智能工厂物流构建是一项系统工程，同时智能制造与智能物流技术始终处于动态发展和转型升级的过程中，很多企业迫切需要掌握系统理论、工具和方法论，学习实践经验。日前刚刚出版的《智能工厂物流构建——规划、运营与转型升级》一书可以为相关人员提供切实的参考。邱伏生作为该书主编，从全局的视角分析了制造企业物流智能化升级的关键点与发展方向。
随着智能制造快速发展，越来越多的人认识到，物流是工厂有效运营的主要载体和抓手，物流规划与运营是智能工厂建设中极为重要的构成。为了顺应国家智能制造战略决策和部署，提高政府、企业和相关研究单位在产业扶持、投资决策、工厂物流规划和建设与运营、智能化物流技术研究与应用等方面的关注与认知，由中国机械工程学会物流工程分会与上海天睿物流咨询有限公司组织多位行业专家共同编写了《智能工厂物流构建——规划、运营与转型升级》一书，并于2022年5月出版发行。该书对制造工厂转型升级的生产模式创新、物流系统构建与技术应用创新、智能物流人才培养等方面进行了详细阐述。
日前，该书主编、上海天睿物流咨询有限公司总经理邱伏生接受了本刊专访，围绕智能工厂物流构建落地的关键点、物流技术应用，以及制造业物流未来发展方向等话题，分享了自己的观点。
邱伏生
上海天睿咨询有限公司总经理
一、出版目的与核心内容
记者：首先请介绍《智能工厂物流构建》的写作背景和目的。
邱伏生：出版这本书的原因和目的，可以概括为三个方面：
一是总结天睿20年来的经验，与客户相互学习、相互成就。
天睿咨询公司成立20多年来，一直针对制造企业的物流规划、改善和物流系统构建提供服务。在这个过程中，我自己走访了超过4000家企业，我们团队的咨询项目也经历了不同的行业、企业和产品，认知和梳理了不同的物流模式，不断发现制造企业物流运营的规律和发展需求。
在我们接触的企业中，有些是物流管理运作水平比较高的，有些是发展相对基础的，他们都有进一步优化的空间，可以说我们和客户之间是相互学习、相互成就的。尤其是近十年来，《中国制造2025》发布，倡导智能制造往网络化、数字化、智能化的方向迭代升级。天睿团队也是与时俱进，不断地提出自己的模型、工具和方法论，并且在多个头部企业成功实施了经典项目和最佳实践，其中有些项目被国家领导人视察、被相关部门推荐为示范点、入选为“灯塔工厂”，有的也成为了工业旅游的打卡点。
二是很多企业和学员需要自主规划和改善物流。
咨询公司专业团队不可能一直会待在某一个企业、某一个项目中，而且并不是所有需要构建智能工厂物流系统的企业都会找咨询公司，但是他们都需要方法论。也就是说，他们可以通过学习书中的相关模型、工具和方法论，掌握系统理论和实践经验来进行自主探索、自主规划。
实际上，我们经常会在朋友圈以及各种场合遇到带着各种问题想探讨和交流的人，有些问题其实很难在短时间的交流中，让询问者得到系统的方法和满意的答案。特别是在项目实施过程中，他们碰到问题时，也未必能够随时请教专业人士，于是他们提出，希望手边有一本书能够随时学习和参阅，这样不至于在物流规划和运营优化的过程中走弯路，避免给企业带来规划方案的硬伤以及物流运营的系统效率、综合成本方面的损失。
三是这方面的理论很少，从业者继续教育和高校也需要参考教材。
目前国内对于制造企业的物流规划与运营的书籍确实比较少，尤其是智能工厂物流系统构建的书就更少了。无论是企业从业者，还是高校的学科教育，都需要有最佳实践的经验和理论来引导。我们写这本书，未必能够在理论上有很高的造诣，也未必能够解决高校学科教育的专业问题，但是至少诚心地奉献出了我们推动智能工厂物流构建的经验和想法，如果能够给读者一些启发和参考，那么我们的目的也就达到了。
记者：您之前与人合著《制造企业物流运作与实施》、主编《智能供应链》等专业书籍，与之相比，这次出版的《智能工厂物流构建》在内容方面有哪些侧重？
邱伏生：《智能工厂物流构建》是以智能工厂物流规划与运营作为编写的对象，先从全局的视角，对智能工厂规划与运营的基本导向进行整体阐述，然后聚焦物流，对新工厂物流规划逻辑、物流技术应用、工厂园区物流规划与管理、物流运营与管理平台、智能工厂物流规划落地方法、现有工厂物流改造等专题展开研究和探讨。
这本书在注重智能制造及智能物流理论框架的同时，也注意了智能工厂物流构建的典型案例分析。内容涉及智能工厂物流构建的背景、目的、定位、核心要点，智能物流从规划到落地的逻辑、方法、技术和步骤；以及物流运营的计划、组织、执行、绩效等的设定方法和相关的仿真模式与路径实践。同时，鉴于智能制造与智能物流技术始终处于动态发展和转型升级的过程中，本书试图提出不同行业或者企业、不同产品、不同工艺条件、不同制造/物流作业场景下的智能化升级过程中的不同表现形式和探索，并根据不同企业的智能制造战略发展导向来定义和组织个性化的、合理有效的智能物流系统。
二、智能工厂物流构建的关键点
记者：智能物流是智能工厂的核心要素，请您介绍下智能工厂物流规划的目的与原则。
邱伏生：关于智能工厂物流规划的目的，简而言之，是以物流规划和运营为主线、以工厂有效运营为导向、“以终为始”进行规划，实现所有规划和资源要素的联动和拉通。具体而言，是为了配合达成智能工厂系统规划、实现智能工厂物流中心化，打造智能供应链环境下的交付中心、实现制造资源联动，最终达成以客户和消费者为中心的价值型与服务型制造、支持智能工厂的有效运营，从而减少效率损失、提升服务水平、提高库存周转、降低运营成本，最终达成消费者体验最佳。
智能工厂物流规划旨在实现实物流和信息流的端到端打通，提高工厂的交付效率，降低运营成本和机会成本，应从整体考虑其规划的合理性和有效性，因此物流规划需要遵循：物流与生产一体化的原则，畅流化与价值流最优的原则，互联互通的原则，数字化、可视化、透明化的原则，满足企业发展的扩展性与柔性、适合迭代升级的原则，物流安全性原则，节能减排绿色环保原则，智能化技术适用性和经济性原则，其他可能还涉及物流强度最小的原则、合理库存部署的原则、可参观性原则。这些原则不仅将工厂规划与运营的常识、技巧和逻辑归纳其中，约束规划者不能天马行空，成为规划过程中必须要系统性考虑的关键因素，也是评估一个规划方案是否科学合理的基本要素。
记者：智能工厂物流体系由哪些部分构成？智能工厂物流规划与建设应该分几步走？
邱伏生：智能工厂物流体系包含智能采购物流、智能生产物流、智能成品物流、智能回收物流，以及与之相关的智能工厂物流管理平台、物流计划、前后端协同、差异管理和可视化、物流数据资源和物流技术资源等。智能工厂物流体系应以企业经营战略与目标为导向，支撑智能工厂及其供应链达成交付的使命。构建的重点在于物流的集成和整合，以此实现对经营战略、经营计划、战略绩效和业务计划的有效支撑。
智能工厂物流规划的一般步骤，包括需求梳理、概念设计、初步规划、详细规划、方案验证、实施落地等六个阶段。各个阶段的关键内容有：
需求梳理阶段：企业战略解读、需求数据调研、现状诊断与评价、行业发展态势分析、工厂发展定位、需求模型分析、工厂环境需求调研、规范条文等；
概念设计阶段：工厂物流战略、智能工厂设计概念、标杆工厂能力分析与对标参照、发展前沿、目标定义、相关（物流）技术选择、工厂轮廓、规划创意、物流工艺与价值链模型等；
初步规划阶段：产品结构及PFEP规划、厂区物流规划、功能区域定义、辅助区域定义、智能要素导入、规划主线及相关资源需求、工厂能力清单、设施参数、建筑参数、物流参数、运营指标等；
详细规划阶段：PFEP细化、物流技术应用、功能区域详细布局、场景规划、设施配置、运营逻辑、信息化功能、生产与物流的动线规划、环境设计、亮点聚焦、参观通道、投资预算等；
方案验证阶段：方案对比与研讨、方案评审、流程仿真、数据仿真、方案修正、风险预防等；
实施落地阶段：方案培训、技术标准与模块集成、项目监理、项目管理、进度把控、智力支持与人员素养提升、单机调试、联合调试、单批试产、多批量试产等。
制造系统业务模块归类(黄色部分为智能物流运营)
记者：老工厂的物流智能化改造，与新工厂的物流规划，两者各有哪些值得关注的重点？书中提供了怎样的解决方案？
邱伏生：两者的共同点，都是需要通过规划和物流系统构建，达到企业的数字化、智能化经营策略要求和战略绩效目标，同时通过培训等方式提高团队的智能化素养。
说到差别，新工厂的物流规划更多的强调工艺革新、技术创新、管理模式创新，以适应智能化供应链交付系统的要求；老工厂的物流改善，关键在于人的思想的打通（在没有物流供应链战略的引领时，他们总会认为今天这样就是最好的），以及在转型升级过程中碰到的合理化、有效化的技术选型和瓶颈解决，这里面可能会碰到既定约束条件（比如建筑方式、工艺路径、老旧设备等）和路径依赖的问题。
显然，“老工厂”的物流智能化改造，会比“新工厂”的物流规划的难度更大。我们对老工厂物流升级提出了一系列解决方案：首先要对老工厂的智能化升级达到什么目的和要求进行定位；然后对老工厂物流能力进行评审，评估其与目标要求相差的各项缺口（比如瓶颈问题和价值链断点）；之后梳理出物流转型升级的基本模式（比如约束条件、技术选型、迭代升级路径、数字化、智能化等方略，以及投资－收益等问题的解决方案）。
记者：智能工厂物流构建是一项系统工程，涉及多方面技术。如何规避项目失败风险？对于制造企业如何选择物流技术解决方案提供商有哪些建议？
邱伏生：智能工厂物流系统集成，可以理解为交钥匙工程，类似于家庭装修的整装形式。物流系统集成除了物流功能集成外，还包括项目管理集成。而物流系统由多个子项目构成，各个子项目相互关联、互有接口，综合性高，此过程若缺少优秀的项目集管理，极可能造成范围、进度、成本超出基准的风险。因此，物流系统本身具有的项目集属性，决定了物流系统需要通过集成化实现资源调度及进度把控，以确保整体物流系统达成的效果符合预期。
物流系统建设过程中，往往容易出现缺乏系统化、一体化的思维，缺乏场景化研究，未针对物料进行流动性分析等问题。所以需要尊重规划设计方案，强调高可靠性和安全性，预留迭代升级的空间，保证可行性、系统性和完整性、先进性和实用性原则，以达到综合成本最低、有效运营的效果。
考虑到智能工厂内的物流系统复杂化，企业在选择物流技术资源时需要进行全面、综合评估。这五个方面不容忽视：
第一，选取的物流技术资源需要具备较强的系统规划能力。否则容易造成规划方案出现以偏概全、关键环节遗漏、未考虑迭代升级等重大问题。
第二，技术资源相关方是否具有智能制造行业经验尤为重要。如果选取的物流技术资源不专业，可能会使得给出的方案存在误导或者不客观，最终无法满足运作需求。
第三，要考虑其物流技术整合及运用能力。具体表现为物流核心设备是否自制？系统集成能力及垂直整合能力是否满足要求，比如下游的设备商是否为长期合作或者临时寻源？过往案例是否丰富，尤其要关注其是否有与企业需要的物流技术相似的案例。通过对涉及的各个方面进行评估，以此判断集成商的物流技术整合及运用能力。
第四，是否有软件技术实力，是否有足够的专职软件开发人员是关键。集成商选取不当，可能会影响整个项目的进程和可靠性。对于项目经验丰富的集成商而言，过往项目积累了较多软件开发经验，而案例较少的集成商，软件开发经验可能相对薄弱。此外，有的企业在系统运行一段时间后，可能会涉及系统设备的更换或者新的业务需求产生，此时也需要集成商有强大的软件开发和扩展升级能力，及时响应企业的需求。
第五，发展规模和经济实力的评估也非常重要。比如公司的人员结构，因为智能工厂的物流系统建设往往涉及集成商的市场营销、研发设计、软件开发、设备生产及采购、项目管理、安装及售后等多方面人员。如果公司总人数偏少、特别是核心技术人员及软件人员过少，则很容易让人对其整体实力产生质疑，毕竟专业团队保障是项目落地的第一步。而经济实力不足的集成商则容易出现资金链断链的风险，导致影响项目正常进行。
某企业安装调试中的小件立体库
三、中国制造业物流未来发展的思考
记者：当前中国制造企业厂内物流管理运作还有哪些方面亟待优化？
邱伏生：我认为，主要有七个方面的问题需要解决：
1.缺少物流战略和正确认知。导致产品流转的大部分时间（95%以上）都是处在搬运/运输、存储、等待的状态，这些过程大都是不增值的，却被司空见惯，影响了企业大部分的运营效率、资源和管理成本。
2.物流管理基础薄弱。很多工厂在物流管理方面的资源和信息化投入相对比较少，物流管理基本上依靠人工，对于员工的经验要求很高，很多物流场景还存在手工抄写或录入物流信息、依靠人工传递信息、反复点数交接确认、作业随意、系统数据不准确，导致人为系统服务、账实不符、找不到物料等现象。
3.物流能力与生产能力不匹配。“物料进不来、物料不齐套、产品出不去”，从而极大影响了工厂的有效产出，造成仓库“爆仓”、生产停工等现象。不仅导致企业产能损失，更严重的是丧失了市场机会、辜负了客户、丢失了消费者。
4.缺少物流计划的有效协同。大部分工厂没有物流计划的概念；同时要求和执行不精确，导致忙闲不均、爆仓、缺料、等待、排队等物流混乱的现象。无法通过计划之间的协同来实现生产和物流的联动，更无法对可能发生的风险进行预警。
5.缺少有效的物料管控。工厂没有清晰的库存策略，也没有结合每一个物料和产品的特点、齐套要求、供应策略等制定合理的库存标准。没有衡量库存的标准，也就无法做出准确判断，也无法对库存进行过程管控。
6.缺少专业物流组织和人才。这是工厂不重视物流、没有物流思维的直接表现。没有物流组织，就无法实现物流能力的专业化发展；物流人员低配，就无法实现物流的优化和升级；物流人才没有晋升通道，无法培养或者留住高端人才。
7.存在大量的物流孤岛。物流过程缺少有效拉通，物流断点随处可见，影响效率；没有端到端的总体协同，各业务单元都是各自的计划，优先考虑自己的产能或物流能力最大化，导致大量的库存和时间浪费，拉长总体的交付周期；企业各部门之间、企业与供应商之间、企业与客户之间存在壁垒和信息孤岛，导致互不信任、相互博弈，各自的生产进度、库存情况、真实需求等数据很难实现共享，即便是有一些数据的共享也缺少一致的解读和协同，导致“牛鞭效应”频发。
要解决以上这些问题，除了需要做好物流规划、梳理逻辑之外，还需要各类物流技术赋能。
记者：请结合技术发展趋势，谈谈未来智能工厂的物流升级方向。
邱伏生：从学术研究角度分析，中国需要注重基础技术领域进步，重点推动仓储物流装备产业原创技术发展，目前应在六个方面继续加大投入：
一是鼓励物流仓储装备业与制造业融合发展。积极推广应用物流新技术、新设备，加快物流装备业转型升级的步伐，提升技术能力和服务水平，构建良好的产业融合发展的外部环境。
二是发展智能单元化包装对接技术。随着生产自动化、智能化覆盖率日益提升，机器人在线边物流场景的应用越来越普遍。在智能工厂的规划过程中，智能单元化包装和机器人的对接非常关键。由于线边物流场景涉及作业人员、机器人、信息采集和物料协同，所以，智能单元化包装对接技术往往成为智能工厂物流规划的关键节点和有效运作的重要影响因素之一。单元化包装从供应商生产成品下线就开始使用，后续经过搬运、运输、存储、检验、配送到工位，以及最后由机器人（抓取属具）从容器具或者工位器具中识别并取出物料的过程，需要智能单元化包装能够在整个过程中与（智能化的）搬运设备、运输设备、检测设备、配送设备、机器人、信息采集设备等进行数据对接和作业指令的交互。建议企业从系统化的角度，思考智能化包装单元的一体化应用过程，同时兼顾机器人的对接需求，使机器人和单元化包装相互协同，以实现智能化成本最优。
三是提高适应制造作业场景的物流系统集成能力。物流装备企业要深入了解智能制造物流的逻辑和作业场景需求，从解决功能性要求转为解决系统性要求。仓储设施配置需要遵循物料流动规律。
四是将智能工厂“嵌入”智能供应链。智能工厂物流构建本质上是需要促进企业交付能力的提升，如果仅限于工厂思维，容易陷入局部优化的误区。所以需要站在智能供应链发展和优化的角度思考智能工厂的物流规划与运营，在价值链拉通的基础上保证规划合理性和运营有效性，思考智能工厂的生存能力和供应链环境下的适应能力。智能制造端需要的供应链智能化协同，至少包含上游材料供应商的互联互通、第三方物流的互联互通、智能化采购和原材料入厂物流的智能化、智能生产和工位物流的精益化、智能化配送、成品下线和智能化存储、装车发运，在工业互联网环境下（形成工业大数据）解决智能化采购供应和智能化生产供应，以保证制造端的快速响应和有效交付能力，传递制造价值。
五是提高企业团队的物流技术应用水平。通常情况下，智能工厂的物流系统解决方案由咨询公司或者其他专业机构提供。但是在物流技术选择、设备选型、技术应用、设施维护、物流设备招投标、入场安装试调试、正常运行、日常维护保养等方面，需要甲方团队能够理解方案和了解物流设备的性能特点，以保证物流体系运行的平稳性。因此建议：企业设立团队研究物流技术的发展趋势、应用场景、工艺工位需求创新，形成具有物流技术引入、判断、使用能力的人才队伍。
六是建立智能应急物流与应急供应链机制。首先需要确定应急场景，即当设定的问题发生或者条件达到时，就启动应急物流与供应链模式。应急场景通常包含：堵车，批量不合格，翻车，货损，延迟到货，搬运设备、配送设备、拣选设备、存储设备故障，以及水灾、火灾、疫情、地震、政策法规等企业不可控因素出现。应急方式通常包含设置库存、转换生产计划、其他场地调拨、紧急采购、紧急叫停订单或者交付任务等方式。应急物流与供应链管理体系需要设立时间起止期限。
END
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