1.引言与文献综述

随着全球汽车产业加速向电动化、智能化与区域化供应链转型，出口型制造企业正面临需求波动剧烈、订单碎片化、运输资源紧张等一系列挑战，传统KD（Knock-Down）物流模式的刚性结构愈发难以适应这一变局。以上汽泰国KD工厂为代表的新一代海外生产基地，正在推动从“效率驱动”向“柔性驱动”的系统变革，亟需构建具备布局适应性、运输弹性与信息协同能力的物流网络。学界虽对制造系统柔性有较多讨论，聚焦工艺与资源层面，但针对物流网络柔性的独立建模研究仍然有限，尤其是在出口场景中，排产节奏与运输调度的联动机制尚缺乏系统性阐释。现有文献对循环取货（Milkrun）、运输管理系统（TMS）等工具的关注多停留于操作层面，忽视了其在多级排产、动态装运与实时响应中的柔性价值。

本研究聚焦于出口型汽车物流体系的柔性重构，提出由“布局柔性、运输柔性、信息柔性”构成的三维物流柔性度模型，并构建柔性效益的量化公式：Σ（线路优化率×车辆满载率）/波动容忍阈值。基于上汽泰国KD工厂的实证分析，本文系统评估“泳道式平准化排产”与Milkrun循环取货的协同机制如何提升整体网络柔性，揭示信息系统对物流节奏与装载效率的动态调控能力。[1]研究不仅弥补现有柔性物流理论在模型维度、出口适配性与协同机制方面的不足，也为出口制造企业提供一种可复制、可测量、可持续的柔性供应链演进路径。

2.理论模型与研究设计

本文提出的“柔性物流网络”概念，旨在回应出口型制造企业在多工厂、多市场、多批次场景下对快速响应与资源协同的复杂需求。传统物流研究多将柔性理解为运输路径或节点能力的优化，但在动态产销环境中，柔性已转向系统层面的适应性构建。为此，本文构建了由布局柔性、运输柔性与信息柔性三部分组成的“三维物流柔性度模型”。其中，布局柔性强调物理空间与功能配置上的可重构性，例如库位弹性、近线缓存设计与出入库路径切换；运输柔性关注线路优化与车辆调度能力，如Milkrun循环取货策略、路径合并机制和运输方式灵活切换；信息柔性则聚焦于ERP、TMS与WMS系统间的数据集成与实时响应水平，决定着计划变更能否被快速识别与动态修正。这三维结构共同构成柔性物流网络的系统基础，为衡量和提升出口物流的整体适应性提供理论框架。

在评估方法上，研究构建了对应的指标体系，结合路径合并率、车辆利用率、排产干预响应时效等关键绩效参数，形成柔性度的综合评价标准。同时，采用嵌入式案例研究法对模型进行验证。以上汽泰国KD出口体系为研究对象，本文深入分析了“泳道式排产机制”如何通过节拍均衡与交付分层缓解波动，以及Milkrun路线与TMS系统如何协同实现动态调度与资源重构。研究数据来源包括运输管理系统（TMS）调度日志、仓储作业数据及关键岗位访谈记录。通过对计划排程—路径生成—物流执行全过程的追踪与抽样分析，揭示三维柔性模型在实践中的运行机制与结构逻辑。[2]该研究设计不仅有助于验证模型适用性，也为后续不同情境下的柔性优化提供了参考路径。

3.案例实证与模型验证

为验证三维物流柔性模型的适用性，本文以上汽泰国KD工厂为实证对象。该工厂面向多市场、多车型出口，需求节奏变化大、供货环节复杂，因而构建了集排产、仓储与运输协同于一体的柔性物流体系。在排产机制上，工厂采用“泳道式”平准化策略，将多车型按照结构通用性与工艺节拍划分为多个“生产泳道”，以控制切换频率并平衡装箱负荷。该机制一方面抑制了物料突发波动，提升了排产稳定性；另一方面，也为仓储区域的动态划分与近线缓存提供了基础条件。[3]通过柔性布局调整，工厂实现了拣选路径简化与空间利用率提升，有效支撑了多车型混线供货的可持续性。

在运输组织方面，泰国KD项目重点部署了Milkrun循环取货机制，以提升运输网络的路径柔性与装载效率。运输车辆根据产线需求进行分时段、分区域的循环取货，并结合波次计划进行路线动态合并。车辆调度考虑了订单体积、到货窗口与资源冗余，通过多轮模拟实现最优路径匹配与频次控制，使运输效率与供应节奏协调统一。该机制在降低运输波动影响的同时，也提升了单位运力利用水平。配合这一策略，KD中心设置了支持错峰供货的“发运通道”，增强了多点同步配送能力，进一步验证运输柔性在资源重构与效率稳定方面的关键作用。

信息系统则构成柔性网络运行的神经中枢。TMS运输管理系统与工厂MES、WMS系统打通，实现从订单排产到路径生成的全流程协同。当排产计划变更或供应异常发生时，系统能够快速识别并重新匹配运输计划，调节装载方案或切换供应路径，形成实时响应闭环。此外，通过数据接口集成，管理者可在单一平台上监控关键节点状态并进行预警干预，显著增强了信息层面对物流执行的掌控力。综合评估显示，泰国KD项目在实施上述柔性机制后，出口物流成本下降约30%，运输满载率提升至92%，订单响应周期压缩至24小时以内，充分体现了三维柔性模型在复杂海外物流环境下的适用性与效果。

4.讨论与结论

通过对上汽泰国KD项目的实证分析可以看出，布局柔性、运输柔性与信息柔性三者之间并非孤立存在，而是构成了出口物流系统韧性的协同支撑结构。“泳道式排产”机制通过产线节拍平稳与车型结构分层，减缓了供需节奏的剧烈波动；Milkrun循环取货则以高频率、低批量的路径控制手段，增强了运输资源的重构能力；TMS系统的集成化运作进一步打通信息流与实物流，实现多系统间的快速响应与智能调度。这一“机制+系统”协同路径不仅提升了计划执行的灵活性，也在一定程度上形成了对不确定性的吸收机制，从而验证了三维柔性模型在出口型制造环境下的适用性。

与现有柔性物流研究相比，本文所提出的模型更强调多维结构间的系统联动与动态调节能力，而非对单一节点或模块的静态优化。在已有文献多聚焦工厂内部或运输线路优化的基础上，本研究将视角扩展至“排产—仓储—运输”全链条，并通过实证方式验证了复杂机制在真实业务中的可行性与成效。本文的研究不仅为汽车企业构建柔性物流体系提供了结构化方法，也为今后在多地协同、跨境调度等复杂制造网络中应用柔性逻辑奠定了理论基础。未来研究可进一步探索模型在其他行业、不同运输制度下的适应边界，或结合仿真建模技术，拓展柔性机制的动态演化路径分析。

参考文献

[1]李武强.考虑进口税负与通关延误的制造供应链布局演化分析[J].系统仿真学报,2023,35(6):1322.

[2]李建华,陈聪,赵旭雯.基于Milk-Run的生鲜农产品取货物流优化方法研究[J].计算机与数字工程,2023,51(12):3020-3027.

[3]朱光福,王娟娟.企业物流管理[M].重庆大学电子音像出版社有限公司,2021.

作者简介：孙涛，1985.10.16，男，汉族，上海人，本科学历，研究方向：汽车及零部件供应链物流。