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供应链的物料供应、仓储运作、安全合规、资源分配、订单履约的管理中存在一些薄弱环节，有待改进、优化，企业希望能解决这些痛点，规避运作安全风险，提高生产效率，降低仓储与运输资源的浪费。
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物料手工排单
预测、运输过程没有监控导致缺料，上架、退货没有记录，无法追溯、追踪。
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运作存在安全风险
人工检查无法有效管理仓储运作中的安全风险，高风险的行为没有及时有效的告警，导致安全事故发生。
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运作管理效率低
运作管理执行成本高、效率低。难以对运作进度及质量实行监控；运作风险无法识别及排查。
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资源分配不合理
资源有限，难分配协调。有限的运作资源及不科学配置手段造成资源瓶颈常态化，继而导致仓储作业效率低下。
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信息流转低效率
纸质单据流转导致仓储运作沟通效率低下且成本高。
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运力优化程度低
TMS系统偏运作，提供的装车计划算法不够精细，造成一定的运力浪费。
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系统间信息孤岛
订单生命周期涉及多个系统，系统间没有打通；订单链路长，无法实时清晰展示订单状态信息，人工跟踪难度大。
中电金信供应链数智化解决方案，利用运筹学算法、数字无纸化单据流转、智能仓模拟仿真、AI视觉等技术，围绕制造企业的入厂物流、厂内物流、售后物流业务，实现仓储物流“过程可视化、配送自动化、人机协同化、管理智能化”，提高供应链管理能力运作效率，实现下述目标：
运作及流程的可视化，为决策分析提供基础数据；
物料供应全生命周期管理；
仓储运作仿真模型，预测未来运作情况，实现风险预警、资源优化、风险降低；
看板展示资源占用情况及作业任务进度；
运筹学算法，根据主数据、运作规则和限制条件，实现仓储运作、车辆运输资源智能优化和决策；
人工智能派单，监控工人现场作业，跟踪工人实时位置和作业状态；
自动化的工作流引擎和单据处理技术实现自动化、数字化、无纸化运作，线上的数据流和自动化的处理；
AI视觉实现仓储运作安全合规告警；
订单履约全生命周期监控。
利用优化算法，保证仓库调度始终处于最优状态；实现工作流引擎和单据处理自动化；点货过程系统自动数量核对；实现电子签单，无需考虑纸质单据的保存和销毁。
通过智能算法实现垛口、待运区空间及装卸资源最优化配置。结合可视化工具实现资源占用情况的可视化。
了解、掌控仓库内部运作及对外部的影响；洞悉DC内部运作节点的资源瓶颈，捕获运作中复杂多变不确定的种种因素，合理有效地评估风险；模拟运作过程，预测未来资源占用情况，实现更好的资源管理。
客户订单全生命周期状态跟踪与异常提醒，订单优先级排序与缺货原因分析。
AI视觉边缘端、物联网、云端应用完美结合，高速的视频解码和并行处理能力，标准化的解决方案定制和落地，多维度模型叠加实现一个视频下的多种行为分析。
物料管理集成订单管理、运输管理、库存管理、调拨管理，报表汇总等模块，引入GPS定位跟踪，智能大屏看板，数据图表分析。
实现收发货流程的无纸化，规范收发货操作； 处理合体、甩货、非单等特殊流程； 通过电子签完成收发货的签单确认。
通过运筹学算法，对库内运作资源进行合理分配，实现自动派单； 在前一天进行收发货运作模拟演练； 在当天进行实时动态资源优化。
入库、存储、出库、运输等活动中出现异常情况的预警处理。做到及时响应，提供便利； 对于收发货中出现的异常做在线处理，例如甩货、拒收、破损等。
采集仓库WMS, WCS系统数据并清洗整合，计算仓库备货流各节点的流量，实现库内运作可视化模拟； 方便对资源风险进行评估；在出现阻塞、资源瓶颈时作为调查/排查工具。
通过统筹学算法，根据主数据，运作规则和限制条件，实现资源智能优化和决策； 对接订单数据，模拟备货流，预测仓库资源需求。
更直观的了解多维度数据，便于分析仓库运作情况； 掌握库内运作情况的各类指标，方便分析各节点效率、峰值。
通过定时器同步及人工上传收集及管理多维度的数据源，支撑整体运作入库、存储、出库、运输等活动。
可任意调节系统固有参数的配置、客户特殊场景及特殊需求的参数配置，增加了系统的灵活性。
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01AI贯穿始终，提高生产效率
方案将影像识别、智能算法、OCR等技术具体植入到了各个环节，在整个仓库运作流程中帮助客户提高了效率。
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02低门槛对接第三方系统和操作
充分运用RPA、可视化编程，高效并低成本的实现了仓库流程改进和各种繁复的第三方系统长期/临时的对接要求，最大限度提供了便利性。
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03仓储管理服务化
将仓储、场内运输、分拣打通，形成TMS、WMS、WCS一体的服务系统。有效优化了管理模式，为客户提供了管理直属仓库，第三方仓库的多种管理模型。
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04业务覆盖程度高
成品仓DC仓储运作调运节点全覆盖，实现库内管理无死角。与传统的WMS单一节点控制相比，升级为DC运作过程、节点和结果全程可视化监控。
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05适应性强
各类算法和硬件集成设定，适应更多个性化运作设定和智能设备的应用。即插即用式设置保证方案具备高度柔性化特点，市场需求普适性强。
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