东风日产-车联网数据在整车物流管理提升方面的系统应用研究
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（3）里程、电量大数据统计分析：通过累计行驶里程、电动车电量消耗等 各环节数据的实时统计分析，实现了全环节变化分析。以里程大数据统计分析为 例，可以明确车辆在不同仓库、不同作业环节的跑行里程变化；各环节车辆里程 异常情况统计；为后续下线车辆加油量、电动车充电量标准的设定提供了较为详 实的统计数据。同时也为后续供应商仓库作业式样的核定提供了技术支持。
东风日产乘用车公司商品车运输模式为公路直送到店和水铁中转至配送库 加末端公路配送到店两种，全国范围内现有水铁配送库 23 个，配送库针对仓库 功能是否涵盖自由库存车辆分配又区分为配送中心和中转站。
二、整车物流管理概述
商品车从工厂生产下线至专营店终端销售，涉及环节包括工厂生产、工厂同 仓库交接、整车仓储、整车运输、到店交接等。其中整车物流管理的范畴为中心 库仓储（工厂附近）、配送库仓储、公铁水运输管理。
（3）临时外租仓储用地：因为是临时用地，所有方和租用方均难以对土地 做大规模投资，同时土地因位置随机性较大，场地条件相对较差的同时，还往往 存在出入库作业违规“地跑”的情况。
运输品质：无论运输采取总包模式还是分包模式，最终承担实际运输的车辆 均是社会上总运力中的一部分，且经营区域性相对较为明显。这种情况下运输品 质问题也很突出，主要而言，一方面部分整车运输供应商同时对应几家主机厂， 某种程度上不同主机厂存在差异性的作业标准在监管相对缺乏的运输司机侧进 行了“人为统一”，运输过程远离监管区也在某种程度上为标准“人为统一”创 造了温床；另一方面，长时间“粗放发展”导致司机对整车运输品质的意识较为 淡化，GB1589 后社会资源中整车运输司机相对短缺，新司机较多的趋势下更侧 面放大了这一不良影响。
项目创造性的把车联网数据引入到整车物流品质管理过程中，颠覆了之前整 车物流品质管理过程中人为管理为主的现状。项目实施对企业业务流程改造与创 新模式的影响如下：
（1）管理范围的扩大：人工管理为主的方式受限于人力作业工时，可以直 接作业观察的商品车数量占比较低（一般低于 5%），可以直接参与作业观察的 物流环节及参与频次相对较低（水铁运的站点、在途运输无法直接管控），借助 车联大数据，可以实现车联网覆盖车辆的全物流环节监控，突破了人力管理为主 的极限。
以商品车累计行驶里程为例，下线受入环节标准为小于 30 公里，到店标准 为小于 50 公里。单纯的车联网里程数据是无法判定是否作业违规的，只有在先 行明确商品车所处的物流环节后，累计行驶里程才有明确的判定标准，也才能够 进一步明确是否存在作业违规。
东风日产乘用车公司供应链管理部在对车联网数据和现有物流系统数据全 面分析后，利用两个系统数据共同进行环节划分、作业点判断。
（4）轨迹查询：针对在库异常启动（如无指令情况下的启动）、在途的倒板、 地跑等异常情况，实现异常车辆轨迹查询，可视化车辆异常移动的轨迹信息，为 品质异常的追溯、倒板、地跑等异常品质的改善提供了有力的支撑。
四、项目效益分析
东风日产乘用车公司供应链管理部通过将车联网数据引入整车物流品质管 理过程，在管理指标方面实现标准作业执行率、仓储保管不良率、重大事故率、 运输出险率的大幅降低，极大的改善物流品质；在成本方面借助新技术导入，除 了可以实现作业效率提升（作业观察、品质确认）从而降低人工费用，还通过品 质提升推动保险费用降低，整体总经济效益年度 150 万左右。
一、 应用企业简介
东风日产乘用车公司现有花都（一、二厂）和襄阳、郑州、大连五个工厂， 以及发动机分公司和研发中心组成，整车年生产能力 155 万辆，整车年销量 130 余万辆，员工近 19000 人。在建武汉、常州工厂分别计划于 2020 年、2021 年竣 工，建成后整车年生产能力将达到 200 万辆。公司承担日产、启辰、英菲尼迪等 多品牌生产。公司现拥有 600 多家供应商和超过 1300 多家一级经销商，其中东 风日产品牌 900 多家，启辰品牌 322 家，郑州日产 95 家。
判断一台车的作业是否符合作业标准，需要先对车辆所处的作业环节进行明 确，然后结合车联网数据对作业项目是否按标准进行操作进行判定。（1）实车 环节与系统状态的匹配（2）作业标准同车联网数据相关性构建是车联网数据在 整车物流品质管理提升应用研究方面的两大难题。解决了上述两大难题，才能进 一步考虑实现各环节标准作业率统计及对比、异常点实时报警、大数据收集统计 分析、轨迹查询等功能。
（1）环节划分：综合分析实车所处各环节时车辆发动机状态等数据，明确 各环节状态特有的车联网数据，整理现有物流系统如入库、整备、移库、出库等 数据，判定哪些物流系统数据是可以沿用同时不存在实车和系统状态错位，通过 两个系统数据的结合实现商品车的实车和系统状态的高度统一，进行环节划分。
以入库作业和停泊为例，设定系统受入至第一次熄火为系统受入作业的区 间。第一次熄火起至系统发布下一次指令后的第一次启动期间为车辆停泊区间。 其中启动、熄火为车联网数据，系统受入、指令数据则为物流系统现有数据。
（2）私自变更招标式样：为降低运输成本，运输过程中存在私自变更招标 式样的情况，如铁路卸车点离配送库较近，招标模式需要板车运输，但实际通过 商品车地跑来完成车辆移动；又如擅自变更招标的运输模式来达到成本节省目的 等。
（3）提前验收：为了逃避整体纳期的考核，对转库运输车辆、到店运输车 辆进行提前验收，这种系统与车辆实际状态不符的情况干扰纳期管理实绩的同 时，也极大的提升了品质管理的风险。
同时对于具体某一仓库管理而言，整体监控分析的数据可以用来对不同作业 班组的作业质量进行对比，明确不同班组作业质量差异及问题点所在；分析作业 异常点分布情况，如是否存在夜班作业质量较白班作业质量相对较差等典型异常 点；甚至可以对单个作业员的作业质量进行抽查跟踪管控。
（2）实时监控分析：针对品质影响较为严重的作业项目，如 ABS 故障、胎 压不足、累计里程等 10 个作业项目进行实时监控，一旦出现异常立即系统报警， 严防异常流出。
有速
度时尾箱 泊状态无 度时尾箱 度时尾箱 度时尾箱 度时尾箱
保持关闭 异常开启 保持关闭 保持关闭 保持关闭 保持关闭
速 度、转速
速
速
速
速
度、转速 度、转速 度、转速 度、转速
提前
提前
地
出库
出门
跑、倒板
异常 启动
提前 验收
表 2：车联网信号在物流管理环节中应用举例
3. 车联网数据在整车物流品质应用框架构建
信息是板车 GPS 而非商品车，且 GPS 在板车熄火情况下无法继续采集数据，很难 有效还原商品车的状态及对商品车品质状态进行佐证判定，以上问题都会严重干 扰品质问题追溯及品质异常责任判定。
（3）量化改善困难：现有的管理过度依靠人力，高覆盖比例的作业观察及 持续的统一标准监察难以落地，缺乏改善量化监控、持续监控。例如商品车在库 内行驶速度为 30km/h，当车辆行驶至 35km/h 时肉眼作业观察很难以精确区分。 与此同时，不同库区、不同作业环节、不同作业员的横纵向整体对比也很难以规 模化、精确化、持续化的对比。
（2）管理精度的提升：通过新技术引入实现了作业监控精度的大幅提升， 以物流作业过程中商品车行驶速度为例，标准作业规定商品车库内行驶速度≤ 30km/h，通过人工作业观察难以精确判定作业员是否存在违规驾驶，但是借助车 联大数据，可以明确获取车辆行驶速度并进行精确判定。频繁启动、暴力驾驶（如 高转速、急加速等）等的管理监控也变得更为直接。
（4）整车运输品质重点管控的作业项目有：提前出库、提前出门、运输倒板、 地跑等。
具体的对应关系举例说明如下表（整备移动、移库移动及整备后停泊、移库 后停泊未显示在下表中）：
下线 受 入 /转 库受入
入库 停泊
出库 移动
装载 作业
在途 运输
到店
总里
总里
总里
总里
总里
总里
程
程
程
程
程
程
有速
尾停
有速
有速
有速
车联网信号分类
举例说明
车辆行驶状态
发动机状态、总里程故障
报警
胎压报警、机油油压报警
位置
GPS
其他状态
档位、手刹、车门、后备箱盖
表 1：车联网信号分类说明 2.整车品质管理环节及作业项目概述 （1）整车仓储品质作业环节有：车辆生产入库、转库入库、入库停泊、整 备移动、整备后停泊、移库移动、移库后停泊、出库移动。 （2）整车仓储品质重点管控的作业项目有：总里程、转速、速度、尾箱状态、 在库异常的启动等。 （3）整车运输品质作业环节有：装载作业、汽运在途、水铁运在途、到店。
2.整车物流成本、纳期管理
成本、纳期方面：整车实际运输过程中，存在主机厂与运输供应商多对多的 关系，供应商为了最大化运输效率，多会发生以下违规操作：
（1）出门等待：为逃避主机厂出门管控的考核，同时更好的利用资源，运 输供应商会选择将商品车倒运出门后在停车场等待，这极大的影响商品车运输纳 期。现有管理手段难以发现并严加管控。
具体体现为对夜间作业车辆的灯光使用情况进行监测，有行驶速度但灯光未开启 则判定违规；作业结束后熄火时如监测到灯光未关会判定作业违规；同时启动车 辆的同时对灯光进行监测，如监测到有灯光开启也会判定作业违规。
在此基础上，车联网数据在整车物流品质管理提升方面的应用进一步拓展到 以下几方面：
（1）整体监控分析：对下线受入、入库停泊等在内的 12 个物流环节进行作 业监控，监控的作业项目包括速度、转速、累计行驶里程等 31 项。实现了仓储 品质全环节的整体监控、不同仓库同一作业环节对比监控、不同作业环节同一作 业项目等的横纵向比较。
最后对仓储品质、运输品质而言，还共同存在以下几个问题：
（1）异常预警困难：现在管理重点更多侧重于问题发生后的及时处理，对 车辆品质的异常预警关注较少，无法做到在品质尚未出现较大异常的情况下通过 异常预警进行品质异常及时干预管控。
（2）品质追溯困难：仓储阶段的监控视频、运输阶段中的 GPS 信息等是品 质问题追溯及品质异常责任判定的主要依据。但仓储品质管理存在监控视频拍摄 角度不当、长时间追溯存在监控覆盖风险等；而对运输品质管理而言，因为位置
1.整车物流品质管理
仓储品质：汽车销售市场瞬息万变，各主机厂既要对终端市场快速响应，又 要轻装上阵，故而在仓储管理环节催生了仓储管理外化、车辆前置至配送库的情 况。同时在工厂期望月度生产均衡，而销售月度销量差异大这一永恒的冲突主题 下，为保障年度销量目标达成，出现了许多临时外租仓储用地对应短期高库存的
（2）作业点判定：针对标准作业书中规定的标准作业动作，先判定是否有 对应的车联网信号对应，如果存在对应的车联网信号，则对标准作业动作对应的 信号状态进行梳理，明确车联网信号的变化情况，从而整理出作业点判定标准。
以灯光为例，作业标准要求夜间作业打开近光灯、熄火前先关闭灯光、启动 发动机前需保持灯光是关闭状态。将车联网数据同作业标准进行判定逻辑对应，
东风日产乘用车公司供应链管理部针对车联网数据在整车物流管理提升中 的应用研究分两个大的阶段展开，即品质管理提升应用研究、成本纳期管理改善 应用研究。
三、车联网数据在整车物流品质提升应用方面的研究概述
1.车联网概述 车联网的内涵是指车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中 的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务。 车联网信号包括电动车电量、车门状态、行驶里程等。根据类别可以分为：
情况。故而仓储管理外化、车辆前置至配送库、临时外租仓储用地成为了整车仓 储品质管理模式的几大现状。
（1）仓储管理外化：仓库作业标准虽通过诸如标准作业书等各种方式传达 到实际管理方，但由于外化方管理水平参差不齐，必会导致作业标准执行不一， 同时由于缺乏实时的监控管理，仓储品质难以达成理想姿态。
（2）车辆前置至配送库：库存前置至配送库的方式同公路直送相比，物流 涉及的作业环节增多，增加了现在管理手段下的管理盲区。
整车物流管理大体可以分为品质、成本、纳期管理三类。其中品质包括仓储 品质和运输品质；成本则主要指仓储成本、运输成本；纳期则指商品车从仓库运 输到专营店的平均周期。虽然随着管理手段的逐步丰富及各环节精细化管理的逐 步导入，整车物流管理水平近年来有了较大提升，但就品质、成本、纳期三大管 理内容而言，仍存在较大的提升空间，具体的说：
东风日产乘用车公司商品车运输模式为公路直送到店和水铁中转至配送库 加末端公路配送到店两种，全国范围内现有水铁配送库 23 个，配送库针对仓库 功能是否涵盖自由库存车辆分配又区分为配送中心和中转站。
二、整车物流管理概述
商品车从工厂生产下线至专营店终端销售，涉及环节包括工厂生产、工厂同 仓库交接、整车仓储、整车运输、到店交接等。其中整车物流管理的范畴为中心 库仓储（工厂附近）、配送库仓储、公铁水运输管理。
（3）临时外租仓储用地：因为是临时用地，所有方和租用方均难以对土地 做大规模投资，同时土地因位置随机性较大，场地条件相对较差的同时，还往往 存在出入库作业违规“地跑”的情况。
运输品质：无论运输采取总包模式还是分包模式，最终承担实际运输的车辆 均是社会上总运力中的一部分，且经营区域性相对较为明显。这种情况下运输品 质问题也很突出，主要而言，一方面部分整车运输供应商同时对应几家主机厂， 某种程度上不同主机厂存在差异性的作业标准在监管相对缺乏的运输司机侧进 行了“人为统一”，运输过程远离监管区也在某种程度上为标准“人为统一”创 造了温床；另一方面，长时间“粗放发展”导致司机对整车运输品质的意识较为 淡化，GB1589 后社会资源中整车运输司机相对短缺，新司机较多的趋势下更侧 面放大了这一不良影响。
项目创造性的把车联网数据引入到整车物流品质管理过程中，颠覆了之前整 车物流品质管理过程中人为管理为主的现状。项目实施对企业业务流程改造与创 新模式的影响如下：
（1）管理范围的扩大：人工管理为主的方式受限于人力作业工时，可以直 接作业观察的商品车数量占比较低（一般低于 5%），可以直接参与作业观察的 物流环节及参与频次相对较低（水铁运的站点、在途运输无法直接管控），借助 车联大数据，可以实现车联网覆盖车辆的全物流环节监控，突破了人力管理为主 的极限。
以商品车累计行驶里程为例，下线受入环节标准为小于 30 公里，到店标准 为小于 50 公里。单纯的车联网里程数据是无法判定是否作业违规的，只有在先 行明确商品车所处的物流环节后，累计行驶里程才有明确的判定标准，也才能够 进一步明确是否存在作业违规。
东风日产乘用车公司供应链管理部在对车联网数据和现有物流系统数据全 面分析后，利用两个系统数据共同进行环节划分、作业点判断。
（4）轨迹查询：针对在库异常启动（如无指令情况下的启动）、在途的倒板、 地跑等异常情况，实现异常车辆轨迹查询，可视化车辆异常移动的轨迹信息，为 品质异常的追溯、倒板、地跑等异常品质的改善提供了有力的支撑。
四、项目效益分析
东风日产乘用车公司供应链管理部通过将车联网数据引入整车物流品质管 理过程，在管理指标方面实现标准作业执行率、仓储保管不良率、重大事故率、 运输出险率的大幅降低，极大的改善物流品质；在成本方面借助新技术导入，除 了可以实现作业效率提升（作业观察、品质确认）从而降低人工费用，还通过品 质提升推动保险费用降低，整体总经济效益年度 150 万左右。
一、 应用企业简介
东风日产乘用车公司现有花都（一、二厂）和襄阳、郑州、大连五个工厂， 以及发动机分公司和研发中心组成，整车年生产能力 155 万辆，整车年销量 130 余万辆，员工近 19000 人。在建武汉、常州工厂分别计划于 2020 年、2021 年竣 工，建成后整车年生产能力将达到 200 万辆。公司承担日产、启辰、英菲尼迪等 多品牌生产。公司现拥有 600 多家供应商和超过 1300 多家一级经销商，其中东 风日产品牌 900 多家，启辰品牌 322 家，郑州日产 95 家。
判断一台车的作业是否符合作业标准，需要先对车辆所处的作业环节进行明 确，然后结合车联网数据对作业项目是否按标准进行操作进行判定。（1）实车 环节与系统状态的匹配（2）作业标准同车联网数据相关性构建是车联网数据在 整车物流品质管理提升应用研究方面的两大难题。解决了上述两大难题，才能进 一步考虑实现各环节标准作业率统计及对比、异常点实时报警、大数据收集统计 分析、轨迹查询等功能。
（1）环节划分：综合分析实车所处各环节时车辆发动机状态等数据，明确 各环节状态特有的车联网数据，整理现有物流系统如入库、整备、移库、出库等 数据，判定哪些物流系统数据是可以沿用同时不存在实车和系统状态错位，通过 两个系统数据的结合实现商品车的实车和系统状态的高度统一，进行环节划分。
以入库作业和停泊为例，设定系统受入至第一次熄火为系统受入作业的区 间。第一次熄火起至系统发布下一次指令后的第一次启动期间为车辆停泊区间。 其中启动、熄火为车联网数据，系统受入、指令数据则为物流系统现有数据。
（2）私自变更招标式样：为降低运输成本，运输过程中存在私自变更招标 式样的情况，如铁路卸车点离配送库较近，招标模式需要板车运输，但实际通过 商品车地跑来完成车辆移动；又如擅自变更招标的运输模式来达到成本节省目的 等。
（3）提前验收：为了逃避整体纳期的考核，对转库运输车辆、到店运输车 辆进行提前验收，这种系统与车辆实际状态不符的情况干扰纳期管理实绩的同 时，也极大的提升了品质管理的风险。
同时对于具体某一仓库管理而言，整体监控分析的数据可以用来对不同作业 班组的作业质量进行对比，明确不同班组作业质量差异及问题点所在；分析作业 异常点分布情况，如是否存在夜班作业质量较白班作业质量相对较差等典型异常 点；甚至可以对单个作业员的作业质量进行抽查跟踪管控。
（2）实时监控分析：针对品质影响较为严重的作业项目，如 ABS 故障、胎 压不足、累计里程等 10 个作业项目进行实时监控，一旦出现异常立即系统报警， 严防异常流出。
有速
度时尾箱 泊状态无 度时尾箱 度时尾箱 度时尾箱 度时尾箱
保持关闭 异常开启 保持关闭 保持关闭 保持关闭 保持关闭
速 度、转速
速
速
速
速
度、转速 度、转速 度、转速 度、转速
提前
提前
地
出库
出门
跑、倒板
异常 启动
提前 验收
表 2：车联网信号在物流管理环节中应用举例
3. 车联网数据在整车物流品质应用框架构建
信息是板车 GPS 而非商品车，且 GPS 在板车熄火情况下无法继续采集数据，很难 有效还原商品车的状态及对商品车品质状态进行佐证判定，以上问题都会严重干 扰品质问题追溯及品质异常责任判定。
（3）量化改善困难：现有的管理过度依靠人力，高覆盖比例的作业观察及 持续的统一标准监察难以落地，缺乏改善量化监控、持续监控。例如商品车在库 内行驶速度为 30km/h，当车辆行驶至 35km/h 时肉眼作业观察很难以精确区分。 与此同时，不同库区、不同作业环节、不同作业员的横纵向整体对比也很难以规 模化、精确化、持续化的对比。
（2）管理精度的提升：通过新技术引入实现了作业监控精度的大幅提升， 以物流作业过程中商品车行驶速度为例，标准作业规定商品车库内行驶速度≤ 30km/h，通过人工作业观察难以精确判定作业员是否存在违规驾驶，但是借助车 联大数据，可以明确获取车辆行驶速度并进行精确判定。频繁启动、暴力驾驶（如 高转速、急加速等）等的管理监控也变得更为直接。
（4）整车运输品质重点管控的作业项目有：提前出库、提前出门、运输倒板、 地跑等。
具体的对应关系举例说明如下表（整备移动、移库移动及整备后停泊、移库 后停泊未显示在下表中）：
下线 受 入 /转 库受入
入库 停泊
出库 移动
装载 作业
在途 运输
到店
总里
总里
总里
总里
总里
总里
程
程
程
程
程
程
有速
尾停
有速
有速
有速
车联网信号分类
举例说明
车辆行驶状态
发动机状态、总里程故障
报警
胎压报警、机油油压报警
位置
GPS
其他状态
档位、手刹、车门、后备箱盖
表 1：车联网信号分类说明 2.整车品质管理环节及作业项目概述 （1）整车仓储品质作业环节有：车辆生产入库、转库入库、入库停泊、整 备移动、整备后停泊、移库移动、移库后停泊、出库移动。 （2）整车仓储品质重点管控的作业项目有：总里程、转速、速度、尾箱状态、 在库异常的启动等。 （3）整车运输品质作业环节有：装载作业、汽运在途、水铁运在途、到店。
2.整车物流成本、纳期管理
成本、纳期方面：整车实际运输过程中，存在主机厂与运输供应商多对多的 关系，供应商为了最大化运输效率，多会发生以下违规操作：
（1）出门等待：为逃避主机厂出门管控的考核，同时更好的利用资源，运 输供应商会选择将商品车倒运出门后在停车场等待，这极大的影响商品车运输纳 期。现有管理手段难以发现并严加管控。
具体体现为对夜间作业车辆的灯光使用情况进行监测，有行驶速度但灯光未开启 则判定违规；作业结束后熄火时如监测到灯光未关会判定作业违规；同时启动车 辆的同时对灯光进行监测，如监测到有灯光开启也会判定作业违规。
在此基础上，车联网数据在整车物流品质管理提升方面的应用进一步拓展到 以下几方面：
（1）整体监控分析：对下线受入、入库停泊等在内的 12 个物流环节进行作 业监控，监控的作业项目包括速度、转速、累计行驶里程等 31 项。实现了仓储 品质全环节的整体监控、不同仓库同一作业环节对比监控、不同作业环节同一作 业项目等的横纵向比较。
最后对仓储品质、运输品质而言，还共同存在以下几个问题：
（1）异常预警困难：现在管理重点更多侧重于问题发生后的及时处理，对 车辆品质的异常预警关注较少，无法做到在品质尚未出现较大异常的情况下通过 异常预警进行品质异常及时干预管控。
（2）品质追溯困难：仓储阶段的监控视频、运输阶段中的 GPS 信息等是品 质问题追溯及品质异常责任判定的主要依据。但仓储品质管理存在监控视频拍摄 角度不当、长时间追溯存在监控覆盖风险等；而对运输品质管理而言，因为位置
1.整车物流品质管理
仓储品质：汽车销售市场瞬息万变，各主机厂既要对终端市场快速响应，又 要轻装上阵，故而在仓储管理环节催生了仓储管理外化、车辆前置至配送库的情 况。同时在工厂期望月度生产均衡，而销售月度销量差异大这一永恒的冲突主题 下，为保障年度销量目标达成，出现了许多临时外租仓储用地对应短期高库存的
（2）作业点判定：针对标准作业书中规定的标准作业动作，先判定是否有 对应的车联网信号对应，如果存在对应的车联网信号，则对标准作业动作对应的 信号状态进行梳理，明确车联网信号的变化情况，从而整理出作业点判定标准。
以灯光为例，作业标准要求夜间作业打开近光灯、熄火前先关闭灯光、启动 发动机前需保持灯光是关闭状态。将车联网数据同作业标准进行判定逻辑对应，
东风日产乘用车公司供应链管理部针对车联网数据在整车物流管理提升中 的应用研究分两个大的阶段展开，即品质管理提升应用研究、成本纳期管理改善 应用研究。
三、车联网数据在整车物流品质提升应用方面的研究概述
1.车联网概述 车联网的内涵是指车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中 的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务。 车联网信号包括电动车电量、车门状态、行驶里程等。根据类别可以分为：
情况。故而仓储管理外化、车辆前置至配送库、临时外租仓储用地成为了整车仓 储品质管理模式的几大现状。
（1）仓储管理外化：仓库作业标准虽通过诸如标准作业书等各种方式传达 到实际管理方，但由于外化方管理水平参差不齐，必会导致作业标准执行不一， 同时由于缺乏实时的监控管理，仓储品质难以达成理想姿态。
（2）车辆前置至配送库：库存前置至配送库的方式同公路直送相比，物流 涉及的作业环节增多，增加了现在管理手段下的管理盲区。
整车物流管理大体可以分为品质、成本、纳期管理三类。其中品质包括仓储 品质和运输品质；成本则主要指仓储成本、运输成本；纳期则指商品车从仓库运 输到专营店的平均周期。虽然随着管理手段的逐步丰富及各环节精细化管理的逐 步导入，整车物流管理水平近年来有了较大提升，但就品质、成本、纳期三大管 理内容而言，仍存在较大的提升空间，具体的说：