车辆物流为何不能再盲目驾驶？

利用情景建模规划不确定性

为了管理波动性和全球不确定性--从关税到港口关闭--汽车制造商正在投资于情景和模拟规划能力，帮助他们为多种结果做好准备。通过模拟 "假设 "情况，例如将一半的货运内包，或混合动力需求激增 20% ，公司可以评估对成本、利润和二氧化碳排放目标的影响。这些模拟还能提前发现潜在的物流能力问题，使决策者能够选择最能兼顾盈利能力、服务和可持续性的战略。

在战略、规划和执行范围内体现灵活性

车辆物流的灵活性不是一项单一的举措，它必须融入供应链的每一个环节。

• 战略视野： 灵活性始于网络设计层面。通过将情景规划、网络建模和模拟相结合，制造商可以预测供应中断，评估备用路线和承运商，并针对地缘政治或关税变化对其网络进行压力测试。
• 规划范围： 规划过程本身必须具有灵活性。通过将运输和仓库限制直接纳入销售和运营，企业可以模拟多种需求和供应实现情况。这确保了计划的可执行性，并与实际产能保持一致，这对平衡电动汽车、混合动力汽车和内燃机汽车的生产组合至关重要。
• 执行范围： 当中断发生时，灵活性取决于实时可见性和响应能力。无论是在一个地区延误的半导体，还是在另一个地区缺失的组件，执行层面的情景规划都能帮助团队调整货运路线、加快订单或即时选择替代供应商和承运商，从而保证生产如期进行。

在统一平台上连接规划和执行

领先的制造商正在转向能够统一进货、出货、仓储和运输的互联计划和执行平台。这种集成实现了端到端的可视性，缩短了交付周期，并提高了整个网络的灵活性。例如，如果装载零部件或成品车的船只延误，系统可以自动重新安排生产，更新仓库工单，调整装载计划，并实时重新发货。其结果是为经销商和客户提供了准确的预计到达时间，提高了交付性能，并增强了物流运作的弹性。

智能代理的作用

数据是智能物流的基础。强有力的数据战略必须从具体的使用案例和组织希望实现的可衡量成果开始。

借助当今的技术，物流团队不再需要在速度和准确性之间做出选择。人工智能、机器学习和智能代理让两者兼得成为可能。 这些功能目前支持广泛的用例，推动了整个汽车供应链的可视性、可预测性和自动化。

• 自主调整： 预测并动态调整供应链参数，如运输和交货时间。这有助于及早发现破损的物料清单、无效的订单数量或缺失的网络定义等问题。
• 中断预测： 利用人工智能/人工智能来感知和预测潜在的供应链中断--即使在没有未来数据的情况下。这包括识别多层次的风险，无论是公路上的卡车还是海上的船只，并绘制下游影响图，直至经销商或客户。
• 促进合作： 与供应商、第三方物流公司和承运商合作的最大挑战之一是入职和数据共享。现代化的枢纽对枢纽协作框架正在帮助制造商和物流合作伙伴实现无缝连接、安全共享信息，并从一个共同的信息源开展工作。

除了这些核心能力，人工智能代理正在重新定义日常物流业务：

• 库存代理能找出延迟交货和缺货的原因。
• 仓库代理可检测分拣、插槽和入库收货方面的低效情况。
• 物流代理优化路线，减少空驶里程，提高车队利用率。
• 关税代理公司对关税风险进行评估，并模拟替代采购或路线选择。
• 生成式人工智能助理通过自然语言交互总结数据、强调异常情况并支持情景规划。

展望未来

预计未来几年波动将加剧。汽车制造商的出路在于投资能增强供应链抗拉强度的技术，投资能通过互联网络、实时可视性和人工智能驱动决策实现灵活性的系统。