积兆科技 Convect AI
汽车制造 / 装备制造 · 仓网规划 / 零部件供应网络

吉利:构建多层次汽车零部件供应链网络

吉利借助积兆仓网规划方案,把上游供应商、零部件仓与整车工厂建模为一张多层次网络,协同生产与物流资源,在提升运营效率的同时降低运输成本。

多层次

零部件供应网络建模

供应商→工厂

全链路协同

运输成本↓

网络布局优化

公司简介

吉利控股集团是全球领先的汽车制造商之一,旗下拥有多个整车品牌,生产与销售网络覆盖全国并延伸至海外。整车制造涉及数以万计的零部件和庞大的上游供应商体系,零部件供应网络的效率直接决定了整车工厂的生产节奏与制造成本。

业务挑战

汽车零部件供应链具有典型的“多层级、多节点、强约束”特征:上游供应商分布广泛,零部件需要经过集货、仓储、分拨等多个环节才能按节拍送达整车工厂。随着车型和工厂数量的增加,原有依靠经验规划的网络结构逐渐暴露出问题:

  • 零部件仓的数量与位置是否合理,缺乏量化依据;
  • 供应商—仓库—工厂之间的服务关系复杂,难以整体评估运输成本与时效;
  • 新增工厂或车型时,网络调整牵一发而动全身,人工方案难以穷举比较。

解决方案

积兆科技为吉利提供了仓网规划解决方案。首先将零部件供应网络抽象为统一的模型:供应商、零部件仓、整车工厂作为网络中的实体,供货关系、运输线路、仓储能力、服务时效作为实体之间的关系与约束。在此基础上,运筹优化引擎在全局范围内求解:

  • 网络布局:需要多少个零部件仓、建在哪里;
  • 服务关系:每个供应商、每个工厂由哪个仓库服务;
  • 流量流向:零部件在各节点之间如何流转,使总运输成本最低且满足时效要求。

规划人员可以针对新增工厂、调整供应商、仓库合并等不同场景创建方案并进行对比,用数据而非直觉来支撑网络决策。

客户价值

借助积兆科技的仓网规划方案,吉利构建了多层次的汽车零部件供应链网络,高效连接上游供应商与整车工厂,协同生产与物流资源,在提升运营效率的同时显著降低了运输成本,为其庞大而复杂的制造与配送体系提供了可持续优化的决策工具。

让您的企业成为下一个成功案例

预约一场积兆AI计划引擎演示,了解头部企业如何做计划。