企业准备做智能工厂规划时需要有全局的物流供应链战略。首先要考虑的问题就是目标和定位；其次是该找什么团队来做这件事；最后是判别规划是否合理，以及该如何进行具体的规划和执行。

很多企业会盲目地寻找物流设备集成商做智能工厂规划，而物流设备集成商一般很难全面分析企业的系统需求，也不会考虑企业各方面的压力，因此很难提出前瞻性的系统建设方案。

真正能帮助企业进行智能工厂规划的必定是了解整个工厂运营体系、企业未来发展战略、智能制造技术和物流供应链系统的专业团队。他们可以先为企业诊断把脉，与企业中负责制造、设备或物流的团队协同，结合企业中长期的物流发展战略，进行具体的概念设计，再从初步规划做到详细规划，进而为企业管理层做培训和管理运营体系优化。

为什么要做逻辑分析呢？从战略角度上看，要先把智能工厂的逻辑、智能物流的逻辑、智能运行的逻辑、交互的逻辑梳理清楚，才能判断这件事情该不该做、这个技术需不需要。很多人会展示复杂的智能工厂模型架构，其中包含了各式各样的技术，而实际上是否需要这些技术要根据企业的整体战略方向来判断。

回到智能工厂规划。企业的产品战略不同，其对智能工厂的定位和规划方向也不同（图3），例如汽车行业，有些企业的定位偏向豪华车（如奥迪、奔驰、宝马），有些偏向经济型轿车（如日系车，中国的比亚迪、吉列、长城等）。企业对产品的成本定位、对服务和功能的差异化定位、对所实现的经济规模目标定位都会不一样，这些都会影响企业对智能工厂的战略定位。家电行业也是如此，如美的强调消费者体验、格力强调质量、海尔强调服务，所以这些企业的竞争模式与策略也为它们的智能工厂定位赋予了相应的要求。企业追求的智能工厂定位不同，其物流规划就会有很大差异。

所以，当企业真正准备建设智能工厂的时候可以参考三个阶段性目标：先稳，要先保证能稳定运营；后准，保障业务上能准时交付；再快，提升效率和提供条件助力企业快速运营。按照这个要求来落实，就能实现工厂物流中心化。

但是对于不同行业来说，真正实行起来往往不太一样（图4）。像乳品、化工、能源和建材行业相对容易标准化，建议整个升级建设工作采用先行先试的策略；电子电气、家电、重工行业，因为涉及自制件、前置工序、人机料法环等，整个过程对工艺要求高且断点多，就需要进行系统性的规划；而家具、农业和服装行业，由于上端涉及终端消费者，个性化要求高、标准化难度大，所以可以借鉴典型应用案例。

图3　产品策略决定制造物流供应链类型

不论是哪个行业，进行智能工厂物流规划时都要把运营管理和物理规划两者协同，保证将运营管理所需要考虑的因素都规划进去，同时也保证所规划的东西都是真实的、必要的、可运营的。只是做工厂建设规划和真正运营管理工厂的经常不是一批人，容易导致中间断层，使得规划建成后造成新的浪费。

图4　智能工厂物流供应链迭代升级案例探索与表现

要做好规划有几个重要原则需要把握：一是系统化；二是分步实施；三是不后悔；四是流动性；五是有效化和合理化。把握这五个原则，基于企业战略要求分析产品特征、工艺流程、物流要求等要素，进而获得这些层面相关定义参数，依照参数即可设计出整个智能工厂物流方案（图5）。参数定义的准确与否、合理与否直接决定了所建设的信息系统和无线互联网的有效性。事实上，工业互联网建设本身没有问题，只是如果所依赖的参数不行，导致规划出来的工业互联网也没有效用。(www.daowen.com)

图5　智能工厂物流的规划设计思路

智能工厂规划主要围绕五条主线推进：产品线、基建线、物流线、信息线和设施线。这几个方面综合考虑之后，才能进行系统化设计。要设计出可以运营的智能工厂就要有这些要素输入，再使用相关工具进行需求梳理、规划和方案验证，最后进行具体输出，才能保证运营可落地（图6）。

当进行整个体系规划时，需要将信息逻辑和物理逻辑协同起来，但实际上又会面临一些问题，如有的企业配了SRM、CRM、MES，但是在送货、库存到齐套、上线之前没有WMS，这部分是全靠人工的；再如，企业把所有系统都配齐了，但这些系统来自不同的解决方案提供商，整个信息无法联通，只能人工导出处理后再上传，这就造成了数据衰减、变异和延迟。因此，要找到数据容易产生差异的地方定义差异，再做预警和应急物流。

值得注意的是，在整个物流供应链过程中要注重物料的包装技术，只有采用单元化、标准化、通用化的包装才能在对每个物料进行分析后得到有效的综合管理数据，才能保证数据的可追溯性，才能保证规划和运营的基础。

图6　智能工厂物流供应链规划要素

以上思路主要适用于以生产为中心的企业。而有些企业如美的、海尔、华为，除了生产制造，还要直面门店和消费者。那么，智能工厂物流规划就是将全价值链拉通，需要将模型延展到大供应链系统，它包括了商业模式、研发管理等。这些内容综合起来是一个完整的互联工厂概念，而智能工厂只是其中一部分。例如，海尔的工业互联网平台强调的首先是互联工厂，然后才是数字化和智能化工厂。这种环境下，消费者可以通过互联网平台找到品牌商，品牌商通过跨企业平台找到生产方、采购商、制造公司，再找到物流公司。这就是通过互联网和BMT（案例企业）一体化信息平台，实现供应链各合作伙伴和环节的系统集成，建立了畅通的、实时的信息沟通渠道。这个过程是一个大数据协同的过程，物流数据、产品数据、实物数据变为未来智能工厂的供应链部分。再进一步，将消费者的个性化需求和体验感需求都融入这个网络体系，就可以打造爆款，实现整个供应链智能化（图7）。

在这样一个体系中，客户资源和数据资源是至关重要的，当然还有技术资源。客户资源有可能来自门店，也可能来自垂直平台或零售商。要发掘定制客户一般是品牌商通过分析消费者画像建立企业的智能预测并形成数据资源。数据资源是顶层资源，然后再做平台建设。

当然产品资源和技术资源也是实现体系化运营的重要保障。定义产品资源之后，产品策略就要发送给工厂，然后进行材料供应、智能采购、智能生产、智能产品、智能交付等。技术资源如智能立体库、人工智能、RFID、AGV等，目前已是智能供应链不可或缺的部分。

图7　爆款与智能供应链基本逻辑