基于“物料之声”（VOM）思想的智能工厂物流系统深度研究

摘要：基于VOM（物料之声）思想的工位实时变化拉动物料与信息流同步精准响应方案，旨在将“让物料说话”这一理念融入制造物流全流程，透过数字孪生与信息物理系统构建物料SU（Smart Unit）的自我感知与主动决策能力。该思想强调物料从“被动管理”向“主动表达”转变，从而摆脱静态平均值限制，适配多产线、多工位、多物料的动态订单与工位需求。在此框架下，某智能工厂部署VOM后，大幅提高了人均产出率与物料准确率，降低了断点与异常情况，并构建了可持续优化的“工业大脑”与数据库。此举不仅支撑了“以工位实时变化拉动物流与信息流同步精准响应”的目标，也为智能制造领域的精益物流与数字化转型提供了新思路与可行路径。

**关键词：**VOM思想；智能制造；数字孪生；动态修正；柔性物流；工业大脑

作者：邱伏生 邱艺鹏 代浩 汤健英 邱艺凝

上海天睿物流咨询有限公司

一

研究背景

1.制造业转型升级的迫切需求

当前，全球制造业正经历从“大规模生产”向“个性化定制”的转型，智能工厂作为核心载体，其物流系统需具备快速响应、高柔性和动态优化的能力。然而，传统物流系统依赖人工经验，存在物料流转效率低、信息断层、库存积压等问题，难以满足智能制造“以交付为中心”的需求。

传统物流以“生产驱动”为核心，物料流动被动适应生产计划，导致物料齐套率低、工位等待时间长，而智能工厂需以“交付驱动”为导向，需要更好的模式来实现物料与生产、订单的实时协同。

智能制造系统强调物料（产品）全生命周期的数字化表达与主动反馈，要求物流系统能够实时感知物料状态（如位置、质量、需求）、动态调整路径规划，并与生产、供应链环节无缝衔接。智能物流需“倾听物料的声音”，通过数据互联实现“无断点流通”，而传统物流仅关注物料的物理移动，缺乏对物料需求与状态的深度洞察。

2.技术瓶颈与行业痛点

（1）似是而非的规划代替了专业的智能工厂规划，规划主线缺失，工厂缺乏运营的灵魂

绝大多数智能工厂都是按传统的布局、建设方法，甚至都没有经历过合理的顶层设计和策略定位，以及实现路径分析。布局方式更不是“以交付为中心”或“以客户为中心”的原则来布局。具体表现为：先买设备，后通过物理纠错来调整布局；厂房建设喜欢建为标准厂房；并没有按照智能工厂运营的需要，以运营为终点的模式梳理逻辑；在规划设计方案落地之前，普遍缺乏仿真过程，导致后续建设和运营中出现瓶颈和断点；盲目引入各类物流技术设备，并未真正解决企业系统问题。

（2）信息化覆盖率差、模块缺失，形成数据孤岛

现有信息系统（如ERP系统、WMS）与生产设备、IoT传感器数据割裂，无法形成统一的物料信息流。信息化在（物流）计划体系中的覆盖率较差，部分模块缺失、系统之间存在衔接缺口，导致人工在多个系统中捞数据，再进行二次匹配整合；以微信/电话/口头等方式进行信息传递与指引，尤其是在发运计划与供方到货管理方面特别明显。

（3）APS功能滞后，动态调度能力不足

传统调度策略依赖固定规则，无法根据物料实时状态（如紧急订单、设备故障）动态优化路径。随着业务量的增长及资源的有限，APS（Advanced Planning System，高级排程系统）未能有效地结合各分厂设备有限容量、工厂直发/装柜要求、生产效能、车辆装载率、库存水平及物料流动等因子，来发挥出更好的作用以使整体链路资源的平衡最优。

（4）未以工位需求进行物料拉动，协同控****制缺失

物料配送上线、供应商N小时水位拉动等重要的物流环节，依旧以天的静态计划来进行指引，而非工位实时需求动态参数进行拉动，进而导致现场实际的动态数据需要依靠人工巡视、目测来完成知晓与传递；多智能体（如AGV、机器人、仓储系统）协同效率低，缺乏基于一体化的全局优化机制。

（5）部装计划缺失

比如，生产车间没有信息化管理，库存管理未拉通系统、计划达成率低、物料需求为人工叫料，整个车间完全处于一个黑盒状态，反向导致计划无法做到小时级的精准排产，造成计划不准、库存不准的恶性循环，并最终只能以备库存的方式来掩盖问题。

（6）下线直发率（数据与效率）层层丢失（Loss）

整体链路中有诸多环节存在对直发率的影响，每天多次开会检讨，仍有很多直发订单过程中转换为中转订单，间接对车辆、车位、仓库面积、人员、装卸设备等资源的有效安排产生影响。

3.问题的提出

基于上述背景，本研究需解决以下核心问题：  

（1）VOM（Voice of Material，物料之声）的数字化表达与实现路径

• 如何构建物料全生命周期的数据模型，实现从采购、仓储、配送到生产的全链路数字化映射？

• 现有技术（如RFID、IoT传感器、智能物流系统）如何与VOM理念结合，确保物料数据的实时性与准确性？

（2）基于VOM的智能调度策略优化

• 如何设计动态调度算法，使物流系统能根据物料需求优先级、设备状态、库存水平实时调整任务分配？

• 在复杂场景（如多订单并行、突发异常）下，如何平衡效率与成本？

（3）多智能体协同与系统集成

• 如何实现AGV、机器人、仓储设备的协同控制，确保VOM驱动的物流任务无缝执行？

• 不同厂商设备协议差异大，如何通过标准化接口实现跨平台集成？

（4）VOM对生产与供应****链的协同影响

• VOM理念下，物流系统如何与生产计划（MES）、供应链管理（SCM）深度协同，提升订单交付准时率？

• 如何通过VOM数据预测物料需求，减少牛鞭效应导致的库存波动？

4.研究意义与创新点

（1）理论层面

• 提出VOM驱动的智能物流系统架构，弥补传统研究在物料主动反馈机制上的空白。

• 构建动态调度与多智能体协同的理论模型，为复杂物流场景提供优化依据。

（2）实践层面

• 通过案例验证，探索VOM在提升产能、过程动态管理、保障交付能力中的实际价值。

• 为企业提供从规划到落地的实施路径和方法论，解决技术选型与集成难题。

5.小结  

VOM理念的提出，是对传统物流“见物不见需求”模式的颠覆。本研究通过解决数据整合、动态调度与协同控制三大问题，将为智能工厂物流系统构建的理论创新与实践落地提供重要参考。未来可进一步探索VOM与数字孪生、区块链、5G和AI技术的融合，实现更高阶的透明化与可信化物流管理。

二

PFEP向VOM思想的逻辑演变

1.VOM思想概述—类比于哲学逻辑问题（人生三问）

哲学中著名的人生三问（“我是谁”“我从哪里来”“我要到哪里去”），常被视为个体寻找自我定位与发展方向的起点。为此，在我们每个人的生命或者成长的过程中，总是容易陷入纠结。但是，如果我们对于自己的发展方向有了基本的认知，就不会陷入迷茫。

类似的逻辑在制造物流领域也具有重要启示：物料同样需要“知道”自身的身份（Who）、来源（From）、去向（To），以明确其在工厂和供应链物流系统中的坐标与运行轨迹。若物料缺乏这种“方向感”，就容易陷入被动与混乱状态，导致资源错配和浪费，甚至引发系统崩溃。上述三问为物料规划和调度提供了最朴素且务实的哲学起点，也是VOM思想的根源。

2.知识迁移：如何定义物料、产品、订单在智能制造工厂和供应链的动态坐标？

在对物料方向感进行初步探讨后，接下来的问题是如何实现知识迁移，即在智能制造工厂和供应链中，如何为物料（或产品、订单）定义动态坐标。因为在我们管理制造企业物流的过程中，我们经常会在困惑中思考：这个物料是什么东西？是哪里来的？应该去哪里？物料的三维坐标图，如图1所示。

图1 物料的三维坐标图（无序）

图1中，横坐标X是“From”（物料来自哪里，物料的自我追溯和历史累积），纵坐标Y是“Who”（物料是什么，物料的自我定位和特征的认知），而Z坐标则表示“To”（物料要去哪里，物料的自我向往和动态的驱动）。

3.如何将物料从“布朗运动”状态通过一个“力”，集约为有方向感的“流”？

由此，我们可以看到图1中所示，不管是单个物料还是几个物料协同（组合），它们如果没有方向的话，就显得非常混乱。所以在一个未做规划的物流/物料管理系统中，单个的/多个组合的物料都具有各自的特征来源以及去向，或者说都有自己的流转规律，而这个规律不具备统一性或者方向性，就像做“布朗运动”。

在制造工厂中，由于客户订单和装配的需要，这些不同的物料需要根据相同的装配需求关系进行齐套、组合与匹配，从而以其特有的方式，配送到制造工位上，制成成品发运给客户。此时若没有一个“力”去整合物料，就难以形成有序的“物流”。这个 “力”可以是外部系统拉动（信息指令、系统规则或技术手段），也可能是物料固有的“自身驱动力”。

无论物料是被动拉动还是主动推进，目标都是避免资源冗余与路径交叉，形成高效有序的“物料流”，并最大程度契合工厂的装配节点与生产计划，从而保障交付。

4.通过“让物料说话”，打造“物料控制系统”来体现物料的自我动态感知

如果这些物料能够如我们的愿望所示，在“使能”中达成：每个物料都知道“我”是谁？“我”来自哪里？“我”要去哪里？那将大大减少人工管理和决策的难度。如图2所示。

图2 物料的三维坐标图（有序）

假定每个物料或物料组都具有方向感，明确其来源和目的地，这就要求智能制造系统需要人、机、料、法、环、测之间的信息互通，需要物料能够“说话”。当每个物流单元或物料单元（SU，Smart Unit）能主动表达其历史、状态与需求时，就能显著减少对人工判断的依赖，大大降低物流管理的复杂度。

如果物料具有共同的语言，就大大减少了不同作业标准之间的错位，更能够集中众多的 SU 在同一频道上形成流量，形成物流的集约化与自动化。当物料能够随时随地“说话”时,就可以自我动态感知“我”的实时的状态，从而通过信息系统发出指令，指挥物流软硬件系统达成相关的任务，实现信息物理系统（CPS, Cyber-Physical Systems）实时对应，形成动态物流运作的数字孪生模型（DTM， Digital Twin model）。为此，我们可以称之为：物料控制系统（MCS，Material Control System），此时，物料在物料控制系统中处于“主体”地位，作为主语，“控制”是谓语，“系统”则是宾语。

5.数字孪生技术支持实现物理-信息的对应

针对每一个SU的能力，我们希望它在流动中能够指挥和控制这个系统，随时随地指挥，随时随地协同、调整，形成闭环，达到物流系统的最佳平衡和运营能力。如图3所示，这些单个的或者多个的物料SU的组合就形成了一个完整系统，即方框里面的部分，我们可以统称这个系统为物流系统。

图3 SU组合成为完整的物流系统

那么，如何实现物料的自我定义？

通过PFEP（Plan for Every Part，为每个物料做规划）可以实现物料的自我智能化定位和SU 特征认知，这是物料物流规划的基础数据和底层逻辑。

如何让物料SU知道“‘我’要去哪里”？这可以通过运营过程中的订单或者生产-物流作业计划来赋能，使物料形成自我向往和动态驱动，这是物料主动参与控制智能物流系统的动力基础和流动前提。

如何让物料SU知道“‘我’来自哪里”？这涉及物料的自我追溯、履历累积以及与“信息物理系统”（CPS）的互动，可通过仿真和执行过程差异控制来实现自我反馈和调节，形成历史数据和协同动力。毕竟物流过程是天然地贯穿了全价值链，物流轨迹是最佳的系统规划与运营主线。

6.PFEP的规划逻辑

PFEP是采用倒推式的规划原则，即从零件的最终工位出发往上游延伸到供应商，工位所需要的零件从工位边的物料缓存区获取，工位根据设定的规则拉动物料配送和供应商到货。在智能工厂物流系统构建中，PFEP的数据库里一般会包含基础数据管理、物流资源管理、供方协同、库存计划、车辆调度、仓储管理、厂内配送、物流技术等，形成基础数据的管理。

物流资源管理协作，云物流计划调度集中仓储管理，厂内配送和物流自动化，这些可以通过数字孪生的方式，也就是说解决PFEP的横向集成和PFEP的纵向集成，使得物料和物流能够实现制造资源的横向和纵向的集成。为此，PFEP的基本思路定义了物料的库存等级、周期和相关参数，理清了零部件流动的物流路径（或者叫初始物流路径），规范了物流作业的基础和标准化，梳理了供应商到货、进货的基本流程。

在PFEP的基础上采用拉动物流的规划原则：从零件的总装工位，往上游延伸到物料配送上线、物料齐套、到货物料缓存，以及供应商到货。它会涉及物料的总属性：初级包装、送货、包装存储、分装配送上线等。如图4所示。

图4 PFEP对于物料流动过程要素的定义

由此可见，PFEP是工厂物流规划的基础，也是物流运营的基础，更是物流数字化的基础。

7.PFEP能够实现的要点

PFEP为物流规划运营和数字化提供了参数输入，同时规划和运营过程又不断地从PFEP 进行优化，所以PFEP系统能够输出场地需求、物流流量、看板数量、人力需求和设备需求等，关键工作能够形成园区物流的循环路径、功能区域布局、物流动线规划和实施设计、工位物流上线模式、物流系统基础流量、关键物料流动模式、物流过程一次性仿真以及物流信息系统的逻辑等，由此解决了物料SU特征的定义，可以展示任何一个或者一类物料的个性化参数；可以凭此实现各个区域相对空间的规划、相关设备与资源的需求；能够实现规划后的物流能力仿真、测算物流量。

具体包含（不限于）：园区物流循环路径定义、功能区域布局定义、物流动线（设施）设计、工位物流上线模式定义、物流系统基础流量测算、关键物料流动模式定义、物流过程一致性仿真以及物流信息系统逻辑梳理。

8.PFEP不能实现的关键局限

虽然PFEP解决了不少规划基础定义的问题，但仍存在以下局限：

首先，PFEP解决的主要是静态的平均流量，无法针对特定的时间、订单、计划、产线等进行实时仿真，尤其难以测试实时的峰值和低谷值。

其次，物料仍处于被动管理状态，不能够做到物料的自主反馈和调节，而是受制于软硬件系统以及人的思维方式和管理模式。图5是在智能工厂物流系统规划过程中，以传统方法PFEP模式导向VOM的思想规划23项的对比，涵盖从“规划、仿真、运营、监控”到“人、机、料、法、环、测”等各个方面。

图5 传统方法对于智能工厂物流系统规划的对比（传统方法/PFEP/VOM）

9.基于动态运营的物流控制系统（点到点/多点到多点/面到面）

基于动态运营的控制系统分为三种场景：

第一种是单点到单点的配送，从数字孪生角度看主要涉及物料和信息的推拉结合的问题。如图6所示。

图6 单点到单点的配送

第二种是多点到多点的配送，除物料和信息的协同外，还需要解决交叉和综合调度问题。如图7所示。

图7 多点到多点的配送

第三种是面到面的配送，即多点形成的面之间的配送，目标是实现智能物流系统与智能制造系统的无缝衔接与协同，形成一个有机整体。如图8所示。

图8 面到面的配送

无论是相对简单的配送系统，还是复杂的配送系统，其中最基础的是工位物流。智能工厂面临的最大挑战在于实现工位物流的实时上线，因为它涉及产线、生产作业人员、设备、物料及其载具、物流操作人员或机械手等多个要素。这需要整合生产作业系统、物流执行系统以及信息系统等多个系统，协调产品流动、物料流动、产线作业及信息监控。

这些要素构成了完整的工位作业场景，包含高级排程系统APS、配送方式和设备、物料包装、流动时间、容器数量和VOM等多个方面。为实现多产线、多工位、多物料的协同配送，需要将不同物流单元进行集约化和齐套化处理。这就需要在PFEP维度之上，应用基于模型的系统工程（MBSE，Model-Based Systems Engineering）进行系统架构设计和验证。基于PFEP提供的基础数据，VOM能够通过物料SU创造性地控制物流系统，实现物料的精准配送与流动。如图9所示。

图9 基于动态运营的物流控制系统逻辑

三

VOM思想架构与智能工厂物流作业

1.VOM定义

VOM是一套通过“物料的声音”来控制智能制造物流系统有效运营的体系。

在智能工厂物流作业领域，VOM体系通过“VOM数据库”与“VOM大脑”两个核心模块的有机结合，形成一套兼具静态规划与动态决策的综合管理框架：一方面，VOM数据库（包含PFEP、规划参数、标准参数和指标库等）承担了对物料客观特征和各类参数的整理、归档和维护工作；另一方面，VOM大脑（智能决策系统）则依托海量数据、算法模型、系统学习以及数字孪生技术，对物流过程中所有物料流转及所发出的“声音”进行实时捕捉与反馈，并在此基础上生成更加敏捷、精准且具有自决策能力的动态管理指令。如图10所示。

图10 VOM的核心功能模块

基于上述双模块的协同运作，VOM的工作逻辑得以在以下两个层面展开：

（1）静态参数部分

VOM数据库所存储的PFEP信息、规划参数、标准参数和指标库等数据，囊括了物料在流转过程中的基础性、客观性和可量化属性。这些信息通常通过先期的专家分析或对历史数据的总结得出，因而构成了系统进行静态管理的根基。

换言之，VOM数据库在早期阶段主要提供一整套“设计态”或“规划态”的参数，支撑系统按照既定的逻辑对物料进行分类、调度和监控；在此模式下，系统行为相对简单，往往呈现出较为固定的决策流程和明确的操作规则。

然而，由于缺乏对实时波动信息的充分捕捉和自适应调整，纯粹依托静态参数的管理模式在面对复杂多变的生产现场时，难以有效应对物料需求、生产节奏以及外部环境变动所带来的各种挑战，其优化程度受到显著限制。

（2）动态参数部分

与此相呼应，VOM大脑（智能决策系统）则通过将算法、系统学习以及数字孪生等前沿技术引入到物流作业全流程中，广泛收集包含物料个性（形状、属性、批次等）、历史经历（周转次数、运输过程记录等）以及在实际作业中所“抱怨”或暴露的问题（延迟、混装、损耗等）的海量信息，并借助实时感知与高效计算，将其转化为可用于指导物料“自主决策”的动态参数。

此类动态参数不仅在数值层面不断修正先前的静态规划限制，同时也能自发生成一系列对执行系统具有指令效力的决策方案，使得物流系统在合适的时间节点做出准确的流转与协调动作。

通过这种对“静态—动态”管理要素的交互式整合，VOM大脑能够使物流系统在高度不确定或波动的环境中依旧维持较高的灵活性和响应度，以实现对物流资源的最优配置和快速调整，从而保证智能制造系统的稳定、有效作业。

2.VOM的基本模型(POR模型)与数字孪生

VOM作业的基本模型（简称POR模型），如图11所示。

图11 VOM基本模型

其中，P代表运营规划（Plan）、O代表运营（Operation）、R代表风险（Risk）。该模型旨在将管理方式从被动、线下、静态、经验决策（人为）管理运作，到主动、在线、动态、自主决策（智能）管理运作，实现合理调动资源、稳定运营、控制风险、有效交付的目的。这也体现了模型的基本导向。

在实施过程中，需要确保P（规划）过程结构合理、O（运营）过程动态可控、R（风险）过程可视可防。针对传统模式中存在的结构性问题、动态性问题和管理透明度问题，VOM模型强调在规划的过程能够给物料“留声音”；在运营的过程，希望物料“能够发声”；在风险的过程，希望物料针对差异能够发出自己“‘抱怨的’声音”。技术支撑方面，可通过数字孪生实现：在规划阶段应用物流仿真和物流技术，在运营阶段应用运营仿真和物联网技术，在风险控制阶段则通过差异管理、数据驱动以及人工智能AI来实现自我监控和自我调整。

3.VOM中物料流动的“从-至”模型（F-T Model）

基于物料的流动性原则，在VOM的定义和基本模型中，每个物料在任何场景节点上都需要有“从-至”模型（From-To，简称FT模型），并基于POR模型进行准确表达。这个基本表达模型中，上位系统负责数字孪生智能决策，场景资源触发拉动系统。

不管是单点对单点、多点对多点，还是面到面的物流协同流动，是物料“发声”的通用“表达”集批的过程。如果说PFEP表达的是“我是谁”“我有什么特征”和“我有什么标准”，表现物料的个性，也就是我们俗称的“身份证”，那么POR的过程，主要表达为：①“我从哪里来”“要到哪里去”“我要去干什么”“需要谁来对我做什么”（Plan）；②“谁对我做了什么”“经历了哪几个加工环节”“经历了哪几个物流环节”“经历了哪几个质量环节”，表达物料的历程的累积和追溯（Operation）；③“我有什么问题和风险”“我发生了什么异常”“应该怎么来处理我”，表达的是“物料的担心和抱怨”（Risk）。

这个过程表达物料的身份信息，包括其特征和标准，展现物料的个性特点，就像一张身份证。在P—O过程中，主要表达物料的来源、去向、用途以及所需操作，记录物料的历程并实现追溯。R过程则表达物料可能遇到的问题和风险，包括异常情况及其处理方法，反映物料在运行过程中的潜在问题和解决方案。如图12所示。

图12 物料流动的“从-至”模型（F-T Model）

4.VOM中物流运营的SOE三层结构及其代表的“声音”

VOM的SOE三层结构是指基于数字孪生的物料被赋予了客户的声音VOC（Voice Of Customer），即订单和产品的信息，以及流程的声音 VOP(Voice Of Process)，即制造物流过程的信息。

SOE包括战略层、运营层和执行层（Strategy/Operation/Execution）。战略层（S）主要强调是满足订单交付的维度（代表VOC），亦即交付的数字孪生;运营层（O）主要强调是产品流动和制造流动的维度（代表VOP），亦即运营的数字孪生；执行层（E）主要强调物料本身自主流动的维度（代表VOM），亦即工位物流场景的数字孪生。如图13所示。

图13 VOM体系中的SOE三层结构

SOE 的层级基本单元结构，赋予VOC身份和指标分解，同时用 F-T模型来集成物料的声音，构建一套完整的运营脉络。

5.SOE与POR的对应关系

规划是为了运营，基于数字孪生的物料（POR）在从规划到运营以及风险控制过程中，主要是协同基于数字孪生的物料（SOE）在战略、运营、执行等不同层面的发声，以达成有效的订单维度的交付服务、产品维度实现过程的有效管控，以及物料维度的工位有效作业，从而达成智能工厂的战略指标。

比如，SOE 结构里面分别分析物流战略从运营到执行的有效性和相关绩效指标的达成能力，POR 的过程里面分析物料“说什么”“经历了什么”等。

所以，在规划过程数据是静态的，物料的个性运营过程是动态的物料的历程，风险过程在于物料流动过程中的“抱怨”。

而整个体系就订单交付数字孪生、物流运营数字孪生、工位场景数字孪生，分别针对战略层、运营层和执行层进行分解和赋能，使得物料的个性、物料的历程和动态物料的“担心和抱怨”，都能够实时、全程连贯起来，形成闭环。如图14所示。

图14 VOM体系中SOE与POR的对应关系

6.VOM物流体系架构（从价值锚到体系，到技术支撑）

VOM的物流体系架构，如图15所示。VOM体系的核心价值在于解决物流端到端的数字化管理和物料的自主决策与调度。实现物流全过程的连通、透明和追溯，既要降本增效，还要推动物流业务的模式变革，即通过构建物料指挥系统、推动物流运作在线化、实时化、风险可视化、协同自主化。实现物料在生产前期的作业齐套、业务过程的精准追溯，订单交付的透明化交付服务水平、全通路库存快速周转战略目标等。

图15 VOM物流体系架构图

在VOM体系，要能够做到切实执行物流的执行工位的叫料、物流的调度作业过程的差异管理。VOM的数据库和PFEP规划参数标准、参数指标库，两者之间互为前提、互为引用和修正关系，同时能够引用，能够反馈，也能够集成物料的声音。从技术支撑而言，它可以通过数字孪生、人工智能数字主线、机器人技术、算法、物联网技术、大数据、物流技术、信息技术、自动识别技术、传感技术等做有效支撑。所以，VOM 的系统逻辑核心是基于VOM的智能监测系统，通过模型算法、系统学习和数字孪生不断的迭代，提升智能化水平，逐步实现物料的自主指挥系统。

7.VOM大脑——智能决策系统（场景+数据+算法+系统学习+数字孪生）

VOM系统的逻辑核心是基于VOM的智能监测系统。系统通过模型算法、系统学习和数字孪生的持续迭代来提升智能化水平，逐步实现物料的自主指挥系统。

信息系统里面会涉及物流执行工位调料，物流的调度与执行信息差异，形成执行单元反馈和VOM大脑的行动指令。在VOM数据库里，PFEP规划参数标准参数指标库等等。从执行的底层一层一层的集成，形成对于订单的分类管理ABC的支撑。不同的物料都会经历从计划到入厂、配送工位到总装成品、发运等过程，并实现全价值链的拉通。如图16所示。

图16 VOM大脑——智能决策系统

VOM系统的逻辑架构展现了数据库与大脑之间的双向互动关系。VOM数据库作为基础支撑，存储和管理物料的客观属性、规划参数以及标准指标，通过静态管理为系统运作提供基础框架。然而，这种静态管理模式存在优化空间的局限性。随着系统智能化水平提升，VOM大脑能够基于实时数据不断优化和更新静态规划参数，从而推动系统从静态管理向动态决策演进，提升系统的适应性和管理效能。在这种数据库与大脑的协同互动过程中，就实现了从静态规划到动态优化的转变。

随着系统智能化程度不断提升，VOM数据库与VOM大脑之间的交互呈现出更深层次的迭代演化：一方面，系统在初始规划和标准参数设定上仍然离不开VOM数据库提供的稳固基础；另一方面，VOM大脑的实时学习与动态调整功能会持续修正和完善那些原本静态的规划参数，甚至在必要时彻底替代原先的部分逻辑或规则，使得企业对物流管理的控制力更加精准和自主。与此同时，伴随算法复杂度与数据规模的迅速增长，系统也对作业环境中海量的异构信息进行多维度整合并实时分析，从而在提升管理效能的同时，形成一个随需应变、全面协同的“自决策”物料流转体系。

四

案例实践：VOM 思想下的工位物流拉动与信息同步的数字孪生

1.案例概述

在某家电企业智能工厂中，基于VOM思想所构建的综合物流管理与决策体系，通过“物料发声”与“数据驱动”相融合的方式，实现从物料入库、仓储（VMI库)检验、生产过程调度直到成品出库的全流程拉动与信息同步。如图17所示。

图17 某企业的VOM系统

VOM体系在制造的价值流环节，通过为每一件物料（如零部件、组件等）赋予唯一身份标识，即“一物一码”，有效串联了“物料是谁、从哪里来、要到哪里去、拥有哪些个性化特征”等基础属性，并在整个生命周期中对这些信息进行逐步采集与更新。具体而言，在供应商生产发运、VMI入库检验、VMI出库、在途运输、入厂卸货、作业齐套及出库等各个节点，系统通过自动识别技术将实际发生的物流与生产信息实时上传至VOM数据库，形成“声音集”。该“声音集”不仅记录物料在各阶段的客观信息（如时间戳、载具信息、位置信息、批次等），也汇聚设备运行、人员操作、环境变化等多维数据，从而为后续的分析与决策奠定基础。

VOM大脑作为工业级智能决策中心，会综合“声音集”所累积的大数据，并依据现场整体规划参数与动态反馈信息，对生产资源调度、物料设备调度、在制品周转周期等环节进行正向或反向的实时调整，从而形成生产执行系统与VOM大脑之间的双向闭环。该闭环不仅提升了供应链端到端的协同效率，而且在将异常差异可视化的同时，为后续的持续改进提供了数据支撑。

在执行系统层面，当VOM大脑输出的指令被下达给现场时，执行系统通过读取VOM数据库所储存的规划参数、物料属性和实时状态信息，快速匹配相应的工艺流程并执行自动化或半自动化操作。与此同时，执行系统会将过程结果（例如搬运完成的时间点、配送准确率、设备负载状况及作业效率等）再度回传至VOM数据库和VOM大脑。通过这样的“计划—执行—反馈—修正”循环机制，整个生产过程在用料、时间、空间、人员及设备等要素之间得到有效协调，从而确保能够及时且高质地响应市场需求。

此外，对物料进行“一物一码”管理的思路，使得每一阶段的物流和制造信息都能被追溯和审计，从而完整地描摹出产品零部件与整机产品的“生命轨迹”。在本项目的生产现场，大规模的物料种类与复杂多变的生产节拍共同导致大量异构数据的产生；但正因为VOM数据库承担了标准化、结构化与动态更新的职责，系统可以在宏观层面对多工厂、多区域的资源进行统一调度，同时也能在微观层面对任意物料的状态和需求进行深度剖析，保证从“来料—检验—投产—在制—成品出库”各环节的无缝衔接与透明化管理。

最后，通过对“物料声音”的高频采集和对“大数据”分析的深度利用，该工厂在三个方面实现突破性收益：

**（1）打造行业标杆。**搭建了全价值链一体化的智能集成物流运作体系，打造行业领先的制造物流体系标杆。通过多部门联合，共同打造了智能工厂空间分层分布式物流模式，并与供应链服务公司协同推进产前物流变革落地，全面引领制造物流。

**（2）实现技术引领。**成为行业内首家成功构建并运用VOM思想的企业，通过“物料控制系统”模式，实现以工位实时变化拉动信息流和实物流同步精准响应。同时优化VMI布局策略（仓配集约、同品同仓、前置、物料齐套与检验），通过N点生产进度实时拉动VMI仓精准备货、组盘、发运，消除断点和浪费，实现物料直达工位的配送能力。

**（3）运营绩效提升。**投产2年来，人均产出率提高48%，生产和物流过程异常减少67%，断点减少32%，VOM场景覆盖率达到100%，下线直发比例提高20%。

2.VOM的实际应用逻辑：使能场景创新+动态数据扩充+关键指标轻量运算

VOM在实际场景中的应用有两种路径：一是从搭建VOM数据库起步，形成VOM大数据，持续发掘现有模式中的改善点，赋能作业场景；二是从单个“从-至（F-T）”场景入手，梳理该场景所需的VOM基础数据，逐步向VOM数据库扩充。

如图18所示，左侧展示了“从-至（F-T）”场景的基础要求，右侧则是VOM大脑的思维方式、数据库连接及要求。这样的设计，旨在构建能够带来模式创新的使能场景，同时实现数据库扩充和轻量级应用。

图18 实施路径与逻辑

3.14个典型场景的VOM落地过程：初始方向指引/反向调整****策略+执行结果反馈/ VOM反馈

14个典型场景全部基于VOM的工业大脑智能决策系统，采用数字孪生、算法计算和系统自主学习，并实现反向调整策略和VOM反馈。

系统中心是数据库，底层是执行系统。两者协同实现生产资源调度、物料设备调度实施与差异分析，形成闭环管理。系统记录物料的个性特征和全过程环节，通过实时扫码采集状态，记录其全生命周期。通过整合物流数据，进行大数据分析，优化资源使用，实现降本增效和高效交付。在这一思想指导下，工艺物流拉动与信息同步形成数字孪生关系。

系统构建了全价值链的“从-至（F-T）”场景体系，设定物料反馈机制，进行正向或反向的实时调整。所谓正向调整，主要是指在预先设定的规划参数和工艺流程基础上，根据实时采集到的异常或需求波动，快速触发新的调度指令或参数修订；而反向调整则表现在对已经完成的部分工序或已发布的计划进行回溯式的优化修正，以减少局部瓶颈或资源浪费，从而形成生产执行系统与VOM大脑之间的双向闭环。并在此基础上开发基于物料特性的算法，并在VOM 数据库中建立了完整的参数分类表格体系。如图19所示。

图19 14个典型场景的VOM落地过程

4.“从-至（F-T）”场景体系的实际应用

比如，在“空中输送的小件物料精准配送至生产工位”的实际应用场景中，VOM体系通过对“F-T”流程的精细化设计，结合物料特征所匹配的算法与参数，构建了一条可实时感知、动态拉动和高效配送的闭环物流链。

（1）“F-T”场景选定与设计

首先，明确“空中输送”与“生产工位”之间的业务边界，即将“从”空中输送线的存储或缓存位置，“至”指定工位的物料配送路径界定为单一管理单元。此举确保后续的算法设计、物料数据采集及调度策略都围绕这一“F-T”流程展开，从而提升整体规划与执行的一致性。

（2）物料“所说的话”，即需求、状态与精细指令

在该场景中，物料“说话”的核心是让工位精准掌握所需物料的到达时间、批次数量以及余料状况，并在必要时下达补货请求。

当VOM大脑下发精确的需求指令后，空中输送线及其配套调度单元即可按照预置算法，分配合适的运输载具，并将对应数量的物料箱数在恰当的时刻送抵指定工位，实现“小批量、多频次”的精准供应。如图20所示。

图20 某企业“从-至（F-T）”场景体系的实际应用

5.基于物料特性所做的算法设计

 为保障“空中输送”在生产作业的高效性与可预测性，需要对物料的重量、体积、包装方式以及工位BOM消耗频率等指标加以综合考量，并制定相应的算法逻辑。

**（1）可持续消耗时间。**计算工位余料以及拉动物流节拍，确定补货周期阈值，以避免过早或过晚配送造成资源浪费或工位停线。

**（2）下一批次物料到达时点。**使用“Round down”或其他离散数学方法，估算下一批物料到达工位的时间和数量。

**（3）物料配送速度与路线。**结合空中输送系统的运行速度、距生产工位的距离以及可用载具（如悬挂小车EMS、吊篮、标准箱等）的实时情况，动态匹配最优配送路线与调度算法，确保在可接受的最小时间内完成精准投放。

6.VOM数据库数据提取与反馈

每次进行“F-T”配送前，系统会从数据库中提取对应的基础数据（例如包装数量、补货规划、工艺要求），并结合实时“声音集”中的消耗速率、生产排期等信息，完善配送指令。在配送完成后，空中输送系统及工位扫描设备会将实际送达时间、送达数量、是否出现异常等数据再度回传，更新至VOM数据库。该过程构成了一个“发声—执行—反馈—修正”的完整闭环，不断提高后续配送任务的精确度与灵活性。

7.现场协同与系统价值

 通过上述机制，“空中输送的小件物料精准配送至生产工位”的应用场景不仅实现了对工位需求的按需拉动与动态补给减少工位与线边库存、降低异常风险、提高作业效率、降低时间损耗和人工成本，也显著提升了物料周转速度与空间利用率。

8.案例小结

在传统的物流模式中，工位需求往往难以实时、精准地反馈至上游环节，导致物料供应出现“过量或不足”、配送滞后或现场拥堵等问题。本案例的拉动设计将“工位实时变化”作为触发信号，通过在N点（如N1、N2）布置边缘计算单元，捕捉并分析物料需求与执行进度的动态变化，随后将决策指令传递至VOM大脑，使得每一批物料的出库、组盘、发运乃至到达工位都能得到“按需、按时”的即时响应，确保在高频、小批量与低频次、大批量共存的复杂环境下仍可维持物流的精准可控，从而维持智能工厂的有效生产、安定生产、高品质制造，达到精准交付。

五

VOM模型的优势、应用挑战及对数字化转型的意义

1.优势：基于VOM理念的智能工厂物流系统在多个方面显著优于传统模式

**高度可视化与透明度：**所有物料、设备状态在线可见，实现库存0延迟盘点和物流过程全追溯。管理者对物流运行了然于胸，决策更加科学。

**实时响应与高柔性：**物流调度由被动变主动，能够及时响应生产变化乃至客户订单变更。生产与物流深度协同，提高按期交付率和客户响应速度。特别在多品种、小批量的定制生产中，VOM模型展现出强大的柔性支持能力。

**效率与准确率提升：**自动化、智能化物流减少人为参与，物料配送准确率提升，差错和漏料显著降低。物流等待和停滞时间减少，生产节奏更加流畅。

**自主优化与预测能力：**借助数字孪生和AI算法，闭环的系统具备自我学习优化能力，能够进行故障预测、瓶颈分析，提前采取措施。这使物流系统运行更稳定，抗风险能力更强。

2.应用挑战：推行VOM模型也面临一些挑战和需要克服的问题

**技术与投资门槛：**构建全面的物联网感知和数字孪生模型需要大量硬件投入（智能物流技术、传感器、标签、网络基础设施）和软件开发工作，初期成本较高。同时，对现有设备进行数字化改造可能遇到接口兼容问题，需要专业技术支持。

**组织与流程变革：**VOM不仅是技术改造，也涉及业务流程重组和人员角色转变。传统物流管理人员需要适应由系统自动决策执行的新模式，培养数据分析和系统维护能力。

**标准和互操作性：**工厂内可能存在不同厂商的设备和系统，确保所有这些异构组件都能融入统一的CPS架构联通通信，需要建立统一标准或使用中间件平台。

3.对数字化转型的推动作用：尽管存在挑战，VOM模型对智能工厂的数字化转型具有重大意义

首先，VOM以物流为切入点，将生产制造的“血脉”全面数字化。这解决了过去生产和物流信息割裂的问题，实现端到端的数据贯通把原先碎片化的制造物流环节串联起来并形成了闭环，搭建起数字化转型的骨架。

其次，案例的实施培养了企业对于数据驱动决策的能力和思维模式。通过数字孪生和实时数据分析，企业管理从经验驱动转向数据驱动。这不仅可提高当下的运营效率，更为未来的持续改进和业务创新建立了数据资产和算法能力基础。比如，拥有全流程数据后，可以进一步应用AI进行产销协同优化、供应链预测等更高阶的数字化应用。

最后，VOM所体现的以客户为中心、以终为始的拉动模式，本质上是数字时代对传统制造范式的升级。它使得工厂能够敏捷响应市场，实现按需生产和个性化定制，从而推动商业模式从大规模制造向大规模定制转型。可以预见，随着VOM理念和技术架构的成熟应用，制造业将加速走向由数据驱动的自主协调生产，供应链也将变得更智慧高效。

六

总结

VOM模型通过理念与技术创新，赋予了物料和生产现场前所未有的感知与自主协同能力，可显著提升智能工厂内部物流系统的效率、柔性与可控性，在实践中展现出巨大优势。当然，转型过程中也需克服技术和管理方面的挑战。

总体而言，VOM模型为智能工厂的数字化转型提供了一条清晰路径：以物流数字化带动全面数字化，以物料自驱动实现生产拉动，以数据智能引领制造变革。这对于制造企业迈向智能制造、增强竞争力具有深远的推动作用。