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近30万种零部件、1000多家供应商、1000多个提货点、30多个车队、8家在中国的工厂……这是第二个案例中，国内车企“领头羊”——某大型合资车企入场运输业务所涉及到的一组数据，你能否想象，这样一个覆盖全球多地域、多工厂、多层次的运输业务到底有多复杂？

图一：某大型合资车企入场运输业务流程

从零件类型看，数量高达数十万种，意味着无论是包装、运输装载，还是供应链规划难度都会很高；零件中涉及到配件，该企业需要从欧洲德国等，通过海运、空运、陆运等多种运输结合的方式将配件发运到中国；在中国境内，运输范围更是覆盖东北、华东、华南、华中等多个区域；多种运输业务形态并存，其中供应商自送模式比较简单，但也是不规范和缺乏监控。

在业务流程如此复杂、业务环节如此众多、业务主体量如此巨大的背景下，运输信息不完整、各承运商数据标准不统一、系统间横向整合困难等问题还是横亘在其面前，成为快速协同不同工厂、承运商、零部件供应商，维持运输体系稳定运转的一道坎。  

对此，曾陪伴多个大型制造业企业走过数字化供应链转型的安吉加加，作为智慧物流大脑，协同其IT、物流、系统规划等多个部门，基于该企业自身系统框架，打通内部多个系统，打造了一套入场物流管理方案（TMS），在满足KCC、CC、VMI、MR、Elane等入场场景的运作要求下，定制实现了运输订单管理、计划单管理、入场规划管理、调度排程、运输过程监控、司机移动端等多个功能模块。    

图二：某大型合资车企入场物流管理总方案

据了解，该方案主要几个创新点：

一是针对该车企链路长、模式多、管控难的问题，该方案通过标准化接口和流程对接该车企旗下所有承运商、供应商，同时通过PC端与APP端的双重应用，实现从供应商到工厂的全链条运输信息可视可溯。

二是针对传统排程时传统装载和线路局部单一优化的痛点，该方案应用智能排程系统，利用的Spruce算法，结合人工智能等技术，根据重体、线路、车辆、车次、时间等多维度进行智能排程，进行全局多目标优化，而不只是单维度地考虑优装载和短线路，其效率是手工排程的百倍。

图三：人工智能算法技术

安吉加加该项目负责人告诉罗戈网，“以前3PL等乙方手工处理计划排程时，主机厂等甲方对乙方的要求是按时将货送至目的地，对乙方的实际成本和利润空间并不清楚，而智能排程系统可以对乙方的实际运输成本进行预估，如此一来，甲方便有和乙方重新议价的空间，从而降低整个物流成本。”

总体来看，安吉加加通过定制入场物流管理方案，支撑了该公司1238个站点间的循环提卸货操作，1098个供应商采购订单的线转，满足全国33个车队的调度规划，为其运输订单提供全链路可视化的一体化服务；通过智能排程系统，该公司排程效率提升至秒级，减少了整个运输业务和人工成本；通过新建入场方式规划，审核更新零件数据配置，对交付订单进行处理、过滤校验，实现近30万个零件的线上包装规划，支持了该公司入场运输体系的运转。  

制造企业的数字化供应链转型浪潮

通过两篇文章的案例分享，大家可以了解到这两家企业的共性：均为拥有复杂业务场景的大型制造型企业，均拥有为复杂的业务逻辑体系。这类制造企业的供应链转型需要对整个物流系统进行定制开发，从前端规划到后期落地，以及运维安全上，更需要一个具有丰富实施经验的团队参与及辅导项目的实施，保障系统业务地平稳运行。

作为上汽安吉物流旗下公司，15年来，安吉加加积累了服务大型制造企业的经验，既能在企业原有的数字化基础上，帮其增强算法、预测等数字化薄弱环节，输出定制化的数字化产品，又能利用自身一体化平台为企业构建一个完整的柔性数字化供应链解决方案。同时，为响应各大型企业需求，安吉加加还专门成立了大数据&可视化部门和信息安全部门，可以说是为大型制造企业的数字化转型提供了一套贴身式的解决方案和服务。

当下，整个制造业正在迎接一场浩大的数字化升级浪潮，特别是对于大型制造企业，如何挖掘数字化世界的潜力，建立柔性和的供应链是进一步提升制造与生产效率的关键。站在时代的分水岭上，谁能抓住大型制造企业们的转型需求，谁便抓住了时代机遇。