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        制造企業(yè)物流數(shù)字化現(xiàn)狀及發(fā)展路徑

        [羅戈導(dǎo)讀]傳統(tǒng)制造工廠以生產(chǎn)為中心,在數(shù)字化時代,工廠的任務(wù)主要是強(qiáng)調(diào)有效交付,業(yè)務(wù)邏輯變成通過全價值鏈的物流體系來保證交付,工廠成了“交付中心”,成為“大物流小生產(chǎn)”,制造成為該價值鏈中的一個業(yè)務(wù)單元,此時的物流數(shù)字化主要是強(qiáng)調(diào)全價值鏈的動態(tài)數(shù)字化。

        導(dǎo)言

        傳統(tǒng)制造工廠以生產(chǎn)為中心,在數(shù)字化時代,工廠的任務(wù)主要是強(qiáng)調(diào)有效交付,業(yè)務(wù)邏輯變成通過全價值鏈的物流體系來保證交付,工廠成了“交付中心”,成為“大物流小生產(chǎn)”,制造成為該價值鏈中的一個業(yè)務(wù)單元,此時的物流數(shù)字化主要是強(qiáng)調(diào)全價值鏈的動態(tài)數(shù)字化。

        制造企業(yè)物流數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀

        1. 制造企業(yè)物流的重要性

        眾所周知,制造企業(yè)物流包含采購物流、生產(chǎn)物流、成品物流和逆向回收物流。從物流的功能性而言,主要包括包裝、搬運(yùn)、裝卸、存儲、分揀、配送運(yùn)輸、信息管理等功能環(huán)節(jié)。圖1為制造企業(yè)物流的基本結(jié)構(gòu)要素。

        圖1  制造企業(yè)物流的基本結(jié)構(gòu)要素

        由以上功能定義看不出物流對于制造企業(yè)的重要性,但換一個維度來看就會發(fā)現(xiàn)不一樣的結(jié)論。

        (1)從經(jīng)營的角度而言,物流能力決定制造企業(yè)資金流轉(zhuǎn)效率

        企業(yè)流動資產(chǎn)包含現(xiàn)金、原材料庫存、在制品庫存、成品庫存以及應(yīng)收賬款和應(yīng)付賬款等,這些要素的結(jié)論主要會表現(xiàn)在財務(wù)報表中,但是其真正的“流動質(zhì)量”卻被隱含在物流體系的運(yùn)作過程中。對于制造企業(yè)而言,“物料都不流動,資金肯定不流動”,而“資金不流動”的企業(yè)其經(jīng)營效率和效益肯定大受影響,從而反過來影響企業(yè)的核心競爭力。制造企業(yè)物流管理者越來越深刻地領(lǐng)會到“如果不重視制造物流的管理,就意味著其放棄了流動資產(chǎn)的控制和增值效率管理”。比如,通常而言庫存越多現(xiàn)金流越少,企業(yè)的資金鏈壓力就越大,競爭能力就越弱;反之競爭能力就越強(qiáng),而庫存的設(shè)置取決于不同物料在不同物流階段的周期設(shè)置,以及過程中各種變數(shù)的應(yīng)對與緩沖模式設(shè)置。

        (2)從生產(chǎn)運(yùn)營與管理的角度而言,物流能力決定制造企業(yè)交付能力

        越來越多的制造企業(yè)重心從“以生產(chǎn)為中心”轉(zhuǎn)向“以交付為中心”,此時的關(guān)鍵任務(wù)就是“實(shí)現(xiàn)客戶訂單準(zhǔn)時、準(zhǔn)質(zhì)、準(zhǔn)量的交付”,在該交付價值鏈中,物流具備了“天生的端到端”結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)和生產(chǎn)條件。如果物流能力不能匹配制造能力,就容易產(chǎn)生“巧婦難為無米之炊”的尷尬,或者“需要的產(chǎn)不出來,產(chǎn)出來的發(fā)不出去”的悖論。尤其對于(有策略和愿景的)數(shù)字化、智能化企業(yè)而言,“沒有數(shù)字化、智能化的物流能力,智能制造就只能停留在實(shí)驗(yàn)室階段”。

        2. 制造企業(yè)物流數(shù)字化現(xiàn)狀

        制造物流是一個橫向鏈接、縱向鏈接、端到端一體化的動態(tài)系統(tǒng),不同企業(yè)的訴求不一樣,導(dǎo)致其優(yōu)先發(fā)展和成熟的環(huán)節(jié)與技術(shù)應(yīng)用也有所不同。來自中國機(jī)械工程學(xué)會等機(jī)構(gòu)組織的“2023年制造企業(yè)供應(yīng)鏈發(fā)展調(diào)研”的數(shù)據(jù)表明,我國的制造企業(yè)物流數(shù)字化現(xiàn)狀還處于起步階段。如圖2所示,制造物流數(shù)字化聚焦落點(diǎn)并不一致,達(dá)成的路徑也未必相同。14%的企業(yè)沒有做物流數(shù)字化,40%的企業(yè)在客戶協(xié)同與需求管理、供應(yīng)商協(xié)同與采購管理方面的數(shù)字化進(jìn)展相對領(lǐng)先,這同時也說明,企業(yè)在供需管理的信息化建設(shè)是物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。而在制造物流全價值鏈中的績效可視、設(shè)施設(shè)備智能運(yùn)維、供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警與處置方面,普遍較為薄弱,僅15%的企業(yè)有所作為。

        圖2  制造企業(yè)物流數(shù)字化發(fā)展情況調(diào)研分析

        制造企業(yè)物流數(shù)字化過程存在以下誤區(qū)。

        (1)制造物流數(shù)字化戰(zhàn)略“初心”不明確,錯把手段當(dāng)目標(biāo),無法拉通價值鏈

        很多時候,企業(yè)為了“上數(shù)字化”而上數(shù)字化,把“上數(shù)字化”當(dāng)成目標(biāo),并沒有明確物流數(shù)字化到底解決了什么問題?達(dá)到了什么目的?由于人們對制造物流的認(rèn)知水平各異,所以對于制造物流數(shù)字化“這件事”的定義和定位不在應(yīng)有的維度上。在企業(yè)要推動制造物流數(shù)字化之前,并沒有制定制造物流策略和與此相適應(yīng)的物流數(shù)字化策略,也沒有形成制造物流數(shù)字化的價值導(dǎo)向、組織結(jié)構(gòu)和物流戰(zhàn)略績效。由于沒有明確的策略,所以各制造物流要素的價值導(dǎo)向與KPI指標(biāo)可能相矛盾甚至相悖,容易導(dǎo)致物流數(shù)字化的局部優(yōu)化,形成部門之間、業(yè)務(wù)模塊之間的“內(nèi)卷”。

        (2)數(shù)字化產(chǎn)線并未匹配數(shù)字化物流

        制造企業(yè)在產(chǎn)線設(shè)計、工藝布局等有多年的累積,數(shù)字化基礎(chǔ)相對成熟,數(shù)字化產(chǎn)能能夠?qū)a(chǎn)線的設(shè)備、人員、工位布局、關(guān)鍵工序、生產(chǎn)節(jié)拍、設(shè)備稼動率、制造質(zhì)量等數(shù)據(jù)全面呈現(xiàn)與預(yù)警。而對于制造物流而言,人們通常是“選擇性的遺忘”,畢竟在布局工藝設(shè)施和產(chǎn)線時,CAD圖樣上并沒有“物流的表現(xiàn)”,更沒有“物流數(shù)字化”的表現(xiàn)(通常被稱為“固定資產(chǎn)的布局”,而不是“流動資產(chǎn)的布局”);另一方面,絕大多數(shù)企業(yè)并沒有針對物流作業(yè)要素(物料的包裝、搬運(yùn)、存儲、分揀、配送、工位“喂料”、空容器回收等)的時間、路徑、標(biāo)準(zhǔn)動作等進(jìn)行聯(lián)動的作業(yè)分解,使得生產(chǎn)物流無法形成完整體系的數(shù)字化基礎(chǔ)。此時導(dǎo)入物流數(shù)字化、智能化技術(shù),往往只是解決點(diǎn)上的問題,并不是一體化的物流數(shù)字化和智能化。

        (3)把制造物流現(xiàn)狀當(dāng)作數(shù)字化未來進(jìn)行系統(tǒng)固化

        很多企業(yè)在推進(jìn)制造物流數(shù)字化之前,并沒有針對物流策略定位、價值導(dǎo)向、業(yè)務(wù)邏輯、物流布局、流程參數(shù)化設(shè)計等進(jìn)行系統(tǒng)性、前瞻性的規(guī)劃設(shè)計,只是在物流現(xiàn)狀之上添加條碼(或RFID)、數(shù)據(jù)采集器、WMS軟件、物流設(shè)施等技術(shù),通過軟件和硬件提取制造物流運(yùn)作現(xiàn)狀數(shù)據(jù),這就給經(jīng)營者一個“數(shù)字化假象”:物流數(shù)據(jù)都有了,但是這些數(shù)據(jù)未必是連貫的、科學(xué)的和同維度的,這樣往往會使得物流運(yùn)營成為一個“盲盒”,無法量化企業(yè)的制造能力、物流能力和交付能力,也無法衡量其優(yōu)劣。因此,將物流現(xiàn)狀直接“翻譯”成為未來的管理模式并進(jìn)行系統(tǒng)固化,容易導(dǎo)致物流數(shù)字化、智能化迭代升級走入誤區(qū),以后再做優(yōu)化和升級的難度將更大。

        (4)高估了物流軟件的作用

        人們通常以為物流數(shù)字化就是上一套物流軟件。且不說軟件的質(zhì)量和合理程度,即使是成熟的軟件也無法面對所有多樣、復(fù)雜、動態(tài)的制造物流場景。實(shí)際上,不同企業(yè)和不同產(chǎn)品,物流的人、機(jī)、料、法、環(huán)、測等方面的應(yīng)用需求也不同,制造物流需要基于未來進(jìn)行“以終為始”的梳理、規(guī)劃與優(yōu)化之后,才思考數(shù)字化需要解決的關(guān)鍵作業(yè)場景需求,再思考物流數(shù)字化的平臺(而不僅僅是軟件),才可能達(dá)成制造物流數(shù)字化的目標(biāo)。

        制造企業(yè)物流數(shù)字化發(fā)展要點(diǎn)

        1. 通過企業(yè)數(shù)字化策略推動制造物流數(shù)字化框架構(gòu)建,細(xì)化達(dá)成方略

        圖3為某制造企業(yè)的“物流發(fā)展戰(zhàn)略屋”,該企業(yè)強(qiáng)調(diào)“打造全程可視、敏捷交付、高端質(zhì)感的數(shù)字化物流運(yùn)營中心”,為此強(qiáng)調(diào)四大戰(zhàn)略支撐:計劃引領(lǐng)、數(shù)智驅(qū)動、高效運(yùn)營和極致交付,并往下分別細(xì)分為綠色、安全、品質(zhì)、精益、智能、敏捷、透明和人才等要素配置。基于“以交付為中心”的全價值鏈核心要素(訂單、人、機(jī)、料、法、環(huán)、測),梳理制造物流信息的全面可視化、實(shí)時化,通過制造物流數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)執(zhí)行層的數(shù)字化、智能化控制,輔助管理層的實(shí)時、快速決策。


        圖3  某企業(yè)數(shù)字化工業(yè)園的戰(zhàn)略屋

        在物流發(fā)展戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上,企業(yè)應(yīng)梳理出物流數(shù)字化的場景和路線圖。如圖4所示,根據(jù)企業(yè)在價值鏈的關(guān)鍵場景,以功能地圖展示物流數(shù)字化建設(shè)藍(lán)圖,以業(yè)務(wù)的全面數(shù)字化和KPI的IE化為目標(biāo),以計劃、工藝、模具、物流、成品、品質(zhì)和設(shè)備等作為抓手逐步推進(jìn)。


        圖4  某企業(yè)物流數(shù)字化推進(jìn)路線圖

        2. 重塑制造物流業(yè)務(wù)邏輯,打造“交付中心”的物流能力

        傳統(tǒng)制造工廠以生產(chǎn)為中心,此時,數(shù)字化的關(guān)鍵指標(biāo)有生產(chǎn)計劃達(dá)成率、人均產(chǎn)出率、OEEE和設(shè)備利用率等,物流數(shù)字化也就相應(yīng)地解決搬運(yùn)方式和距離、存儲方式與盤點(diǎn)、配送路徑與設(shè)備利用、人員減員等問題。在數(shù)字化時代,工廠的任務(wù)主要是強(qiáng)調(diào)有效交付,業(yè)務(wù)邏輯變成通過全價值鏈的物流體系來保證交付,工廠成了“交付中心”,成為“大物流小生產(chǎn)”,制造成為該價值鏈中的一個業(yè)務(wù)單元,此時的物流數(shù)字化主要是強(qiáng)調(diào)全價值鏈的動態(tài)數(shù)字化。數(shù)字化的關(guān)鍵指標(biāo)也相應(yīng)地變?yōu)榱藦?qiáng)調(diào)ITO(庫存周轉(zhuǎn)率)、OTD(訂單交付周期)、交付準(zhǔn)時率、訂單滿足率和ECR客戶響應(yīng)等,物流數(shù)字化解決可流通性、物流價值鏈斷點(diǎn)、流轉(zhuǎn)效率、交付能力、對客戶的承諾及其訂單信息采集、內(nèi)外部資源對接等問題。

        物流業(yè)務(wù)邏輯的打通是物流數(shù)字化運(yùn)營的首要任務(wù)。在物理上,借助物流單元化技術(shù)、存儲技術(shù)、揀選與搬運(yùn)技術(shù)等,盡可能減少物流過程斷點(diǎn)、實(shí)物停頓等,實(shí)現(xiàn)端到端的連續(xù)流。在信息上,借助物流數(shù)字化平臺實(shí)現(xiàn)實(shí)時的數(shù)據(jù)采集、信息和實(shí)體的雙向通信、物流計劃與作業(yè)的差異管控等功能,強(qiáng)調(diào)以物流計劃為核心,保證發(fā)運(yùn)計劃、穩(wěn)定生產(chǎn)作業(yè)計劃、狠抓物料齊套計劃、拉動供應(yīng)商到貨計劃,實(shí)現(xiàn)物流的一體化運(yùn)作和管理,從而最終實(shí)現(xiàn)物流過程的自感知、自決策、自調(diào)試。

        只有在此基礎(chǔ)上進(jìn)行物流數(shù)字化,方能賦能工廠運(yùn)營。工廠運(yùn)營必須將物流數(shù)字化邏輯納入整個工廠的運(yùn)營管理邏輯中,強(qiáng)調(diào)物流與產(chǎn)品、市場、研發(fā)、需求、采購、生產(chǎn)、銷售等業(yè)務(wù)流程之間的數(shù)字化打通和運(yùn)營協(xié)同。

        3. 應(yīng)用“物流IE”梳理制造物流流程,量化相關(guān)參數(shù)和指標(biāo),形成數(shù)字化基礎(chǔ)

        在制造過程中,生產(chǎn)和物流作業(yè)是由加工、裝配、檢驗(yàn)、物流等作業(yè)的人和設(shè)備組成的,所有的物料流動都是由一系列動作組成的,這些動作的速度、數(shù)量、有效性等直接影響物流效率和安定生產(chǎn)。應(yīng)用IE(工業(yè)工程)的動作分解法,將生產(chǎn)物流過程中的每一個動作細(xì)分、梳理、優(yōu)化,對該動作進(jìn)行時間、速度、數(shù)量、標(biāo)準(zhǔn)等的賦值(就像生產(chǎn)工藝IE化一樣),以量化相關(guān)的物流作業(yè)場景,從而構(gòu)成物流數(shù)字化的基礎(chǔ),典型場景如下。

        (1)入場物流

        管理和監(jiān)控供應(yīng)商到貨的實(shí)時進(jìn)度,規(guī)避供應(yīng)商流程偏差風(fēng)險,從而支持安定生產(chǎn)。為此,針對具體的采購物料要有供應(yīng)商計劃-執(zhí)行的在線詳細(xì)記錄,如生產(chǎn)開始時間、生產(chǎn)結(jié)束時間、入庫時間、裝車發(fā)運(yùn)時間、庫存數(shù)量、在途數(shù)量等數(shù)據(jù),還需要細(xì)化供應(yīng)商到貨的能力信息、采購訂單進(jìn)度、關(guān)鍵物料備貨信息、采購過程異常信息等相關(guān)數(shù)據(jù)。

        (2)入庫接收

        通過先期預(yù)約,供應(yīng)商到貨車輛通過車牌識別獲得通行;相關(guān)訂單和物料信息通過物流信息平臺分配作業(yè),調(diào)度和驅(qū)動卸貨、入庫等作業(yè)資源,實(shí)現(xiàn)收貨、檢驗(yàn)和存儲等多個環(huán)節(jié)精確的時間、數(shù)量的實(shí)時可視,從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)控計劃和實(shí)際作業(yè)之間的差異預(yù)警和管理。

        (3)物料存儲

        根據(jù)物料的PFEP(針對每個物料進(jìn)行規(guī)劃)的分類,需要對每個物料設(shè)定ID號作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)物料進(jìn)入倉儲系統(tǒng)時,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括包裝數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、生產(chǎn)需求數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、重量數(shù)據(jù)和出貨時區(qū)等,都成為底層的關(guān)鍵數(shù)據(jù),并且需要實(shí)時更新和體現(xiàn)。

        (4)產(chǎn)線配送

        根據(jù)物料所在的具體工位作業(yè)場景,細(xì)分到每一個物料、每一個工位和每一個平方米,以及物料包裝、物料消耗節(jié)拍、總裝自動化程度等要素,根據(jù)配送到工位的物流技術(shù)及設(shè)施方式來設(shè)定其配送節(jié)拍、效率和時間。

        制造物流各個環(huán)節(jié)的運(yùn)作信息需要集成化并進(jìn)行清洗、分析、判斷和決策,形成“駕駛艙”的模式。通過對各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的場景量化設(shè)計和KPI算法,即可將物流不同層級的績效、各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和運(yùn)營狀態(tài)等顯示出來,形成管理者和決策者需要的作業(yè)績效數(shù)據(jù)。

        4. 生產(chǎn)-物流動線設(shè)計,拉通制造價值鏈的數(shù)字化聯(lián)動效應(yīng)

        生產(chǎn)企業(yè)物流強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)制造工藝和物流工藝之間的動態(tài)連接與數(shù)字化聯(lián)通,以保證生產(chǎn)交付的有效性。對于離散制造型企業(yè)而言,通常會涉及自制件(比如注塑、鈑金沖壓、機(jī)加工等)和總裝等工序,不同的生產(chǎn)-物流的動線設(shè)計會使得上下道工藝的對接能力、產(chǎn)能協(xié)同能力、交付周期、在制品庫存等存在很大的差異,其物流數(shù)字化的邏輯也就不一樣。

        在生產(chǎn)-物流動線設(shè)計中,通常會有兩種布局方式:設(shè)備成組法和產(chǎn)品工藝法。設(shè)備成組法的優(yōu)點(diǎn)是機(jī)器設(shè)備和人員的效率高;缺點(diǎn)是容易導(dǎo)致在制品庫存過高。產(chǎn)品工藝法的優(yōu)點(diǎn)是生產(chǎn)工序按照價值鏈一體化開展,拉通價值鏈達(dá)到系統(tǒng)最優(yōu),強(qiáng)調(diào)制造和物流過程無斷點(diǎn)、生產(chǎn)和物流效率高、中間庫存低;缺點(diǎn)是可能會損失某個工序的部分產(chǎn)能。“以交付為中心”的數(shù)字化工廠通常會采用產(chǎn)品工藝法布局,以拉通制造價值鏈的數(shù)字化聯(lián)動效應(yīng)。

        圖5為某數(shù)字化工廠鈑金沖壓的一個零部件,由于采用了產(chǎn)品工藝法布局,將沖壓和總裝進(jìn)行并線設(shè)計(俗稱“硬連接”),在制品庫存由原來的5000件降為連續(xù)輸送鏈上的100件。其同行企業(yè)采用設(shè)備成組法的“獨(dú)立鈑金車間”模式,建了一座超過1000個貨位的自動化立體庫來存放和管理這些庫存,花費(fèi)巨大的投資和物流成本的同時,還在物流數(shù)字化的邏輯中增加了一個并不增值的模塊。

        圖5  某企業(yè)通過產(chǎn)品工藝法布局降低了在制品庫存

        5. 重點(diǎn)分析和解決工位物流數(shù)字化的拉動效應(yīng)

        無論是傳統(tǒng)工廠、精益工廠、數(shù)字化工廠還是智能化工廠,工位物流的數(shù)字化拉動都應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。制造物流主要是為生產(chǎn)服務(wù),加工或裝配的作業(yè)過程會涉及很多作業(yè)要素數(shù)據(jù),比如生產(chǎn)節(jié)拍、物料節(jié)拍、設(shè)備能力、人員動作、物料上線方式、物料配送節(jié)拍、物料配送單元、物料包裝、人員(或機(jī)器人)抓取物料的方便性和有效增值時間等,如圖6所示。


        圖6  工位物流涉及多種要素的數(shù)據(jù)聯(lián)動

        在傳統(tǒng)的制造過程中,工藝參數(shù)主要統(tǒng)計作業(yè)人員的有效裝配時間,但是輔助時間(比如拿取物料和整理包裝容器的時間)并未統(tǒng)計,而這個時間通常存在很大的差異和不確定性。一個包裝單元的物料從倉庫配送到工位,涉及物料單元包裝方式、BOM數(shù)據(jù)、包裝單元可持續(xù)使用時間、配送距離、配送周期和配送方式等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)通常被割裂為不同的歸屬。因此,工位物流的全方位數(shù)字化協(xié)同是各個軟件的“縫隙”,導(dǎo)致MES、WMS、APS、各類硬件調(diào)度和控制系統(tǒng)之間相互不聯(lián)通、不同步和不協(xié)同,無法實(shí)現(xiàn)真正的智能制造-智能物流的協(xié)同。

        圖7是某企業(yè)通過優(yōu)化產(chǎn)線設(shè)備排布、機(jī)器人對接、物流配送到工位方式等,使得物流系統(tǒng)和生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)之間能夠?qū)崟r對應(yīng),真正做到“滿箱換空箱”的數(shù)字化控制模式。在傳統(tǒng)企業(yè),該場景通常是在生產(chǎn)線邊設(shè)立“線邊庫”,通過“水蜘蛛”進(jìn)行物料協(xié)同,為此增加了物流斷點(diǎn)、庫存和空間浪費(fèi),使得物流管理和數(shù)字化更加復(fù)雜。

        圖7  某企業(yè)的工位物流數(shù)字化聯(lián)動優(yōu)化產(chǎn)線資源

        制造企業(yè)物流數(shù)字化創(chuàng)新技術(shù)

        1. 數(shù)字孿生技術(shù)支撐物流數(shù)字化

        制造物流體系不斷向數(shù)字化、智能化升級,一定會要求信息與物理實(shí)物也實(shí)現(xiàn)同步的融合和升級,數(shù)字孿生是數(shù)字化工廠的一個重要工具或者必要的先期驗(yàn)證、仿真、預(yù)警過程。建立與制造流程對應(yīng)的物流數(shù)字孿生模型,該模型具備所有物流過程細(xì)節(jié),可在虛擬世界中對現(xiàn)實(shí)物流過程進(jìn)行驗(yàn)證和修正。尤其在數(shù)字化工廠先期規(guī)劃時,對邏輯梳理和參數(shù)設(shè)定合理性驗(yàn)證、標(biāo)準(zhǔn)動態(tài)運(yùn)營過程有效性驗(yàn)證和面對多影響因素的抗風(fēng)險能力驗(yàn)證三個層次的數(shù)字孿生,更是制造物流建設(shè)與運(yùn)營升級的重點(diǎn)。

        為了保證物流過程的所有流程都準(zhǔn)確無誤,在數(shù)字孿生模型中對不同的生產(chǎn)和物流策略進(jìn)行模擬仿真和評估,快速制定物流系統(tǒng)對于總裝工位裝配物料的配送模式,并且通過調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和物理之間的映射,進(jìn)一步優(yōu)化實(shí)現(xiàn)物流資源利用率的最大化,實(shí)現(xiàn)效率和盈利能力的最大化。

        2. 導(dǎo)入物流自動化智能化技術(shù),賦能數(shù)字化生產(chǎn)

        物流技術(shù)包括物流硬技術(shù)和物流軟技術(shù)兩方面。物流硬技術(shù)是指物料活動過程中涉及的各種包裝單元技術(shù)、搬運(yùn)技術(shù)、自動裝卸貨技術(shù)、存儲技術(shù)、揀選技術(shù)和碼垛技術(shù)等,比如貨架、堆垛機(jī)、穿梭車、機(jī)器人(機(jī)械手)和AGV/AMR等。物流軟技術(shù)是指組成高效率的物流系統(tǒng)應(yīng)用的物流軟件、自動識別技術(shù)、多維監(jiān)控及可視化技術(shù)、物流仿真技術(shù)等。

        整個物流技術(shù)的發(fā)展歷程大致可以分為人工階段、機(jī)械化階段、自動化階段、集成化階段和智能化階段。在制造工廠物流技術(shù)的規(guī)劃、運(yùn)用與實(shí)施過程中,需要考慮不同生產(chǎn)模式、不同應(yīng)用場景、不同物料種類運(yùn)用條件等要素,可能會選取不同發(fā)展階段的物流技術(shù)及其相應(yīng)的數(shù)字化模式來賦能制造。另一方面,物流技術(shù)發(fā)展也呈現(xiàn)柔性化、高效化、信息化、系統(tǒng)化、集成化和綠色化的特點(diǎn),越往“高層級”發(fā)展,數(shù)字化賦能物流技術(shù)越是明顯。RFID、大數(shù)據(jù)、云計算、云網(wǎng)絡(luò)、區(qū)塊鏈、AR/VR等技術(shù)在制造物流系統(tǒng)中將得到廣泛應(yīng)用。物流技術(shù)在不同的制造物流環(huán)節(jié)的應(yīng)用場景如圖8所示。

        圖8  物流技術(shù)應(yīng)用場景

        3. 5G技術(shù)賦能物流數(shù)字化

        利用5G低時延特性、5G高速率、高帶寬特性,5G技術(shù)可以賦能數(shù)字化交通、數(shù)字化園區(qū)、智能配送、智能安防等環(huán)節(jié)與領(lǐng)域,基于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)車、路、人的完美協(xié)同,提升物流效率和人員、車輛、運(yùn)輸?shù)裙芾砟芰ΓU蠠o人車、AGV甚至無人機(jī)安全駕駛和飛行,以實(shí)現(xiàn)智能配送和高清視頻監(jiān)控,以提供多重安防保障(包含消防安全)。5G技術(shù)的應(yīng)用幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“被動型傳統(tǒng)管理”到“主動型智能管理”的轉(zhuǎn)型,促進(jìn)工廠向“高智能、快決策、一體化”的方向迭代升級。

        通過5G技術(shù)的賦能,可以促使工廠在人、機(jī)、料、法、環(huán)、測各項(xiàng)資源上都具備數(shù)字化、智能化元素。物流人員需要從簡單重復(fù)的工作中釋放出來,去研究整個智能工廠的底層運(yùn)作規(guī)則和各個場景的作業(yè)算法;物流設(shè)備要能夠聯(lián)動,實(shí)時響應(yīng)生產(chǎn)的需求;物料需要能夠通過5G作業(yè)環(huán)境平臺“說話”,能夠匹配柔性動態(tài)組合的生產(chǎn)單元;工廠的法則需要去中心化,需要根據(jù)環(huán)境感知物料、設(shè)備、人員的實(shí)際情況,動態(tài)排布設(shè)定計劃和規(guī)則;環(huán)境要具有高度的AI感知能力和實(shí)時傳遞能力,實(shí)時采集各個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)和監(jiān)控各個點(diǎn)的差異,通過設(shè)定的算法實(shí)現(xiàn)自反饋、自補(bǔ)償。

        在美的的燈塔工廠——微波爐工廠,通過使用5G技術(shù),注塑零部件物料實(shí)現(xiàn)自動化下線、暫存、分揀、作業(yè)MO票齊套、物料智能化搬運(yùn)配送到工位等無斷點(diǎn)流程。在該無人倉內(nèi),可以看到各類智能設(shè)備的云調(diào)度,實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下智能搬運(yùn)設(shè)備的系統(tǒng)調(diào)度、視覺導(dǎo)航、視頻處理等,極大地增加物料搬運(yùn)設(shè)備的部署周期和調(diào)度靈活性,提升物流對制造作業(yè)的柔性響應(yīng)與降本增效。

        物流數(shù)字化發(fā)展方向及路徑

        新型制造企業(yè)物流數(shù)字化發(fā)展方向是必然趨勢,但是并沒有固定的模式,每個企業(yè)有其自己的路徑選擇。物流數(shù)字化發(fā)展是智能制造達(dá)成必須要經(jīng)歷的過程,但不是目的,服務(wù)客戶、創(chuàng)造價值才是目的。同時,制造企業(yè)物流數(shù)字化是一個持續(xù)迭代升級的過程,并不是某個時間的靜止?fàn)顟B(tài),不能一蹴而就。

        企業(yè)定義“制造物流數(shù)字化”時,由于企業(yè)商業(yè)模式、制造模式、交付模式、產(chǎn)品特性等的基礎(chǔ)條件差異,決定了企業(yè)“物流數(shù)字化”范圍和顆粒度是相對的,而非全價值鏈所有環(huán)節(jié)的考慮。實(shí)際上,目前難以準(zhǔn)確的定義一個絕對意義的“制造企業(yè)物流數(shù)字化”。有條件的企業(yè)會率先推動物流數(shù)字化、智能化的迭代升級,從而達(dá)到數(shù)字化物流技術(shù)應(yīng)用甚至商業(yè)模式轉(zhuǎn)型升級的試錯意義。企業(yè)也可以選取某條產(chǎn)線、某個車間、某個工廠作為內(nèi)部的標(biāo)桿逐步升級,不斷優(yōu)化數(shù)字化物流技術(shù)的應(yīng)用場景,從而不斷接近數(shù)字化工廠的水平,升級過程可以遵循精益化、模塊化、自動化、數(shù)字化和智能化的基本規(guī)律。圖9是某企業(yè)的制造物流數(shù)字化發(fā)展路徑。


        圖9  某企業(yè)的物流數(shù)字化發(fā)展路徑

        物流數(shù)字化發(fā)展面臨的問題和挑戰(zhàn)

        1)對于制造物流的數(shù)字化的認(rèn)知能力。思維模式往往約束了團(tuán)隊(duì)的變革能力,很多時候,沒有見過就無法創(chuàng)新,見識約束想象力。甚至沉浸在過去的成就中不肯改變,不接受新的事物,以傳統(tǒng)的思維去思考和規(guī)劃未來的物流數(shù)字化。

        2)多項(xiàng)軟硬技術(shù)融合能力的駕馭能力。如何系統(tǒng)化地將物流技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、數(shù)字孿生技術(shù)和5G技術(shù)等融合協(xié)同起來是一項(xiàng)挑戰(zhàn),涉及多個學(xué)科。

        3)供應(yīng)鏈計劃協(xié)同能力。比如需求-產(chǎn)能-供應(yīng)能力的平衡;遠(yuǎn)期、中期、短期計劃的平衡;要貨計劃、生產(chǎn)計劃、采購計劃、庫存計劃、發(fā)貨計劃和物流計劃的協(xié)同等。

        4)綜合型人才梯隊(duì)的培養(yǎng)與同步發(fā)展。比如數(shù)字化人才、智能化人才、物流工程人才、價值鏈人才、計劃與物流協(xié)同人才、項(xiàng)目管理人才等迫切需要培養(yǎng)。

        5)供應(yīng)商綜合能力配套。比如價值鏈上不同業(yè)務(wù)主體的價值認(rèn)同能力、產(chǎn)能與生產(chǎn)計劃能力、準(zhǔn)時交付能力、品質(zhì)能力、物流均衡性能力等,都可能成為制造物流數(shù)字化的結(jié)構(gòu)性短板。

        參考文獻(xiàn)

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        [5] 陸大明.中國物料搬運(yùn)裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告 [M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2023.

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