智能工廠物流運營管理的切入點
——“智能工廠物流構建”系列連載之五

文 / 李志強 王莉

上海天睿物流咨詢有限公司

智能工廠規劃與建設的目標是打造一個“有效運營”的工廠，這與企業的經營戰略和策略緊密相連。本文從認知升級、組織賦能、行動要點三個層面，詳細介紹了智能工廠物流運營的重要意義，智能化道路上如何實現物流組織迭代，以及提升物流運營管理水平的要點。

智能工廠物流運營管理是對智能工廠物流運作過程的計劃、組織、實施和控制，包括對工廠物流運作的運營、評價和改進，以實現工廠物流戰略績效的管理活動。一切智能工廠的規劃、改造和改善，均是為了打造和交付一個“有效運營”的工廠，這與企業的經營戰略和策略緊密相連。

一、認知升級：智能工廠物流運營的星辰大海

1.認識物流對于智能工廠運營的重要性

很多人認為物流是很簡單、基礎的工作，很多企業對物流定位非常低，而這恰恰是企業做不好物流的主要原因之一。物流運營管理對企業經營活動起到至關重要的作用，甚至決定了智能工廠的構建能否成功或者有效運營。企業經營水平主要通過凈利潤、投資回報率和現金流三個績效指標衡量。工廠物流運營管理決定了制造企業的庫存資金、應收賬款和應付賬款的周轉情況，尤其庫存資金和現金流呈現此消彼長，從而決定企業運營的現金周期和現金流狀況。另一方面，工廠物流運營管理也與其交付水平、運營效率、運營成本、有效產出等直接相關，從而對企業的凈利潤、投資回報率等產生極大的影響。

2.智能工廠物流需要物流戰略、戰略績效指標的引導和支撐

物流戰略作為企業的二級戰略，同樣需要“看5年，想3年，踏踏實實做1年”。企業需要有明確的物流戰略和策略引導，需要明確定義企業在未來發展過程中必須具備的物流競爭力及物流能力清單，這些能力在未來能夠支撐企業得到長足發展并獲得競爭優勢。同時，企業各層面、各部門及不同時期的管理團隊，對物流戰略應形成普遍的共識和行動的一致性。

圖1 物流運營管理的三種范式

基于智能工廠的戰略及定位，工廠運營需要聚焦經營績效，而物流戰略績效對工廠經營績效有很大影響。企業管理者和物流管理者不僅僅是關注物料、面積、人數、包裝、存儲、搬運、自動化程度等這些基礎性的指標，而更多聚焦于物流戰略績效指標，將物流部門的價值體現在企業的經營指標、財務報表和核心競爭力中。物流戰略績效主要包括訂單準交率、訂單交期（OTD）、庫存周轉率（ITO）、庫存資產比、物流成本和客戶滿意度等戰略績效指標。

3.智能工廠物流往往是精益化、數字化和智能化范式的綜合呈現

隨著制造企業物流從傳統物流模式逐步向智能物流迭代，呈現出精益化物流、數字化物流和智能化物流三種基本的物流范式（傳統物流不作為基本范式）。三種范式具有逐級迭代的關系（見圖1），通常情況下，數字化物流必須以精益化物流為基礎，智能化物流必須以數字化物流為基礎。智能物流是在精益物流和數字物流的基礎上，為實現高效交付、低成本運營而構建的人機協同、機機互聯的生產—物流系統。在智能工廠的實際運營中，智能工廠物流未必一定需要全面實現智能化物流，而是要根據運營管理的需要，不同的場景、時期可能具備不同的范式特征。另外，精益化工廠、數字化工廠在局部場景中也可能具有物流智能化的要素。因此，三種物流范式往往在工廠中同時存在。

二、組織賦能：智能化道路上的物流組織迭代

很多企業在智能工廠的建設過程中，往往容易忽略物流系統的構建，而有些企業雖然能意識到物流的重要性，但又認為物流是生產的附屬，在引入智能生產物流設施、建設智能產線、打造智能車間的同時，順便將物流建設考慮在內就可以了，不能高屋建瓴地從價值鏈角度進行系統的統籌規劃，因此導致最后智能工廠運營效率反而更低的“慘劇”呈現。究其原因，是企業缺少合理的、與當前發展階段相匹配的物流組織，缺少物流人才的成長土壤，導致物流規劃、管理、運營、信息化、技術應用等方面的人才缺失，智能工廠物流發展自然便是空中樓閣。

工廠的物流管理組織本質上是服務于工廠的運作，該組織的定位必須契合工廠物流的規劃與運營及其未來發展趨勢，有效支撐企業的發展愿景及價值導向。伴隨著物流范式的升級、物流管理的復雜度提升，從精益化物流到數字化物流、智能化物流的升級轉型，與之相匹配的物流管理組織必然也各具特色，由此形成匹配精益化物流、數字化物流和智能化物流三種范式的管理組織。需要注意的是，由于管理組織需要結合企業文化、授權結構、職能層級、人才結構等綜合設計，是一個不斷創新、不斷發展的過程，并沒有完全標準的組織配置，因此，物流范式和物流管理組織形式并非嚴格一一對應的關系。

1.精益化物流的管理組織：強調物流職能的整合與專業化分工

精益化物流組織開始強調物流計劃，初步形成了物流計劃職能，但是沒有與其他計劃形成聯動；開始成立了物流規劃與改善的職能，逐步形成精益物流改善的能力。但此時物流對整個供應和交付過程的管控能力依然很弱，計劃職能依然分割在各個部門，各部門各自為政，完成本職的工作，但是無法保證總體的戰略績效最優。精益化物流管理組織參考架構，見圖2。

2.數字化物流的管理組織：強調計劃協同和可視透明，成為公司運營管理中心

圖2 精益化物流管理組織參考架構

數字化工廠需要打造一體化的計劃中心，將需求預測、銷售計劃、訂單管理、采購計劃、物流計劃、生產計劃、發運計劃、庫存計劃、產銷存協同等進行整合集成，應用數字化技術和算法打造智能調度和差異管理能力，以實現價值鏈的拉通與協同。

圖3 數字化物流組織參考架構

另一方面，數字化工廠通過人、機、料、法、環、測的全面互聯，實現數據的實時、準確采集和傳遞。所有靜態和動態數據都被納入數據中心統一管理，數據中心全面負責數據管理、數據分析、績效管理、數據輸出、差異管理、決策支持等相關工作，如此才能實現工廠運營過程的可視化、透明化，才能對運營績效進行實時監控和差異分析。因此，數據中心和物流信息平臺建設職能也納入物流運營中心，以實現工廠運營的閉環管理。數字化物流組織參考架構，見圖3。

3．智能化物流的管理組織：生產與物流高度融合，實現“智能工廠物流中心化”

一個規劃好的智能工廠就像是一個“盒子”，只需要關注其“輸入”和“輸出”,“盒子內部”的運作基本實現智能化（自感知、自決策、自調適），而智能工廠的生產和物流已經高度融合，實現了“智能工廠物流中心化”，智能工廠本身即物流中心或供應平臺，其主要職能包括采購與供應商管理、智能工廠運維、訂單管理與交付、物流信息平臺建設、數據中心（數據資源管理與應用）、技術資源管理與應用、供應資源管理與配置等，如圖4所示。此時，智能工廠物流運營的職責發生了根本性的變化，傳統的物流運作和管理被技術替代，取而代之的是，需要對智能化體系的構建、運維、優化，以及數據的管理、分析和應用。

圖4 智能化物流組織參考架構

表1 智能工廠物流人才能力參考矩陣

4.智能工廠物流人才：人是物理系統和信息系統的創造者、使用者和管理者

在智能工廠的智能物流體系中，人是物理系統和信息系統的創造者、使用者和管理者，人的作用比以往任何一個階段都顯得更加重要。伴隨著工廠和物流體系的迭代，對物流人才的需求和定義也在不斷變化，傳統的物流人才無法滿足需求。因此，企業、行業往往呈現出物流人才總是緊缺的狀態，而且又很難物色到合適的人選，何況對于一個工廠而言，我們需要的是一個團隊而不是某個專業的人而已。

智能工廠物流人才需要具備架構、建設、使用、維護、優化智能工廠物流系統的能力，需要能夠接受和使用新的理念、方法、技術和工具，能夠系統性規劃智能工廠的物流系統，能夠運營智能工廠以達成交付、周轉、盈利等方面的戰略績效，并逐步實現其數字化、智能化的迭代升級。作為智能工廠的物流人才，需要“懂技術、懂運營、懂規劃、懂數據、懂應用”（精通其中一個或者多個方面），具體而言，需要具備頂層設計能力、物流規劃和系統化架構能力、專項技術能力、運營管理能力、項目管理和落地能力等，如表1所示。

表2 工廠物流計劃編制邏輯

三、行動要點：提升物流運營管理水平的切入點

工廠物流運營管理的重點在于物流的集成和整合，以此實現對經營戰略、經營計劃、戰略績效和業務計劃的有效支撐。理想情況下，物流運營計劃、執行和差異管理等均由智能化物流系統自動完成。但在實際運作過程中，即便是已經成為普遍認同的智能工廠，也未必匹配了完全自動化、智能化的物流系統，在不同的應用場景下，通常精益化、數字化、智能化三種物流范式并存，并且處在不斷優化迭代的過程之中。

1.拉通物流計劃：工廠物流運營管理的核心

工廠物流計劃是在工廠物流運營過程中，與實物流相關的一系列物料及產品流動的規劃、計劃、協同的集合，包括到貨計劃、收貨計劃、檢驗計劃、齊套計劃、工位配送計劃、成品發運計劃、庫存計劃等。工廠物流計劃是工廠物流運營管理的核心，物流計劃協同采購計劃、生產計劃和物料計劃，實現各項計劃間的有效聯動，形成準確的物流作業指令，以指導各物流環節的作業。物流計劃的編制邏輯，如表2所示。

工廠物流計劃是以生產作業計劃為拉動，基于各個環節的作業規范和標準，倒排各個節點上的物流計劃，安排合理的開始時間和結束時間，由此才能進行各個物流環節的協同運作和差異管理。工廠物流計劃需要設定不同物流環節的時間容差（精度），比如工位配送需要精確到“分鐘”，物料的庫存計劃、物料到貨計劃精確到“小時”或“天”，檢驗計劃、卸貨計劃、裝車計劃等精確到“小時”或“分鐘”，供應生產精確到“天”等，從而定義物流計劃的精確度，并設定差異識別的靈敏度。

物流計劃涉及物料需求、標準時間、作業經濟批量、時間容差、資源配置、計劃變動、執行差異、計劃之間的聯動等各種復雜、動態的參數，手工編制物流計劃比較繁瑣，而且難以支持物流的精細化管理，因此需要針對每一個計劃設計算法，將其固化到信息系統或者工業APP軟件中，由軟件提供支持，或者直接由系統輸出物流計劃。在智能工廠的物流運營體系中，系統不僅能夠根據既定的條件自動生成物流計劃，還能夠識別各環節計劃與執行之間的差異，并自主調整后續的計劃及相關計劃，使得總體運作符合系統效率最優的原則。

需要說明的是，由于物流過程各環節作業的標準化程度相對較差，物流計劃與實際執行的偏差往往比較大，導致有些企業認為物流計劃不具備可執行性而放棄持續的推進。殊不知，任何計劃與執行之間曾經都存在巨大的差異甚至混亂，經過企業團隊長期不懈的檢查夯實基礎、優化邏輯、優化參數、強化執行、系統固化、持續優化等，才使得計劃成為各項活動的主導。物流計劃也是如此。

2.消除物流斷點：打造價值鏈上的連續流

物流運營管理應致力于物料及產品在價值鏈上的快速周轉，盡可能減少物料及產品在倉庫、暫存區、工序間、車輛上等各個節點的等待時間。基于“制造工廠物流中心化”的原則，通過精益物流和精益生產的有效配合，結合自動化、數字化、智能化的物流裝備應用，在工廠內部盡量消除物理上和信息上的斷點，打造連續流，能夠極大地提升工廠的運營效率，由此對工廠物流運營的戰略績效實現產生極大的作用。同時，消除斷點也是傳統物流邁向精益化、數字化、智能化物流的必由之路。

打造連續流一般采用三條路徑：

第一條路徑是構建上下游節點的“硬鏈接”，比如流水線就是典型的連續流表現形式。過去基于工序產能最大化、工序間節拍不均衡、上下游協同不暢等條件，往往容易形成孤島式布局，從而產生大量的半成品庫存，產生極大的面積、人員、資金、設備等方面的資源浪費。而在制造水平優秀的工廠中，這些孤島正在不斷消失，越來越多的工序被整合成為流水線的一個部分或者某個工位。

第二條路徑是通過物流計劃的協同取消某些環節。比如在某個智能工廠建設之前，其零部件物流分為一級庫和二級庫，一級庫存放著約一個星期的零部件庫存，外包給一個龐大的三方物流團隊管理；二級庫在工廠內，存放著約3天的零部件庫存，由內部團隊進行管理。在新工廠落成后，供應商直接將物料配送至工廠線邊倉，庫存周期控制在3天以內，由此取消了一級庫，大幅降低了物流成本。

第三條路徑是通過智能物流設置實現自動連接，從而達到連續流的效果。在上述智能工廠中，線邊倉采用了自動化立體庫的智能物流技術，物料卸貨后直接放置到輸送線上，后續的接收、驗收、檢驗、入庫、存儲、揀選、配送到工位、空容器回收等均實現了自動化運作，倉儲區域面積縮小了50%，物流操作人員減少了70%以上。更為重要的是，通過自動化的物流管理，賬實一致性、物料齊套率、配送及時性等都得到了很好的保證，物流對生產的服務能力和服務水平都大幅提升。

3.庫存控制與管理：體現為基于總體運營規劃的參數設定和管理

庫存控制與管理需要制定差異化的庫存管控策略，不同的物料和產品，具有不同的流通屬性（距離、交期、供需關系、可得性、品質、需求波動等），因此要避免“一刀切”的庫存管理方式，針對每一類物料和產品設定合理的、差異化的庫存策略。庫存的標準設定和流轉模式決定了智能工廠經營的效益。

原材料庫存取決于采購批量和供應商到貨周期（或者采購周期），同時與質量合格率、供應商送貨的穩定性等變數相關，是采購、入廠物流、生產、物料齊套等計劃與執行的結果。物料供應策略決定了庫存標準的設定：首先，供貨距離是物料可得性的主要因素之一，供貨距離越遠，物流的提前期越長，則庫存標準越高；供貨距離越近，物流的提前期越短，則庫存標準越低。其次，物流量越大，供貨的頻次越高，庫存標準就可以偏低；物流量越小，頻次越低，庫存就需要略高。工廠有了基本的物料供應策略規劃后，針對每一種物料匹配合適的供應策略，同時將形成每一種物料的庫存標準，如表3所示。

表3 結合物料供應策略的庫存標準設定

在制品庫存（尤其是多工序離散制造零部件）取決于工序周期、生產批量、轉運時間、生產班次、上下工序制造節拍、物流協同模式、包裝單元、上線模式以及過程中的質量、時間、數量的變數等。在制品和半成品庫存控制的關鍵在于縮短生產周期，即生產開始投料到最后一件產品完工入庫的時間。生產周期越短，生產體系的靈活性越大，各節點的響應就會越快，節點庫存就會越低；生產周期越長，生產過程中的變數就越多，生產計劃管理就越復雜。制造企業需要不斷壓縮其生產周期，通過價值流優化、流線化布局優化、流水線生產、單件流改善、小批量生產、模組化應用、業務外包等方式來壓縮周期。

成品庫存取決于預測準確性、交付周期、存儲周期、發運頻率和頻次、庫存損失等因素，是交付策略、庫存周期、訂單承諾與履行、需求預測、供應鏈計劃、生產執行等共同協同的結果。成品庫存管控的關鍵點在于成品交付策略、成品庫存標準兩個方面。成品交付策略包括按庫存生產、按訂單生產或者更合理的組合策略，比如一部分標準化、銷量大、需求穩定的產品采用MTS（按庫存生產）的策略，這部分產品SKU較少但銷量占比大，合理設置庫存水位有利于實現快速交付，提升客戶滿意度，同時還可以通過庫存調節需求，實現均衡生產；而另一部分差異大、銷量小、波動大甚至定制化的產品則采用MTO（按訂單生產）的策略，可以極大地降低企業預測、備貨、庫存管理等復雜度和風險。

企業如果缺少合理的、與當前發展階段相匹配的物流組織，缺少物流人才的成長土壤，導致物流規劃、管理、運營、信息化、技術應用等方面的人才缺失，智能工廠物流發展自然便是空中樓閣。

4.入廠物流運營管理智能化：基于復雜場景的復雜算法

入廠物流是指按一定的規則和要求，將物料從供應商處轉移到采購商工廠指定位置的運作和管理過程。入廠物流涉及面廣，包括入廠物流計劃、車輛配載、車輛調度、運輸過程監控、快速有序卸貨、倉庫快速接收、與廠內物流系統銜接、物料尾數管理、來料包裝和品質管理等過程和節點。

入廠物流涉及所有物料、供應商、線路、車輛、人員等要素的龐大而復雜的系統，僅依靠簡單算法和人工，無法規劃所有的資源并獲得較好的綜合效益。要想實現入廠物流的精細化管理，就需要投入大量的管理資源，這就促使入廠物流必然要向信息化、數字化、智能化的方向發展，甚至建立供應鏈數字孿生來應對如此復雜的場景。

在計劃可能發生調整（插單、延后、異常停線、換線生產等）、供應商供貨量波動（同一個物料今天A供應、明天B供應；同一個供應商今天量大、明天量小）、物流線路不固定（因供應商變動導致取貨路線不固定）、車輛滿載率難保障等情況下，入廠物流智能化需要解決的問題是，搭建一個或幾個數學模型和算法。結合入廠物流的狀態數據以及生產作業計劃、物料需求計劃、采購訂單、庫存與齊套信息等，該模型和算法可以自動生成合理的動態入廠物流計劃，并能夠對風險進行預警，同時針對風險可以形成及時的、靈活的調整指令，以實現準時供應、均衡到貨、庫存較優、物流成本較低、資源利用率較高的目標。在這個過程中，關鍵的資源都將量化進入系統，系統以此進行多因素約束的排程計算。系統以實現資源綜合利用率最高為目標，當資源空閑時可主動預警，當局部資源不足導致無法正常完成作業時，系統將采取向前或向后平滑的方式進行調整或給出調整建議。

除此之外，與供應商之間的信息系統拉通、入廠物流全程可視和異常監控、車輛的智能調度、物流資源的智能分配等都將成為入廠物流智能化的重要組成部分。

5.廠內物流運營管理智能化：運營管理重點的全方位轉變

廠內物流智能化要點包括信息流和實物流全面上線、物料流動過程融為一體、數字化檢驗管理、生產和物流融合等。在工廠智能物流環境中，盡管管理的邏輯是一致的，但管理的內容及形式已經發生了翻天覆地的變化。傳統工廠的廠內物流作業都需要通過單據傳遞指令，比如揀選單、配送單、交接單、檢驗單等；智能工廠則通過信息系統自動傳遞所有信息和指令。傳統的物流作業如搬運、配送、盤點、理庫、賬務處理等動作，大部分被智能物流設備代替。此時，人的作用更多地體現在不斷優化物流管理邏輯，不斷優化系統的邏輯和算法，這些優化的目的不再只聚焦人均產出、物流量等傳統指標，而是通過這種優化不斷地實現庫位周轉率的提升、自動化物流系統運作效率提升、降低物流系統的能耗、提高物流設施的有效產出等。

與智能工廠匹配的原材料廠內物流智能化，應符合（但不限于）以下場景的描述：

（1）入廠物流到貨、卸貨后，將帶有條碼或RFID標簽的物料單元放置到收貨端的輸送線上（也可能是與AGV匹配的物料接收暫存貨位），針對周轉箱、托盤單元、非標單元等不同的物料單元，匹配有不同類型和尺寸的輸送線和暫存貨位，在輸送線上自動完成掃描、物料驗收、物料抽檢和物料接收。抽檢的物料通過專門的檢驗口排出物料，直接通過輸送線或AGV送至檢驗室進行檢驗。

（2）基于系統對于物料狀態的智能化管理，物料檢驗與物料入庫的過程同步進行，系統對每一個物料單元進行待檢、檢驗中、檢驗合格、不合格等狀態進行精確標識和識別。

（3）物料按照規劃好的路線和邏輯，進入倉庫（包括暫存位、排序區域、物料超市等），這些區域也有各自的貨位代碼（條碼或者RFID），形成貨位－物料的實時捆綁和對應。系統將結合物料的使用區域、使用工位、使用時間、尺寸大小、配送類型、存放周期等參數進行運算，為每一個物料分配合理的存放或暫放位置，使得整個物流系統運作盡可能實現效率最高、物流量最小、響應速度最快、能耗最低。比如：物料進入立體庫以后，周轉快的物料放置在距離出庫口較近、較低的位置；直配上線的大件物料直接進入規劃好的線邊的排序上線區域；需要拆零揀選的物料直接進入待揀選區域或者揀選流利式貨架上。

（4）系統按照設定好的物料齊套管理規則，生成實時、動態的齊套管理信息，對于可能存在的風險和缺料進行預警，并自動傳遞給相關人員進行解決。當確定物料不齊套時，系統可自動生成相對最優的生產計劃調整建議，可以盡可能多地滿足客戶需求、盡可能少地產生多余的庫存。

（5）系統根據總裝工位的計劃執行情況和工位庫存的實時管理，形成對應操作人員、機器人、作業設備和作業時間的數字化拉動需要。由于系統全面自主管理且運算能力遠遠大于人腦，系統可以對每一個工位、每一種物料單獨生成配送計劃和指令，這些指令通過系統傳遞給相關的自動化倉庫、輸送線、揀選設備、AGV搬運機器人等，智能物流系統將需要的物料準時、準量地配送到工位使用。

（6）智能化的包裝單元（帶有條碼或者RFID標簽的周轉箱或者托盤）中物料使用完后，該表單被專門收集起來，通過條碼閱讀器讀取上述關聯數據，被使用后的物料數據被實時傳輸回系統，計劃、采購、物流、制造、財務部門以及供應商進入后續作業。

（7）可回收的物料包裝將被分類，并按不同供應商存在指定位置，系統具有專門的空容器管理模塊或者APP應用，結合供應商的包裝需求、空容器暫存數量、車輛信息等，系統將自動安排車輛回收空容器，將空容器返回供應商處，實現高效循環利用。

6.建立物流風險與應急物流應對機制

對于智能工廠而言，正常情況下的物流運作和管理均可以自主完成，但由于物流系統軟件、硬件本身可能出現異常，以及智能工廠之外的環境因素變化可能造成的物流風險，智能工廠仍會處在巨大的不確定因素當中。在應對風險能力方面，系統不具備人的靈活性和柔性，風險一旦發生，將導致比傳統工廠更大的損失和機會成本，因此智能工廠物流運營尤其需要重視物流風險與應急管理。

由于市場存在巨大的不確定性，比如客戶和消費者需求越來越難以預測和把握、客戶和消費者對于交付時效和服務水平的要求越來越高、頻繁促銷活動導致的線上線下需求劇烈波動、產品更新換代越來越快、為滿足個性化需求而導致的產品品類越來越多、產供銷信息不透明、庫存過高導致對新品銷售的沖擊、庫存過低導致供應鏈脆弱等，多種不確定性因素疊加導致企業預測不準、供需錯配，使得工廠物流運營存在各類風險。物流風險管理可以從建立企業物流風險清單、識別風險的優先級、針對風險制定應急方案、風險規避、突發重大風險的管理等方面入手。

應急物流是針對可能出現的突發事件已經做好預案，并在事件發生時能夠迅速付諸實施的物流活動。其特征為突發性和不可預知性、需求的緊急性、時間上的緊迫性、滿足緊急需求的弱經濟性和非常規性。應急物流有國家層面的、區域層面的、企業層面的。隨著2003年非典、2008年雪災等事件的發生，國家應急物流整體機制和運作也在不斷完善，但是對于企業、工廠而言，應急物流的概念可能還比較模糊。

應急物流管理的主要內容包括：梳理工廠可能會遇到的應急物流場景，針對每個應急物流場景設置對應的應急物流管理流程，設置合理的應急物流組織及響應機制，對應急物流的相關內容進行相關人員的培訓及定期的演練測試。

應急物流管理非常強調事前、事中、事后管理的概念。事前要做好應急物流預案設計、培訓、演習（有條件的話）；事中要快速響應，并嚴格執行應急物流預案的標準流程（針對應急物流場景的）；事后要總結應急物流事件，應急預案更新，流程與標準、組織的更新等，記錄整個處理過程，作為后期培訓的案例。