谈到物流，我们通常会想起什么？也许你会想到京东和菜鸟，尤其是在疫情期间冒出大量生鲜食品电商之时；你也可能会想到中远、中外运、顺丰或海尔物流。但是，当我们谈到“智能制造物流”或“制造物流”时，仅仅是讨论叉车、托盘和物料吗？这个概念里有非常多内容值得讨论。

首先了解下智能工厂的物流场景。它可以是一个智能立体库，也可以是一条生产成品的物流输送，更多时候是在不同行业中的具体应用，如家纺行业一般会采用智能的悬挂链系统，机加工、装配类企业会采用自动引导车（automated guided vehicle，AGV）运输。通常，这些智能工厂的物流场景是将物流设施、物料和生产设备连接为一体。所以从规划建设的角度讲，智能工厂的物流是动态的，由供应商供货，到自动立体库，再通过输送线输送到工位上，接着打包后运输或下线装备进库存，整个过程是需要有一个强大的工业互联网或智能制造信息平台进行支撑才能实现。

当然，物流对每一家制造企业都很重要。对于企业来说，管理者关心的现金流量表，其最关键的两个参数就是现金和库存。而在传统企业里面，库存和现金流通看似都掌握在财务手上，但事实上库存的流动取决于物流。试想如果物料没有周转，资金又怎么会周转呢？

因此，若不重视物流规划与运营，也就意味着企业已经放弃了流动资产的优化与管理。因为资产分为固定资产与流动资产，其中流动资产要有一定的利润，流动效率越高，企业盈利就越多。如果不重视物流管理，就很可能导致企业现金周转不顺。如果没有智能物流和供应链的协同支撑，智能工厂也不能完全运转起来，只能停留在实验室的阶段。

智能工厂规划和运营需要回归、追求制造的本质（图1）。一家制造型企业的物流一般包括采购物流、生产物流和成品物流（或销售物流），当然还会有回收物流。不同行业对这四段物流的需求是不一样的，但本质一样，即支持快速制造和有效交付，满足客户要求。

不管是哪一类企业，都是以交互为中心的。在这种情况下，流程型企业的生产物流就相对简单，如饮料行业和化工行业就不存在总装之类的繁杂过程，更多依赖管道物流。但是离散型企业的采购和生产物流就会非常复杂，如飞机、汽车、手机、家电的制造厂商在采购和生产物流上容易忽略很多问题；另外，这类企业的成品物流也比较麻烦，因为大部分成品要到消费者手上可以通过定制型点到点进行，也可以通过经销商、连锁店和电商再流通出去，这种企业的成品物流就变得非常复杂。而像飞机、轮船之类大型产品的制造工艺虽很复杂，但其物流相对来说却不太复杂，因为量小。

但是汽车、家电、家居、服装等产品的成品物流，其网络布局比较重要，因为在整个物流体系里应该考虑如何去运营一套交付体系才最利于物料的流动，打通整个价值链，便于实现准时交付。这是决定智能工厂有效性的基础，否则再好的工厂规划与布局都是“浮云”。

我国的制造业物流真正发展是从20世纪90年代末开始，到现在经过了30年左右的时间。在这个时间段内，我们也对物流的概念进行着各式各样的定义。制造型企业对于物流的理解更多的是强调流动。要注意，制造业所依赖的流动逻辑和电商行业是不一样的：电商行业主要考虑的是，一方下单后一方送货，至于货是怎么做出来的，买方不用管；制造企业就不同了，因为有生产、采购、库存和装备，这些环节的物流能力综合起来才能决定最终的有效交付能力。

图1　智能工厂规划和运营需要回归、追求制造的本质

制造型企业的第一目标往往是精准生产、及时交付。但是实际在整个生产制造到交付的过程里，产品在生产线上的时间可能不到5%，还有95%的时间是处在搬运、停滞、等待库存和配送的环节。过去很多人认为只有制造环节才是增值的，那是对于以生产为中心的企业，如今就不是这种状况了。(www.daowen.com)

如今不但制造环节是增值的，物流和包装也是增值的，因为这个时代以客户为中心，所以在工厂规划运营时就要更多地考虑产品的本质和可制造性、物流的本质和可流动性，以及制造的本质和实现制造的数字化、可量化、精益化。只有协同进行，才能形成有效的生产运营。

德国、美国和日本对于智能制造的定义都包含了对物流的整体考虑。所以在做智能制造规划的时候，他们会将智能物流、智能供应链、智能计划都纳入系统化的建设之中，这也是这些国家的企业制造体系建设做得很完善且难以模仿的原因。因为中国的企业已经把制造系统进行了肢解，将生产和物流分开，就有了生产部、物流部，那么这种情况下是生产部长听物流部长的，还是物流部长听信息部长的，他们与信息部长又该如何对接？这些都是问题。把流程和绩效分开就出现了不可避免的矛盾。比如，很多装配型企业把入厂物流和生产总装物流分开，供应商的货物到了之后就送到仓库，然后从仓库里配送出来。但是因为缺少详细的生产作业计划，物流的配送计划不能得到支撑，就会把物料库存放到生产线旁边的一个所谓的“线边库”里。到了管理盘点的时候，往往是物流盘点清楚了，生产部门却不清楚，整个数据的可追溯性比较差。

这类企业在做智能化建设的时候也很“粗暴”，往往是在仓库处建设立体库，然后把货物送到暂存区，再派人把货物通过AGV运送上去。这种情况下，AGV只是解决了搬运问题，并不是实现了智能化。因为与智能物流体系、智能物流和智能生产没有关联，这就不是真正的智能工厂规划，而是在做局部规划，强调可见的局部现场改动，而实际上整个流程的逻辑和计划没有打通。企业看到有多少库存就建多大的立体库，建了这样的“智能工厂”之后反而容易产生新的断点和效率损失，因为运行不起来，整个资产流动性会陷入非常糟糕的境地。

因此，应该关注价值链，从这个角度来进行整体规划。企业探讨规划方案的时候应该考虑是否符合价值链。智能物流体系中信息与物理系统之间是通过数字化来运营的，不在乎距离，而人工搬运就要考虑距离，因为有工人劳动量的问题。所以在做智能工厂规划的时候，我们会建议智能工厂物流中心化。

那么，物流中心化是什么意思呢？比如，你在京东买了一件衣服，然后等着送货上门，那这个产品什么时候生产、什么时候送出、通过谁送出、在输送环节和在制造商生产出货环节分别用了多少时间、厂商是否知道这个订单是交付给谁等，其实都是物流的问题。如果实现了智能工厂物流中心化，那么消费者一旦下单，京东平台立刻就会关联到厂商，安排厂商根据订单进行生产、出货，商品再通过相关快递或物流送到消费者手上，这从头至尾是一个全价值链打通的过程。当然制造商也正在考虑发展自己的垂直电商平台，如海尔、美的、吉利、一汽大众等都在建设互联工厂，也是为了实现智能工厂物流中心化，这样可以完成自有产品的整个采购、下单、生产制造、成品运输和交付流程。

一个真正的智能化工厂是能够进行自组织、自协调、自协同的，可以实现人机料法环全面互联互通及系统自动反馈。如果物流出了问题，工厂的交付能力肯定也会受影响，那么这个工业互联网建设也是失败的。智能工厂规划包含信息逻辑关系的梳理、企业战略思维的转型、产品通路模式的创新、制造过程数据逻辑关系的理顺。

进行智能工厂物流规划实际涉及供应商、客户、产品管理、产品生命周期等方面，需要考虑业务流程、KPI指标、基础设施运维管理等问题（图2）。如果只是把智能物流等同于基础设施和管理，就会错误理解智能工厂物流供应链的内涵，而在这样的基础上建设工业互联网，再去进行数据化，就会一直跑偏。

图2　智能工厂物流供应链的维度和基本要素