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摘要：供应链协同管理与丰田精益生产JIT理论已成为当代汽车企业在供应链运营过程中的思想基础，Milk-Run作为一种精益物流模式，其模式特点能够在整个运输过程中提高车辆的装载率、车辆利用率并减少空返率，在当今运输成本构成透明化，服务标准同质化的情况下，如何利用移动互联网技术、GPS技术构建可视化、数据化、智能化的信息系统，以成为MR服务提供方提升核心竞争力的关键。
关键词：信息系统;循环取货;汽车零部件
1 Milk-Run的理论
Milk Run也称为牛奶取货，起源于英国北部的牧场，是为解决牛奶运输而发明的一种运输方式，卡车按照预先设计好的路线在一次送货中将装满牛奶的奶瓶运送到各家门口，待原路返回牛奶场时再将空奶瓶收集回去。之后逐渐发展为制造商用同一货运车辆从多个供应商处收取零配件的操作模式[1]，Milk Run通过整合供应商自送资源，解决供应商运输供货能力节拍之和>汽车生产线实际输出节拍的痛点，以及精益生产模式下库存成本（库存越高其库存资金成本、管理成本、场地成本越高）与运输成本的矛盾。
2 Milk-Run的信息系统构建
2.1 Milk-Run信息系统构建背景
循环取货服务提供方的核心产品是运输服务，其产生、生存、发展的关键的是区别与供应商自送物流的资源整合能力，在互联网时代背景下，高效、透明、可视化的信息系统是资源整合的前提，一方面通过信息系统的数据交互，对运行过程中数据进行高效收集，整合分析，识别瓶颈点，不断消除浪费，压缩成本，另一方面运输动态信息的及时掌握，可以根据实时情况做出及时准确的反应，实现物流运作的动态决策。
2.2 Milk-Run信息系统目的
智能化：通过信息系统对汽车零部件包装维护，运输线路维护，通过3D建模，消除人工依靠经验组车，效率低，装载率低的问题，提高零部件组车的智能程度。
可视化：通过数据分析，大屏实时呈现、车辆运行过程监控及装卸货场景可视化等应用使整个运输环节透明化，消除信息孤岛，提高交流效率;
数据化：通过运输环节各项数据收集、整理、分析异常点，让数据说话、更好的服务于运输始末;
便捷化：通过系统移动APP开发及应用，使运输各个环节管理便捷化，让移动式办公成为可能。
2.3 Milk-Run信息系统信息流
汽车物流具有批量生产，标准化包装，计划稳定、交付时间窗要求严苛，主机厂对零部件供应商供货表现考核力度大的特点，基于此，循环取货信息系统需满足对零件级订单、车辆运输状态全程可控、可视的需求。完整的循环取货信息系统由订单管理系统、GPS车辆运行系统，数据分析系统组成，三者之间的数据通过API数据接口相互交互，实时呈现，见图l。
2.3.1订单管理系统
订单管理系统是循环取货信息系统的核心，是针对物料需求的零件级订单跟踪，分为基础数据维护模块、APP订单执行模板、APP报表模板、单据管理模块四部分，通过APP与取货车牌号绑定操作，实现订单与车辆的唯一对应，并且通过API数据接口，将信息实时回传数据中心，进行分析整理。
1.基础数据维护模块：对零件的PFEP数据进行维护，包含零件号、名称、供应商、包装长、宽、高数据，DOCK、最大库存、车型等基本信息，是整个订单管理系统的数据基础。
2.APP订单执行模块：驾驶员到达供应商，扫描订单二维码，读取系统订单，核对实际取货状态，修正取货数据，与车辆实现绑定，运输、交付，并回传订单管理系统，在订单系统后台形成未提货、提货中、运输中、交付中、交付完成几种交付状态，实现订单分段管理，掌握订单当前状态。
3.APP报表模块：根据驾驶员对当日订单的实时操作，形成APP移动报表、展现车辆装载率、订单差异率、完成率、时间窗准时率等多维度订单执行情况，便于中层管理者跟踪整体运行状态。
4.单据管理模块：供应商维护提货车牌，单据返回后，扫描录入，可实现对订单的返回状态全程跟踪，实现单据0差异管理
2.3.2 GPS车辆综合管理平台
GPS车辆综合管理平台其基础核心是实现对车辆实时定位，车辆历史轨迹过程分析，里程统计功能，油耗统计等基础功能，根据汽车行业对零件订单的实时状态掌控需求，将GPS基础应用产生的数据深度挖掘，整合分析，客制化开发，形成电子围栏、车辆利用率、报警中心等一系列功能专项应用功能，更好的服务于运输环节管理需要，同时为数据化管理中心建设提供基础。
其具体功能特点如下：
1.多车实时监控：所有车辆集中统一界面下管理，车辆的实时位置，实时速度实现2s刷新，便于管理者整体掌握所有车辆运输动态;
2.历史轨迹功能：实时回放车辆的历史路径，历史速度，运行里程，便于开展事后分析。
3.电子围栏建设：每家供应商在地图内划定电子围栏，车辆进出圍栏进行统计分析，记录车辆在各电子围栏内的停留时间，设置规定时限，超过时限报警推送，管理者根据相关数据分析异常，及时干预。
4.报警推送：结合车辆运输实时情况，定义报警规则，实现围栏超时、怠速超时，在途超时、超速报警等关键性运输指标，并实时推送，管理者能及时掌握运输异常情况。
5.里程&油耗统计：自定义筛选时段的运行里程及油耗，便于开展降本分析。
2.3.3数据分析平台
随着循环取货数据的日久累计，运行过程产生的数据无论从数量空间还是从维度层次上都日益繁杂。面对大量数据，管理层常常望洋兴叹：要么大量数据不能有效利用，无法提供决策依据;要么数据展示模式繁杂晦涩，无法快速甄别有效信息。如何将海量数据经过抽取、加工、提炼，通过可视化方式展示出来，改变传统的文字描述识别模式，让管理者更高效的掌握重要信息和了解重要细节，这关系到循环取货的重大决策的制定和发展方向的研判，见图2。 1.车辆装载率：
数据来源：订单管理系统，驾驶员APP填报数据
①日期维度：
字段：横坐标日期，纵坐标装载率
计算逻辑：每日所有车次的装载率平均值-SUM（Al取货箱数：*AI零件体积+B1取货箱数*BI零件体积+……）/SUM（货车l车厢体积*货车1运行车次+货车2车厢体积*货车2运行车次+-）
②车辆维度：
字段：横坐标车牌，纵坐标装载率
计算逻辑：每日单车的装载率平均值=SUM（当日货车1取货零件箱数Al* A1零件体积+BI取货箱数*B1零件体积+……）/（货车1车厢体积*货车运行车次）
③供应商维度：
字段：横坐标供应商，纵坐标装载率
计算逻辑：每日供应商的装载率平均值-SUM（当日供应商取货零件箱数Al+Al零件体积+81取货箱数*Bl零件体积+……）/SUM（货车1车厢体积*货车运行车次+货车2车厢体积*货车2运行车次+……1
2.时间窗准时率：
①日期维度
字段：横坐标日期，纵坐标订单时间窗准确率
计算逻辑：1、准时条件一订单到货时间订单需求时间≤30min
2、总单号一筛选时间段的汇总订单
3、准时的单号/每日总单号
②车辆维度
字段：横坐标车牌，纵坐标订单时间窗准确率
计算逻辑：每车的准时的单号/每天每车的运行单号
③供应商维度
字段：横坐标供应商名称，订单时间窗准确率
计算逻辑：每天每供应商的准时的单号/统计每天该供应商的单号
3.订单完成率：
①日期维度
字段：日期，订单完成率
计算逻辑：当日完成订单/当日总订单
控件：要能筛选日期
②供应商维度
字段：供应商代码，供应商名称，订单完成率
计算逻辑：当日供应商完成订单/当日供应商总订单
4.订单差异率：
差异订单：单一订单号，SUM（单一零件的实际取货箱数 需求箱数）>1
①日期维度
字段：横坐标日期，纵坐标订单差异率
计算逻辑：当日差异的订单/当日订单总数
②供应商维度
字段：横坐标供应商名称，纵坐标订单差异率
计算逻辑：供应商差异的订单/供应商的订单总数
5、车辆利用率：
数据来源：GPS
车辆运行状态行驶、停止、怠速（OKM/H）三类状态，GPS系统自动统计三类状态时间
展现形式：柱状堆积图
计算逻辑：行驶时间/每日工作时间，停止时间/每日工作时间，怠速时间/每日工作时间
说明：对于MR服务商，车辆行驶时间是增值时间，怠速及停止都是非增值，因此行驶时间占比越高，车辆利用率越充分。怠速时间占比，可从一定程度上反应出循环取货服务商对油耗的管理
3 Milk-Run的信息系统构建的注意事项
循环取货信息系统是一个包含GPS、APP、数据分析系统的多功能系统，首先多模块的特性迫使软件频繁数据交互共享，循环取货服务商在系统开发实施过程中应从总体角度出发，协调各软件开发商的工作职责，数据接口、调用方式、频率，避免出现责权不清，数据孤岛情况;其次，人的主观能动性，是不可靠因素，因此，系统开发过程中，应尽可能采取设备自动收集数据的方式开展，简化操作层面对系统的操作，系统简明化;最后，作为管理者，对信息系统的重视度，决定了信息系统在循环取货中的地位，管理者以信息系统数据作为决策依据，将推动信息系统各方参与者积极参与。
4 结语
综上所述，Milk Run信息系统在汽车零部件入厂物流发展的基础，本文从功能需求层面分析了运输系统的构成模块以及各模块主要功能，但在实际运行过程中还需要注意以下问题：
1、信息系统的开发，周期长，专业性强，领域广，采取外包开发的方式是较为经济的
2、信息的系统需重视数据的共享性，让各方参与者都积极主动的使用数据，让各方都成为数据的收益者，校验者，生產者。
参考文献：
[1]张勤.基于Milk Run思想的汽车供应物流模式分析[J]海峡科学，2010，（9）：51-52， 63.
作者简介——
石俊：（1988-），男，本科，四川遂宁人，助理经济师，现任职于上汽通用五菱汽车股份有限公司重庆分公司，主要从事循环取货面的工作。（上接第97页）
4 结论
1）在相同电流下，TIG焊的凝固时间比ATIG的凝固时间短。
2）在TIG和ATIG冷却过程中，TIG的凝固方式是由内向外凝固，而ATIG的凝固方式则是由边缘向中心凝固。
基金项目：宁夏高等学校科学技术研究项目资助，基金号：NGY2017208
参考文献 ：
[1]Kou S， Wang Y H.Weld pool convection andits effectU].Weld.J， 1986， 65 （ 3 ） ： 63s-70s.
[2]Oreper G M， Szekely J.Heat-and fluid-flowphenomena in weld pools[J] Joumal of FluidMechanics， 1984， 147： 53-79.
[3]Wu C S， Zheng W.Analysis of fluid flowand heat transfer in a moving pulsed TIGweldpool[J].lnternational Journal for t：heJoining of Materiajs ，
1997.
9 ：
166-170.
[4]雷永平，顾向华，史耀武.GTA焊接电弧与熔池系统的双向耦合数值模拟[J]金属学报，2001，37（5）：537-542
作者简介——
李慧：（1988.09-），男，汉族，山西晋中市人，助教，博士研究生。工作单位：宁夏理工学院。主要研究方向：焊接加工技术。
关键词：信息系统;循环取货;汽车零部件
1 Milk-Run的理论
Milk Run也称为牛奶取货，起源于英国北部的牧场，是为解决牛奶运输而发明的一种运输方式，卡车按照预先设计好的路线在一次送货中将装满牛奶的奶瓶运送到各家门口，待原路返回牛奶场时再将空奶瓶收集回去。之后逐渐发展为制造商用同一货运车辆从多个供应商处收取零配件的操作模式[1]，Milk Run通过整合供应商自送资源，解决供应商运输供货能力节拍之和>汽车生产线实际输出节拍的痛点，以及精益生产模式下库存成本（库存越高其库存资金成本、管理成本、场地成本越高）与运输成本的矛盾。
2 Milk-Run的信息系统构建
2.1 Milk-Run信息系统构建背景
循环取货服务提供方的核心产品是运输服务，其产生、生存、发展的关键的是区别与供应商自送物流的资源整合能力，在互联网时代背景下，高效、透明、可视化的信息系统是资源整合的前提，一方面通过信息系统的数据交互，对运行过程中数据进行高效收集，整合分析，识别瓶颈点，不断消除浪费，压缩成本，另一方面运输动态信息的及时掌握，可以根据实时情况做出及时准确的反应，实现物流运作的动态决策。
2.2 Milk-Run信息系统目的
智能化：通过信息系统对汽车零部件包装维护，运输线路维护，通过3D建模，消除人工依靠经验组车，效率低，装载率低的问题，提高零部件组车的智能程度。
可视化：通过数据分析，大屏实时呈现、车辆运行过程监控及装卸货场景可视化等应用使整个运输环节透明化，消除信息孤岛，提高交流效率;
数据化：通过运输环节各项数据收集、整理、分析异常点，让数据说话、更好的服务于运输始末;
便捷化：通过系统移动APP开发及应用，使运输各个环节管理便捷化，让移动式办公成为可能。
2.3 Milk-Run信息系统信息流
汽车物流具有批量生产，标准化包装，计划稳定、交付时间窗要求严苛，主机厂对零部件供应商供货表现考核力度大的特点，基于此，循环取货信息系统需满足对零件级订单、车辆运输状态全程可控、可视的需求。完整的循环取货信息系统由订单管理系统、GPS车辆运行系统，数据分析系统组成，三者之间的数据通过API数据接口相互交互，实时呈现，见图l。
2.3.1订单管理系统
订单管理系统是循环取货信息系统的核心，是针对物料需求的零件级订单跟踪，分为基础数据维护模块、APP订单执行模板、APP报表模板、单据管理模块四部分，通过APP与取货车牌号绑定操作，实现订单与车辆的唯一对应，并且通过API数据接口，将信息实时回传数据中心，进行分析整理。
1.基础数据维护模块：对零件的PFEP数据进行维护，包含零件号、名称、供应商、包装长、宽、高数据，DOCK、最大库存、车型等基本信息，是整个订单管理系统的数据基础。
2.APP订单执行模块：驾驶员到达供应商，扫描订单二维码，读取系统订单，核对实际取货状态，修正取货数据，与车辆实现绑定，运输、交付，并回传订单管理系统，在订单系统后台形成未提货、提货中、运输中、交付中、交付完成几种交付状态，实现订单分段管理，掌握订单当前状态。
3.APP报表模块：根据驾驶员对当日订单的实时操作，形成APP移动报表、展现车辆装载率、订单差异率、完成率、时间窗准时率等多维度订单执行情况，便于中层管理者跟踪整体运行状态。
4.单据管理模块：供应商维护提货车牌，单据返回后，扫描录入，可实现对订单的返回状态全程跟踪，实现单据0差异管理
2.3.2 GPS车辆综合管理平台
GPS车辆综合管理平台其基础核心是实现对车辆实时定位，车辆历史轨迹过程分析，里程统计功能，油耗统计等基础功能，根据汽车行业对零件订单的实时状态掌控需求，将GPS基础应用产生的数据深度挖掘，整合分析，客制化开发，形成电子围栏、车辆利用率、报警中心等一系列功能专项应用功能，更好的服务于运输环节管理需要，同时为数据化管理中心建设提供基础。
其具体功能特点如下：
1.多车实时监控：所有车辆集中统一界面下管理，车辆的实时位置，实时速度实现2s刷新，便于管理者整体掌握所有车辆运输动态;
2.历史轨迹功能：实时回放车辆的历史路径，历史速度，运行里程，便于开展事后分析。
3.电子围栏建设：每家供应商在地图内划定电子围栏，车辆进出圍栏进行统计分析，记录车辆在各电子围栏内的停留时间，设置规定时限，超过时限报警推送，管理者根据相关数据分析异常，及时干预。
4.报警推送：结合车辆运输实时情况，定义报警规则，实现围栏超时、怠速超时，在途超时、超速报警等关键性运输指标，并实时推送，管理者能及时掌握运输异常情况。
5.里程&油耗统计：自定义筛选时段的运行里程及油耗，便于开展降本分析。
2.3.3数据分析平台
随着循环取货数据的日久累计，运行过程产生的数据无论从数量空间还是从维度层次上都日益繁杂。面对大量数据，管理层常常望洋兴叹：要么大量数据不能有效利用，无法提供决策依据;要么数据展示模式繁杂晦涩，无法快速甄别有效信息。如何将海量数据经过抽取、加工、提炼，通过可视化方式展示出来，改变传统的文字描述识别模式，让管理者更高效的掌握重要信息和了解重要细节，这关系到循环取货的重大决策的制定和发展方向的研判，见图2。 1.车辆装载率：
数据来源：订单管理系统，驾驶员APP填报数据
①日期维度：
字段：横坐标日期，纵坐标装载率
计算逻辑：每日所有车次的装载率平均值-SUM（Al取货箱数：*AI零件体积+B1取货箱数*BI零件体积+……）/SUM（货车l车厢体积*货车1运行车次+货车2车厢体积*货车2运行车次+-）
②车辆维度：
字段：横坐标车牌，纵坐标装载率
计算逻辑：每日单车的装载率平均值=SUM（当日货车1取货零件箱数Al* A1零件体积+BI取货箱数*B1零件体积+……）/（货车1车厢体积*货车运行车次）
③供应商维度：
字段：横坐标供应商，纵坐标装载率
计算逻辑：每日供应商的装载率平均值-SUM（当日供应商取货零件箱数Al+Al零件体积+81取货箱数*Bl零件体积+……）/SUM（货车1车厢体积*货车运行车次+货车2车厢体积*货车2运行车次+……1
2.时间窗准时率：
①日期维度
字段：横坐标日期，纵坐标订单时间窗准确率
计算逻辑：1、准时条件一订单到货时间订单需求时间≤30min
2、总单号一筛选时间段的汇总订单
3、准时的单号/每日总单号
②车辆维度
字段：横坐标车牌，纵坐标订单时间窗准确率
计算逻辑：每车的准时的单号/每天每车的运行单号
③供应商维度
字段：横坐标供应商名称，订单时间窗准确率
计算逻辑：每天每供应商的准时的单号/统计每天该供应商的单号
3.订单完成率：
①日期维度
字段：日期，订单完成率
计算逻辑：当日完成订单/当日总订单
控件：要能筛选日期
②供应商维度
字段：供应商代码，供应商名称，订单完成率
计算逻辑：当日供应商完成订单/当日供应商总订单
4.订单差异率：
差异订单：单一订单号，SUM（单一零件的实际取货箱数 需求箱数）>1
①日期维度
字段：横坐标日期，纵坐标订单差异率
计算逻辑：当日差异的订单/当日订单总数
②供应商维度
字段：横坐标供应商名称，纵坐标订单差异率
计算逻辑：供应商差异的订单/供应商的订单总数
5、车辆利用率：
数据来源：GPS
车辆运行状态行驶、停止、怠速（OKM/H）三类状态，GPS系统自动统计三类状态时间
展现形式：柱状堆积图
计算逻辑：行驶时间/每日工作时间，停止时间/每日工作时间，怠速时间/每日工作时间
说明：对于MR服务商，车辆行驶时间是增值时间，怠速及停止都是非增值，因此行驶时间占比越高，车辆利用率越充分。怠速时间占比，可从一定程度上反应出循环取货服务商对油耗的管理
3 Milk-Run的信息系统构建的注意事项
循环取货信息系统是一个包含GPS、APP、数据分析系统的多功能系统，首先多模块的特性迫使软件频繁数据交互共享，循环取货服务商在系统开发实施过程中应从总体角度出发，协调各软件开发商的工作职责，数据接口、调用方式、频率，避免出现责权不清，数据孤岛情况;其次，人的主观能动性，是不可靠因素，因此，系统开发过程中，应尽可能采取设备自动收集数据的方式开展，简化操作层面对系统的操作，系统简明化;最后，作为管理者，对信息系统的重视度，决定了信息系统在循环取货中的地位，管理者以信息系统数据作为决策依据，将推动信息系统各方参与者积极参与。
4 结语
综上所述，Milk Run信息系统在汽车零部件入厂物流发展的基础，本文从功能需求层面分析了运输系统的构成模块以及各模块主要功能，但在实际运行过程中还需要注意以下问题：
1、信息系统的开发，周期长，专业性强，领域广，采取外包开发的方式是较为经济的
2、信息的系统需重视数据的共享性，让各方参与者都积极主动的使用数据，让各方都成为数据的收益者，校验者，生產者。
参考文献：
[1]张勤.基于Milk Run思想的汽车供应物流模式分析[J]海峡科学，2010，（9）：51-52， 63.
作者简介——
石俊：（1988-），男，本科，四川遂宁人，助理经济师，现任职于上汽通用五菱汽车股份有限公司重庆分公司，主要从事循环取货面的工作。（上接第97页）
4 结论
1）在相同电流下，TIG焊的凝固时间比ATIG的凝固时间短。
2）在TIG和ATIG冷却过程中，TIG的凝固方式是由内向外凝固，而ATIG的凝固方式则是由边缘向中心凝固。
基金项目：宁夏高等学校科学技术研究项目资助，基金号：NGY2017208
参考文献 ：
[1]Kou S， Wang Y H.Weld pool convection andits effectU].Weld.J， 1986， 65 （ 3 ） ： 63s-70s.
[2]Oreper G M， Szekely J.Heat-and fluid-flowphenomena in weld pools[J] Joumal of FluidMechanics， 1984， 147： 53-79.
[3]Wu C S， Zheng W.Analysis of fluid flowand heat transfer in a moving pulsed TIGweldpool[J].lnternational Journal for t：heJoining of Materiajs ，
1997.
9 ：
166-170.
[4]雷永平，顾向华，史耀武.GTA焊接电弧与熔池系统的双向耦合数值模拟[J]金属学报，2001，37（5）：537-542
作者简介——
李慧：（1988.09-），男，汉族，山西晋中市人，助教，博士研究生。工作单位：宁夏理工学院。主要研究方向：焊接加工技术。