浅谈物流点车系统的优化与更新

简介: 物流点车系统是根据物流业务需求及运输车辆与拉运货物进行合理搭配的技术平台。

  传统物流业,正常工作程序为:客户需要 --销售下订单--生产计划处负责协调排产--货物成品入库---电脑核对确认----寻找车源,进行货物拉运。车辆拉运货物时,对所需车辆车号等情况需进行人工录入信息后电话通知相关库房进行货物查询,确认后下订单,拉运。工作程序繁琐,复杂,进展缓慢,效率低。如果遇到大批量车辆进行拉运时,会造成城市的交通拥堵,拉运任务量与交通矛盾问题变得日益严重。为了切实解决这一问题,并提高物流运输效率,特制定了相关要求与技术规定,并开发了物流点车系统。

     在ERP主页面设置车辆类型

   以下拉列表形式添加车号,VIN查询码,库房物品明细,添加车辆明细:国五,国六,天然气,柴油,新能源。

  在ERP车辆类型下方设置车辆属性

  单桥  双桥   车轴数   载重量

车场外围安装扫描摄像头,车辆进入扫描区域后,系统识别,车辆号码进入ERP系统后,会根据之前的设置自动识别,确认,导出车辆信息,根据相关信息,选择合适的货物进行配套拉运。

 设置库房数,按照编号进行排列

设置客房货物种类,数量,规格,质量,材质等,实现车辆与货物的自动匹配,以及货物的自动筛选。

 制订车辆RFID射频卡读写器并连接ERP系统。车货匹配成功后,将车辆信息,司机基本进行以及所拉运货物信息等写入RFID射频卡中,实现一车一卡,方便了工作流程没提高了工作效率,同时也提高了货物拉运的安全性。避免了同一种货物被不同的车辆选中,重复拉运,或者是RFID卡被重复利用。物流点车系统的使用与改革,是大数据背景下智慧物流智能化办公的具体体现,同时也是与国际物流接轨,同步运行的桥梁。



相关文章
|
4月前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 助力移动式汽车保养运营模式优化,将开发请求减少 90%
MongoDB针对初级,中级及熟练的技术开发人员推出系列技术文章与行业案例。深入浅出地剖析MongoDB产品基础原理,使用技巧,典型行业场景及应用,还有Code Demo及线上线下活动推荐!
4846 1
MongoDB 助力移动式汽车保养运营模式优化,将开发请求减少 90%
EMQ
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
激活海量数据价值,实现生产过程优化
EMQ云边协同工业互联网解决方案,将人工智能与云计算技术接入到传统的工业生产中,帮助企业实现数据流、生产流与控制流的协同,降本增效。
EMQ
154 0
激活海量数据价值,实现生产过程优化
|
人工智能 小程序 IDE
组装式App小程序化,加速企业效率式研发
一边是组装式应用2年入选Gartner技术趋势报告,一边是中国小程序应用生态的高速发展,1+1>2的倍数增长效应很是让人期待。
95 0
组装式App小程序化,加速企业效率式研发
|
程序员 测试技术
一次线上优化引发生产问题的思考
一次线上优化引发生产问题的思考
95 0
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【一键启用】库存管理|告别库存管理难题
库存管理是一款集仓库、库存一体化管理的模板,帮助企业实现出入库快速查询,灵活控制货品进出业务,适用于制造、食品、服装、电子、美妆等行业。
【一键启用】库存管理|告别库存管理难题