提及物流，人們最先想到的可能是順豐、三通一達(dá)等日常生活中常用的快遞公司。然而，在貨物送達(dá)消費(fèi)者之前，在其生產(chǎn)、倉儲(chǔ)階段還存在著“場內(nèi)物流”這一重要場景。場內(nèi)物流主要是指將所采購的原材料和零部件入庫、保管、出庫，以及工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品（商品）在倉庫、場內(nèi)物流中心的倉儲(chǔ)、流轉(zhuǎn)。作為核心生產(chǎn)業(yè)務(wù)的“輸血保障”環(huán)節(jié)，場內(nèi)物流廣泛存在于各行各業(yè)。例如，機(jī)場的行李、航空貨物從托運(yùn)柜臺(tái)到分揀轉(zhuǎn)盤的運(yùn)輸；醫(yī)院內(nèi)的醫(yī)療器械、耗材從院內(nèi)庫向門診庫的運(yùn)輸；制造工廠的零件、生產(chǎn)物資從原材料庫向車間庫的運(yùn)輸……可以看出，場內(nèi)物流運(yùn)輸涉及了人、車（包括傳統(tǒng)車輛和自動(dòng)化搬運(yùn)車輛）、設(shè)施（包括傳統(tǒng)倉儲(chǔ)設(shè)施和自動(dòng)化倉儲(chǔ)設(shè)施）、器具、場地（包括存儲(chǔ)和流轉(zhuǎn)場地）五大要素，而由于目前業(yè)內(nèi)整體自動(dòng)化、智能化水平有待提升，導(dǎo)致人員、空間、器具、車輛之間存在信息孤島，嚴(yán)重影響了運(yùn)輸效率與物流資源調(diào)配。以機(jī)場行李運(yùn)輸為例，乘客辦理托運(yùn)后，其行李將由工作人員統(tǒng)一運(yùn)送到該航班進(jìn)行裝機(jī)。看似簡單的流程完全沒有智能化技術(shù)的用武之地，但不可忽略的是，每家航空公司隔三差五都會(huì)出現(xiàn)行李丟失或未隨乘客上機(jī)的情況。此外，很多乘客都經(jīng)歷過飛機(jī)關(guān)閉艙門之后原地等待的場景，除了要排隊(duì)起飛外，有時(shí)也是在等待行李裝機(jī)。在某種程度上，行李丟失與運(yùn)輸效率低下等問題也恰恰反映了場內(nèi)物流資源協(xié)調(diào)、管理的不足。同時(shí)，場內(nèi)物流因?yàn)樾枰芾砗蛥f(xié)調(diào)的物流要素很多，而且高度分散，因此一直以來存在管理模式落后、信息化程度低、監(jiān)管難度大的現(xiàn)狀。
針對(duì)場內(nèi)物流運(yùn)營痛點(diǎn)，TBL華清科盛將SQCMDPE的7大管理視角理念導(dǎo)入場內(nèi)物流運(yùn)營領(lǐng)域（安全Safety、質(zhì)量Quality、成本Cost、管理Management 、交付Delivery、人員Person、環(huán)境Environment），將場內(nèi)物流的分包、搬運(yùn)、配送、分揀、倉儲(chǔ)等活動(dòng)綜合納入統(tǒng)一調(diào)度和規(guī)劃中，換言之，就是將人、RFID自動(dòng)移動(dòng)車、器具、RFID門禁、RFID通道、場地和設(shè)施這些物流資源“要素”納入統(tǒng)一管理范疇，使得所有的物流資源都處于能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測、相互感知、統(tǒng)一規(guī)劃和調(diào)度的狀態(tài)下。
TBL華清科盛Wisdom?數(shù)智化物流運(yùn)營平臺(tái)，覆蓋從宏觀整體視角（整廠全部5類物流要素和整體場域空間）到局部視角（“實(shí)時(shí)映射”車間或者區(qū)域視角的要素狀態(tài)）再到微觀個(gè)體視角（單個(gè)要素）的各個(gè)層級(jí)的數(shù)字孿生信息，可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間軸和空間軸多個(gè)維度的動(dòng)態(tài)BI分析和預(yù)測，形成了全方位、全角度的“上帝視角”。
同時(shí)，平臺(tái)針對(duì)“人”和“車”等物流資源要素，提供數(shù)百種自定義指標(biāo)，方便用戶自由拖拽組合，不同規(guī)模、不同業(yè)務(wù)時(shí)期、不同層級(jí)的管理者都能夠定制個(gè)性化分析和診斷，進(jìn)行靈活可變的物流作業(yè)調(diào)配，實(shí)現(xiàn)汽車物流現(xiàn)場的個(gè)體優(yōu)化和整體優(yōu)化。更重要的是，Wisdom?數(shù)智化物流運(yùn)營平臺(tái)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，包括流式計(jì)算、實(shí)時(shí)數(shù)倉、調(diào)度/仿真/排程/數(shù)據(jù)優(yōu)化等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及海量數(shù)據(jù)ETL技術(shù)和分布式計(jì)算引擎，為海量數(shù)據(jù)的分析處理和深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值提供了強(qiáng)大動(dòng)力引擎。基于BI+AI，TBL華清科盛Wisdom?數(shù)智化物流運(yùn)營平臺(tái)為客戶提供3D數(shù)字孿生、全局地球坐標(biāo)、BI時(shí)間+空間分析、自定義看板和報(bào)表、自定義業(yè)務(wù)指標(biāo)和業(yè)務(wù)事件等眾多功能，幫助客戶進(jìn)行個(gè)性化靈活管理和業(yè)務(wù)拓展；再結(jié)合資源調(diào)度、仿真、排程、自學(xué)習(xí)等一系列AI算法實(shí)現(xiàn)對(duì)各類物流資源的改善以及平臺(tái)自身策略的自主優(yōu)化。
該平臺(tái)還可以用于跨企業(yè)、跨區(qū)域的物流資源調(diào)配，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)人、叉車、容器等物流要素的按需流動(dòng)。據(jù)介紹，TBL華清科盛的Wisdom?數(shù)智化物流運(yùn)營平臺(tái)已在整車制造與汽車零部件制造、機(jī)械制造、機(jī)場航空、電子電氣、零售快銷等30余個(gè)行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)了落地。
如今，物流運(yùn)輸已經(jīng)覆蓋了人們生活、生產(chǎn)的方方面面，隨著數(shù)字化改革升級(jí)，越來越多的企業(yè)意識(shí)到了場內(nèi)物流運(yùn)輸效率優(yōu)化、物流資源的可視化管理的重要性，開啟“上帝視角”，全方位監(jiān)控運(yùn)輸流程。
