2023中国智慧物流大讲堂（上海CeMAT）第九届全国仓库与配送中心规划建设研讨会
邱伏生等：以物流为主线做好智能工厂规划
原创：邱伏生等
本文系统阐述了“以物流为主线的智能工厂规划”的规划逻辑、思路和关键落点，让企业深刻理解智能物流对于智能工厂的重要性，了解以物流为主线的规划和运营对工厂经营进行赋能的方法论。以期对智能工厂的规划、建设和运营有所助益。
本文首先通过概述制造物流的本质及其发展历程、剖析人们的认知维度、对比智能物流的升级路径，明确为什么要以物流为主线。其次，通过分析规划“初心”与价值锚落点，搭建MBSE智能工厂物流规划逻辑与体系，阐明以物流为主线的智能工厂规划逻辑与方法论。第三，理论和实践结合，明确以物流为主线的智能工厂规划关键落点。
作者：邱伏生李志强颜家平
上海天睿物流咨询有限公司
为什么要以物流为主线重新定义智能工厂物流
1.制造物流的发展历程
海尔的制造物流改革的成功，成为中国制造业现代物流启蒙和发展的一个关键里程碑。在1998~2005年这个阶段，物流逐步被定义为运输、包装、装卸搬运、仓储、配送、信息服务、流通加工等七大核心功能，此时，人们更多是从功能性的角度认识物流，而非系统性的角度。
从2013年开始，德国“工业4.0”以及《中国制造2025》的提出，引发了制造企业发展智能制造和智能工厂的热潮，众多机构和公司开始研究智能制造。起初，大部分人对于智能制造的理解“就是制造”，而忽略了物流。此时规划建设的智能工厂，（CAD图纸上表现的）主要是固定资产（厂房或者生产设施）的布局，没有流量、流向和载体的物流要素，没有研究物流作业场景和物料流动的动线，物流区域也被有意“封存”不做展示。“智能工厂”用了非常先进的设备和软件系统，但是规划和运营过程没有尊重物料和产品的流动性，甚至没有考虑产品迭代的物流柔性化需求，导致产线和车间无法适应产品的多样性和多变性。
2.制造企业对物流的认知局限
在制造企业，无论是战略、运营、管理、操作等不同岗位的人员，还是企业的主要领导者，对于物流的理解大多停留在基础的搬运、储存等物流操作层面。他们对于物流的认知主要建立在实际工作场景的基础上，而其视野会被所处的工厂环境所局限，所以大部分人对于物流缺乏深层理解。下面从几个典型的场景进行说明：
（2）物流作业的路径依赖：很多企业没有物流计划，对于到货、装卸、检验、齐套、搬运配送、分装分拣等整个过程都是依靠经验来管理。企业往往认为“过去我们都是这么干的，也能够保证生产”，如果用这样的物流认知和能力来支撑智能工厂的运营，结果肯定是不尽如人意。
（3）物流基础决定数据有效性：很多企业“重视物流”都停留在口头上，往往连物流基础管理都是缺失的。由于缺少物流过程IE以及包装标准，物流过程各环节存在多种单据和标签、层层点数与检查、切换包装方式等问题，无法建立各环节之间的信任关系，由此导致物流过程层层受阻、账实不同步、账实不一致、基础数据缺失等问题。这种情况下，引入任何信息化和数字化系统都是徒劳。
（6）物流作业数据缺失：企业非常重视生产（产线设备）数据的采集，但往往忽略了物流过程数据的采集，比如供应商发货、到货、检验、入库、分装、齐套、拣选、配送、尾数、应急等方面的过程数据。
（8）总想减少物流人员：企业面临减员压力时，首先想到的就是优化物流人员，通过物流人员外包或者供方人员驻厂的方式，以期达到减员指标。这些方式往往治标不治本，没有解决根本问题，实际成本和风险并未降低，且现场涉及供应商人员、三方物流人员和企业自身人员等，现场管理难度更大。
3.传统工厂物流与智能工厂物流的差异
智能工厂以“交付中心”的逻辑来规划工厂，企业强调的是订单交付周期、库存周转率、交付准确率、客户响应能力等，其物流主要表现为战略层面的制造工厂物流中心化、无接触式物流、供应链协同交付和物流数字技术管理等。此时，物流解决的是流通、断点、效率、交付、信息、连接等方面的端到端和系统性问题。
传统工厂物流与智能工厂物流在人、机、料、法、环、测等方面的表现差异如图1所示。
图1传统工厂物流与智能工厂物流的差异
传统企业通常着眼于解决动作和功能性问题，物料本身常被忽视，没有充分尊重物流的重要性。结果，生产被过度重视，而其他因素如EHS（环境、健康、安全）以及物流、员工和物料安全都被忽略。这种情况下，即便有最先进的系统，也无法解决物流数字化的问题。
对于未来制造企业物流的认知，我们应当立足于“大物流、小生产”和“智能工厂的物流中心化”的理念，生产只是整个交付系统或者物流供应链系统里的一个环节，由此，就非常容易理解“以物流为中心”和“以生产为中心”两种逻辑之间的差异。这意味着未来的工厂应该是一个交付中心，而非仅仅是生产中心。这是一个深刻的认识转变。
4.物流天生具备“端到端”“动态化”的要素连通效应
图2以物流为主线进行智能工厂规划的要素与逻辑
以物流为主线的智能工厂规划逻辑与方法论
1.规划初心与价值锚
规划初心与价值锚需要思考：从哪里入手？解决什么问题？如果由仓库主管、物流部长、工厂总经理分别主导工厂规划，其结果是完全不一样的。仓库主管可能更注重仓库的位置选择、面积大小和内部布局的规划；物流部长可能会强调部门之间的协同规划，注重物流各环节的连接和拉通；而工厂总经理则更加强调整个工厂的系统规划和解决企业经营的问题，比如能否降低库存、提高效率，是否有利于提高交付能力。规划者所站的高度、具备的格局，往往决定智能工厂未来所能达到的高度。
当前大部分制造企业强调以客户为中心，那么规划过程中，如何从全渠道价值链看待制造工厂和物流转型升级呢？如果顾客要从网上买到某品牌的空调，电商物流把空调送到顾客家里，工厂、物流、电商等各环节都不知道自己生产、保管、搬运的产品是谁的，此时就不是以客户为中心，其供需平衡、库存周转、交付满意度也是难以精准管控的。
如果基于智能工厂物流中心化的逻辑，把空调生产线部署到电商的物流中心（也可以是品牌商的物流中心），物流中心接到订单后，马上就分配给这条生产线完成空调生产并交付给客户。此时，订单交付的整个过程对于顾客而言都是可视、透明的，顾客的体验感非常好。此时的制造中心（工厂或产线）和物流中心实现了融合，成为交付中心。交付中心直接面临客户的体验，是支撑品牌和市场竞争力的重要构成部分。
按照交付中心的导向规划智能工厂时，应从全渠道价值链的角度来进行工厂的战略定位和概念设计，确定工厂的“长相”：应该具备什么特征、解决什么问题、遵循怎样的价值导向。不同的价值导向，使得工厂功能表现或战略绩效指标都有所不同，从而影响工厂的选址、建筑设计、功能区域、物流和生产动线等。概念设计过程如图3所示。
图3智能工厂物流规划概念设计模型
概念设计之后，才能进行下一步的初步布局规划和后续的详细规划、运营要求逻辑梳理。
2.三个“一体化”的规划方法论
如果工厂不是一体化的规划，解决的就仅仅是功能问题而不是系统问题。智能工厂始于规划，成于运营。我们在以物流为主线进行智能工厂规划时，需要始终强调以终为始，保证三个“一体化”（规划一体化、建设一体化、运营一体化）。因此，工厂规划时应以运营为导向，按照规划步骤逐步完成规划，才能支撑企业达成“交付中心”的定位。
很多企业在新工厂规划和建设时，由于缺少对项目管理的重视或者缺少项目管理人才，布局规划、建筑设计、产线工艺突破、物流策略、运营体系等各自为战、相互影响，由此产生巨大的机会成本和损失。为此，我们提出以MBSE（基于模型的系统工程）为基础的TRMBSE工厂规划模型，把智能工厂和智能物流系统的规划过程进行有效规范和科学管控。
MBSE（基于模型的系统工程）是支持从概念设计阶段开始，并持续贯穿于开发和后期的生命周期阶段的系统需求、设计、分析、验证和确认活动的正规化建模应用。TRMBSE模型是将MBSE应用于智能工厂从概念设计到详细方案，再到工厂建设、项目成果的达成，其系统工程逻辑如图4所示。
图4以MBSE为基础的工厂规划模型（TRMBSE）
TRMBSE模型强调以终为始，其核心是“规划、建设、运营一体化”的三个“一体化”系统模型：
（1）规划一体化：从顶层设计-工厂概念设计-初步规划-详细规划-方案验证-方案交付的过程。要将工厂运营管理的价值导向、目标、逻辑、规则等纳入规划过程中考虑，以有效运营为导向进行规划。规划过程需要明确的运营指标定义，并且细分为作业参数，规划后需要通过仿真来验证。
（2）建设一体化：建设团队要先期参与到规划过程中，确保对规划方案完全理解和认同。项目建设过程需要制定详细的实施计划，把建筑、产线、工艺、人员培训、招投标等各个方面进行统筹和综合管控。由于涉及面广泛，建设过程必须检讨、验证各个子项目是否符合规划的方案。
（3）运营一体化：运营过程的有效性是检验规划、建设合理性的唯一标准。基于以交付为中心、以物流为主线的逻辑进行的规划，要求运营过程必须遵循同样的逻辑和表现，有效兑现规划时期的价值导向、策略和流程。运营可以通过数字孪生方式来动态验证。
值得一提的是，三个“一体化”更要考虑“规划-建设-运营”过程的总体一体化，站在持续经营的角度，不考虑运营管理的规划和建设都是没有“灵魂”的，最终都可能导致企业产生巨大的系统效率损失和改造成本。
举例来说，美的空调泰国新工厂就是严格按照TRMBSE模型三个“一体化”系统逻辑建成，让人们感觉“没有一处是多余的”。该工厂产线、输送线、AGV、悬挂链、水电气网管线等在平面和空间上纵横交错、复杂而有序的分层，地面AGV灵活调度，空中悬挂链错落有致，小件物料空中输送直达工位，成品跨厂房连续输送和集中码垛，每一种物料都通过合适的方式直接配送到工位……由于规划时经过了模型构建、参数分解、模拟仿真和综合联调，每一个场景细节都被反复推演和验证，且其核心团队从规划到建设再到运营均是全程参与和主导，因此，该工厂才能得以顺利落地并获得成功。
以物流为主线的智能工厂规划关键落点
通过TRMBSE模型，基于概念设计明确工厂“长相”和价值导向后，结合企业实际情况需要明确规划的关键落点。
1.物料包装基础优化，解决工位物流痛点
物料包装单元化、智能化（SU，SmartUnit）是智能物流与智能生产的关键载体和链接要素，更是物流数字化和VOM的基础。很多企业尚未解决包装基础问题便开始构建智能工厂，那么物流及其数字化问题都将难以解决，这将导致物流与产线动线的无效布局。
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，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下线就开始使用，后续经过搬运、运输、存储、检验、配送到工位，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。
2.产品工艺和工位配送匹配研究，实现配送物流与工位物流融合
工位物流是工厂物流的核心，我们进行工位物流规划时，要求细化到“三个一”（每一个物料、每一个工位、每一个平方米）。产品工艺和工位配送涉及众多的参数和算法，比如：产线的效率和节拍、产品BOM、设备的参数、物料齐套要求等，以及物料齐套配送和最小配送包装单元的匹配问题，物料配送用AGV、悬挂链还是输送线的设备选型问题，WMS、MES和APS之间匹配的问题……但工位物流作为最后的“临门一脚”，是制造物流最具挑战且最关键的课题。
大部分企业的工位场景研究是割裂的，产线数据、机器人数据、物料数据、生产和物流节拍数据等没有进行汇总，比如，物流设计节拍跟生产设计节拍可能有差异，工位空间可能无法满足物流对接的需求。因此，工位场景设计是一个跨部门多方协同设计的过程。如图5所示，某企业通过优化产线设备、机器人对接、物流配送到工位等，使得物流系统和生产作业系统之间能够实时对应，机器人属具从包装单元容器具中识别并抓取单个或多个物料，涉及物料包装、定位、机器人识别、抓取、移动、工位装配等一系列的作业，真正做到“满箱换空箱”的数字化控制模式。一般情况下，传统企业该场景通常是在生产线边设立“线边库”，通过“水蜘蛛”进行物料协同，为此增加了物流断点，导致库存和空间的浪费，使得物流管理和实现数字化更加复杂。
图5某企业配送物流与工位物流融合
3.从平面到空间的利用，向空间要效益
经常有人讨论工厂物流面积和生产面积各自占比的问题，某个行业的工厂物流面积和生产面积的比例应该多少合适，是2:1，还是1:1，还是3:1？实际上，这个问题是个伪命题，是基于投影面积计算的。一般工厂单层厂房高度为12米以上，多层厂房的楼层高度达到6米到8米，在以人工作业为主的场景中，一般只利用了2米左右的高度。比如传统的汽车主机厂物流区域，基于可视化、目视化和员工作业高度的要求，物料存储高度一般不超过1.5~2米，结果上面的10米空间基本上是空闲的。这些企业在物流方面具有“路径依赖”，从而极少思考通过物流技术的合理应用可以解决这些问题。新近建成的一些汽车主机厂，空间规划则相对比较合理。
笔者曾经与一家新建6栋厂房的企业沟通，指出其仅需通过合理利用现有空间即可节省2栋厂房的建设成本，在物流设备上的投资仅相当于新建2栋厂房投资的10%。同样地，笔者在与另一家企业沟通时，他们正在考虑是否需要建设新工厂，以满足未来三到五年产能和销量翻倍的需求。我们建议在现有的物理空间内，通过采用自动化物流技术，可以在不增加额外资源的情况下实现产能和出货量的增加，仅需要投入约1亿元的物流设施建设费用。对于这些企业而言，投入十几亿元建设新厂房似乎更加容易接受，而对于在物流设施上投入1亿元则显得非常谨慎。
4.工艺硬连接降低中间库存，减少智能制造系统构建成本
如，某企业是设备成组布局模式，有独立的钣金车间，钣金车间与总装车间之间需要8~12小时的钣金半成品库存，为了实现对半成品的智能化管理，投入几千万元建了自动化立体库。而同行业的另一家企业，针对同样的场景，通过细胞化和连续流改造，将冲压和总装进行并线设计（俗称“硬连接”），如图6所示，该措施消除了中间半成品库存，不但节约了几千万元的物流设备投资，同时还提升了钣金车间的快速响应能力，减少了过程效率损失。
图6某企业“硬连接”消除中间库存
5.总装工位配送考验智能化逻辑与落地能力
在特定场景中，如空调行业压缩机配送，由于物料较重，大部分企业使用叉车配送上线，既不安全又浪费空间。如图7所示，某企业空调压缩机上总装工位采用AGV配送，同时在工位上实现机器人自动抓取物料、自动拿取包装物、自动回收空托盘等，可以实现无接触式配送和安装。对于类似“傻大黑粗”的物料，采用定制AGV搬运是当前较为理想的选择。
图7某企业压缩机AGV配送与工位对接
传统工厂中习惯了多拉快跑、大装载量的物料配送上线方式，往往采用仓库笼、周转车等作为载体。这种模式下，物料的搬运配送、线边摆放、库存控制、流转批量、线边拿取、工位对接等都较为复杂和不便。如图8所示的某工厂结合物料的体积、重量、防护要求等参数，推动物料包装的标准料箱化，通过拆码垛机器人、料箱立体库、空中输送线、料箱提升机、工位对接AGV等组成空中物流系统。该工厂采用了多层的空间物流规划，在生产线上方空间设置输送线（也可作为物料缓存区），大流量的物料通过输送线从高空直接送至工位，而小流量物料则通过输送线与AGV和料箱机器人CTU接驳至工位。此时，基本实现物料端到端的无接触式运作，智能工厂的现场也能体现出更好的质感。
图8某智能工厂的空中“云物流”配送系统
针对大件物料的物流作业场景，企业一般使用AGV搬运料架实现全过程的无人化运作，但如果物流量非常大，AGV的能力可能无法满足需求，此时使用牵引车（俗称“小火车”，一次牵引4~6辆台车）可能是更好的选择。如果工厂具有较大的可用空间，也可以通过悬挂输送链的方式实现空中输送（如图9），将物料从卸货点直接悬挂输送至使用工位，基本消除了大件物料的地面存放和搬运。
图9某工厂的大件物料悬挂输送链
6.尊重不同物料的流转规律，规划物流作业场景
物流设备的配置需要遵循物料流动规律。制造业物流的本质在于“流动”，关于物料如何流动，不同行业、不同产品需要不同的流动方式，这需要遵守物料的流动规律，而不是按照经验的“预设”。企业需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。不同物流技术和设备的选择，关键在于分析“要解决什么问题”，从而提出符合需求的总体解决方案（见图10）。
图10某智能工厂基于物料流转规律的物流作业场景设计
产品不同，物料也不同，每种物料都具有其各自的属性和流转规律。识别并掌握这些规律是至关重要的。通过规律研究和判断，才能够决定物料流通的时空需求和物流技术选择与赋能。
例如，汽车行业的座椅、轮胎等物料，一开始也是地面台车运送，但由于物流量非常大，且产线生产的车型越来越多，后续逐步通过输送线或悬挂链实现空中排序缓冲和自动配送，这种自动排序配送的过程无需额外的防呆措施，因为系统已经通过数字化解决了防呆问题，这种级别的方案已经基本上实现了数字化。
再如，许多汽车主机厂的总装车间采用SPS单台套配送的方式，往往由工人进行分拣并由AGV进行跟随搬运，这种方式存在工人多、效率低、易出错等问题。当前，很多企业正在考虑如何通过小件立库和托盘库实现“货到人”的拣选模式，基于这些物料的流转规律和场景分析，汽车企业的物料“货到人”拣选是可行的。
企业在学习行业内外标杆工厂时，不能机械地照搬和复制，需要结合生产模式、物料特征、物流流量、生产节拍、空间环境等因素进行分析设计，结合每个物料的流转规律、特点和要求，思考有哪些适合的物流技术、这些物流技术能够解决什么问题、是否赋能了工厂运营，从而匹配最适合的物流技术和设施，而不是一味地套用输送线、悬挂链、AGV等。
7.让物料发声，倾听物料的声音（VOM）
在智能工厂的物流运作过程中，物料天然地具备端到端的属性，物料及物料包装单元承载着订单属性，需要经过运输、搬运、装卸、存储、检验、拣选、配送、器具回收、追溯等诸多环节，各环节的流转过程要确保信息的有效和顺畅。因此，需要物料（或订单）具备“会说话”“会听话”“会指挥”的能力，发出“我是谁”“我要去哪里”“谁要怎么加工我”等指令。物流系统构建应让物料能够发声，且系统能够倾听和识别“物料的声音”，实现物料（或订单）与智能装卸设施、智能搬运设施、智能存储设施、智能拣选设施、工位机器人等设施设备之间的对话，并且能够生成可执行的指令，从而达到物料指挥系统的效果。
8.倒排物流计划，实现生产计划与物流计划联动
表1物流计划的倒排逻辑
物流的倒排计划在智能工厂中起到至关重要的作用，表1中所示从下到上是运营过程，从上到下则形成倒排计划。智能工厂的工位物流能不能做好，很大程度上取决于物流倒排计划表。值得注意的是，每一个订单的每种物料都应有一份这样的倒排计划，如果公司有100种物料，便需要100张这样的表。当这些表在横向上需要互相匹配和协同时，如果存在20个订单，组合的数量会呈指数级增长，这已经超出了人工管理的范围，因此，物流计划数字化变得尤为关键。
物流计划将物流过程的各个作业环节进行有效协同和串联，消除了信息孤岛，各环节按照计划执行即可满足整体的需求。各节点都具有各自的计划和执行，其监控运营的重点在于对计划与执行之间的差异管控，从而实现信息流和实物流的一致性，确保每个环节能够按计划执行，最终实现有效的交付。
总结
以物流为主线进行智能工厂规划，可以实现工厂质感、断点、空间、人工、效率、数字化、智能化、思维等方面的变革与提升，需要思考智能工厂究竟需要解决什么问题，解决谁的问题，从而定义出工厂的愿景和价值导向。不同的愿景下，企业的产品策略、物流策略和交付策略不同，智能工厂的规划逻辑也会有差异，因此，在向优秀的标杆企业学习时，更多的是学习其内在逻辑和理念，而不能一味地模仿。无论如何，作为工厂的管理者，除了懂生产，还需要懂物流，更重要的是需要管理者充分重视物流，把物流提升至战略的地位，坚持物流的愿景初心，从物流的规划和运营中真正获得价值、收获成就。
编辑、排版：罗丹
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