智能工厂物流信息平台构建方法——“智能工厂物流构建”系列连载之三

一、智能工厂物流信息平台概述

智能工厂物流信息平台是以工业互联网、大数据、云计算、5G移动无线网络、人工智能、机器人、智能物流技术等软硬件新技术为基础，能够为智能制造过程中原材料、在制品或者成品（采购物流、生产物流和成品物流）的包装、运输、装卸搬运、存储、流通加工、配送、信息处理等提供智能服务和智能决策的信息平台。它不但将企业、用户、货物、设施紧密联系在一起，而且将流程、数据和订单结合起来，使物流运营平台连接变得更加多维度、立体化、多元化和更有价值。

智能工厂物流信息平台需要实现物料流动实时数据的采集与管理，基于实时数据实现供需双方精准的匹配，更需要依据生产作业要求实现物流与作业工位的智能化联动。

从智能工厂物流的规划和运营升级路径而言，需要思考信息平台战略框架和制造物流供应链发展导向相结合，以业务和应用场景、技术条件、过程瓶颈、约束条件等作为前提条件，在规划中创新，在创新中应用。

工厂升级通常分为三个阶段：精益工厂、数字化工厂、智能化工厂。不同阶段的物流信息平台，也有覆盖面、联通程度、技术应用场景以及软硬件设施的差异，可以相应分为：精益阶段物流信息平台、数字化物流阶段信息平台、智能化物流阶段信息平台[1]。

二、智能工厂物流信息平台构建的基本方法

1．物流运营平台构建的维度

无论是从哪个环节入手打造智能制造平台，都要落实到产品物流质量、终端交付期、物流投入与运营成本、交付效率等实际问题上。

智能工厂需要通过物流信息平台来协同拉通企业内部和企业间价值网络，实现纵向集成网络化制造和横向集成，以及端到端的全流程集成。

（1）价值链拉通集成

纵向集成就是解决企业内部信息孤岛的集成。在智能工厂物流层面，纵向集成主要表现在以订单需求的成品交付物流为拉动主线，将成品下线、包装、生产总装、物料齐套、检验、存储、到货、入厂等过程的计划、执行、实物流动过程和绩效数据等实现集成，完成有效交付。

（2）企业间价值网络的横向集成，对外联动集成

横向集成指的是企业之间通过价值链及信息网络来实现资源整合。在智能工厂物流层面，横向集成主要表现在企业之间的订单信息、交付要求、产品发运要求与日程、中途物流运输与配送、库存与存储中心、物流网络的管理等业务和信息的集成。

横向集成将企业内部的物流、生产等过程和企业之间的订单流、物料流、信息流的交换过程（即价值网络）通过各种信息系统集成在一起。在工业互联网技术保障下，企业间的横向集成将在全球范围内进行。

通过横向集成，使同一层的数据和信息共享，使业务和供应链集成，使不同业务模块的相关活动自动触发，使平台上的各业务子系统的信息互通、资源共享，保证了智能工厂里动态生产配置的实现[2]。

（3）端到端的价值传递能力集成

端到端集成指的是围绕客户价值进行的集成，围绕企业核心形成竞争优势，也因此能够提供最佳的用户体验。在智能工厂物流层面，往往上升为智能供应链的一个支撑要素，主要表现在对于客户交付响应能力、成品按照不同渠道流向、物流配送、分拨、成品库存、终端交付、物流质量体验等业务和信息的集成。

无论是从哪个维度入手，都需要实现物流管理平台的智能化。智能工厂物流信息平台的搭建和实现，将打造智能供应链，为智能物流、智能生产、智能制造的更新升级打下良好的基础。同时制造业模式变化也将倒逼供应链物流信息管理技术和平台的建设。

2.物流运营平台构建的构建原则

（1）顶层设计的原则

工厂物流智能化策略定位驱动物流软件顶层设计。需要配合智能制造的战略设立智能化的物流信息实现路径。以终为始，重新定义物流信息化平台的概念设计、关键功能、绩效、系统化的功能模块和实现路径，避免盲目采购和开发一些未必适用的软件，更为关键的是能够趁早做到“壮士断腕”，取缔不合理甚至成为桎梏的物流模块或者软件。

（2）尊重经营业务的原则

构建物流信息化平台需要在智能化物流业务基础上，强调是否有利于业务发展？是否有利于关键绩效的提升，帮助企业提高盈利能力和周转率，从而获得核心竞争力？是否有利于实现客户价值？在这三个要素的指引下，结合物流信息技术，实现为企业经营赋能的目的。

（3）物流作业场景优先的原则

重要的物流作业场景，比如收货、分装、检验、存储、分拣、配送与输送、工位物料使用、成品盛装、成品存储、成品发运等场景。作业场景数字化、智能化水平决定了物流的有效性和生产的有效性，从而也决定了整个智能工厂运营的有效性。

（4）推拉结合的原则

以交付作为拉动，协同制造－物流－供应链一体化逻辑设计。需要重新梳理基于满足（智能）制造的价值型供应链逻辑，由于未来是以交付为中心的制造，所以需要建立推拉结合系统（很多企业推动的“积放链系统”）。从“需求拉动”和“计划推动”两个维度切入供应链和交付能力的管理，并且在这个基础上以特征参数和KPI为切入点，梳理公司大数据管理逻辑，把握软件脉络。

（5）系统性原则

智能工厂物流运营平台，不再是多个功能软件的叠加，而是一体化、互联化。所以，需要重新定义未来的软件系统功能甚至名称，以便于企业信息平台上线时更加理性和清晰。

（6）创新的原则

强调互联互通，期待适度创新，导入新技术。

（7）迭代升级的原则

只有趋势没有定势，需要有升级计划。以终为始，一次系统规划、分步有效实施，制定达成路径，不断迭代升级。

（8）拉通价值链的原则

智能物流可以打通整个供应链链条，在场内外物料/产品流动的过程中可以将信息全面记录下来，还可以提高效率、降低成本、提高价值链的协同能力。智能物流是实现智能供应链落地的必经之路。

3.物流运营平台的构建方法

物流信息系统的架构通常需要通过物流业务框架搭建、系统需求梳理、搭建系统模型和IT实现四个基本步骤。

（1）物流业务框架搭建

物流业务框架搭建是企业价值流畅通、执行高效的关键。

①物流业务梳理

物流业务梳理包含物流现状调研、物流运作模式诊断、物流系统水平评价，优化与提炼业务逻辑、物流过程要素、物流作业场景、智能化物流作业单元标准作业要求以及相关的关键环节绩效要求，从结构化的角度减少瓶颈。

②目标流程及物流框架定义

目标流程及物流框架定义主要在于拉通业务价值链视图，建立物流业务流程框架，从而梳理物流业务能力（参数）框架。通过作战地图，展示价值链痛点、断点和爆炸点，拉通业务主线，明确业务边界和相关参数。

③业务流程端到端拉通

端到端的物流流程体系，包含优化计划、流程参数、组织绩效等；关键环节定义，包含物流作业场景，与制造、检验等的协同功能，输入输出的关键作业要素。

④详细业务流程

详细业务流程包含：岗位职责、单据表格、操作规范；物流设施介入：检验、卸货、搬运、流转、存储、分拣、配送和打包等。是对具体物流及相关业务开展的详细作业定义。

⑤搭建物流业务框架

对一个完整的制造企业综合运营信息平台而言，制造系统包括的内容非常丰富，大致可以分为12个工作模块，主要涉及（包含但不限于）：智能制造系统（制造供应链）规划、制造供应链计划、主生产计划、物料计划、采购寻源、入厂物流管理、生产制造作业计划、生产制造与工位物流管理、库存控制与产成品交付、生产品质管理、成品物流管理、计量管理。物流及相关业务贯穿于所有工作模块中，使得整个系统融为一体。

（2）物流智能化信息需求梳理

在传统的系统架构下，涉及物流、计划、供应链的内容被人为“割裂”成多个碎片化的作业模块，划归到其他管控系统中，如此逻辑构架下构建出来的信息平台不利于向数字化、智能化方向升级。

在构建智能工厂物流信息平台时，同样应基于“大物流小生产”、“智能工厂物流中心化”、“以交付为中心”的大原则。“以交付为中心”的智能工厂物流信息平台基于成品物流拉动，之后梳理智能化制造、智能物流配送、生产备料、车间排程、生产计划和需求管理。

针对不同的订单交付模式，物流过程可能有所区别，比如按订单生产模式（MTO，比如汽车、家居、个性化家电等生产），更加强调个性化订单的交付过程的细化和监控，智能化管理的颗粒度更细化，智能工厂物流信息平台数据化的流程、内容更加具体。物流网络布局变为网络化工厂布局，更加注重客户满意度、订单交付准时率、物流资源调度的有效性和实时性。对于按库存生产模式（MTS，比如饮料、食品、手机等标准化产品），需要强调库存流动、分布式生产模式、门店管理的算法，其信息平台覆盖面需要更加宽广，更加需要关注库存周转率和效率损失的问题。

由于智能工厂通常需要实现虚拟到现实的制造过程，在构建智能工厂物流信息平台时，需要思考虚拟信息、虚拟制造、执行过程、参数选择与实际物理作业的人机料法环的对应。运营平台的主要功能不再仅限于“存储信息”，而是需要进行“是否有利于订单交付”的过程监控，同时需要根据信息与物理之间的偏差实时反馈，实现数据感知、分析和对制造设施、物流设施的智能调节和优化。

三、智能工厂物流信息平台构建逻辑与模型

1.物流信息平台构建逻辑

从智能工厂物流运营业务层次和关联的物流战略绩效深度来看，可以将物流信息平台构建分为物流策略层、管理层、执行与考核层。从策略层到执行层，是计划、标准到执行落地的过程；从执行层到策略层，是物流作业数据、绩效到运营有效性的回报过程。如图1所示。

（1）管理运营的层级

物流策略层主要是基于对企业物流供应链战略的秉承，智能工厂物流信息平台需要将支撑物流战略的制造计划联动、库存管控、物流计划和物料供应实现横向管理，以解决智能制造的安定生产，联动生产计划与物流计划、采购计划的有效联动，同时控制原材料库存、在制品库存和成品库存的标准与差异。

管理层主要是拉通各项资源的逻辑关系、数量关系、时间关系和实物关系。

执行层主要是通过智能设施或者人员对物流计划与指令执行的过程，由于物料是否有效流动、是否有效支持了生产、是否实现了物料与信息的对应，都在作业现场表现，所以执行层的信息采集决定了物流的绩效，更决定了是否能够有效交付。

（2）技术实现的层级

在不同的层面需要对应不同的技术应用和实现的手段（或者是关键要点），来实现逻辑层、映射层和实物层的横向纵向对应，如图2所示。

逻辑层需要对应的物流管理技术是与物流战略相对应的物流规划和信息的顶层设计技术，从构建决策支持平台的维度构建，需要思考计划链不同环节的协同技术、指令与信息回馈对应与联动技术、推拉结合的积放链技术。

映射层需要对应的是日常运作与管理，主要是数据集成、过滤、存储与处理，主要涉及入厂物流信息采集技术、制造物流过程信息技术、数据算法、参数集成与KPI指标呈现，实现过程的可视化技术。

实物层主要是现场作业的设施驱动、执行，执行数据采集与传递、终端数据可视化呈现。

（3）信息流和实物流的协同

计划体系是智能工厂运营的核心枢纽，是物流和生产的执行导向和有效性的对比标准，智能工厂物流信息平台需要适应、支撑和支持该体系的有效运作。智能制造中，物流计划和生产计划可以看作是一个计划，就是服务型制造的交付计划，彼此之间的协同关系如图3所示。

在智能工厂物流信息平台中，交付体系就是要以成品发运计划作为牵引，拉动生产作业计划，通过协同拉动产线配送计划、物料齐套计划、供应商到货计划，以及其他相关的资源需求计划（如库存计划和人力资源计划），以支持主生产计划。在这个过程中，智能工厂物流信息平台就是中控系统，居中调剂各类制造资源，形成积放链循环系统，最终完成订单的个性化制造。

物流管理运营的要点包括从计划到执行、到管理的关键节点和要素，通过计划推动和订单拉动结合形成积放链推拉体系，从而支撑工厂的有效运营，具体如图4所示。物流信息化功能需要满足上述运营要求。

而在实物流动中，需要保证按照计划体系执行，并且尽量将偏差减少乃至为零，形成企业级的“知行合一”。智能工厂物流运营实物流动的过程对应关系如图5所示。

不同物料、不同订单、不同作业方式、不同工位、不同供应商涉及的制造需求全面联系起来，形成横向+纵向的协同，支撑过程中信息逻辑和实物逻辑的对应，以保证物流资源和计划的一致运行，并最终形成综合的实时物流数据和报表，如图6所示。

2.智能工厂物流信息平台管理模型

物流信息平台需要围绕以交付为中心的业务需求，作为拉动的逻辑进行展开。即以快速精准的订单响应和有效交付为终极目标，拉通物流为载体的价值链，将智能化生产设施、物流设施、监测设施、人员等嵌入式地布局在整个物流供应链之中，并由此统一设定运营参数和KPI绩效指标，体现的是“大交付、大物流、小生产” 逻辑。为此，智能工厂物流需要以订单交付和发运计划作为动力来源，拉动总装作业计划和实际现场作业，通过保证物料实物齐套率的要求，拉动自制件和外购件的匹配计划和实物配套。并结合生产主计划和库存计划、物流计划、采购计划来协同决策物流的批量、批次和对于生产工位的准时性配送，在此基础上，通过物流运作计划和相关数据来驱动智能物流设施的运营。

图7所示为某企业物流信息平台构建的参考模型。

通过对计划、采购、厂内物流、生产作业四大关键业务环节的管控，实时掌握进度、保证智能生产和有效交付。同时监控过程异常，以及对异常反馈和处理的全过程控制，更好地实现问题的事前预防和事中控制，实现各业务部门的协同性，帮助企业落地PDCA管理循环和持续优化提升，以支持打造数字化、智能化工厂。

清晰的智能工厂物流运营数字化逻辑，有利于实现计划、采购、生产和物流的全过程信息有效联动，驱动相关的智能制造设施和智能物流设施，同时实现过程中的异常信息预警和及时展示，将当前事后的管理提升为及时管理和预先控制，并且能进行及时监控。

通过建立智能工厂物流信息平台模型，重新梳理供应链运营流程，针对关键环节或工序进行标准化、有效化、可视化管理，以拉通制造工厂的价值链。于是，价值链上不同环节的关系处理不再是传统的经验和感性（俗称“拍脑袋”）模式，或者单个决策模式，而是基于一体化平台的系统化决策。

四、智能工厂物流信息平台的关键要素集成

智能工厂物流信息平台建设过程中，将涉及的要素全面集成，从而实现从信息逻辑到物理逻辑的对应关系，合理分解为多个管理模块之后的协同（不是传统供应链中的购买和拼凑），形成物流运营信息平台。

1.物流运营平台构建的关键功能要素

（1） 建立主生产计划的滚动模式，以中长期的预测指导长周期采购与生产，以订单或库存计划指导总装；

（2）依据净需求，对总装计划进行平准化精益排序，产生总装顺位计划；将“WMS”功能和“MES”功能融合集成；

（3）依据总装顺位计划，拉动零部件/外购/外协件的齐套计划和准时配送；

（4）通过物流计划整合工厂的采购计划、生产计划、库存计划，并实现采购、生产、库存业务的集成；

（5）实现物料配套分析，跟踪物料流程作业，避免出现车间现场缺料的情况。

2. 物流运营平台构建的关键场景要素

（1）采购业务端

主要包含供应商的采购－生产－交付等过程，解决自动寻源、根据供应商基础数据实现自动下单、自动提示供应商交付要求。具体包含：到货预约，支持发送ASN、供应商到货计划编制、在线到货预约、JIT物料拼车装货（包括多点卸货规避）、供应商库存实时查看、装卸货车辆排队叫号管理。叫料管理，叫料指令的自动生产与发出、到货时间要求与建议、在线打印带条码的送货单与物料标签、厂内送货车辆作业与滞留时间监控、到货风险预警等。

（2）入厂物流端

主要包含装车－运输－收货－检验－入库等过程，解决规划和计划供应商的交付过程要求，并实行监督，以实现数字化采购的可视化。具体包含车辆出入厂时间记录（单据扫描、牌号发放）、入厂到货准确性判断，匹配送货单、车流量控制，自动预警和提醒、未到货车辆预警、装卸货车位管理、车辆调度（含空容器装车位）、装卸货时间和效率监控等。

（3）库存与仓储物流

物料出入库扫描（送货单、标签）、IQC物料状态与品检效率监控（品质模块，强调信息及时、全面）、物料与库位管理（作业齐套对应产线库位、实时维护）、实时库存监控与预警（超期、待处理等）、物料在库时间监控、齐套率监控（当天及第二天）、三天作业齐套管理（信息齐套，含供应商库存）、不配套物料、工单信息预警与处理状态管理、支持拆箱、拼箱操作，状态锁定。

（4）生产协同端

工位物流一直是智能工厂物流系统规划建设和运营维护的痛点和难点。它涉及生产设施、物流设施、作业单元、物料单元、产线节拍、作业主体（机器人或者操作人员），以及各个环节的信息（动作节拍、数量、流量等）采集与作业反馈协同，由此构成了工位物流的作业场景，也是智能工厂最主要的作业现场，需要系统化思考、集成化实现、智能化协同。通常是以点带面地导入关键工位和环节智能化的元素，然后逐步完成集成业务。在一个特定的工厂，关键环节的智能化突破往往可以起到“破冰”效应，带动上下游环节的系列优化和匹配，从而拉开智能化工厂建设和物流信息平台构建的序幕。

主要包含分拣－配送－齐套－生产－打包等过程，解决数字化生产的流动性要求，以精准响应智能制造的时间和数量要求，其间需要重新解决工位智能配送和作业协同的问题。具体包含各产线生产作业计划查询、显示，作业计划生产进度监控、提醒，物料配送计划查询，配送作业派工、物料分拣、齐套与配送进度监控、显示，在线库存倒冲及物料配送拉动点设置，线边拉动－配送－备料的作业计划倒排拉动，配送指令传递（根据线边物料消耗进度拉动，每种物料单独拉动，通过PDA、电子看板等传递），尾数、不良等物料信息及时采集和传递处理。

（5）容器管理

物流基础比较薄弱的企业，一般首先需要做好每个物料的包装设计，做到包装单元化、通用化、标准化，并在此基础上扩展搬运标准、存储标准、运输标准、配送标准、工位暂存标准等。只有标准化了各个基础环节，才能够实现物流数字化、参数化，为后续的流程梳理提供良好的基础（可以直接作为基础数据导入物流信息系系统）。这涉及产品结构、物料尺寸、BOM表分解、质量要求定义、包装模式切换、容器具管理流程等，过程繁琐，但是非常必要。一旦忽略容器管理，规划出来的智能工厂物流徒具形式，无法实现物流信息的数字化，运营平台的建设也容易导致“两张皮”的结果。

容器管理主要包含：基础信息维护，器具编号、器具类型、颜色/材质、包装关联关系、物权所属；日常运作管理，维修、更换、报废、信息维护、出入库管理、容器具回收预约；资产管理，数量管控、物流容器具费用管理、租赁/采购管理。

（6）成品交付端

主要包含入库－存储－检验－分拣－装车－运输－交付等过程，实现对市场要求的快速响应。

当对应关系建立起来后，智能工厂物流信息平台需要重点关注送货计划与到货管理、存储计划与存储现场、配套计划与实物配套、作业计划与现场作业管理、总装计划与总装作业管理、装车计划与装车装柜等六个对应的关键环节参数和标准执行，以解决数据一体化、偏差管理一体化的系统性要求，保证系统能够实现差异控制、先期预警和应急管理。过程中还需要考虑包装器具设计与身份管理、存储空间的数字化规划和智能仓储设施、工位智能化配送模式和响应参数设置、成品下线到智能化快速化装车模式等方面的设计。

将各个要素协同起来，形成企业物联网（嵌入或对接工业互联网），将人、机、料、法、环、测互联互通起来，通过智能工厂物流信息平台智能协同系统指挥和运营起来，解决横向+纵向的资源协同和信息联通，如图8所示。

当企业逐渐实现了价值链拉通、数字化采购、数字化物流、智能生产之后，整个供应链计划－执行将完全与信息平台融合，实现CPS（信息物理系统）。未来的差异可视化不再是反馈给作业人员并通过开会解决问题，而是反馈给整个物流运营信息平台系统，从而实现这个系统的实时反馈（feedback），形成自组织、自管理等智能化的表现，最终保障智能制造的实现。代表了物流信息的各个物料包装单元，都将“会说话”，与平台上的所有元素进行对话和交流，实现人、机、料、法、环、数、测的互联互通，对接工业互联网，从而实现数字化、网络化和智能化[3]。

五、物流信息平台应用拓展

1.向智能供应链拓展

智能工厂物流信息平台重构，协同大数据战略，最终决定信息平台的有效性。

智能工厂物流信息平台需要将产品、客户、供应商、技术、服务，订单、物料、工厂、产能、库存、仓库、门店、计划等都整合到一起，服从和服务于企业供应链大数据的逻辑要求，从而保证交付体系在运营过程中能够适时抓取标准－计划－执行之间的数据差异，然后进行算法优化，形成制造供应链从数字化到智能化的升级。

2.物流运营颗粒度更加细化

随着智能制造和智能物流的不断个性化、精准化，未来物流作业场景更趋于精致精确，管理粒度也更加细化，更加强调技术的现场应用与协同。

物流运营信息平台需要基于流程梳理的基础之上开展，而该流程必须是配合智能制造的运作需要来拉动，这就涉及相应的物流模式规划、流程梳理和参数设计。

3.物流数据驱动模式更加明显

制造业模式变化倒逼物流供应链逻辑变化。从以制造为中心向以客户和消费者为中心的交付模式转变，倒逼物流信息技术平台从“存数据与查数据”到“数据驱动”转化。

智能制造环境下，尤其是全渠道产销数字化的企业（从制造到连锁经营，涵盖电商、门店、KA、经销商等），都在强调以客户订单与交付数据为中心，日益与互联网、云计算平台链接，其信息化必须从昔日的“存数据与查数据”转向到“制造大数据/消费大数据”的数据驱动的轨道上来[4]。

企业的信息平台不仅仅是满足某个模块、某个功能、某个数据本身的需求，而是需要全价值链互动、智能、瞬时的要求，其层级更加高、深度更加细化、广度更加宽泛。

如此，全价值型的智能化供应链和智能制造的软件功能需求，仅凭当前市场上的软件远远不能满足，于是软件的迭代升级也就需要随着智能制造的业态、场景、战略要求而不断升级。所以，信息平台适应智能制造数字化驱动的转变迫在眉睫。