为什么很多智能工厂建好了却用不起来？

根本原因在于前期缺乏系统性规划与跨专业协同。物流、工艺、建筑、信息化等环节各自为政，导致落地时设备不匹配、空间不合理、软件无法支撑业务，最终系统形同虚设。

建筑阶段哪些问题最容易影响后续智能物流运行？

包括月台尺寸不足、楼层净高过低、立柱布局混乱、动力辅房位置阻断物流动线、消防分区未预留物流通道等。这些“硬伤”一旦建成，几乎无法低成本整改，严重制约自动化设备部署。

如何避免物流设备选型踩坑？

必须基于真实业务场景定义设备需求，而非仅看功能参数或价格。需明确流量、节拍、包装规格、信息交互等要求，并验证设备在整体系统中的协同能力，避免“先进设备堆砌却无法联动”的局面。

智能工厂落地为何频频失败？| 智能工厂落地实施常见问题解析

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。

智能工厂物流构建首先是一项系统性强、逻辑性高的工作，从物料的分析、工艺流程的梳理、物流需求梳理、战略导向定位、初步规划、详细规划、物流方案验证、物流信息平台规划-运营落地实施，每个环节相互关联，互为因果。整个系统有较强的逻辑性，从规划到落地实施，某个环节、阶段出现问题都可能影响到整套系统的运营与落地。其次，智能工厂建设是一项综合性强的工作，整个过程多个学科交叉其中，涉及到建筑、暖通、工艺、物流、设备、系统等不同方面，是多个参与方共同负责的工程，包括智能工厂业主方、第三方物流咨询公司、物流设备商或集成商、生产设备商、信息化软件公司、政府相关部门、建筑设计院、建筑施工单位等。前端环节的管控不到位，所有的问题都会在落地实施阶段一一暴露，主要存在的问题如下：

1、项目管理能力弱

从项目管理的角度而言，智能工厂建设项目是多个项目构成的综合性强的项目集。这种项目集通常具有高复杂性、强逻辑性、多参与方等特点。然而，在整个建设过程中，很多工厂项目管理能力弱，表现为缺乏统筹管理、缺乏较强的项目计划管理、项目组缺乏共同目标、缺乏沟通管理等，最终使得各子项目人员都很忙，但整个项目反而在落地实施过程中暴露出较多问题。

因项目管理能力弱，导致前后工序对接不上、停工等待。举个例子，某智能工厂中规划了AGV搬运技术。在落地实施环节，AGV调试、试运行的前提是厂房地面达到设计要求。但在项目管理过程中因项目计划管理以及沟通等问题，在AGV进场后发现厂房地面未达到设计要求，导致AGV无法按计划安装及调试，最终导致人员等待、窝工严重、影响项目整体进度。

缺乏系统的项目管理能力还可能导致基建返工，造成工期延误和成本增加，某些失误甚至因无法整改而成为工厂的“硬伤”。因整个建设项目涉及多个部门、多个参与方，如果整体协调不到位，造成“铁路警察各管一段”的现象，容易使得落地实施过程中出现较多返工的现象。如某工厂建设过程中，因为基建部门与物流部门未做好有效沟通及施工图纸核对，规划横梁至地面净高为3.3米，实际建设净高为3m,使得部分货物无法通行，影响物流整体运作，因基建无法满足物流运作需求，最终确定由基建返工，将横梁下有货物通行的区域增高至3.3m。

2、建筑“硬伤”多

智能工厂建设是系统性工程，因为缺少系统性的规划、规划方法选取不当、非专业人员规划等原因，均可能导致规划过程存在后续无法满足使用需求且难以整改的“硬伤”。规划“硬伤”一旦形成并完成了建筑工程，将导致现场运作不顺畅、现场运作效率低等问题。

某消费电子公司在规划新工厂时，由建筑设计院按照设计标准规划、施工单位按照施工标准建设施工。从规划到施工，该公司使用部门参与度不高。基建完工后使用部门进行内部布局时，发现该工厂存在较多建筑硬伤，主要表现为：

**1.动力辅房建设位置导致大物流运作不顺畅。**动力辅房设置于园区中心位置，将两栋主体厂房以及包材仓隔离开。一方面包材来料车辆与出厂车辆局部路径交叉，且车辆进出需多次转弯，存在较大安全隐患；另一方面，此区域道路狭窄，9.6米以上尺寸车辆无法驶入包材仓，加之包材本身体积大、流量大，因无法使用大车送货进一步加剧了此区域流量负担，大物流更加拥挤。

2.该工厂卸货月台宽度仅4米，因该工厂到货厢式货车偏多，需要安装液压调节板，在此基础上，去除液压调节板部分，月台深度仅为1.6米，无法满足通道搬运作业和暂存需求。

**3.消防防火分区未充分考虑物流业务运作需要。**受消防分区影响，后续规划的自动立体库需要分区建设，影响立体库的一体化布置，且立体库前端输送线需要穿越防火墙，输送线与防火卷帘需要增设防火联动，增加消防成本。

**4.原材料仓库为4层建筑，每层可用高度仅3.1m。**建筑设计院在规划时，不理解仓储运作场景，按照一般工厂标准规划仓库，使得建设好的仓库因高度问题导致后续选用存储技术受到较大约束。此外，跨楼层的智能物流设备需要楼板开孔，但这些在建筑设计院规划时未纳入考虑范围内，在既有建筑上再考虑这些垂直物流设备时，需要重新开孔，增加建筑成本。

5.在原材料仓内，立柱分布密布且立柱中心距有7.7米、8.1米、8.4米三种规格，使得存储技术选型难度大，且多种柱距并存导致存储货位有一定浪费。

6.厂房内部暖通、消防水管布置时未考虑垂直物流，工艺对垂直空间的需求在规划阶段被完全忽略，导致提升机等垂直运输设备在选用时受到较大限制。

3、物流设备选型不当

1.物流设备选型缺乏标准

通常而言，物流设备的选取专业性强，既要构建和分析应用场景，又要进行关键技术参数和关键核心部件的选取要求，还涉及到设备的安全性、稳定性、经济性等。在落地实施阶段，很多工厂在设备选型时缺乏明确的标准，比如未理顺流量、设备之间的逻辑关系，未梳理具体的物流场景对物流设备的具体要求，重视功能性需求忽略系统性需求，对运作场景理解不清晰以及整体投资预算受限等问题，使得中标设备难以满足运作要求，出现运作不顺畅、物料等设备等现象。最终为了运作，不得不停工返修、不断打补丁，既增加成本又影响运作效率。

2.重价格、轻功能

物流设备选型重价格、轻功能导致运作不顺畅。以某家电工厂建设为例，该工厂在选取物流设备时，忽略了对场景的详细分析，比如不同产品、不同尺寸可能对设备选型提出更高要求，同时因为缺乏系统性的分析，设备选型时依靠价格作为最终判断标准，最终使得设备能力、稳定性均无法达到要求，难以满足运作需求，使得在工厂成品自动化输送端，成品出现拥堵、打挤、卡箱、扫码难等一系列问题，最终使得成品下线无法正常输送、码垛，现场变得一团糟。

3.重设备功能、轻业务场景

重设备功能、轻业务场景使得物流系统难以发挥协同效应。智能物流体系中的各类物流设备具有较强的适应性和匹配性要求，并非每个节点都采用了最好的设备就能达成系统最优，因此，基于场景解决系统性需求显得尤为重要。在一个被定义为“智能工厂”的工厂中，使用了全球顶尖的制造设备、检验设备、立体库、输送机、AGV、装配机器人等，但交付使用时发现物流设备之间彼此不连贯，调试了3个多月才勉强能够运作。生产现场（看得见的地方）看似实现了物流自动化、智能化，但所有物料在上输送线、立体库之前（看不见的地方），都是以各类包装形式随便存放，物料包装上也没有条码等信息载体，物料现场混乱，显然，这种智能物流系统难以发挥其协同效应，形同虚设。

4、软件系统运作不畅

软件系统是整套智能工厂系统运作的“神经中枢”，业务流程涉及到供应商、生产、物流等多个环节，软件系统通常相对复杂，其也是整套智能工厂系统中“看不见的部分”，正因如此，软件系统往往容易不受重视，最终因为软件系统的一系列问题，无法支撑业务运作需要。

在软件系统设计过程中，由于软件团队未必理解新工厂规划的业务场景，并未对智能工厂物流的场景进行全面的考虑，忽略了业务流程设计或者流程设计不完善，导致系统功能性缺陷。智能工厂业务流程相较于传统工厂，从物料到货-入库-出库-拣选配送等环节，业务流程上均有较大的变革。为了确保软件系统支撑所有业务场景运作，通常需要对全流程进行梳理，包括四级流程框架梳理以及五级操作流程的详细梳理。但很多智能工厂的规划和建设往往忽略了业务流程的梳理或考虑不全面，导致信息化对应的物流运营流程不完整，系统逻辑与实际业务场景存在偏差，最终无法有效支撑智能工厂的有效运作与运营。

5、运营落地人才缺乏

智能工厂运营是一项跨学科、跨部门的工作。人才在运营落地过程中起着决定性的作用。一方面，需要有人才充分理解智能工厂规划的精髓和战略，充分理解物流规划方案，才能确保在推动工作的时候不走样、不偏离正确的轨道。另一方面，运营需要专业的物流团队，很多工厂的规划做得很好，但缺乏专业运营团队，尤其是员工的思想还停留在传统工厂运营阶段，最终导致运营落地极为困难。在落地过程中，缺乏专业、综合性的落地人才，很难体现智能工厂的整体效果。