智能工厂物流信息平台构建方法——“智能工厂物流构建”系列连载之三

一智能工厂物流信息平台的核心定位与演进路径#

智能工厂物流信息平台是以工业互联网、大数据、云计算、5G、人工智能及智能物流技术为基础，为原材料、在制品和成品在采购、生产与成品物流全过程中的包装、运输、装卸、存储、配送及信息处理提供智能服务与决策支持的系统。其核心价值在于将企业、用户、货物、设施紧密连接，并融合流程、数据与订单，使物流运营呈现多维度、立体化与高价值特征。

该平台必须实现物料流动的实时数据采集与管理，基于数据精准匹配供需，并依据生产作业要求实现物流与工位的智能联动。从工厂升级路径看，企业通常经历精益工厂、数字化工厂到智能化工厂三个阶段，对应物流信息平台也呈现覆盖范围、联通程度、技术应用及软硬件设施的递进差异，可划分为精益阶段、数字化阶段与智能化阶段的信息平台。

二构建平台的三大集成维度与八大原则#

智能工厂物流信息平台需通过三大集成维度打通价值链：一是纵向集成，解决企业内部信息孤岛，以成品交付物流为拉动主线，集成成品下线、包装、总装、齐套、检验、存储、到货等全过程的计划、执行与绩效数据；二是横向集成，实现企业间订单、交付、运输、库存及物流网络的业务与信息整合，在工业互联网支持下实现全球范围的价值网络协同；三是端到端集成，围绕客户价值，整合交付响应、渠道流向、分拨配送、终端体验等环节，支撑智能供应链建设。

平台构建需遵循八大原则：顶层设计（以智能制造战略驱动平台路径规划）、尊重经营业务（聚焦业务发展、绩效提升与客户价值）、物流作业场景优先（覆盖收货、分拣、配送、工位使用等关键场景）、推拉结合（以交付拉动，协同“需求拉动”与“计划推动”）、系统性（一体化而非软件堆砌）、创新（适度导入新技术）、迭代升级（一次规划、分步实施、持续优化）以及拉通价值链（打通全链路信息流，提升协同效率）。

三平台构建方法与层级逻辑模型#

平台构建需经历四个基本步骤：物流业务框架搭建、系统需求梳理、系统模型建立与IT实现。其中，业务框架搭建是关键，包括现状诊断、目标流程定义、端到端拉通及详细作业流程设计，并最终形成涵盖制造供应链规划、主生产计划、入厂物流、工位物流、成品交付等12个模块的综合运营体系。

在逻辑架构上，平台可分为策略层、管理层与执行层。策略层承接物流供应链战略，联动制造、物流与采购计划，管控三类库存；管理层拉通资源的逻辑、数量、时间与实物关系；执行层则通过智能设施或人员落实指令，其实时数据采集直接决定交付绩效。技术实现上对应逻辑层（顶层设计与积放链技术）、映射层（数据集成与可视化）与实物层（现场执行与终端反馈）。信息流与实物流需高度协同，以成品发运计划为牵引，拉动生产、配送、齐套与供应商到货计划，形成“积放链”循环系统，实现企业级“知行合一”。

四关键功能与场景要素的系统集成#

平台需集成五大关键功能：建立滚动式主生产计划，以预测指导长周期采购、以订单指导总装；基于净需求对总装计划平准化排序，并融合WMS与MES功能；依顺位计划拉动零部件齐套与准时配送；通过物流计划整合采购、生产与库存业务；实现物料配套分析，避免车间缺料。

同时覆盖六大关键场景：采购端实现自动寻源、ASN发送、JIT拼车与到货预警；入厂物流端监控车辆出入、装卸效率与到货准确性；仓储端强化库位管理、齐套率监控与超期预警；生产协同端聚焦工位物流，通过PDA或电子看板实现按消耗拉动的精准配送；容器管理强调包装单元化、标准化，支撑全流程数字化；成品交付端则需快速响应市场，确保装车、运输与终端交付高效衔接。忽略容器标准化将导致平台与实际运营“两张皮”，无法实现真正数字化。

五面向未来的三大应用拓展方向#

未来平台将向三个方向深化：一是向智能供应链拓展，整合产品、客户、供应商、产能、门店等全要素，服务于供应链大数据逻辑，通过算法优化实现从数字化到智能化的跃迁；二是物流运营颗粒度更加细化，针对MTO（按订单生产）或MTS（按库存生产）等不同模式，平台需适配个性化监控或广域库存算法，管理粒度更精细；三是物流数据驱动模式更加明显，平台功能从“存查数据”转向“数据驱动”，以客户订单与交付数据为中心，支撑全渠道产销企业的实时决策与自优化能力。

当前市场软件难以满足全价值型智能供应链需求，平台必须随制造业态、场景与战略持续迭代。只有实现信息物理系统（CPS）融合，让每个物料单元“会说话”，才能达成人、机、料、法、环、数、测的全面互联，最终支撑智能制造落地。

本文首发于《物流技术与应用》2022 年第 8 期（第 27 卷，162-168 页），原文署名：邱伏生, 宋海萍。本站 web 版经作者授权改写编排，引用请以期刊原文为准。

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