对于现有工厂而言，需要进行系统性的诊断和评审，以明确其存在的问题、机会、约束等，选择适合自己的切入点进行物流改造和优化。以下内容选择制造企业转型升级过程中的成功经验和案例进行阐述分享。

 01 转型升级的基本模式
物流是工厂转型升级中的核心要素，其基本模式和内容如图8-6所示： 

图8-6现有工厂物流改造与优化模型

（1）供应链、物流战略及价值导向
需要确定企业的供应链、物流战略及价值导向，以形成发展方向上的相对聚焦，达成企业上下的共识共行。对于工厂的经营而言，交付、成本、品质、服务、速度、效率等都需要兼顾，这些要素相互影响、制约和促进。所以，企业要结合行业环境和企业自身特征，选择对自身竞争力提升的关键要素作为重点，比如某企业面对的市场环境是产品同质化较为严重，产品毛利不高，而且行业内企业都深受高库存之害，经过分析，该企业把供应链、物流的响应速度和交付水平作为重要抓手，形成3-5年的供应链、物流发展战略，其内在的逻辑是：通过快速响应既能提高交付服务水平，提升客户满意度，又能不断地降低全通路的库存，从而确保成本和毛利处在行业较佳的水平，逐步形成行业领先的竞争能力。另外，对于工厂数字化、智能化发展方向也需要在战略中明确定义，明确中长期愿景，以达成各部门的共识和共行。
（2）建立计划一体化协同管理体系
建立计划一体化协同管理体系，实现产销计划、生产计划、采购计划、物流计划、发运计划之间的协同联动。计划能力的最终体现是能够快速识别和应对市场波动，因此计划体系要打破“击鼓传花”式的串联机制，建立以供应链计划为核心的互联互通机制，当一个条件发生变化时，该体系能够快速识别风险和差异，并指引其他计划进行合理的判断和调整。
（3）规划与改善切入点
寻找合适的规划与改善切入点，以此为抓手进行物流端到端的改造与优化。无论是以入厂物流、厂内物流还是成品物流为主要切入点，物流改造过程中都应时刻把握其价值链的属性，物流链上每一个点都是承上启下、牵一发而动全身的，因此必然需要具备全局性、系统性的思维。在这个阶段，还需要持续关注组织、流程、包装、信息化与可视化、设施、团队与人才、应急物流等方面的提升和进步。
（4）寻求突破
在第一、二、三步取得一定成效的基础上，寻求自动化、数字化、智能化的突破，其重点在于智能单元化设计、自动化物流设施应用、人工智能设施应用、人机物数字化、物流场景数字化、物流计划智能化、物流信息平台建设等方面的逐步应用升级。

02 转型升级的基本原则
现有企业进行物流转型升级的过程中，需要注意以下原则：
（1）差异化原则
针对不同的产品、物料、产线、供应商、客户等制定差异化的物流策略，制定与其特征相匹配的解决方案。比如：对近距离供应商、体积较大、供应和品质较为稳定的物料严格控制库存，采取准时到货策略，而对于远距离供应商、体积较小、供应相对紧缺的物料可以适当多备库存，采取批量到货策略；对于通用性强、销售稳定的产品采取MTS（按库存生产）模式，而对于个性化、需求波动较大的产品则采用MTO（按订单生产）模式，因此而与其相应的客户进行需求引导和协同的逻辑和机制也需要差异化的设置。
（2）标准化原则
通过产品、包装、流程、器具、数据、业务的标准化，尽量降低物流的复杂度。比如：当物料包装没有标准化时，其物料标签的位置、数据采集点的设置、物流设施的规格、库位规划等都不能统一，整个物流系统就会异常复杂，要实现自动化、智能化的难度也就会非常大。
（3）作业简化原则
在梳理物流作业流程的过程中，采用ECRS法则尽可能简化作业和流程，ECRS即取消、合并、重排、简化。比如：通过包装标准化减少不必要的物料分装；通过越库作业减少不必要的出入库；通过自动盘点代替人工盘点；通过物料单元化减少点数、交接的难度或者取消交接；通过建立连续流减少物流断点和库存等。
（4）协同互联原则
实现企业各业务部门间、企业和供应商之间、企业和客户之间的计划、数据、运营等方面的协同。具体而言，就是在物流规划过程中要通过流程定义其沟通方式、沟通规则以及协同机制，并通过信息系统的对接实现“在线”协同。比如：在生产计划流程中，要考虑与客户需求（订单）、供应商生产和前工序生产等要素之间的联动；要考虑计划、订单、库存、需求等关键信息在企业各部门以及企业和客户、供应商之间的共享和有效解读。
（5）过程管控原则
物流是由多个节点构成的一个动态过程，物流管理强调对物流过程中的计划、标准、执行、差异等进行动态管理，因此，需要强调物流过程的全程可视和风险预警。比如：不但要能够实时呈现各节点上的库存数据，还要能够结合库存标准，动态监控库存的合理性；不但要能够实时体现送货车辆的路径和位置，还要能够结合物流计划预判缺料风险；对于人员效率、设备利用率、设备故障率、物流计划达成率、物料齐套率等物流过程指标能够实现实时的分析和呈现。

03
制定物流战略
企业需要制定详细的战略落地规划，基于物流战略才能开展后续的系统构建过程。具体战略制定参见3.4.2概念设计之物流战略。此处仅展示某制造企业物流战略的主要内容和表现形式。
该制造企业是行业龙头企业，其总体经营能力、供应链运作能力、生产运营能力在行业内都是标杆。物流的改造和提升是该企业始终坚持的举措之一，经过长达十数年的持续优化，该企业制造工厂内部物流基础、物流布局、流线化、配送、自动化、准时化、物流信息化等都具有较高的水平。在此背景下，该企业需要寻求供应链、物流的更高的突破，制定了新的物流“五年计划”，如图8-7所示。

图8-7某企业物流战略规划

首先，该工厂进行了全面的物流评审和诊断，结合对客户需求的调研和分析，认为其物流的瓶颈主要体现在入厂物流环节。工厂和供应商之间在物流标准化、物流计划协同、物流资源利用、物流应急机制、物流信息化打通、物流过程监控等方面还存在较大的差距，“管理没有出厂门”，导致入厂物流对生产安定化的支持度偏低。因此，制定了以入厂物流为切入点，建立新的物流运作与管理体系，打造策略协同、互联互通、快速响应的物流体系的新物流发展战略。与现有工厂物流现状相比至少要有三个方面的突破：
1.走出厂门，与供应商进行更深、更广的协同，包括对供应商生产、物流等方面能力的辅导；
2.以高效交付为导向，其价值主线是通过供应端能力的提升以更好地响应客户需求；
3.将互联互通写入了战略，并落实到建设互联互通的流程和信息网络的行动上。
其次，该工厂定义了“两条脉络、三种模式、四个特征”的发展策略。两条脉络是指要紧扼信息流和实物流两条逻辑链条，既要实现各自拉通，又要实现信息流和实物流同步，由此引领该工厂的物流规划、流程优化和系统升级；三种模式是采用供方直送、循环取货和中心集货相结合的入厂物流模式，重点关注入厂物流环节的流量、车辆、人员、仓库、设施等资源的不断整合；四个特征是指在改造过程中需要时刻把握的基本原则，对于不同供应商、不同物料采取差异化的策略，致力于通过物流计划实现与各部门、供应商之间的协同联动，强调对物流过程的全程监控和可视，强调实时化的管理和快速响应，并在规划改造过程中始终定位于未来的数字化、智能化迭代路线，明确“一次规划，分步实施”的实施路径。
第三，该工厂定义五大能力支撑，可以理解为战略举措，要实现战略必须要去长期坚持、聚焦投入的地方。主旨鲜明的提出以五大能力建设为抓手：物流计划、标准化、规模化整合、应急机制和系统建设，这是整个物流改造过程中必须建立的能力，通过这些能力才能支撑战略和策略的实现。
第四，在战略中明确物流规划和运营的重点导向：
1.通过生产均衡化和供应集约化实现物流的均衡化，最终实现生产的稳定性和经济性。在没有系统规划之前，生产计划和采购计划没有考虑物流的需求，往往存在各时段、各供应商、各线路、各车间、各线体的物流波动大，波动是造成忙闲不均、效率损失的主要原因，因为物流能力要确保满足需求，就需要更多的资源匹配和能力配置以应对最大需求，但因此导致各项资源的利用率只有50%左右。因此，在规划的过程中就需要考虑系统的均衡性，比如产品和产线、车间的匹配关系应相对固定，供应商和供应物料的种类、数量应相对固定，物流线路和车间应具有一定的匹配关系等。当然，一切都是在基于需求拉动的前提下，综合分析所做出的相对较优的逻辑规划，而因为实际需求变动导致的波动，需要通过畅通的信息机制、灵活的计划变更、快速的响应机制等来进行补充。
2.通过系统的物流规划提升物流资源的利用率。在未规划之前，供应商投入的为工厂服务的司机、跟车人员、驻厂人员等数量庞大，这些人员散落在各个环节，基本无法进行有效的管控，因此造成巨大的安全隐患和浪费，同时这些人员的利用率极低，比如某供应商在工厂驻扎了5名服务人员，当该供应商有到货时，这些人员就有工作，但没有到货时，这些人员就会闲置；比如跟车人员，每天跟着车辆在供应商和企业之间来回奔波、卸货时候的等待，实际上这些时间均没有产生任何价值。不仅仅是供应商的人员，包括厂内的人员、卸货场地、仓库、器具、装卸货设施，厂外的送货车辆等，因为缺少整合规划，其利用率都得不到保障，导致工厂的综合运营成本很高。无论这些成本由供应商承担还是企业自己承担，都会体现在原材料的采购价格和产品的成本上。而通过建立第三方的物流组织（可以是真正的第三方物流公司，也可以是其他形式的公司，比如和供应商合作成立物流公司），对众多供应商和工厂的物流业务进行统一规划、运作和管理，可以获得极大的整合收益。

04
夯实物流基础
现有工厂的物流智能化是相对长期的目标，是持续改善的导向。对于大多数的现有制造工厂而言，当务之急是要以物流为主线，实现供应链上下游的协同运作，实现入厂物流、厂内物流和成品物流的协同，以提升工厂的运营效率。在这里，工厂的物流改造需要探讨的不是数字化、智能化的课题，而是理顺物流管理逻辑、夯实物流基础的过程，这是现有工厂通往智能化道路上的“必补之课”。
当工厂处在频繁缺货的漩涡当中时，需要解决的是建立物流计划与生产计划的有效联动，推动精细化的入厂物流管理，确保生产的安定化；当工厂产能无法满足市场需求时，需要的是通过提高物流的响应能力和速度，建立准时化的物料供应机制，节约更多的面积用于扩大生产；当工厂库存堆积如山时，需要的是建立合理有效的库存策略，以引导库存控制在合理的水平；当工厂成品库存居高不下而又频繁断货时，需要的是理顺客户需求和订单管理，建立与生产、物流的协同机制，以实现有效的订单优先级管理；当工厂自制件库存高企、占用大量生产面积时，需要的是拉通内部价值流，实现物理上或者计划上的联通，减少内部物流断点。
另一方面，现有工厂面临的很多基础性的问题，和数字化和智能化也没有必然的关系。当工厂总是出现账实不一致而导致管理混乱时，需要的是不断完善物料清单，提升实物流和信息流的一致性和同步性；当工厂物料包装五花八门、数量不准，导致物料接收、内部交接、点数、频繁切换包装、产线现场混乱等各种问题和浪费时，需要的是建立标准化、单元化、通用化的物料包装标准；当工厂面临各环节的物流现场混乱、效率低下且无法有效监控的管理时，需要的是建立各环节的物流运作标准和流程，使得物流运作“有法可依、违法可现”。

05
消除物流断点
物流规划的重点在于创建连续流，创造快速流动的基础条件。如图8-8所示，以物流为主线，从端到端的角度看待价值流，其本质是用合理的、较低的成本提供较高的交付服务水平，在这样一个复杂系统中，整体均衡比局部高效更重要，全局协同比节点执行更重要。以物流为主线的价值流优化，应以计划协同为驱动，实现时间和库存的合理规划，其目的在于准确地响应需求、缩短交付时间和降低库存。因此，需要对物流过程进行整体的规划，以实现端到端“事实上的平衡”。

图8-8 以物流为主线的价值流图

之所以说事实上的平衡，是因为企业不能“纠结”于理想的平衡或者理论上的平衡。物流端到端的过程就像是一条连续流生产线，对于一条真正的生产线，IE工程师会用秒表详细记录动作时间，精确的定义动作以缩短加工周期，并通过工位平衡的方法进行理想的生产线平衡率设定，这样理论上每条线的实际产出能达到理论产出的90%甚至更高。但是实际运行的情况却并没有这么理想，因为实际运行过程中总会有各种干扰情况出现，各个工位会有不同程度的动作变异，工人技术熟练度和速度也有差异，导致工程师为平衡生产而做出的许多努力可能都是劳而无功。实际上，如果变异和干扰不能被消除，越是平衡的产线，其产出绩效可能会越差。
对于一条平衡率接近理想平衡的产线而言，如果每个工位的有效产出是90%，那么整条产线的产出将是90%的N次方（N是产线的工位数），因此，比分秒必争的工位平衡更为重要的，是在适当的工位平衡的基础上，预留好工时的缓冲（比如对于某些经常有干扰的工位保留20%左右的保护性产能）、设置好库存作为缓冲、管理好（削减）干扰和变异，以实现生产线整体产出最大化（而不是每个岗位产出最大化）。对于物流这条“生产线”而言，要实现整条“生产线”有效产出最大化，就要通过计划协同、线路规划、缓冲部署等措施，以实现整体效率的优化：
（1）计划的协同
首先，通过供应链计划有效平衡供需；其次，通过计划的总体规划，形成整个物流链上时间和库存等缓冲的合理设置；第三，建立物流计划和生产计划的联动响应。计划是供应链和物流的引擎，有效的计划管理是实现价值链优化的基本前提。
（2）物流模式和路线的规划
对于入厂物流环节，是指到货模式和入厂物流线路的规划；对于厂内物流环节，是指内部物流动线、生产的连续流规划，尽量减少生产和物流的断点；对于成品物流环节，是指物流网络和物流线路的规划。
（3）缓冲的部署
为了应对物流过程中的各种异常，需要在必要的地方设置库存和时间的缓冲。比如工厂的注塑车间因为设备数量、换型时间、经济批量、产出节拍等原因无法与总装线之间实现物理上的直接连接（连续流），所以需要在注塑车间和总装车间之间设置必要的库存作为缓冲，而这个库存量的大小又取决于必要的缓冲时间，如果合理的缓冲时间是1天，则这个缓冲区内的库存就需要满足未来一天的生产计划需求。对于整个物流链而言，库存是有效衔接上下节点的桥梁，不是所有的节点都应该有库存，也不是所有的节点上都可以没有库存，在A节点上有库存B节点上或许就可以没有库存，究竟如何部署，需要通过系统规划进行统一的部署，并设定必要节点上的库存标准。

06
发展专业化能力
建立物流管理组织，发展专业化能力。物流是端到端的思维，生产是“精确打击”的思维，因此，生产人员一般是管理不好物流的，在工厂中应该具备单独的物流管理组织，定义专业化的物流管理岗位，尤其应该重视物流规划、物流流程、库存管理、物流标准化以及物流自动化、数字化、智能化方面的人才培养和岗位建设。关于物流管理组织建设请参照第六章内容（6.2 智能工厂物流管理组织）。

07
物流技术和设施应用
物流自动化、数字化、智能化方案和技术具有更广的普适性和成熟度。生产系统的自动化、智能化改善，需要结合产品的具体制造工艺进行非标设计，特别是面对用户的个性化产品，几乎每类产品甚至每个具体的产品工艺都不一样，各行业、各企业的生产设备都可能不一样，无法大范围的通用和推广，所以投入自动化的难度较大，需要量身定制非标自动化、价格昂贵的智能设备。但物流系统虽然场景复杂，要满足比如大件和小件、整进整出和整进散出、分拣出库和直配岗位、各种尺寸规格的物料及产品单元等，经过物料包装的标准化设计，以及物流运作流程的标准化设计之后，不同行业、不同企业、不同产品物流系统中的关键装备、核心部件、控制系统和物流相关信息系统将具备很强的通用性，即便是非标系统的设计，也仅仅是外观尺寸的差异，其核心动作依然是“输送、转向、进出、拣选、抓取、堆码、定位、读取”等，也正因为如此，相关技术和设施在不断的应用过程中日趋成熟，这为工厂的物流智能化实现创造了极好的条件。
另一方面，现有工厂推进物流智能化改造，未必要一次性全部投入，可以按照“一次规划，分步实施”的步骤。横向上，可以先试点后复制，最大程度地降低投资风险。比如可以先试点一个产品线，成功运作并总结经验后，再复制推广到其他产品线或其他车间；自动化立体库、输送线、RGV、AGV系统等也都是基于模组的结构，具有较强的可扩展性和迭代性，可以分批投入，也可以实现不同阶段技术的兼容。从纵向上，可以从一个环节、几个环节依次或同步展开，比如可以先实施布局规划，再实施自动化改造；先做好工厂内部的改造，再推广到供应商的改造；先改善内部物流，再改善入厂物流和成品物流。只要物流系统规划的逻辑正确，可以充分结合企业自身实际情况和试点情况进行节奏上的调整，把风险控制在较低的水平。
在现有工厂的物流智能化规划和改造的过程中，应时刻把握“规划是为了更好的运营”的价值导向，应用第三章中物流自动化导入分析模型等相关工具，选择必要的节点进行改造试点和推广，没有必要非得一步到位。
物流自动化、数字化、智能化建设，是工厂实现价值飞跃的关键。当工厂具有清楚的物流逻辑，也具备了较好的物流管理基础时，工厂就可以逐步推动物流自动化和数字化的建设。物流设施一般具有较好的通用性和柔性，运输、搬运、装卸、存储、拣选、配送、工位对接等都具有比较成熟的技术应用。在具体实施物流自动化的过程中，需要注意以下几点：
（1）通过物流自动化分析模型选择合适的改造点，对于现有工厂而言，并非所有的节点都适合进行自动化改造，或者说某些节点上并不具备投资的价值；
（2）通过分析选择合适的物流技术和设施，需要结合物料特征、流量、环境等具体分析，比如可能采用机械化、半自动化、自动化、智能化等不同层级的物流自动化设施，在连续输送或者离散输送、独立存储或者密集存储、托盘存储或者料箱存储、自动拣选或者半自动辅助拣选等模式和技术中做出科学的选择；
（3）尽可能选择纵向上的自动化连接，选择局部区域，比如某一个工厂、某一个车间或某一条产线，对物料卸货-物料接收-物料检验-物料入库-物料存储-物料拣选-物料配送-物料上线-空容器回收整个过程进行系统的自动化规划与试点。当然，在试点之前依然强调整体的规划，以确保在试点的基础上可以进行扩展和迭代；
（4）摒弃过去自动化就是“机器换人”的传统观念，物流自动化的核心价值在于端到端的贯通以实现快速的流动，减少物料流转过程中的存储、等待和断点，缩短流转时间，降低整个过程中的实物库存。

08
物流数字化
物流数字化是物流智能化改造的必然过程，物流智能化需要建立在物流数字化基础之上。物流数字化的基本表现是物流过程全部“在线”、无纸化、数据采集与传递自动化、数据自动分析、风险与异常自动预警、可视化等。实质上，物流数字化是将工厂物流管理逻辑、经验和知识固化到信息系统中的过程。物流数字化的前提是“要素上线”，要通过RFID或条码的应用，实现物料及相关设备、人员的数字化，比如可感应的物料标签、设备标签、单据标签及人员标签等，实现人、机、料全部具备动态数据自动采集和双向沟通的条件。物流数字化基础包括物料、库位、路径、设施、人员等方面的数字化：
（1）物料数字化：物料的数字化一般通过包装容器的数字化来实现。每一个物料在各个环节都需要指定唯一的容器和盛装数量，通过在物料容器上粘贴条码或者嵌入RFID的方式，实现物料信息的写入和采集。在选择和设计物料包装容器时，需要结合读码技术和采集方式，明确定义物料标签的位置并进行标准化设定，确保在物料流通过程中能高效地读取数据。
（2）库位数字化：这里的库位是指广义的库位，即物料流动过程中的存放点和停顿点，比如卸货场停车位、卸货缓存位、待检区、仓库区和存储库位、分装区、拣配区、线边存放位等，这些物理位置需要能够在信息系统中进行定义，利用空间定位技术在信息系统中虚拟标识，比如UWB（超宽带）技术。并且对各个区域、各个库位进行定位标识，便于物流运营过程中进行识别和定位。建立起各个区域之间的物理联系和虚拟联系，就形成了物流路径的数字化。
（3）设施和人员数字化：智能化物流系统实际上是人、机、物的互联和互动，需要实现相互之间的双向沟通，因此，设施和人员也必然需要“在线”才能形成管理的连续性，尽量减少线下的工作流程。比如叉车、牵引车等机械化设备需要有标识其身份的RFID卡，便于对设备的调度和管理，设备上应该配置可显示终端，显示其具体的任务和指令，设备上还应该配置读取设备，以实现和物料、库存之间的信息互动，由此实现人-机-物-位置之间的数字化协同；人员也需要有固定的ID卡和身份定义，并通过手持终端或者移动终端接收和发出指令；由于设施和人员都配置有可感应标签，因此可以对其路线、时间等进行分析并进行更为精准的安排和调度。
（4）数字化基础：除了要有较好的数据化基础之外，物流数字化要从数据采集、数据应用和数据智能三个方面逐步实现：数据采集是要建立物流全过程的数据采集能力，通过扫描设备、感应设备、拍照识别设备等实现动态数据自动采集；数据应用是要建立数据管理的结构与逻辑，结合物流管控的重点建立数据模型，将经验和知识通过模型固化到系统和应用中，实现自动分析、预警和决策支持；数据智能需要搭建物流控制塔，建立物流管理平台，在物流大数据的基础上，实现物流计划、调度、调整、协同、差异管理等方面的自主性，逐步向智能化迈进。