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。