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隨著汽車產業的飛速發展，汽車零部件產業也迎來了全面發展的契機，但對于汽車企業而言，如何高效解決零部件庫存管理問題始終是一大難題。數據顯示，全球目前約有6500多萬輛現代及起亞汽車在正常行駛，其產生的售后零部件的需求高達300萬種。

為了提高這些車輛零部件的供應效率，確保其在采購、物流、品質管理等方面的時效性，Mobis在韓國及海外200多個國家建設了51000多家物流中心、代理商和維修點，構建了密集的供貨網絡。

Mobis售后零部件集成信息系統

為了實現物流信息的互聯互通，Mobis研發出了以大數據為基礎的售后零部件集成信息系統“MAPS(Most Advanced Parts System)”，并計劃今年投入運營。該系統能實時確認Mobis在全球零部件的生產流程與物流配送情況，不僅可以節約物流成本，同時在海外也可依靠大數據做出迅速的決策，保證為顧客提供高效的售后服務。

在該系統的開發上，Mobis運用了機器學習及區塊鏈等技術，對物流運輸的龐大數據進行精準管理，提高了零部件需求量的預測準確度。利用機器學習技術，可以事先預測零部件供應的延遲狀況。通過對50多種變量的分析，提前判斷全球物流環境的變化、零部件的庫存情況等。因此，零部件合作廠商可以全面掌握生產和庫存情況，代理商與海外經銷商也能夠根據實時更新的信息，為顧客提供高效的服務。

而區塊鏈技術則應用在正品認證管理系統上。通過管理各流通階段的正品信息，終端消費者通過手機掃描產品包裝上的二維碼，就能確認產品真偽。

不僅如此，區塊鏈技術在車輛維修和保險等領域也有很大的應用前景。當車輛進入維修點之后，只要掃描車輛編號，就可以自動查找所需零部件，車主還可以通過手機APP管理維修明細。

圖為近年Mobis人工智能項目開展情況

Mobis一直致力于人工智能的應用及創新。2018年，在業界首次成立了負責人工智能和大數據分析的數據科學團隊，將人工智能技術的應用領域擴大到研發和生產現場。其中，具有代表性的是利用人工智能檢驗車載軟件的MAIST系統及交互式開發文件搜索機器人、基于圖像數據的不良檢查系統等。

在未來發展中，Mobis將繼續加強對人工智能技術的理解與應用，升級零部件生產與物流柔性管控系統，為現代起亞在內的全球客戶提供更值得信賴的售后零部件供應服務。

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