该企业作为国际领先的电气与电子设备制造商,其供应链环节面临多供应商协同(年对接供应商超200家)、高频次货物周转(日均入库量超500批次)、跨环节调度复杂等挑战。传统人工调度模式存在供应商入库无序、码头卸货拥堵(高峰等待时长超2小时)、货物清点误差率高(约3%)、运输过程失控等问题,导致供应链效率低下,直接影响客户交付时效(准时率仅82%)。
为解决上述痛点,企业引入聚双信息塔台指挥系统,整合"供应商对接-仓储管理-运输交付"全链路功能,覆盖供应商入库预约、门卫签到、码头智能调度、货物管理、人员排班等核心场景,同时叠加全程可视化监控与异常预警能力,实现供应链全流程数字化、智能化管控,最终达成"降本、增效、提质"的管理目标。
调度效率提升
码头卸货效率提升35%,入库流程周期缩短25%
货物管理精准度
货物清点误差率降至0.5%以下,库存准确率达99.8%
运输异常管控
运输异常识别率提升80%,异常处理响应时间缩短60%
人力成本优化
调度与仓储人员成本降低20%,人员排班效率提升40%
系统采用"云+端"协同架构,以塔台指挥中枢为核心,连接供应商端(PC/移动端)、仓储端(PDA/工控屏)、运输端(GPS/车载终端)三大场景,整合订单管理、调度执行、监控预警、数据分析四大模块。通过标准化API接口实现与企业现有ERP、WMS系统无缝对接,支持多设备实时数据同步,以"全流程数字化+智能算法调度"为核心,打通供应链各环节信息壁垒,实现从供应商入库到客户交付的端到端透明化管控。
打破"供应商-仓储-运输"环节信息孤岛,通过塔台指挥中枢实现各环节数据实时同步与智能联动。例如供应商预约信息自动同步至码头调度模块,结合实时卸货队列生成最优调度方案,高峰时段供应商等待时间从2小时缩短至40分钟,效率提升67%。
集成GPS定位与物联网传感器技术,实时追踪运输车辆位置、货物温湿度/震动状态,异常情况(如延迟、偏离路线、温湿度超标)自动触发多级预警并推送至责任人,运输异常处理响应时间缩短60%,交付准时率提升至98%。
基于历史数据训练的智能算法,实现三大核心优化:码头排队优先级动态调整(结合订单紧急度与货物特性)、最优配载方案生成(提高车辆装载率15%)、运输路线实时优化(规避拥堵路段,降低运输成本8%)。
结合工作量预测、人员技能矩阵与考勤规则,自动生成最优排班方案,支持一键调整与冲突提醒。系统上线后,排班耗时从8小时/周降至1.5小时/周,人员利用率提升30%,加班成本降低25%。
深入调研供应链各环节业务流程,重点分析供应商管理、码头调度、货物处理、运输交付等场景痛点,输出详细需求规格说明书与流程优化方案。
基于标准化产品框架进行定制化配置,开发智能调度算法模型,设计可视化监控界面,完成与ERP、WMS等系统的接口开发,配置条码/RFID识别规则。
完成系统部署与环境配置,进行功能测试、性能测试与压力测试,修复系统缺陷;编写操作手册,开展管理员与操作员分层培训,确保用户熟练掌握系统操作。
采用并行运行策略逐步切换系统,安排专人驻场支持,快速解决上线初期问题;基于实际运行数据进行算法优化与功能迭代,持续提升系统运行效果。
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