物联网技术在汽车零件供应链物流中的应用初探

陆 明，靳 康，钟 磊

(天津一汽丰田汽车有限公司 天津300457)

0 引 言

LTS(Logistic Trace System)是一汽丰田自主研发的用于零件供应链物流管理的一套系统。该系统包含终端操作模块、业务管理模块、数据管理模块。其中终端操作模块和业务管理模块又分别由多套 APP以及分系统组成。其导入的根本目的在于获取供应链中的大数据并进行必要的分析，从而更好地实施持续的改善。同时，LTS系统可以提升零件供应链整体的运行效率，更为今后的物流智能化提升奠定基础。

1 一汽丰田零件供应链物流管理的挑战

一汽丰田零件供应链管理模式基本沿袭了丰田的供应链理念，如强调与供应商共同提高，共同发展；强调 TPS的协同推进等。图 1为目前一汽丰田整体供应链，其中框内部分就是汽车零件的供应链物流。

1.1 问题①——计划与实际之间的困境

正因沿袭了丰田的理念，所以一汽丰田零件供应链物流一直在追求JIT模式，即在必要的时间供应必要数量的零件，这也是TPS两支柱之一。在这个模式中，主要通过零件发注系统，统一管理生产需求与零件采买数量之间的关系，并利用外物流时间计划推动方式与内物流生产拉动方式的有机结合，来满足 JIT的基本需求。

但在这个过程中，我们也遇到了一些困境。最集中的方面表现在：一是无法随时随地地获取计划的全部执行结果。同时，当出现与计划存在差异的时候，周知与对策存在一定的延后性。二是无法对计划准确性与合理性进行评价。也就是通常说的 PDCA的各环节中，我们只完成了P，对于DCA的环节要么没有实施，要么就实施得非常艰难。

比如：曾经为了调查零件物流是否按照计划时间完成，采用比较原始的“人跟车”方式，全程通过人的观察来测算运行时间。该方式不仅要求大量的人工成本，而且整体实施的效率低下，不能确保持续的长时间监测，只能通过随机抽查的方式实施。

图1 一汽丰田供应链Fig.1 FAW Toyota supply chain

1.2 问题②——缺乏大数据分析与持续的改善

持续的改善是丰田的灵魂。在零件供应链物流的环节上，需要通过改善，不断提升生产与供应链供给的匹配精准度，包括数量和时间的精准。这就要求对执行计划的结果进行大量的统计学意义上的数据获取和分析。

如上面的举例中，通过“人跟车”的方式获取供应链物流的实际时间，除了成本和效率的问题外，更重要的是，缺乏统计学意义上的大数据，对于后期的分析与改善更是举步维艰。

从宏观层面上说，这2个问题的存在，为持续改善设置了障碍，给零件的供应链管理水平提升带来了新的挑战。

2 物联网技术的应用——LTS体系的构筑

如何能随时监测计划的执行情况，警告与纠正实际的运行；同时在这个交互的过程中获取大量运行数据，进行必要的数据分析，是亟待解决的课题，也是新的挑战。为此抛弃了传统的思维模式，采用了物联网的部分概念和逻辑，构筑了一汽丰田的 LTS(Logistic Trace System)体系。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)主要指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。它是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，其与传统的互联网差异，主要体现在信息交换上，通信不仅可以发生在人与人之间，还可以发生在人与物，甚至物与物之间。

从这个理解上看，物联网对于信息获取与传递，操作指令的智能化下达与结果反馈，物与流程的识别与自主管理等方面具有相当的优势。

2.1 传感网技术的构建

物联网关键技术中有传感网的概念，即通过微电机系统 MEMS，实现自己的数据传输通路、配备一定程度上的存储、操作和专门的应用程序，从而形成一个终端网络。

本次的 LTS在零件物流的作业终端领域，借鉴了这个网络的概念。通过导入多样的微型器件设备组成了一个结合信息传输与储存、作业指令下达与操作的应用终端网络。

终端设备 1：便携式电子终端(智能扫描枪、智能手机、工业级 PAD)选用普及性较广泛的微型器件设备，结合专用APP程序，分别完成针对供应链上的不同角色(一级供应商、物流承运商、汽车总装厂人员)的指示下达、异常上报与处置、必要数据获取、传输与储存。

本次操作系统平台统一使用安卓7以上版本，以确保各终端设备间的兼容性以及一定程度上的扩展性。

终端设备 2：移动式电子铅封选用第三方设备，提供物流运输的实时位置，明确各节点时间，并传递GPS坐标情报。

终端设备 3：选用固定式视频与射频终端，通过视频或射频的识别完成进出场所管理，搜集获取进出时间与状态等情报。

终端设备4：定制蜂巢实施证件的管理与交接。

终端设备5：固定式视频摄像终端。

操作平台选用工业级视频摄像设备，完成对零件的检收入库。

2.2 M2M系统构架的应用

M2M 是 Machine-to-Machine/Man的简称，是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。

本次项目采用了 M2M 的系统构架方式(图 2)。通过传感网络的终端设备+通信网络+系统平台，对终端获取数据进行一定程度的智能化判断、决策，并将结果反馈终端，指挥设备或操作者进行作业。

图2 一汽丰田物流追踪系统Fig.2 FAW Toyota Logistics Trace System

LTS的构架在项目检讨时决定借鉴 M2M 的架构方案，将传感网的功能尽量发挥出来。同时在各系统平台的设定方面，采用传感网的设定方法：即用供应链中不同的用户进行分类，从而达到将供应链中不同的用户指定、操作、来往数据、判断、决策、结果跟踪等业务需求，通过各自系统平台进行反应，并将各自的反应与终端设备进行链接，满足用户的专业化和个性化要求。

在M2M智能化体现方面，本次项目涵盖了两种模式，即设备到设备与设备到人的指令下达、作业反馈、判断评价。

例如：在卡车进入总装厂的环节上，使用了视频设备来识别卡车车牌，通过 MCS(监控控制系统)控制门杆设备，完成允许进厂(完成对设备的控制)以及进厂时间的获取，同时通过内部网络将车牌数据传到ELTS(外物流追踪各系统)，再由 ELTS判断车牌的所属集货线路与频次，并智能判断将卡车的等待车位、总装厂内的卸货车位及目前该卸货车位的等待顺序等指示和情报，通过通信网络下达到司机的手机中，完成对人的作业指示与情报分享。

2.3 云计算

在物联网的模式中，云计算是标准配备，目的是利用商业化的模式，将用户大量的数据进行搜集后，进行一定程度的计算与分析。“物联网感知层获取大量数据信息，在经过网络层传输以后，放到一个标准平台上，再利用高性能的云计算对其进行处理，赋予这些数据智能化，最终将其转换成对终端用户有用的信息。”

本次项目同样借鉴了云计算的概念。但在设计上为了满足内部安全性，并未全面利用商业化的第三方云计算服务。另外，在云计算的基础上，本项目还利用平台概念，完善了可视化的功能。

如图 2所示，数据管理平台(Data Management Platform)就是本次开发的“平台”概念。主要功能服务于中层操作系统的数据。1期的功能有3个方面，分别为：中层系统间的数据传送(接口)，大数据计算与统计，数据统计结果与实际状态的可视化监控。

这次的项目中并没有操作终端直接与平台的链接部分，而是通过中层系统完成操作层的内容，平台更多设定在数据的范畴内。采用这样的布局分别有3个考虑：①服务器的承载能力(如多任务的数据库判断与决策条件下，需要服务器同时处理多层操作指示，并控制终端设备)与使用安全性(一台服务器出现问题，只可能影响其中一部分用户的作业，不会影响整个供应链)；②不同供应链的用户对系统页面的个性化要求；③活用现有的系统进行部分改造，降低开发成本。

3 思 考

本次 LTS的构筑前后持续了 2年时间，从目前整体运行看，基本实现了当初的设计目的，也产生了一定的经济效益。

不过，与物联网未来的普及相比，我们现在的应用仅仅是物联网某些技术概念的活用与转化，或者说是现实中的初探。对庞大的物联网来说，这只是冰山一角。目前，伴随着国内 5G的商业化提速，人工智能的发展，区块链技术的扩大，相信未来物联网的前景会非常广阔。由此来看，LTS的构筑只是开始，汽车零件供应链物流深度的智能化、数据化、效率化、标准化是我们继续努力的方向。