智能工厂运输建立是一项系统项目，同时智能生产与智能运输科技一直进入动态演进和改革更新的过程中，很多企业迫切需要把握系统理论、工具和技巧论，学习实践心得。日前刚刚出版的《智能工厂运输建立——规划、运营与改革更新》一书可以为相关人员提供积极的参考。邱伏生成为该书主编，从全局的角度探讨了生产企业仓储智能化更新的关键点与发展方向。
随着智能制造急速发展，越来越多的人了解到，物流是厂家有效运营的主要契机和载体，物流规划与营运是智能工厂建设中极为重要的构成。为了迎合国家智能生产战略决策和推进，提高政府、企业和相关研究单位在行业扶持、投资决策、工厂运输规划和建设与营运、智能化运输科技研究与应用等方面的关注与思维，由全球机械项目学会物流工程分会与北京天睿物流咨询有限公司组织多位市场人士一同编写了《智能工厂运输建立——规划、运营与改革更新》一书，并于2022年5月出版发行。该书对制造厂家转型升级的生产方式变革、物流平台打造与科技应用创新、智能物流人才培育等方面进行了具体体现。
据悉，该书主编、上海天睿物流咨询有限公司总顾问邱伏生接受了本刊专访，围绕智能工厂物流建立落地的关键点、物流科技应用，以及生产业物流未来发展方向等话题，分享了自己的看法。
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《智能工厂物流建立》的写作背景和目的。
邱伏生：出版这本书的缘由和目的，可以概括为三个方面：
一是小结天睿20年来的心得，与客户互相学习、相互成就。
天睿咨询公司创立20多年来，一直对于生产企业的仓储规划、改善和运输平台打造提供服务。在这个过程中，我自己走访了达到4000家企业，我们团队的咨询项目也经历了不同的市场、企业和产品，认知和梳理了不同的物流体系，不断看到制造企业运输营运的规律和发展需求。
在我们接触的企业中，有些是物流管理运作水平相当高的，有些是发展相对基础的，他们都有进一步改进的空间，可以说我们和用户之间是互相学习、相互成就的。尤其是近两年来，《中国生产2025》发布，倡导智能生产往网络化、数字化、智能化的方向迭代更新。天睿团队也有与时俱进，不断地强调自己的模型、工具和技巧论，并且在多个头部企业顺利推进了经典项目和绝佳实践，其中有些工程被国家领导人考察、被相关部门推荐为示范点、入选为“灯塔工厂”，有的也作为了工业旅行的打卡点。
二是这些企业和学生必须自主规划和提高物流。
咨询公司专业团队不可能仍然会待在某一个企业、某一个项目中，而且并不是所有必须建立智能工厂运输平台的民企都会找咨询公司，但是它们都必须手段论。也就是说，他们可以借助学习书中的相关建模、工具和技巧论，掌握系统理论和实践心得来进行自主探索、自主规划。
实际上，我们一直会在同学圈或者各种场合见到带着诸多疑问想讨论和交流的人，有些弊端其实很难在短时间的交流中，让询问者受到系统的方式和满意的答案。特别是在项目推进过程中，他们遇到难题时，也或许还能随时请教专业专家，于是人们强调，希望手边有一本书无法随时学习和参阅，这样不至于在物流规划和运营优化的过程中走弯路，避免给企业增添规划方案的弊端以及运输运营的平台效率、综合费用方面的代价。
三是这方面的理论很少，从业者再次教育和大学也必须参考教材。
现在中国针对生产企业的货运规划与营运的书籍确实非常少，尤其是智能工厂运输平台打造的书就更少了。无论是企业从业者，还是大学的学科教育，都必须有最佳实践的心得和理论来鼓励。我们写这本书，未必能够在理论上有很大的造诣，也或许无法解决学校学科教育的专业问题，但是起码诚心地奉献出了我们实现智能工厂物流建立的经验和看法，如果无法给读者一些启发和参考，那么我们的目的也就超过了。
记者：您之前与人合著《制造企业仓储运作与推进》、主编《智能供应链》等专业书籍，与之相比，这次出版的《智能工厂运输形成》在内容方面有什么侧重？
邱伏生：《智能工厂物流建立》是以智能工厂运输规划与营运成为编写的对象，先从全局的角度，对智能工厂规划与营运的基本导向进行整体考量，然后聚焦物流，对新工厂物流规划逻辑、物流科技应用、工厂园区物流规划与管控、物流营运与管理系统、智能工厂运输规划落地方法、现有工厂物流改造等专题展开研究和分析。
这本书在强调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建立的典型实例预测。内容涵盖智能工厂运输形成的背景、目的、定位、核心要点，智能物流从规划到落地的逻辑、方法、技术和技巧；并且运输运营的计划、组织、执行、绩效等的设置方式和相关的仿真模式与路径实践。同时，鉴于智能生产与智能运输科技一直进入动态演进和改革更新的过程中，本书试图强调不同市场以及企业、不同产品、不同工艺条件、不同生产/运输作业场景下的智能化更新过程中的不同体现方式和构建，并按照不同企业的智能生产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平台。
二、智能工厂物流建立的关键点
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方法。
邱伏生：关于智能工厂物流规划的目的，简而言之，是以物流规划和营运为支线、以工厂有效营运为抓手、“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、实现智能工厂运输中心化，打造智能供应链环境下的投产中心、实现生产资源联动，最终达成以用户和消费者为中心的价值型与服务型生产、支持智能工厂的有效运营，从而降低效益损失、提升服务水准、提高库存周转、降低营运费用，最终达成消费者体验最佳。
智能工厂运输规划从而推动实物流和信息流的端到端打通，提高厂家的投产效率，降低运营利润和机会成本，应从整体考量其规划的合理性和有效性，因此物流规划必须遵守：物流与制造一体化的原则，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、透明化的方法，满足企业发展的扩充性与柔性、适合迭代更新的方法，物流安全性原则，节能降耗绿色低碳原则，智能化科技适用性和经济性方法，其他或许还涉及物流效率最小的方法、合理库存部署的方法、可参观性原则。这些方法虽然将工厂规划与运营的知识、技巧和逻辑推导其中，约束规划者不能天马行空，成为规划过程中必需要系统性考量的关键原因，也是评估一个规划方案能否科学合理的基本要素。
记者：智能工厂运输模式由这些个别组成？智能工厂运输规划与建设需要分几步走？
邱伏生：智能工厂运输模式包括智能采购物流、智能制造运输、智能成品物流、智能回收物流，以及与之相关的智能工厂运输管理系统、物流计划、前后端协同、差异管理和富媒体、物流数据资源和仓储技术资源等。智能工厂运输模式应以企业经营战略与目标为抓手，支撑智能工厂以及供应链达成交付的使命。构建的重点在于运输的集成和融合，以此推动对经营战略、经营计划、战略绩效和业务计划的有效支撑。
智能工厂运输规划的通常方法，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、现状诊断与评判、行业发展趋势预测、工厂发展定位、需求模型预测、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、标杆工厂能力预测与对标参照、发展前沿、目标定义、相关（运输）科技选择、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、物流科技应用、功能区域具体布局、场景规划、设施配置、运营逻辑、信息化用途、生产与运输的动线规划、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；
推进落地阶段：方案培训、技术标准与组件集成、项目施工、项目管控、进度把控、智力支持与人员素质提高、单机调试、联合调试、单批试产、多批量试产等。
制造平台业务模块归类(黄色部分为智能物流运营)
记者：老工厂的仓储智能化改造，与新工厂的仓储规划，两者各有什么值得关注的重点？书中提供了如何的解决方案？
邱伏生：两者的一同点，都是必须借助规划和运输平台打造，达到企业的数字化、智能化经营策略规定和战略绩效目标，同时借助培训等方法增加队伍的智能化能力。
说到差别，新工厂的仓储规划更多的指出工艺革新、技术变革、管理体系创新，以适应智能化供应链交付平台的要求；老工厂的物流改善，关键在于人的观念的打通（在没有运输供应链战略的助推时，他们就会觉得上次那样就是最好的），以及在变革升级过程中遇到的合理化、有效化的技术选型和难题解决，这里面也许会遇到既定约束条件（例如建筑形式、工艺路径、老旧设备等）和模式依赖的问题。
虽然，“老工厂”的仓储智能化改造，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更新超过什么目的和规定进行定位；但是对老工厂物流能力进行评审，评估其与目标要求差距的各项缺口（例如瓶颈难题和价值链断点）；但是梳理出物流转型更新的基本理念（例如约束条件、技术选型、迭代更新模式、数字化、智能化等方略，以及投资－收益等弊端的缓解方案）。
记者：智能工厂运输形成是一项系统项目，涉及多方面科技。如何应对项目失败风险？对于生产企业能否选择物流科技解决方案提供商有什么建议？
邱伏生：智能工厂运输平台集成，可以理解为交钥匙工程，类似于家庭装修的整装方式。物流平台集成除了物流用途集成外，还包含工程管控集成。而运输平台由多个子项目组成，各个子项目彼此关联、互有接口，综合性高，此过程若缺乏优秀的项目集管理，极可能导致范围、进度、成本超过基准的风险。因此，物流平台原本带有的项目集属性，决定了仓储系统必须借助集成化推动资源调度及进度把控，以保证整体物流平台达成的效果符合预期。
物流平台建设过程中物流与包装技术，往往易于发生缺失系统化、一体化的认知，缺乏场景化探究，未对于物料进行流动性预测等弊端。所以必须遵从规划设计方案，强调高可靠性和安全性，预留迭代更新的空间，保证可行性、系统性和完整性、先进性和实用性方法，以超过综合费用最低、有效运营的效果。
考虑到智能工厂内的仓储系统复杂化，企业在选取物流科技资源时必须进行全面、综合评估。这五个方面不容忽略：
第一，选取的物流科技资源必须具有较强的平台规划能力。否则容易导致规划方案发生以偏概全、关键环节遗漏、未考量迭代更新等重大难题。
第二，技术资源相关方能否具备智能生产市场经验尤为重要。如果选择的物流科技资源不专业，可能会促使给出的方案存在欺骗以及不客观，最终未能满足运作需求。
第三，要考量其仓储技术融合及利用能力。具体体现为物流核心设施是否自制？系统集成能力及垂直整合能力能否满足要求，比如下游的设施商是否为大量合作以及临时寻源？过往案例是否丰富，尤其要关注其能否有与企业必须的物流科技相似的实例。通过对涉及的各个方面进行检测，以此判定集成商的仓储技术融合及利用能力。
第四，是否有硬件技术实力，是否有足够的专职软件研发人员是关键。集成商选择不当，可能会妨碍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，过往项目累积了众多工具研发经验，而案例较少的集成商，软件研发经验也许相对薄弱。此外，有的企业在平台运行一段时间后，可能会涉及平台设施的更改以及新的业务需求形成，此时也必须集成商有超强的硬件研发和扩充更新能力，及时响应企业的需求。
第五，发展规模和经济实力的评估也十分重要。比如公司的员工结构，因为智能工厂的仓储系统建设往往涵盖集成商的行业营销、研发设计、软件开发、设备制造及采购、项目管控、安装及售后等多方面人员。如果公司总数量偏少、特别是核心科技员工及硬件人员过少，则很容易让人对其整体实力造成质疑，毕竟专业队伍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、中国生产业物流未来发展的探讨
记者：当前美国生产企业厂内运输管理运作也有这些方面亟待优化？
邱伏生：我觉得，主要有七个方面的难题需要解决：
1.缺少物流战略和正确定知。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、等待的状况，这些过程大都是不增值的，却被司空见惯，影响了企业大个别的营运效益、资源和管控成本。
2.物流管理基础薄弱。很多工厂在运输管理方面的资源和信息化投入相对比较少，物流管理基本上借助人工物流与包装技术，对于人员的经验要求很大，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、系统数据不精确，导致人为系统服务、账实不符、找不到物料等现象。
3.物流能力与制造能力不匹配。“物料进不来、物料不齐套、产品出不去”，从而极大制约了工厂的有效产出，造成仓库“爆仓”、生产停工等现象。不仅造成企业产能损失，更严重的是失去了行业机会、辜负了用户、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；同时规定和执行不准确，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作来推动制造和运输的联动，更难以对或许出现的风险进行预警。
5.缺少有效的物料管理。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征、齐套规定、供应策略等建立合理的库存标准。没有考量库存的标准，也就能够作出具体判断，也能够对库存进行过程管理。
6.缺少专业物流组织和人才。这是工厂不注重物流、没有物流思维的直接体现。没有物流组织，就能够推动物流能力的专业化发展；物流员工低配，就能够推动物流的改进和更新；物流人才没有晋升通道，无法培育以及留住高端人才。
7.存在长期的物流孤岛。物流过程缺乏有效拉通，物流断点随处可见，影响强度；没有端到端的总体协同，各业务单元都是各自的计划，优先考量自己的产能或物流能力最大化，导致长期的库存和时间耽误，拉长总体的交付周期；企业各部门之间、企业与供应商之间、企业与用户之间存在壁垒和信息孤岛，导致互不信任、相互博弈，各自的制造进度、库存状况、真实意愿等数据很难实现共享，即便是有一些数据的共享也缺乏一致的探讨和协作，导致“牛鞭效应”频发。
要解决以上这种弊端，除了必须做好物流规划、梳理逻辑之外，还必须各类物流科技赋能。
记者：请结合科技演进趋势，谈谈未来智能工厂的仓储升级方向。
邱伏生：从学术探究角度探讨，中国必须重视基础科技领域进步，重点推进仓储运输装备行业原创科技演进，目前应在六个方面再次加强投入：
一是鼓励物流配送装备业与生产业整合发展。积极推广应用物流新科技、新设施，加快运输武器业改革更新的步伐，提升科技素养和服务水准，构建良好的行业整合发展的内部环境。
二是演进智能单元化包装对接技术。随着制造自动化、智能化覆盖率逐渐增强，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比较关键。由于线边物流场景涉及作业人员、机器人、信息收集和物料协同，所以，智能单元化包装对接技术往往作为智能工厂运输规划的关键节点和有效运作的重要制约因素之一。单元化包装从供应商制造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，以及最终由机器人（抓取属具）从容器具以及工位器具中识别并取出物料的过程，需要智能单元化包装就能在整个过程中与（智能化的）搬运设施、运输设备、检测仪器、配送设备、机器人、信息收集设施等进行数据对接和作业指令的交互。建议企业从平台化的视角，思考智能化包装单元的一体化应用过程，同时兼具机器人的对接需求，使机器人和单元化包装相互协作，以推动智能化成本最优。
三是增加适应生产作业场景的运输平台集成能力。物流装备企业要深入知道智能生产运输的逻辑和作业场景需求，从解决功能性规定转为缓解系统性规定。仓储设备配置需要依照物料流动规律。
四是将智能工厂“嵌入”智能供应链。智能工厂运输形成本质上是必须推动企业交付能力的提高，如果仅限于工厂思维，容易陷入局部改进的弊端。所以必须站在智能供应链发展和改进的视角探讨智能工厂的仓储规划与营运，在价值链拉通的基础上确保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。智能生产端必须的供应链智能化协同，至少包括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运输的智能化、智能制造和工位物流的精益化、智能化仓储、成品下线和智能化传输、装车发运，在工业互联网环境下（产生工业大数据）缓解智能化采购供应和智能化生产供应，以确保生产端的迅速响应和有效交付能力，传递制造价值。
五是增加企业团队的物流科技应用水平。通常状况下，智能工厂的仓储系统解决方案由咨询公司以及其它专业机构提供。但是在运输科技选择、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，需要甲方团队无法理解方案和认识物流设备的性能特性，以确保运输模式运行的稳步性。因此建议：企业成立团队研究物流科技的演进趋势、应用场景、工艺工位需求创新，形成带有物流科技引入、判断、使用能力的人才团队。
六是设立智能应急物流与应急供应链模式。首先必须确认应急场景，即当设置的弊端发生以及条件达到时，就开展应急物流与供应链方式。应急场景一般包括：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、存储设施故障，以及地震、火灾、疫情、地震、政策法规等企业不可控原因发生。应急手段一般包括修改库存、转换生产计划、其他场地调拨、紧急采购、紧急叫停订单以及交付任务等手段。应急物流与供应链管理体制必须建立时间起止期限。
END
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