邱伏生 | 制造供应链中智能物流系统的安全与风险管理

在智能制造系统中，智能物流系统作为端到端价值链的关键支撑，其安全与风险管理至关重要。本文通过系统分析制造供应链中智能物流系统面临的经营、设备、数字、环境及人因等多维度风险，提出应从认知提升、技术设防、全周期闭环、标准化、供应链联防及安全文化六大路径，构建系统性风控体系，以保障制造供应链的韧性度与高质量运营。

作者：邱伏生 代浩

作者企业：上海天睿物流咨询有限公司

文章来源：物流技术与应用杂志

一智能物流系统需重视安全与风险管理#

二1.智能制造时代的安全命题与背景#

在智能制造系统中，智能物流系统承载了端到端的全价值链的链接过程，具体表现为订单交付和客户体验功能，物料的声音（VOM）承载了客户的声音（VOC）和过程的声音（VOP）。智能物流系统的有效性，决定了生产的稳定性、作业效率、成品交付的时效、成本和服务质量，以及现金周转率，是智能工厂得以生存和发展的保障体系（否则智能制造就可能停留在实验室阶段），其底线就是安全。在安全的前面，则是风险界定、风险识别和风险预警。在此基础上，追求“标杆工厂”“黑灯工厂”“灯塔工厂”，才具有现实性，才能够支持企业的品牌建设和有效经营，从而体现企业的核心竞争力。 

然而，随着各种技术迭代，安全意识和风险识别并没有同步跟上。人们在追求极致效率和极致成本的时候，往往潜藏着致命的安全漏洞。尤其是现代智造物流系统，是通过技术、数据、能源管理赋能“人、机、料、法、环、测”的高度耦合与互联互通，是典型的“多目标、多影响因素的复杂的决策与运营系统”。其风险的爆发，是由多种因素、多种根因通过多点诱发、潜藏和累积，甚至以链式传动形成“汹涌的暗流”而肉眼却看不见，无法实时识别。比如，员工违规操作、机器伤人、AGV电池着火、堆垛机运行偏移撞击货架导致整个仓储系统塌陷等；或者数据不统一，异构数据导致代码漏洞，甚至系统瘫痪，最终影响订单履行，违背交付承诺，损害品牌形象，丢失后续订单，带来巨大的机会成本。

三2.典型事故案例带来的警醒#

（1）飞利浦芯片厂因雷击起火，导致爱立信战略溃败

事件：2000年3月，美国新墨西哥州飞利浦芯片厂因雷击输电线，导致全州电网浪涌起火，22号生产线设备短路起火。由于火源触发了消防系统，使得灭火喷水+烟雾颗粒侵入超高洁净度无尘室，导致400万片库存芯片报废、产线长期停产。

后果：导致爱立信核心射频芯片（RFC）唯一供应中断，供应链危机集中爆发。芯片短缺致手机生产线大面积停滞，关键新机无法上市。直接损失约4亿美元销售额，当年手机部门亏损16.8亿美元，同时引起股价暴跌。

根因分析：无尘室（仓储）防火/灭火极端脆弱与应急设计缺陷(灭火用自动喷水，虽合规，但在无尘室场景等于“二次灾难”，无专用洁净灭火方案，如惰性气体)、单源（无备选供应商）供应链、零库存与应急迟缓。

（2）立体库堆垛机误差引发立体库货架连锁坍塌

事故：国内某大型家电制造企业零部件自动化立体库（AS/RS）建成之后，由于赶进度，没有留有足够的时间联调与校准，导致运行定位误差持续累积至3厘米。投入运营一年后，在重型托盘出库作业中，高速运行的货叉直接撞击货架横梁，导致连接螺栓失效、横梁脱落；上层多组800公斤重型托盘瞬间坠落，冲击下层货架结构，引发多米诺骨牌式连续坍塌，整段货架体系彻底损毁。

后果：超5000个托盘及货架货位报废，数万件家电零部件损毁；立体库全面停运，影响数千个SKU供应，20条总装产线停工待料。事后现场清理、货架重建、系统调试耗时超过8个月。直接经济损失超2000万元，市场份额流失、订单违约等隐性损失无法量化。

根因分析：未能够坚持“规划一体化、建设一体化、运营一体化”构建方针，尤其没有预留足够的调试和“爬坡”时间与训练。设备预防性维护、精准校准过程被压缩甚至忽略，“买了就用”、“低价中标”的外行运营思维破坏了智能物流（精密）系统的基本规则，忽视误差累积类隐性风险。 

（3）安全互锁失效与人机违章操作伤害事故

事故：南方某电子制造企业智能仓储入库端，拆垛机器人因料盘卡料报警停机。维护人员为保障生产，快速收货入库漠视安全管理规程，未执行LOTO上锁挂牌流程，擅自使用备用钥匙短接安全门互锁开关，违规进入机器人防护围栏内部处置故障。远端（监控室）工位操作人员不知情重启系统，机器人摆动臂突然高速运转，造成工作人员重伤。 

后果：工作人员重伤；企业被监管部门责令停产整顿90天，处以行政罚款120万元，医疗赔偿、工伤赔付超300万元；企业供应链信誉遭受不可逆打击。

根因分析：对于安全管理制度没有敬畏感，违章操作常态化，管理层纵容漠视；安全互锁装置冗余防护涉及不合理，存在人为规避漏洞；LOTO检修制度落地不严，人机作业安全边界模糊；企业安全文化不严谨，效率优先完全压倒安全底线。

四3.案例洞察#

三起不同类型、不同场景的典型事故，无一是纯粹的（偶然的）技术硬件故障，基本上是基于风险认知、组织管理、运维体系、标准制度失衡下的系统性必然。

根据不完全行业实践数据，近五年制造领域智能物流系统安全事故频发，增速超过40%，直接经济损失每年增长超过50%，由此带来的停产、违约、供应链断链、品牌受损的隐形损失更是难以估量。因此，安全保障与风险管理必须得到重视，而基于智能制造物流系统特殊的场景和安全需要，我们需要去拆解智能物流系统中不同的环节、作业，评估其可能存在的安全风险漏洞，并由此延展开来，深挖可能产生安全风险的根源、机理，以及风险传导的路径，从而构建、优化适配于智能制造体系所需的物流风险管控体系。

五制造供应链智能物流系统运营特征与安全需求#

1.智能物流系统整体范畴

一个典型的生产企业物流系统，通常被划分为入场物流（产前）、生产物流（产中）和成品物流（产后）。

从供应链角度而言，还需要包含供应商物流、配送物流，以及甲方的入厂、生产、成品物流，延伸到成品物流的物流分拨中心、配送中心、前置仓和客户收货场地，包含预测、计划和订单，以及所有环节的信息系统。

从细化的作业和功能而言，智能物流系统可以细分为包装（体系）、智能搬运系统、智能存储系统、自动分拣系统和自动配送系统、工位物流子系统，通过精益化、数字化和智能化物流技术来实现。某企业典型的物流环节体系，如图1所示。具体包含以下板块：

图1 某企业典型的物流体系

（1）实体作业系统

如AGV、立体货架、充电设备、输送线等，集成存储、分拣、厂内配送、物料输送等作业体系，承担所有物料、货品的存储、搬运、流转与实物配送工作。

（2）数字调度系统

如WMS、APS、WCS、MLS等，对接ERP、MES、APS等上层业务系统，实现全链路数据打通。负责信息数字化统筹、作业调度、数据统计、库存动态监控，实现物流计划与生产作业计划实时匹配协同，同时做好全流程差异管控。

（3）感知支撑系统

如视觉传感器、RFID采集设备、温湿度、烟尘、粉尘感知等监测设备，实时捕捉安全隐患并预警反馈，是人工智能落地应用的底层基础。

（4）安全保障系统

消防防火、应急疏散、供电保障、设备安全防护、检修维保等，是物流生产安全运营的最后一道防线。

表面上看，物流是围绕生产（拉动）系统来配套，但在企业经营中，交付和客户满意度才是这个系统的终极目标。为达成该目标，需要对物流环节的各个场景进行智能化定义和安全风险的界定和识别。

某企业典型物流场景的智能化需求和可能的安全风险提示，如图2所示。

图2 某企业典型物流场景的智能化需求和可能的安全风险提示

2.制造供应链智能物流系统特点与安全要求

（1）节拍要求精准

相对于电商物流、第三方物流而言，智能制造物流体系生产连续性刚性极强，并且具有明确的节拍要求，不能出现分钟甚至秒级的差错率。

（2）信息要求实时映射

以订单交付为目标的制造物流，需要全过程连续流，并且可追溯，这对物理和信息实现数字孪生的覆盖率要高，两者一旦错位（或者环节缺失）就会产生数据风险。

（3）物流影响因素复杂

在制造物流现场，人流、物流、设备流经常会多重密集产生混流、交叉和干扰。在实时动态的运作过程中，决策影响因素复杂，涉及多客户、多订单、多品种、多物料、多产线、多搬运方式、多物流路线，甚至涉及空间/平面立体的多交叉物流的规划、构建和运营，多元化风险无处不在。

（4）协同性要求高

基于交付准时率、库存周转率和物流成本控制的一贯性要求，供应链上下游之间的智能物流系统子系统要求协调性非常顺畅，系统耦合的覆盖率要高，并且需要物料流动的频率、节奏参数具有一致性和一贯性。反之，则更易产生风险的链式传导：从单一设备/环节或者数据的故障与错漏，非常容易升级为系统性的安全风险和事故，从而导致整条制造供应链的断链危机。

六制造供应链智能物流系统安全风险分析#

基于企业经营与长期发展的要求，立足系统全架构，结合制造物流场景专属特征，将制造供应链智能物流系统安全风险划分为企业经营安全需要、设备与操作、数字系统、环境消防、管理与人因等核心谱系，实现全链路、全场景、多层级风险覆盖。

1.企业经营安全风险

最怕“订单越来越多，现金流越来越少”。在制造企业经营过程中，物流系统不仅承载着流动资产，更把控着现金流命脉，决定资金周转效率，左右财务健康度。

在制造业转型升级与市场竞争日趋激烈的背景下，制造供应链与物流体系不再是企业辅助运营环节，而是贯穿资金流转、生产运营、供需协同、战略规划、风险防控的核心命脉。

企业经营的盈利水平、资金安全、生产稳定性、订单交付能力、市场口碑乃至长远发展上限，全部根植于供应链与物流体系的建设水平；典型的制造供应链系统需要实现与企业经营战略适配的价值导向和组织绩效。如客户满意度交付准时率、供应链物流成本、库存周转率（或库存占有率），在此过程中更需要“人、机、料、法、环、测”的安全保障。不过，在生产交付的压力下，不同环节通常可能基于不同的KPI指标要求，人们可能会产生侥幸心理，从而违规操作、简化运维，导致安全空间被忽略或者被压缩成为一种“不知道自己不知道”的行业普遍现象。这套体系一旦缺失、混乱或是低效，不仅会造成运营内耗（开会/吵架），更会给企业带来不可逆的重创（呆滞库存），甚至形成毁灭性的经营危机（市场丢失）。

另一方面，从风险抗冲击与企业韧性角度来说，市场环境永远充满不确定性（如行业市场波动、国际贸易摩擦、港口拥堵等外部风险），再叠加内部风险（如物料质量缺陷、物料分拣失误、搬运效率不足、产线工位作业节奏不匹配等），会随时冲击生产与供应链运转。如果物流体系脆弱松散，没有风险预判和应急调度能力，一旦遭遇突发状况，整个“供货－生产－交付”体系就会全面崩塌，供应链断裂、生产停滞、订单违约等一系列风险集中爆发，让企业陷入经营危机。

2.组织能力与绩效达成的风险

最怕企业虽拥有经营战略导向，但组织（团队）能力无法做到“知行合一”。一方面，无法将企业（供应链）战略目标凝练为组织的能力表现；另一方面，无法将战略绩效拆解为相关团队乃至个人的绩效表现，最终导致组织中“每个人都很忙，但是却没有解决经营的问题”，呈现典型的“布朗运动”效应。尤其是在智造供应链提质增效、促进新质生产力的当下，组织的思维、认知、行动力未能与时俱进，导致人员在智能物流系统的运营与维护中，无法达成统一的行动标准，不断产生“作业误差”，并且不断累积，产生“鞭子效应”，任何一次的意外风险与干扰，都可能成为压垮制造供应链的“最后一根稻草”。

在实践中，制造供应链物流管理与人因体系风险是所有显性风险的核心根源。各类显性风险（比如设备故障、技术漏洞、网络安全、作业事故等）的爆发，其本质都可以归因为组织管控失衡导致的组织管理体系失效，进而导致现实的风险失控和灾难的发生。

智能物流系统通常是人机协同、系统互联、跨部门联动的复杂系统，涵盖多种软硬件设施，但无论技术与设备如何先进或如何合理配置，其管理体系仍然是顶层支撑，人员是执行核心。

在智能物流系统的规划过程中，咨询公司通常会立足于“适配智能制造体系的可运营系统”作为终极目标，从而以终为始（基于MBSE的方法论）推动“规划一体化、建设一体化、运营一体化、经营一体化”落地路径。然而，当制造供应链智能物流系统已建好且可以运营，但参与运营的人很可能根本不知道这个系统的规划逻辑、建设过程、运营的灵魂与精髓，最后在“路径依赖”的“经验之路”上将这个体系的运营“搞砸”。人们戏称这种情况为“买了一台法拉利，开车的却是手扶拖拉机司机”。最终带来的只能是事故频发、履约不稳，导致成本飙升、客户信任受损，反噬企业经营。

3.设备与操作类风险

最怕“熟视无睹”的潜在风险，这类风险显性程度低，需要经过多次累积才能够爆发成为显性的安全问题甚至重大事故，人们只有在经历了“血与泪的教训”后，才开始“总结经验”，却无法预防与预警。

这类风险具有显性化、物理性、高危害性的特征，也是组织能力失衡、管理机制失效、作业行为失范的显性场景表现和灾难的传导载体。智能物流设备是物料（产品）流动的物理载体，相较于技术、系统、管理等隐性风险，通过自动化、精密化、高速化的动态作业呈现，直接作用于存储、搬运、分拣、输送等物流场景。其风险隐患隐蔽性强、爆发突发性多、危害连锁性长、处置难度大，严重威胁现场人员安全、设备资产完好、供应链物流链路通畅。

表1 智能物流系统中可能存在的风险分析

其风险构成覆盖智能物流核心设备全品类（如表1所示），形成分层分类的风险矩阵；同时，其本质与传导逻辑绝非单纯的硬件故障或技术问题，而是顶层组织管控缺位、中层制度流程虚化、基层人员行为失范层层叠加形成“硬隐患”，进而诱发安全事故、物流中断、资产损失等一系列后果，形成“管理失范→运维失控→操作失规→设备失稳→风险爆发→影响经营”的完整传导链条。

4.数字风险（数字化与软件系统类）

数字系统是智能物流的“大脑”，OT与IT深度融合在提升调度效率的同时，也打开了网络安全、系统失效的风险缺口。

在传统的制造物流管理运营中，软件和数字化尚未形成“一体化、系统化”，对“物流链”的覆盖尚不全面，所以“数字化”仅仅是一个“概念”，不大存在“风险”。也正基于此，当数字与信息技术、人工智能（AI）快速迭代甚至主导智能物流系统时，人们尚未意识到（而这可能是最大的风险），在享受技术带来的轻松与方便时，数字风险也无处不在，并且随着物流流程呈链式（全域传导）累计、放大，直至系统崩溃，事后还可能无法溯源。

当风险发生后，人们可能会“分析风险根因”，但“现象的相关性，并不代表因果关系”，也就是说，所有的BUG（如程序、数据质量、软件异构、网络问题、算法缺陷等）都可能成为风险，“当前的风险”可能仅仅是“其中的一种”。

数字风险通常表现为业务管理软件风险、智能算法决策风险（如算法与模型能力、场景认知训练、数据失真、算法黑箱等）、数据链路质量风险、账号权限管控风险、网络通信安全风险和系统运维灾备风险。

这些问题的存在，可能形成“顶层设计不合理→数理逻辑错位→管理管控失衡→物理场景描述不准确→数字体系治理失效→各类软件漏洞滋生→系统异常紊乱→

倒逼设备失稳→物流链路中断”的完整风险传导链，从而可能导致全域全程的“漏洞百出、系统崩溃”。

其实，所谓智能化“软漏洞”，根源还是在于信息化智能化认知、管理与人因体系的先天短板。

5.环境与消防类风险

环境与消防类风险涉及面广，容易“防不胜防”，其最为特殊也最为“恐怖之处”，在于“平常平安无事，一旦爆发就可能是毁灭性的”。其带来的损失不仅仅是设备损坏、货物损毁，更可能危及人员生命，甚至企业经营根基。

在智能制造企业，智能物流系统与智能生产系统一般都会经过“一体化”规划，使得两者不会像传统企业那样“分家”，而是紧密联系在一起。比如汽车、家电等行业，供应商到货物流，卸货、暂存、分拣配送、到工位，往往强调“连续流”，即使中间需要有立体存储系统（如长周期物料、批量物料等），也是与智能产线在同一个空间（厂房）；食品、家电、服装、家居（家纺）电子等行业，总装线尾一般都需要有成品打包和（输送线链接的）成品存储，这一方面使得易燃物料（可能还有粉尘等易爆物资）与产线紧密贴合，另一方面由于到货周期的原因，线尾往往有一定的“安全库存”堆存，这不仅使仓储系统存在安全风险，而且产线也容易“城门失火，殃及池鱼”。如果环境处理方案和消防应急能力没有同步匹配，那么“出现安全事故是迟早的事情”。

具体而言，主要可以分为现场作业环境风险、电气火源风险、仓储可燃物风险、消防设施体系风险、人因消防违规风险、应急疏散处理风险等（如表2所示）。

表2 典型的环境与消防类风险场景及隐患分析

环境与消防类风险是最具突发性、群体性甚至毁灭性的燃爆类极端风险，又属于典型的潜伏期长、失控性快、可逆性差的高危风险。在高密度布局、设备密集运行、物资集中堆放和动态作业场景下，从规划、建设，到运营，都需要紧绷这根神经。

七制造供应链智能物流系统安全风险管理优化路径#

对于灾难的现实表现，人们通常“看到的”仅仅是“狭义”的安全事故（火灾/设施损坏/伤人等），可从企业经营出发，智能仓储系统安全与风险管理的本质，是在制造供应链运营过程中追求效率与安全之间的稳态平衡。这是典型的“既要、又要、还要、更要”的复杂决策系统，而决策的好坏未必能够立时显现（甚至无法仿真）。只有进行系统化（MBSE基于模型的系统工程）的顶层设计、根据根因逻辑层层梳理、找寻制造供应链过程中智能物流系统带来的安全要求，构建风险定义、识别、预警和应急响应机制，建立结构性“使能”模式，从而强化整个供应链体系抵御风险的能力和韧性，赋能企业高质量经营。

为此，可以从认知、技术、管理、标准、文化、供应链联防等六个方面进行优化。

1.提高运营安全与风险的认知

智能物流系统具有人机高耦合、风险链式传导、系统隐蔽性隐患多、零生产容错的特征，这种认知不能基于“有风险、无风险”的经验来作为“知识库”，而是需要具有“敬畏之心”。在灾难面前，相关性并不代表因果关系。只有从系统（规划）进行梳理，结合场景、参数、潜在风险进行多维度分析，通过宣贯/培训/岗位演习等牢牢树立“安全必须永远在效率和成本前面”的认知才能扭转“重产能、重效率、轻安全”的管理导向，将安全定为效率底线，实现风险前置化、常态化管控。

比如，升级安全战略层级（将智能仓储安全纳入企业供应链核心战略，将安全与效率按照“规划一体化、构建一体化、运营一体化、考核一体化”模式同步协同），开展常态化全员风险教育（定期或不定期全员开展行业事故复盘、内部隐患案例培训，深度剖析系统耦合风险、隐蔽性风险）、重构考核评价导向（杜绝侥幸管理），以及建立风险预警刚性响应机制（保障专业风控话语权）。

2.让技术风险专家“说话”，提高技术设防能力

不同的物流场景、物流功能也不同，物流技术应用路径也不同，这导致了技术风险表现及其隐患（层级与颗粒度）也不同。此时，技术风险专家需要有“一票否决”的话语权，做好前置智能防控，避免系统、设备“带病上线”，从而推动设备—数字—环境本质安全体系建设。

比如，智能设备安全冗余升级（AGV作业盲区、堆垛机精准校准制度、机械手双重安全锁回路等），提高电气与温控设备专项风控能力（BMS电池状态实时监控、温控监控、异常自动断电、声光报警等），数字系统安全防护（优化网络架构、权限控制、BUG排查、异构软件联通、AGV控制版本与算法更新等），环境与消防硬件优化、数字孪生仿真风控等。

3.基于端到端的闭环管理，从全周期消除风险管理真空与责任盲区

基于物流的本质，拉通（解构）供应链物流战略KPI，破除传统的“各管一段”的壁垒思维，在强调价值链拉通的同时，强化“安全链”的同步协同和落地。在此基础上，建立从巡检、运维、作业、应急、人才的全闭环管理体系，实现隐患100%闭环管控。

比如，搭建跨职能管控组织（物流、自动化、IT、安环、生产一体化），落实多级巡检闭环机制，推行设备全生命周期运维（利用AI技术，从“被动抢修”转为“主动预防”），规范作业与检修管理，完善应急兜底机制，打造“有安全意识”的复合型人才梯队。

4.以标准化为纲，综合协同供应链工程和物流技术资源

由于技术发展太快，供应链工程和物流技术标准、运维标准、安全标准难以同步实现“链式”适配，反之又会约束物流技术的有效导入和应用。企业需要在先期规划就建立“标准化为纲”机制，以保证“标准链”能够得到梳理与渗透。条件成熟时，可以通过企业内部标准推动供应链上下游标准双向完善，甚至引领行业标准，从而实现风险分级、管控有据可依。比如，（基于国标、行标）制定企业专属安全标准、推行安全分级差异化管控、参与行业标准迭代。

5.推动供应链联防，提高供应链的韧性度

一方面，需要基于供应链价值导向做好运营风险的“爆炸点”预设和评估，做好what-if的应急方案；另一方面，在事故发生后需要采取果断措施，实现风险（如信息、物理、品牌、口碑、订单交付等）隔离，全面有效防止单点事故扩散，避免形成连锁反应，从而提高系统韧性。比如，物料双冗余备份管控、系统故障降级运行设计、搭建上下游联动机制、市场化风险兜底。

6.大力宣贯“供应链韧性度与交付保障”，形成企业“安全文化”

需要将“供应链安全赋能企业经营，决定企业生死”的安全理念（敬畏感）植入组织的骨髓中，形成全员共识、全员自觉行为，共建安全氛围，杜绝侥幸心态。比如，推行无惩罚隐患上报制度、树立极致风控理念、落实安全一票否决制、常态化安全文化宣导。 

八结论与展望#

制造供应链下的智能物流系统，是基于供应链战略、运营、技术、设施、场景、人员与财产、数据等多维度协同、深度耦合的动态复杂系统，其安全风险同样突破了技术、作业、物理灾难等单一维度，而是动态化、全链化、系统化、传导化、隐蔽化的多维度特征。

没有绝对安全的智能，只有持续演进的风险管理。构建智能物流安全风险防控体系，决策模式需要规避“路径依赖”，从单点改造、事后补救，进化为立足全生命周期管控视角，从认知、技术、管理、供应链、标准、文化等维度构建一体化、可落地的风控模式。坚守“安全跑在效率前面、技术赋能有效运营、成本遵从长期策略”的核心原则，以体系化管理替代“救火式”应对，夯实制造供应链韧性根基，保障制造供应链高质量行稳致远。

编辑、排版：王茜

本文内容源自《物流技术与应用》2026年6期，有删改。

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