现有工厂做物流智能化改造，一定要全面自动化吗？

不需要。文章明确指出，应基于系统诊断选择关键节点进行改造，采用‘一次规划、分步实施’的方式，先试点再推广。物流设施具有模块化和可扩展性，支持渐进式投入，避免一次性高风险投资。

为什么说‘事实上的平衡’比‘理论上的平衡’更重要？

因为实际生产中存在大量干扰和变异，过度追求工位或节点的理论平衡反而会放大系统脆弱性。通过合理设置时间与库存缓冲、管理变异，才能实现整条物流链的有效产出最大化。

传统工厂如何判断物流智能化的切入点？

应首先开展系统性诊断，识别物流断点、计划协同短板和缓冲缺失等问题。结合《智能工厂物流构建》中的自动化导入分析模型，优先在高价值、高可行性的环节（如内部配送、仓储）启动试点。

传统工厂如何找到物流智能化转型的突破口？| 传统工厂物流智能化转型升级的切入点（下）

下文摘自《智能工厂物流构建：规划、运营与转型升级》，中国机械工程学会物流工程分会、上海天睿物流咨询有限公司共同编写。

对于现有工厂的改造与优化，其方法、思路和新工厂的规划和管理基本相同，本书第三章智能工厂物流规划、第四章关键物流技术应用、第五章物流运营管理、第六章物流运营管理平台等章节所述之内容，也适用于现有工厂。只是对于现有工厂而言，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。本节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。

五、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，其目的在于准确的响应需求、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。

六、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）。

七、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，最大程度的降低投资风险。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。

八、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的读取数据。

**（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，就行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。