在供应链环境下，智能工厂是供应链上的一个关键节点，智能工厂的物流运营管理需要打破企业和企业之间的业务壁垒，其管理和协同需向供应端和需求端延伸，实现包括相关信息、数据、风险、资源、状态等方面的共享和协同。
在供应端，应建立与供应商之间基于数据透明的协同机制，实现寻源、采购、送货、结算等业务的数字化和智能化；
在需求端，应建立与客户（内、外部客户）的协同机制，实现预测与需求管理、订单管理、分货补货、库存管理与调拨、供应链网络布局等业务的数字化和智能化。
从另一方面来讲，**只有实现了前后端的打通，实现了供应端和需求端的管理理念、业务流程、系统建设、数据采集、响应机制等方面与（链主企业）智能工厂之间的匹配，智能工厂的建设才有意义。**否则，如图所示，企业将陷入智能工厂的窘境，对于链主企业而言，整条供应链犹如一艘航空母舰带领一众渔船，战斗力从何而来？这样的情况下，智能工厂也就空有其表了。
图：智能工厂的窘境
物流管理与供应链前端（供应链前端在本文中定义为与供应端相对应的产品端、销售端、客户端）的协同，本质上是秉承以消费者和客户为中心的供应链战略导向，应始终致力于为市场、客户、消费者提供更好的产品、更好的服务和更好的交付能力。在供应链环境下，工厂物流的规划落地、管理提升、系统迭代、数字化-网络化-智能化建设等必须以此为基本价值导向。
1.供应链环境下，物流管理与产品研发的协同#
《中国制造2025》将创新摆在了制造业发展全局的核心位置。“智能研发”是实现强大的创新能力的支柱和必要条件，是智能制造先决水平、提升企业竞争力的核心要素之一**。智能化研发需要实现产品数字化、研发数字化、业务数字化（主要信息数据可以分为关联知识、项目管理、技术参数、产品系列、运营过程等）；**不仅仅是就产品本身展开的研制与开发，而是更多的通过数字化设计、数字化样机、产品分析仿真、工艺设计仿真、生产制造仿真等功能的实现，强调产品的可制造性、可流通性、安全性、有效性、可销售性（终端销售人员对于产品研发初衷和价值的传递）和客户的满意度。**智能化研发的终极目标只有一个，就是让产品更加顺应中国乃至全球市场的需求。**智能研发需要从庞大的用户基盘、用户数据、产业发展导向数据等进行大数据挖掘，以有助于进行完善、可信的市场调研，而超强的研发实力和长期的技术积累、对市场的精准把握，更是研发更好产品的基础。
产品研发与物流运营管理有着密切的关系。
**首先，强调研发新产品的可制造性、可流通性和可销售性。****研发部门需要在研发过程中结合制造、物流、销售的需求设计开发产品，以更好地加快制造、物流、销售环节效率，缩短产品交付周期，实现大规模快速定制化生产，提高消费者、客户对产品或解决方案的满意度。**例如，通过实现模块化管理技术，优化产品模块设计，可以使客户能在最短时间完成解决方案配置，同时模块化设计能极大的优化供应商供应和工厂生产，达到快速定制生产的目的；通过实现标准化的产品配置提高物料、模块的通用性，尽量选用已有物料和模块，某些核心零件通过硬件通用化、软件差异化来实现其功能的差异化，以减少供应过程大量的寻源开发、打样、检测等环节；通过与工业工程的结合，设计零件和产品充分考虑有利于生产、包装、存储、运输等作业需要，能极大的提升供应链过程的运作效率，降低运营成本。
**其次，强调研发周期和进度的管理。****研发进度极大的影响物流运营，**比如：很多企业研发进度不受控，严重挤压后续业务的时间；研发过程甚至在生产过程中仍然频繁的进行产品变更，随之造成采购、物流、生产大量的无效工作、无效库存，且严重影响交付周期；研发进度不透明，导致后续业务无法有效的进行工作前置，等研发结束后还需要经过较长的准备期，实际上准备期大量的工作都可以和研发过程并行开展；由于研发进度延期，但销售要求必须如期上市，否则将错过最佳销售期，这时就只能强行压缩供应链上的交付周期，势必带来品质风险、成本上升和交付风险，最终还是会影响产品上市的时间和效果，销售端抱怨供应端交付周期太长、能力太弱，供应端抱怨销售端留的交付周期太短，设计又经常变更，将所有的问题都积压到生产环节等，各部门壁垒高企、互不信任，使得供应链协同越来越难。通过信息化技术实现数字化研发管理将大幅提升研发效率、降低研发风险、增强创新能力。在研发过程中运用数字化技术实现虚拟仿真，帮助企业在开发前期即进行产品模拟，产品试制、测试、工艺设计等不再需要受限于硬件和人员，将大大帮助缩短研发周期，提高研发效率。
**第三，强调研发与供应链过程的双向沟通、透明化、可视化。**有统计表明，在采购、生产、物流、交付过程中出现的问题、浪费、返工等绝大部分都是由于研发过程导致的，企业的研发就像一个黑匣子，只要产品还没有最终发布，就不知道研发到了什么状态，即便产品发布了，也不知道研发什么时候还会变更。另一方面，研发思维、销售思维和供应思维完全是不同的导向，研发给其他部门的印象是“埋头苦干，追求个体的完美，不考虑后端业务的要求和需要”，而研发事实上也很难准确、及时的获取到业务端的数据和信息，而即便有零散的反馈，也不足以支撑研发体系做出正确的改变。因此，通过对全价值链系统、流程和数据的打通，可以获得充足的信息和数据，实现双向有效协同和决策。在智能工厂环境下，智能嵌入技术将帮助实现实时环境和使用数据的采集和传输，确保供应链全过程数据的准确性、完整性、实时性。实时数据能大幅加强研发设计产品的可靠性，减少因数据不精确、数据滞后或差别环境造成的产品问题（如样品测试失败、生产停线、质量退回等），从而降低产品开发风险。应用可视化技术，能够针对具体的单个产品进行数字化描述，以便在产品周期各（关键）阶段都可以快速的追踪到产品及配件、元件、电子件等各类部件，以帮助研发部门得到及时产品数据，从而加快研发效率、提升研发品质。