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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~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。
制造工厂的物流场景与其他物流场景如商业物流、第三方物流存在明显的差异。制造工厂物流涉及生产计划、采购计划、物流计划、齐套计划等在时间和数量上的协同，相对更为复杂，管理的颗粒度更为精细。~年间，制造工厂物流发展的声音依然较弱，从事该领域的研究、咨询、技术设备等方面的专业公司也较少。
从年开始，德国“工业4.0”以及《中国制造》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：
（1）采购下单的误区：传统观念认为需求产生后，采购第一时间就下发采购计划和订单，供应商按照订单到货，由于不同物料的采购到货周期不一致，物料提前5天、10天甚至1个月到货的情况都可能存在。但如果按照物料齐套的逻辑，则采购计划和下单要保证物料到货的齐套性，比如所有供应商都在生产使用前一天到货，这样就能极大地减少库存、降低成本。
（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。
（4）安全库存的悖论：由于供应品质、时间、数量上经常存在差异，企业往往会设置安全库存，但是影响因素错综复杂，很难有一个算法能够准确地告诉企业应该备多少安全库存。如果用对物流的系统性逻辑来定义，比如在价值链拉通和快速响应的物流体系中，物料采取按需求时段滚动齐套的逻辑，就只需要极少的安全库存甚至不需要单独设置安全库存。
（5）盘点的机会成本：一般情况下，制造企业每个月需要停产静态盘点一次，如果盘点一次需要2天时间，一年就有24天用于盘点，相当于每年有一个月在盘点。在这一个月中，以库存为代表的流动资产没有周转、也不会产生盈利，从经营的角度而言，如果企业每个月可以盈利1亿元，就有1亿元的利润和一个月的产能损耗于盘点。
（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。
（7）成品的等待发运时间：企业对于生产效率在生产线上分秒必争，比如每60秒产出一台汽车，每10秒产出一台冰箱或空调，每8秒产出一台微波炉……但这些产品一旦进入成品库，可能要在仓库停滞等待1个星期或者1个月，扭曲了制造价值链，产生巨大的浪费。
（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
传统工厂以“制造中心”的逻辑来规划工厂，企业强调生产计划达成率、人均产出率、设备利用率等，其物流主要表现为操作层面的物料流动、搬运装卸及相关管理等。此时，物流解决的是搬运、存储、配送、人员等方面的动作和功能的问题。
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
制造企业物流包括物料采购、入厂、装卸、检验、存储、拣选、配送、工位作业、成品发运等端到端的整个流转过程，涉及生产与物流全过程的用地、建筑、面积、设施、物料及产品、人员、时间、信息等诸多要素，包括与之相关的计划、库存、订单、成本、包装、参数、设施等方面的逻辑规划。由此可见，物流天生具备“端到端”“动态化”的要素联通效应，物流链接了订单和客户要求，只有真正尊重了物料的声音（VOM），才能服务客户，实现订单承诺。如果没有智能物流系统的保障和支撑，智能制造将永远停留在实验室的阶段。
图2以物流为主线进行智能工厂规划的要素与逻辑
如图2所示，以物流为主线进行智能工厂规划的基本逻辑，是以物料与产品物流为中心，涉及园区与建筑、物流信息、产线与设备、物料流动、物流运营团队、物流风险等，基于这些要素之间的联动关系进行流程与信息化的规划。比如：企业从拿地开始就要考虑其周边环境对物流车辆进出、风向、空气质量、噪声、排水等方面的适应性；工厂规划过程中，要考虑厂房高度（层数）与物流模式、采用的物流技术设备的匹配性，比如，通过自动化立体库进行快速存取，而不是选择电梯+移动机器人AGV；要考虑物料包装与工位自动化取料的一体化，而不是由人工在上工位前分装到专用器具，才实现与工位机器人的对接……企业需要结合自身的实际情况，制定并提炼出物流、基建、产品、产线、信息、团队、风险等各方面的相关要素，并以物流为规划的主线进行统筹和协同，实现端到端价值链的拉通，从而确保工厂规划满足企业运营的需求。
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。
比如，很多企业在工位上使用了机械手，这些机械手既抓取物料解决了工位物流的问题，还进行装配动作解决了生产自动化的问题。那么机械手属具和物流包装单元如何协同设计呢？设计机械手属具的团队是否真正了解物流？如果他们了解物流，他们会从系统的角度思考如何实现“存-储-运-包-拣-配-用”的一体化；若不了解，他们可能仅
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