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物聯網在汽車行業與電子商務中的應用

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物聯網被譽為IT產業10年來最重要變革,影響所及甚至將超過互聯網,物聯網的架構可粗分為3部份,包括第1層的感測網絡、第2層的通訊、第3層的數據儲存分析、第4層的應用,由此架構來看,感測層是整體物聯網的根基,透過各類傳感器所擷取的數據,將匯集成龐大數據庫,以供后端決策制定的輔助,因此感測技術將會是建構物聯網成敗的第一關鍵。

在IT市場中,感測并非新技術,不但技術成熟多時,應用也早已廣泛,由于傳感器是感知網絡的第一線,在技術方面,動作感測是目前最普及的技術,聲音感測則仍處于發展狀態,不過未來相當具有發展潛力。

汽車行業遍及全球,尤以亞洲為先。全球幾乎一半 (49%)的汽車銷售額來自于亞洲。中國是世界上最龐大的汽車市場。2016 年,全球汽車生產總數達 9490 萬輛,中國便占 34%。自 2011 年起,年同比增長率達 11%。

汽車生產涉及一系列組件系統,包括引擎、變速器、車身和汽車結構、 排氣裝置、電子和電氣設備、車輪和輪胎等。來自各大原始設備制造商(OEM)的組件組裝為最終產品(例如汽車),并投向消費者市場。OEM 依靠一級供應商直接提供組件系統 (例如尾氣傳感器)。二級供應商則是一級供應商的主要供應商。利用 IoT 提升汽車供應鏈績效的契機:

1、需要動態順應 OEM 或一級供應商的工作進度變更

OEM 采用 JIT,要求供應商以既定順序交付組件至裝配廠。如果裝配時間有變,一級供應商運輸的部件和組件需在運輸過程中重新安排,以按照更新順序予以交付。物流公司將 GPS 傳感器實時追蹤數據與 OEM 時間更新予以結合,即可實現這一功能。而當供應鏈逆向中斷時,該功能也可及時更新一級供應商的工作進度。動態更新能夠盡可能減少日程安排期間不必要的人為干預。

2、調查汽車診斷和預見性維護

汽車診斷系統、基于云的維護軟件等預測模型能夠處理有關汽車運行狀況的數據,并決定下次維護的時間。這些模型能夠通知車主和修配車間安排維護,并采購零件,從而加快維修進程,盡量減少汽車故障期。修配車間可以利用這些數據,將部件置于汽車維修地附近,以此來加快響應速度,并減少整體零件庫存。

3、根據交通及天氣信息,重新設定路線或加快交付進程

JIT 庫存管理幾乎不會出錯。即便是因天氣或交通條件導致意外供應延期幾分鐘,OEM 往往也會因之而對供應商施以罰款。一級供應商通常將零件庫存放在離 OEM 裝配線很近的地點,以規避相關罰款。借助 IoT,物流公司可以為供應商整合 OEM 的實時裝配線狀態、當地目前及未來天氣條件、當地交通條件、零件所在地理位置等信息,幫助供應商提高按時交付能力。

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