在全球汽车行业迅速发展的今天，汽车工厂物流的数智化变革，已成为一股不可逆转的趋势。它不仅要求汽车工厂提升物流运作的效率和准确性，还强调通过数据驱动决策，以实现物流资源的优化配置和成本的有效控制，从而为生产效率提升和供应链优化提供有力支持，进而增强企业的市场竞争力。

近日，我们有幸采访到安吉智行物流有限公司制造物流事业部规划部规划与优化经理王昌盛先生，请他为我们分享了近年来在汽车工厂物流数智化升级方面的创新成果和宝贵经验。

记者：王昌盛先生，您好！很高兴能与您探讨汽车工厂物流数智化发展这一话题。首先，请您简要介绍一下自己的经历。

王昌盛：您好！2008年，我在南澳大利亚大学物流及供应链管理专业进行学习，在此期间储备了系统而丰富的物流及供应链管理专业知识，并于2009年获得该专业硕士学位。毕业后，我进入到汽车物流行业工作，至今已拥有十余年的工作经验，目前在安吉智行物流有限公司担任制造物流事业部规划部规划与优化经理。我先后参与了多个知名汽车品牌的入厂物流项目，其中包括上汽大众、华晨宝马、蔚来汽车、理想汽车等。近年来，我专注于研究汽车工厂物流数智化发展，并已取得了一系列成果。

记者：结合您在汽车工厂物流领域的丰富经验，您如何看待汽车工厂核心物流场景的数智化发展？

王昌盛：汽车工厂核心物流场景的数智化发展，是汽车行业物流领域的重要趋势。这一进程涵盖了物联网、大数据分析、人工智能等先进技术的应用，通过融合应用这些技术能够显著提升物流规划效率、降低运营成本，并带来更高水平的服务质量。同时，随着国家对碳排放要求的日益严格，绿色物流正逐渐成为行业发展的新方向。电动物流车辆的广泛应用不仅是物流数智化过程中重要的一环，同时 有助于减少环境污染，也符合可持续发展的长远要求。因此，汽车物流应加速向数字化和智能化转型，以适应汽车产业的高速发展，并保持市场竞争优势。

记者：在推动数智化的过程中，您认为哪些深层次的问题需要特别关注，并且如何深入解决这些问题？

王昌盛：我认为需要特别关注数据整合与共享、流程再造、物流管理架构的调整等深层次问题。确保不同系统间的数据能够无缝整合。同时，针对流程的优化，可运用数据分析工具识别瓶颈，结合建模技术进行预先多维度调整，根据模拟结果选择最佳流程，以提升整体物流效率。此外，还需要注重创新技术的使用，可以进一步增强物流系统的智能化和自动化水平。

为了解决这些问题，我们可以成立独立数智化推进小组，整体梳理各职能数据，将数据整合为业务共用数据库，确保数据的真实性、共通性和可获取性，促进数据共享和流程协作。此外，数智化的系统需提供灵活的模块化架构与开放接口，对业务调整进行持续改进，快速迭代和反馈，能有效提升系统和流程的适用性。更重要的是，要通过软硬件的有机结合形成数据，系统，流程对业务结果的闭环，推动数智化转型与业务流程、管理组织架构的同步调整，实现更高效的物流管理。

记者：谈到技术创新，我们了解到您在参与的多个项目中运用到了您研发的“汽车主机厂（OEM）生产物流自动化规划与项目管理软件”。能否请您详细阐述一下这个软件的研发初衷、核心功能及技术特点吗？

王昌盛：当然。我研发“汽车主机厂（OEM）生产物流自动化规划与项目管理软件”的初衷是为了应对汽车制造业日益增长的效率需求。随着市场对个性化和快速交付的要求增加，使得主机厂的排产更加灵活和频繁波动，传统的人工规划和物流资源调度管理模式已经无法满足现代汽车生产的物流高适应需求。

该软件旨在通过数字化转型，提升物流现场管理效率、降低物流规划与资源配置成本，并提高物流现场资源调度的精确性与灵活性。该软件的核心功能包括实时与生产数据联通、自动生成现场物流资源需求，智能调度、自动化仓储成本监控、人效及成本分析与报告以及物流作业质量可追溯性。通过物联网技术，软件能够实时跟踪物料流动和作业设备状态，为管理层提供及时的数据支持。基于AI算法，智能调度功能优化物料上线路线和时间，减少作业车辆空驶率和等待时间。自动化仓储管理则提高了物流管理的效率，而数据分析功能帮助管理层识别瓶颈和优化流程，确保全程可追溯的物流记录提升质量控制能力。

记者：这款软件推出后，在实际操作中的表现如何？

王昌盛：在实际操作中，该软件已被多个汽车工厂物流项目成功应用，表现出色。首先，生产线的物流响应速度得到了显著提升，零部件配送更加精准及时。其次，通过优化仓储管理，减少了生产准备中心的库存积压，提升了库存周转率。最后，管理层能够借助数据可视化，实时监控物流状态，从而更加高效地进行决策。应用数据显示，使用该软件后物流人均效率普遍提升了20%以上，物流成本降低了10%至15%。软件的快速响应能力使得物流能够迅速响应生产线运作，用户友好的界面设计让员工能够快速上手，从而降低了培训成本。这些积极的表现验证了软件在提升物流效率和降低运营成本方面的有效性。该软件的引入可以使汽车工厂的物流管理从传统的人工操作转变为自动化、智能化的管理模式。

记者：在开发这款软件的过程中，您面临了哪些挑战？是如何克服的？

王昌盛：在开发过程中，技术集成难题是一大挑战。该软件需集成多种先进技术，如物流作业设备信息采集技术、数据分析技术和物流管理系统等，并要与主机厂现有系统无缝对接，面临技术兼容性和接口标准化挑战。对此，我通过充分调研评估市场上的先进技术，选择成熟稳定且适合需求的技术，制定详细技术集成方案，明确接口规范和数据交互方式，采用中间件技术和标准化数据格式实现高效集成。建立技术测试和验证环境，来确保各技术模块协同工作、性能可靠。此外，需求复杂性也是一项需要解决的难题。汽车主机厂生产物流涉及众多环节和复杂业务流程，不同主机厂又有不同生产模式和特殊要求，软件需全面覆盖且具备灵活性和可定制性。为克服这一挑战，我组建了专业的需求分析团队，通过深入现场调研、访谈和业务流程分析全面了解需求。采用敏捷开发方法，邀请用户参与开发过程，定期确认反馈，同时建立需求变更管理机制，确保软件符合实际需求并能灵活调整。

记者：您所开发的这款软件可以说是汽车工厂物流数智化探索历程的一大实践成果，在您看来，它为汽车工厂物流数智化带来了哪些变革呢？

王昌盛：首先，它实现了实时数据监控与分析，使管理层能够及时了解物流状态和瓶颈，从而快速决策。其次，软件通过自动化规划优化了物料搬运、存储和资源分配流程，减少了人工干预，提高了整体效率。此外，动态调整物流资源的能力确保了物料高效配送，避免资源浪费。在项目管理方面，提供的标准化工具提升了团队的协作效率，而利用大数据分析和机器学习技术，增强了对未来物流需求的预测能力，降低了库存过剩和缺货的风险。这些变革共同推动了汽车工厂物流管理的智能化和高效化。

记者：在您开发并成功运用这款软件的过程中，有没有哪些经验或建议是想与其他从业者分享的？同时您对未来的汽车工厂物流数智化发展有什么展望？

王昌盛：在开发并运用这款软件的过程中，我深刻体会到与行业专家就业务的紧密合作、采用敏捷开发、注重用户体验、确保数据集成与安全性以及持续优化系统的重要性。建议同行们在项目初期就充分调研需求，注重软件架构的灵活性，功能的可扩展性与数据的共通性，并通过持续的用户培训和技术支持来提高软件的接受度和使用效率。未来，我相信汽车工厂物流行业会更加依赖智能化和数字化技术。随着人工智能和大数据的发展，物流设计与管理将更加高效、精准，推动整个行业向绿色可持续的方向发展。我希望能继续在这个领域贡献自己的力量，助力更多企业实现智能化转型。

通过本次专访，我们不仅深入了解了王昌盛在汽车工厂物流数智化变革中的重要角色，也看到了他对未来行业发展的前瞻性思考。相信在王昌盛先生等一批具有前瞻性和创新精神的行业专家的共同努力下，会不断推动整个行业向更高效、可持续的方向迈进。（文/李伟诚）