數字化入場交付
　　
　　奧迪將物流過程自動化和數字化的雄心不僅局限于工廠或倉庫內部，而且還延伸到貨物運輸和交付。例如，過去幾年中，對于汽車制造商來說，最有效的交付工具之一就是進行直接供應商卡車運輸的自動化檢查過程。
　　
　　被稱為“快速登記（QCI）”，并得到德國IT提供商Inform的技術支持，卡車通過智能手機注冊到工廠，從而驗證并自動進入工廠，無需停在大門口登錄，同時還在工廠或物流中心接收數字分配到交付區。
　　
　　QCI從2014年開始在英戈爾斯塔特（Ingolstadt）獲得大眾集團物流創新獎，隨后擴大到了其他入境運輸公司。奧迪位于內卡蘇爾姆的工廠也已經實施。
　　
　　Michael Hauf說：“盡管推出了模型和淘汰舊模型的條件，我們仍然能夠保持QCI運輸的數量。“在這些階段，我們能夠解決所有的技術和組織問題。
　　
　　該項目的下一個階段是開發一個應用程序，使QCI獨立于任何特定的智能手機設備，該設備將在2017年底準備就緒。“這將給我們更多的靈活性，并允許我們設置QCI過程作為大多數直接供應商交貨的標準，Hauf說。
　　
　　這里一切都透明
　　
　　奧迪對數字供應鏈有更廣泛的野心。例如，它已經在一些工廠中引入了RFID跟蹤來驗證零件。在墨西哥，它不得不與供應商建立一個新的可回收包裝箱網絡，奧迪現在通過RFID追蹤所有載貨和返回。雖然這個項目在歐洲不太適用，但是它是由Konzernlogistik管理和控制的超過2000萬個包裝箱網絡的一部分，它揭示了擁有包裝和零部件自動位置數據的潛力。

　　邁克爾·豪夫（Michael Hauf）認為，在不久的將來，所有車輛部件或者至少是關鍵部件都可以擁有自己的IP地址，從而使其在整個供應鏈中完全可追溯。除部件之外，包裝箱，貨架，叉車和自動導向車還將具有互聯網地址以及成品車輛，這些車輛可以通過車載遠程信息處理系統進一步識別。
　　
　　雖然在某些情況下，追蹤貨物或車輛組合（如火車或船只）可能比追蹤單個物品更有效，但Hauf和Simon Motter都認為，行業不應該排除幾乎所有物品都有價值。例如，通過收集所有零件的數據，奧迪將能夠更好地跟蹤和預測生產和交貨時間，識別供應鏈中的瓶頸，并為經銷商和客戶提供實時更新。
　　
　　“未來，我想我們會跟蹤更多的單件部分。我們需要知道材料的位置，以便我們能夠進行大數據分析和計算，以優化流程并減少庫存。Motter說。 “我們獲得的數據越多，我們就可以使我們的流程和預測更有力。”
　　
　　“單個零件確實值得跟蹤，”Hauf同意。“如果要標記每個零件，或者至少是主要零件，只需讀取標簽即可在裝配線末端或供應鏈的其他地方驗證成品車輛。通過這種方式，我們可以從追蹤每一部分中獲得價值，而不僅僅是一艘集裝箱船或一輛卡車。“
　　
　　奧迪目前正與德國弗勞恩霍夫研究所（一個技術研究中心）合作開展一個項目，以提高整個供應鏈（從供應商到最終客戶）的透明度。
　　
　　再次強調，這里的挑戰并不是真正的技術。在前期物流中，奧迪已經使用基于互聯網的關鍵部件跟蹤。例如，在匈牙利杰爾（Gy?r）的汽車制造商動力總成工廠生產的每款發動機都有一個GPS標簽，可以在運輸過程中對其進行跟蹤。與奧地利與其他德國汽車制造商和技術合作伙伴共同持有股份的云計算服務開發商和提供商HERE合作，物流團隊監控每臺發動機的實時位置。
　　
　　“因為第一批模型和引擎非常昂貴，所以值得單獨控制。”Hauf說。
　　
　　意識到這種可見性的潛力不僅僅是一個堵塞系統和觀察效益的問題。急劇增加供應鏈中的數據量意味著物流規劃人員必須掌握預測分析，例如，如果數據將被正確使用。同樣，供應鏈分析師和物流供應商都需要學習，看起來比當前在交付鏈中的責任要寬得多。在內卡蘇爾姆（Neckarsulm）可以看到一個當前的例子，奧迪正在使用大數據流程為出站卡車運輸商提供預先的信息，卡車運輸商則必須使用這些信息來優化他們自己的提貨和交付流程。
　　
　　Hauf說：“我們必須為供應鏈運營商帶來新的擴展視角。 “目前，物流規劃師或物流供應商可能只是整個物料和交付流程的一部分 - 但是將來他們必須考慮供應商，車間和物流供應商正在發生的事情。我們必須擴大對供應鏈的看法。”

　　學習飛行
　　
　　很少有技術像無人機那樣激發了物流領域的大肆宣傳，亞馬遜這樣的公司已經預示了最后一公里交付的潛在解決方案。到目前為止，公司還轉向無人駕駛飛機進行大型集裝箱或成品車場的存貨計數，或高架貨架存放的貨物等業務。
　　
　　奧迪的物流部門雖然擔心炒作，但也一直在探索無人機的潛力。例如，該公司開展了一項試驗，以驗證無人機技術是否能夠處理零件交付。
　　
　　Johannes Marschall解釋說：“我們想確定這樣的交貨會造成什么樣的問題。 “我們測試了設備將如何運載零件，以及它是否可能有一種”“電子眼睛”，使其能夠在工廠內流動或在其外面移動。”
　　
　　該試點是在慕尼黑的一家創業公司進行的，該公司使用英特爾的設備。奧迪拒絕透露迄今為止測試結果的詳細信息，但Marschall表示，他們是積極的，盡管還有很多限制，比如電池壽命和無人駕駛飛機無法處理發動機或其他大型部件等重型部件的事實。
　　
　　Michael Hauf特別指出了市場上可以進行庫存計數的技術，其中包括弗勞恩霍夫研究所（Fraunhofer Institute）開發的一種這樣的設備。但他還沒有看到批量生產的申請。
　　
　　“目前，我們并沒有進一步推進在生產中使用無人機的計劃。目前的法律框架（德國）不允許在封閉的環境中使用無人駕駛飛機，如生產車間。如果法規改變了，我們可以考慮重振這個項目，“他說。