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山东中邮与中国重汽如何用AI解决重卡零部件仓储效率低、供应链协同难难题的案例

🏭 交通运输 创新应用 📅 2026-07-11

📌 摘要

山东中邮物流与中国重汽通过智能网联重卡物流园项目,以AI赋能"仓储—配送—供应"全链路协同,系统性解决重卡零部件仓储效率低、供应链协同难、生产计划波动大的制造业物流痛点。AGV机器人拣选效率提升200%,年节省人工成本近亿元,仓储效率提升2.7倍,土地利用率提高75%,中国重汽生产计划完成率从60%跃升至99%,订单交付周期缩短64%,单班产能提升73%,供应链综合成本下降15%,年降本5000万元,以两业融合模式重塑汽车制造供应链物流新范式。

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<>企业背景<>
<>中国重型汽车集团有限公司(中国重汽)是总资产超3000亿、业务覆盖全球的世界级重卡制造领军企业;山东中邮物流是中国邮政旗下专业物流服务商,拥有覆盖全国的仓配网络和智能调度能力。在制造业转型升级的关键时期,物流业与制造业的深度融合成为推动产业链降本增效的重要路径——"两业融合"被写入国家战略。山东中邮物流与中国重汽携手建设智能网联(新能源)重卡物流园,通过科技赋能、数智化协同和绿色化运营,探索出一条"物流+制造"深度耦合的创新实践之路。园区占地10.8万平方米,存放1089类零部件,是中国重卡行业规模最大、智能化程度最高的厂内物流园区之一,核心操作人员仅需3名,实现了"无人化仓储+智能化调度"的高效运转。<>
<>遇到的问题<>
<>中国重汽的厂内物流长期面临三大结构性挑战:第一,传统仓储效率低、土地浪费严重。1089类零部件的厂内仓储此前依赖人工"人找货"模式——工人推着推车在偌大仓库里寻找目标零件,拣选误差率高、行走距离长,效率瓶颈明显;10.8万平方米的园区土地利用率低,大量空间被低效存储浪费。第二,供应链协同缺乏数据支撑。重卡零部件SKU超过1000种,不同供应商的交货节奏不一,生产计划波动大,人工配载和路径规划难以精准,经常出现"错漏送导致产线停线"的重大损失。第三,包装和运输环节粗放。一次性和随机包装导致破损率高,供应商各自为政的物流方式效率低下,重卡生产物料需求波动大时,供货保障能力严重不足。山东中邮物流项目经理坦言:"过去的物流模式,是'人海战术+经验调度',成本高、效率低、协同难,是制造业供应链的公认痛点。"<>
<>AI解决方案<>
<>山东中邮物流将快递业积累的AI能力"嫁接"到制造业物流场景,构建覆盖"仓储—装载—配送—供应链管理"全链路的智能物流解决方案。在仓储环节,引入AGV机器人实现"货到人"拣选——系统自动将目标零部件推送至拣选工位,工人无需走动,彻底告别"人找货"模式;仓储效率提升2.7倍,土地利用率提高75%。在装载调度环节,将快递末端配送的"串点模型"创新应用于零部件循环取货,AI算法整合供应商地理位置、货量及库存数据,自动生成最优装载方案,车辆利用率提高30%,错漏送导致的停线问题归零。在供应链管理环节,通过智慧物流云平台实时对接供应商数据,AI预测生产需求波动,动态调整采购和配送计划;将快递业的智能配载算法应用于厂内物流,实现生产计划的精准对接。绿色循环方面,循环周转箱取代一次性包装,标准件循环包装使用率达98%,年降本5000万元。<>
<>实施效果<>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>AGV拣选效率<><>传统人工拣选<><>AGV"货到人"拣选<><>提升200%<><>
<><>年节省人工成本<><>—<><>近亿元<><>成本大幅削减<><>
<><>仓储效率<><>传统"人找货"<><>AGV"货到人"<><>提升2.7倍<><>
<><>土地利用率<><>低效存储<><>智能化规划<><>提高75%<><>
<><>中国重汽生产计划完成率<><>60%<><>99%<><>提升39个百分点<><>
<><>订单交付周期<><>基准<><>缩短64%<><>供应链敏捷性大幅提升<><>
<><>单班产能<><>基准<><>提升73%<><>产出显著增加<><>
<><>供应链综合成本<><>基准<><>下降15%<><>降本增效显著<><>
<><>年降本总额<><>—<><>5000万元<><>全链路降本成效<><>
<><>供应商年均包装成本<><>基准<><>节省30%<><>循环包装贡献<><>
<><>运输破损率<><>高<><>下降50%<><>包装标准化成效<><>
<><>循环包装使用率<><>低<><>98%<><>绿色转型<><>
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<>技术解析<>
<>山东中邮与中国重汽智能物流园的技术核心是"AI算法+智能硬件+云平台"三位一体。AI算法层是关键创新——将快递末端配送积累的智能配载算法和"串点模型"创新应用于重卡零部件厂内物流,这是行业首次将快递物流AI能力横向迁移至制造业场景;算法层与供应商ERP系统、物流WMS系统、生产MES系统深度对接,实现供应链数据的实时同步;智能硬件层以AGV机器人为核心,配合自动装卸平台和分拣中心,实现仓储环节的高度自动化;云平台层以智慧物流云平台为中枢,统一调度仓储、配送、供应全链路资源。这套方案的技术亮点在于"跨界迁移"——不是从零建设一套制造业物流AI系统,而是将成熟的快递物流AI能力进行场景适配后复用,大大缩短了部署周期和成本。<>
<>经验启示<>
<>山东中邮与中国重汽的实践揭示了"两业融合"AI落地的三条核心经验:第一,"跨界迁移是制造业AI的捷径"——山东中邮没有从零开发制造业物流AI,而是将快递业成熟的AGV调度、智能配载、串点模型等能力进行场景适配,这种"跨界迁移"思路让AI落地速度大幅提升,也验证了"物流AI能力可以标准化输出到各行各业"的可能性;第二,"数据打通是两业融合的前提"——中国重汽MES系统与山东中邮WMS系统的深度对接,实现了从供应商交货到产线投料的全程可视化,这是AI调度算法发挥作用的基础,没有数据贯通就没有智能决策;第三,"绿色降本可以兼得"——循环周转箱不仅降低了包装成本(供应商年均节省30%),还减少了运输破损(下降50%)、提升了装载率(+20%),全流程碳排放减少15%,环保与经济效益实现了统一,该项目也因此入选全国交通强国邮政专项试点。<>
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<>企脉AI独家观点<>
<>山东中邮与中国重汽的案例最值得关注的是其"耦合共生"的商业逻辑——不是简单的甲方乙方服务外包关系,而是双方深度数据共享、能力互补的利益共同体。对中国重汽而言,获得的不只是物流成本削减(年降本5000万元),更重要的是生产计划完成率从60%跃升至99%这一核心制造指标的质变,这意味着供应链稳定性已成为重汽的竞争优势而非风险敞口。对山东中邮而言,这一项目积累了宝贵的制造业物流AI能力,为其输出至更多制造企业奠定了基础。但该案例的可复制性存在一定局限:这一模式依赖双方高层的战略共识和深度信任,中小制造企业未必能找到如此匹配的大型物流服务商;未来如何将这种"两业融合"能力以标准化产品形式普惠到中小企业,是行业真正需要解决的问题。<>
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