3.10.3　德国电信物流管理解决方案

德国电信是欧洲最大的电信运营商，它旗下的T-Systems专注于企业客户，公司利用其全球性的数据中心和网络基础设施，为许多跨国公司和公共机构运维ICT系统，是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。在以下两个案例中，T-Systems提供了两个物流管理的优秀解决方案。

作为奥地利最大的啤酒集团，Brau酿造公司在T-Systems的指导下尽其最大努力优化了仓储模式。由MetaSystem公司开发的仓储管理系统、叉车制导系统及由物流专家Locanis公司提供的传感器技术被有效整合，有效降低了叉车空运行概率，同时可以降低燃气消耗以及CO₂的排放量。此外，酿造企业现有存储空间将被更加灵活地应用。该项目的创新点在于安装在叉车、仓库天花板上的激光／运动传感器以及叉车上的指令触控屏，可将仓储管理与物流运输两大软件有效整合，通过将现实世界中参与仓储活动的各主体在软件系统中进行仿真模拟，叉车司机、中控室调度人员可根据位置状态、产品保质期、生产批次等实时信息安排运输路线、货运顺序、仓储选择，以期达到存货周转率、叉车空驶率、库存空间利用率、CO₂排放等指标的动态最优。具体来讲，该案例所涉及的生产物流环节如下：①扫描入库。机器自动扫描生产线上啤酒瓶的条形码，将产品保质期、生产批次、啤酒种类及数量等信息录入MetaSystem公司开发的库存管理软件。②仓储空间规划。中控室员工可在仿真仓储界面下追踪货品，某一仓储位可显示该位置是否已被占用及占位货品的信息。此外，员工还可通过单击某一仓储位置下达预留或存储指令。③运输指令呈现。叉车上安装的触摸屏向司机输出实施指令，即按照什么路线，前往哪个仓储位，装载哪种啤酒多少箱，又运输到哪个仓储位或哪辆外送卡车上。④无序存储（chaotic storage）。事实上，上述运输指令的生成有赖于两大软件，即MetaSystem公司提供的库存与Locanis开发的物流软件。当某一仓储位上的货品库存低于安全库存时，通过向Locanis物流软件发送补货通知，后者代入货品既定运输优先级规则、叉车位置信息及最大载重量等输入参数，以最短运输路径及叉车空驶率最低为目标函数，求解出该车辆线路规划模型，将指令集发送给叉车司机。需要说明的一点是，同Amazon仓储物流管理方式相仿，货品不会根据人工易于理解的方式堆放（如同一批次或是同一啤酒种类产品存储在某一永久固定区域），由于库存及物流指令都经软件自动优选生成，叉车司机仅需“照方抓药”即可，故存储体现为“无序状态”。⑤误操作处理。当叉车装载某一仓储位上的货品时，物流软件根据该仓储位上的信息判定叉车是否有操作权限，即验证叉车－货品配对信息，若不符合软件计算得出的配对关系，即可发送通知，告知叉车司机操作目标有误，同时显示正确的货运位置。⑥卡车填装。中控室员工可将不同种类库存的啤酒标识用鼠标拖到相应停车道上的卡车上，且可以设定卡车填装顺序。上述仿真操作将触发填装卡车指令，随即显示在叉车司机的触摸屏上。

在与Claas Lexion农机公司的合作中，T-Systems通过在收割机、运输车辆、谷仓内装载传感装置，利用德国电信4G LTE网络将收割过程中的信息实时上传后台系统，将Claas Lexion公司的传统农机变为智能机器，软件可监控运输车辆、谷仓储存能力，降低运输车辆的空驶率及各运输车辆间的接驳等候时间。T-Systems的贡献在于通过引入传感器与模型算法，在有限的资源约束前提下，生成最优的运输调度规划方案。事实上，农机司机不再像以往那样从事简单的收割驾驶工作，而是扮演了决策者的角色，即司机可根据收到的气象信息选择整套收割运输系统的工作模式。如天气不好时，可选择加速作业模式，即时间最优；天气正常时，可选择成本最优模式（运输车辆空驶率最低）。换言之，若从《德国工业4.0战略计划实施建议》中提出的八项关键行动之一的建模仿真视角分析，该案例可概括为运输调度问题：规划模型的目标函数是最大化资源效率，即成本最优（运输燃料最少），或是时间最优（生产耗时最少），约束条件是人员、车辆数目及运输能力、谷仓仓储能力、天气状况等。