没有时间在费时费力的项目中引进新的IT系统,而是按照不断变化的新要求快速地调整原有系统。这最适合那些性能强大、建立在经过验证的基于云应用基础之上的IT系统,例如SAP S4/HANA。
图1 借助Platbricks欧唯特智能物流平台可以轻松地实现数字化物流网络,提高用户的物流工作效率
合同服务商的系统集成必须是可追溯性的
对生产制造企业来讲,按照客户合同进行生产制造的话题越来越引人注目了:因为按照客户要求的时间准时交付、按照用户的要求量身定制的同时也保持较低的成本变得越来越重要了。为了提高企业的生产灵活性,有时会在很紧迫的时间内委托合同生产厂进行生产、在规定的时间内交货。这时合同制造商面临的挑战是:所有工作步骤都要反映在企业的控制管理软件中,以便能够跟踪所有的生产和物流供应链、并将自己的进展情况及时地告知合同委托方。
基于云技术的、通过标准接口就能与生产厂家SAP系统相互连接的应用软件确保了必要的合同生产透明度。当合同生产厂家利用智能手机应用软件采集了原材料何时进厂、什么时候完成哪些加工步骤、做了什么原材料退货处理等数据、信息之后就可以通过云技术解决方案将它们实时地传输到客户的IT系统中了。这样一来,所有参与合同生产的有关人员都可以访问这些重要的原始数据了,丢失信息或者意外删除的“没有查到相关信息”即可成为历史。另外,合同生产厂也可以付出最小的工作量灵活地将新的生产制造合同整合到企业的生产流程中去:不必像以前那样为它们提供全面的软件包,或者让它们访问用户的ERP企业资源计划管理系统了。
用智能化配件物流应用软件检查配件库存的情况
从事维护保养和技术服务团队或者驻外的现场技术服务人员也可以利用手中的便携式仪器设备更加轻松、灵活的使用云技术应用了。像过去那样技术服务人员到达客户现场才能知道是否有所需配件的日子一去不复返了。取而代之的是基于云技术的应用程序:这些应用软件足以查明是否有可用的配件。他们可以直接从手推车中或者从仓库中取出配件,点击应用程序上的图标即可完成取货和付款。
如果仓库中的数量低于规定的库存下限,则应用程序的补货功能会自动发送补货订单。利用这种方式也可以通过云技术应用程序有效地管理动态库存。基于纸张的工作流程已经成为“过去时”了,也几乎消除了出错的根源。通过与ERP企业资源管理系统的连接,总公司的负责人可以随时了解物流运输车辆和仓库中的物资库存情况。
汽车物流中的应用程序
汽车物流也是一个可以利用云技术应用程序有效地组织物流运输流程的重要行业之一,而且也在这一领域中做出了重要的贡献。这一领域中,技术服务商提供的往往是综合性的多样化服务:例如汽车维修、特种车辆制造、工业涂装和车辆回收等等。欧洲最先进的技术服务商Mosolf公司就是一个很好的例子。在该公司的现代化技术改造中,Mosolf公司将自己所有的IT系统和应用都集成到新的SAP系统之中了,引进的是Arvato系统公司开发的、用于车辆组装、记录车辆出入检测情况和车辆损失状况的应用程序。
装配辅助应用程序帮助用户了解装配全貌
Mosolf公司的情况也与其他所有的生产企业一样,尤其是在车辆维修保养和制造特种车辆时一样遇到很多特殊的订单、很高的质量标准要求以及极短的供货期。有时候客户的订单合同和订货的数量也会在很短的时间里发生变化。一旦这些订单合同打印成纸质文件,它们就会在客户变更合同后成为废纸,在废纸篓中结束自己的历史使命。比SAP Fiori这一基于云技术的应用程序更胜一筹的是数字化替代解决方案。它能帮助所有参与汽车制造的企业获得可视化支持的跟踪追溯,能将复杂的且变化繁多的生产订单一览无遗。
在中央控制室,汽车制造的每一个员工都可以选择自己需要完成的订单合同,或者将订单合同中需要完成的任务分配给他们。在完成这些任务时,他们可以轻松地调用自己所需的辅助信息,例如带有插图的文字说明。利用这一辅助工具还可以连续不断地汇报自己的工作进度,必要时还可以通过计时器定时自动汇报工作进展。根据自动记录下来的操作过程可以快速地判断,显示订单合同执行的最终结果是否符合规定的质量标准要求。通过将应用程序集成到SAP环境之中,一项工作的所有参与者都可以从订单合同执行的实时信息中获益。
移动的损失评估
当车辆驶入维修站进行维修保养时,维修站的员工可以通过应用程序获取所有的所需信息:例如车辆识别号等。为了真实地记录车辆受损情况,也可以直接利用应用程序拍摄照片。在完成车损报告之后,应用程序会将所有数据、信息实时地传输到Mosolf公司的SAP云平台上。云平台中的所有技术服务和订单合同执行情况的报告、记录都是最新的版本,并随时对参与这些工作的人员开放,为他们提供了很高的透明度。
利用AI人工智能技术进行分析判断
今天,现代化的数字工具是物流企业节约成本费用、节约时间或者改进物流运输流程的最好帮手。而数字化工具是在大量数据基础之上才能为用户提供帮助的:它们需要知道有关不同运输车辆各自的行驶时间,或者运输高峰季节时需要的承载重量。这些都是物流过程控制时不可或缺的信息和数据。显而易见:要对这些信息建立起它们的内在联系,分析并利用算法语言和AI人工智能工具加以识别。例如评判物流车辆的平均行驶时间与一天所有工作时间的相互关系,现有的仓储容积与实际需要是否一致,物流中心的利用率是否平衡等等。
在制定物流中心班次时,智能算法也改进物流基地所需的人员安排。尤其是在退货管理工作中,物流企业可以利用智能工具确定最终客户与物流仓库之间的最短运输距离或者通过捆绑退货的方式最大程度地挖掘退货管理中的优化改进潜力。它还可以帮助最终客户减少退货物资的数量:因为供应商可以把自己的应用程序推荐给客户,与客户企业的IT系统联网,并通过优惠券、折扣或者游戏元素创建激励措施,以减少退货。
智能化解决方案
网络化的物资流和不断变化的物流环境是物流企业必须面对的严峻挑战,也要求物流企业不断优化改进自己的物流工作流程、采用更加灵活的物流运输方式。只有使用现代化的物流IT系统才能应对这些挑战。基于云技术的数字化应用程序就是一种智能化的解决方案。该方案可以让用户的IT系统更加快速敏捷地适应当前不断变化的需求。现代化物流IT系统可以便捷地操作配置,调整相关信息。同时减少相关费用支出,操作更加舒适;也可以根据用户的需要方便地集成到SAP环境之中。用户可以在网址https://arva.to/sap-transformation 处下载“SAP-Transformation”物流领域SAP应用白皮书。白皮书通过具体实例和使用技巧向用户展示了SAP S4/HANA与云技术应用程序相结合实现物流业务转型的成功实例。
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