的在于獲取供應鏈中的大數(shù)據(jù)并進行必要的分析，從而更好地實施持續(xù)的改善。同時，LTS系統(tǒng)可以提升零件供應鏈整體的運行效率，更為今后的物流智能化提升奠定基礎。

1 一汽豐田零件供應鏈物流管理的挑戰(zhàn)

一汽豐田零件供應鏈管理模式基本沿襲了豐田的供應鏈理念，如強調(diào)與供應商共同提高，共同發(fā)展；強調(diào) TPS的協(xié)同推進等。圖 1為目前一汽豐田整體供應鏈，其中框內(nèi)部分就是汽車零件的供應鏈物流。

1.1 問題①——計劃與實際之間的困境

正因沿襲了豐田的理念，所以一汽豐田零件供應鏈物流一直在追求JIT模式，即在必要的時間供應必要數(shù)量的零件，這也是TPS兩支柱之一。在這個模式中，主要通過零件發(fā)注系統(tǒng)，統(tǒng)一管理生產(chǎn)需求與零件采買數(shù)量之間的關系，并利用外物流時間計劃推動方式與內(nèi)物流生產(chǎn)拉動方式的有機結(jié)合，來滿足 JIT的基本需求。

但在這個過程中，我們也遇到了一些困境。最集中的方面表現(xiàn)在：一是無法隨時隨地地獲取計劃的全部執(zhí)行結(jié)果。同時，當出現(xiàn)與計劃存在差異的時候，周知與對策存在一定的延后性。二是無法對計劃準確性與合理性進行評價。也就是通常說的 PDCA的各環(huán)節(jié)中，我們只完成了P，對于DCA的環(huán)節(jié)要么沒有實施，要么就實施得非常艱難。

比如：曾經(jīng)為了調(diào)查零件物流是否按照計劃時間完成，采用比較原始的“人跟車”方式，全程通過人的觀察來測算運行時間。該方式不僅要求大量的人工成本，而且整體實施的效率低下，不能確保持續(xù)的長時間監(jiān)測，只能通過隨機抽查的方式實施。

圖1 一汽豐田供應鏈Fig.1 FAW Toyota supply chain

1.2 問題②——缺乏大數(shù)據(jù)分析與持續(xù)的改善

持續(xù)的改善是豐田的靈魂。在零件供應鏈物流的環(huán)節(jié)上，需要通過改善，不斷提升生產(chǎn)與供應鏈供給的匹配精準度，包括數(shù)量和時間的精準。這就要求對執(zhí)行計劃的結(jié)果進行大量的統(tǒng)計學意義上的數(shù)據(jù)獲取和分析。

如上面的舉例中，通過“人跟車”的方式獲取供應鏈物流的實際時間，除了成本和效率的問題外，更重要的是，缺乏統(tǒng)計學意義上的大數(shù)據(jù)，對于后期的分析與改善更是舉步維艱。

從宏觀層面上說，這2個問題的存在，為持續(xù)改善設置了障礙，給零件的供應鏈管理水平提升帶來了新的挑戰(zhàn)。

2 物聯(lián)網(wǎng)技術的應用——LTS體系的構(gòu)筑

如何能隨時監(jiān)測計劃的執(zhí)行情況，警告與糾正實際的運行；同時在這個交互的過程中獲取大量運行數(shù)據(jù)，進行必要的數(shù)據(jù)分析，是亟待解決的課題，也是新的挑戰(zhàn)。為此拋棄了傳統(tǒng)的思維模式，采用了物聯(lián)網(wǎng)的部分概念和邏輯，構(gòu)筑了一汽豐田的 LTS(Logistic Trace System)體系。

物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of Things，簡稱IOT)主要指通過各種信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統(tǒng)、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網(wǎng)絡接入，實現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接，實現(xiàn)對物品和過程的智能化感知、識別和管理。它是一個基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等的信息承載體，其與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)差異，主要體現(xiàn)在信息交換上，通信不僅可以發(fā)生在人與人之間，還可以發(fā)生在人與物，甚至物與物之間。

從這個理解上看，物聯(lián)網(wǎng)對于信息獲取與傳遞，操作指令的智能化下達與結(jié)果反饋，物與流程的識別與自主管理等方面具有相當?shù)膬?yōu)勢。

2.1 傳感網(wǎng)技術的構(gòu)建

物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術中有傳感網(wǎng)的概念，即通過微電機系統(tǒng) MEMS，實現(xiàn)自己的數(shù)據(jù)傳輸通路、配備一定程度上的存儲、操作和專門的應用程序，從而形成一個終端網(wǎng)絡。

本次的 LTS在零件物流的作業(yè)終端領域，借鑒了這個網(wǎng)絡的概念。通過導入多樣的微型器件設備組成了一個結(jié)合信息傳輸與儲存、作業(yè)指令下達與操作的應用終端網(wǎng)絡。

終端設備 1：便攜式電子終端(智能掃描槍、智能手機、工業(yè)級 PAD)選用普及性較廣泛的微型器件設備，結(jié)合專用APP程序，分別完成針對供應鏈上的不同角色(一級供應商、物流承運商、汽車總裝廠人員)的指示下達、異常上報與處置、必要數(shù)據(jù)獲取、傳輸與儲存。

本次操作系統(tǒng)平臺統(tǒng)一使用安卓7以上版本，以確保各終端設備間的兼容性以及一定程度上的擴展性。

終端設備 2：移動式電子鉛封選用第三方設備，提供物流運輸?shù)膶崟r位置，明確各節(jié)點時間，并傳遞GPS坐標情報。

終端設備 3：選用固定式視頻與射頻終端，通過視頻或射頻的識別完成進出場所管理，搜集獲取進出時間與狀態(tài)等情報。

終端設備4：定制蜂巢實施證件的管理與交接。

終端設備5：固定式視頻攝像終端。

操作平臺選用工業(yè)級視頻攝像設備，完成對零件的檢收入庫。

2.2 M2M系統(tǒng)構(gòu)架的應用

M2M 是 Machine-to-Machine/Man的簡稱，是一種以機器終端智能交互為核心的、網(wǎng)絡化的應用與服務。

本次項目采用了 M2M 的系統(tǒng)構(gòu)架方式(圖 2)。通過傳感網(wǎng)絡的終端設備+通信網(wǎng)絡+系統(tǒng)平臺，對終端獲取數(shù)據(jù)進行一定程度的智能化判斷、決策，并將結(jié)果反饋終端，指揮設備或操作者進行作業(yè)。

圖2 一汽豐田物流追蹤系統(tǒng)Fig.2 FAW Toyota Logistics Trace System

LTS的構(gòu)架在項目檢討時決定借鑒 M2M 的架構(gòu)方案，將傳感網(wǎng)的功能盡量發(fā)揮出來。同時在各系統(tǒng)平臺的設定方面，采用傳感網(wǎng)的設定方法：即用供應鏈中不同的用戶進行分類，從而達到將供應鏈中不同的用戶指定、操作、來往數(shù)據(jù)、判斷、決策、結(jié)果跟蹤等業(yè)務需求，通過各自系統(tǒng)平臺進行反應，并將各自的反應與終端設備進行鏈接，滿足用戶的專業(yè)化和個性化要求。

在M2M智能化體現(xiàn)方面，本次項目涵蓋了兩種模式，即設備到設備與設備到人的指令下達、作業(yè)反饋、判斷評價。

例如：在卡車進入總裝廠的環(huán)節(jié)上，使用了視頻設備來識別卡車車牌，通過 MCS(監(jiān)控控制系統(tǒng))控制門桿設備，完成允許進廠(完成對設備的控制)以及進廠時間的獲取，同時通過內(nèi)部網(wǎng)絡將車牌數(shù)據(jù)傳到ELTS(外物流追蹤各系統(tǒng))，再由 ELTS判斷車牌的所屬集貨線路與頻次，并智能判斷將卡車的等待車位、總裝廠內(nèi)的卸貨車位及目前該卸貨車位的等待順序等指示和情報，通過通信網(wǎng)絡下達到司機的手機中，完成對人的作業(yè)指示與情報分享。

2.3 云計算

在物聯(lián)網(wǎng)的模式中，云計算是標準配備，目的是利用商業(yè)化的模式，將用戶大量的數(shù)據(jù)進行搜集后，進行一定程度的計算與分析。“物聯(lián)網(wǎng)感知層獲取大量數(shù)據(jù)信息，在經(jīng)過網(wǎng)絡層傳輸以后，放到一個標準平臺上，再利用高性能的云計算對其進行處理，賦予這些數(shù)據(jù)智能化，最終將其轉(zhuǎn)換成對終端用戶有用的信息?！?/p>

本次項目同樣借鑒了云計算的概念。但在設計上為了滿足內(nèi)部安全性，并未全面利用商業(yè)化的第三方云計算服務。另外，在云計算的基礎上，本項目還利用平臺概念，完善了可視化的功能。

如圖 2所示，數(shù)據(jù)管理平臺(Data Management Platform)就是本次開發(fā)的“平臺”概念。主要功能服務于中層操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。1期的功能有3個方面，分別為：中層系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳送(接口)，大數(shù)據(jù)計算與統(tǒng)計，數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果與實際狀態(tài)的可視化監(jiān)控。

這次的項目中并沒有操作終端直接與平臺的鏈接部分，而是通過中層系統(tǒng)完成操作層的內(nèi)容，平臺更多設定在數(shù)據(jù)的范疇內(nèi)。采用這樣的布局分別有3個考慮：①服務器的承載能力(如多任務的數(shù)據(jù)庫判斷與決策條件下，需要服務器同時處理多層操作指示，并控制終端設備)與使用安全性(一臺服務器出現(xiàn)問題，只可能影響其中一部分用戶的作業(yè)，不會影響整個供應鏈)；②不同供應鏈的用戶對系統(tǒng)頁面的個性化要求；③活用現(xiàn)有的系統(tǒng)進行部分改造，降低開發(fā)成本。

3 思 考

本次 LTS的構(gòu)筑前后持續(xù)了 2年時間，從目前整體運行看，基本實現(xiàn)了當初的設計目的，也產(chǎn)生了一定的經(jīng)濟效益。

不過，與物聯(lián)網(wǎng)未來的普及相比，我們現(xiàn)在的應用僅僅是物聯(lián)網(wǎng)某些技術概念的活用與轉(zhuǎn)化，或者說是現(xiàn)實中的初探。對龐大的物聯(lián)網(wǎng)來說，這只是冰山一角。目前，伴隨著國內(nèi) 5G的商業(yè)化提速，人工智能的發(fā)展，區(qū)塊鏈技術的擴大，相信未來物聯(lián)網(wǎng)的前景會非常廣闊。由此來看，LTS的構(gòu)筑只是開始，汽車零件供應鏈物流深度的智能化、數(shù)據(jù)化、效率化、標準化是我們繼續(xù)努力的方向。