近年来， 在国家政策的推动下，在各种技术快速发展的助力下，特别是互联网带来的商业模式变化加速企业的生产制造模式变革，越来越多的中国制造企业在积极进行智能制造转型探索。在此过程中，制造企业面对管理、技术、人才等方面的极大挑战，特别是物流难点颇多，需要企业认清问题，找对解决方案，有序推进改善之道。
智能制造下制造企业物流系统改善需求凸显
1.1物流越来越受到制造企业的重视
从全球来看，欧美发达国家制造业物流起步早，发展成熟，目前仍是世界上物流管理水平和物流系统及物流装备的标杆。我国制造业物流起步晚，最近十几年发展较为迅速。一方面在于企业发展模式的转变，由初期的以生产资料和生产设备投资为主的扩张，逐步转变为以订单式交付、多品种小批量或多品种大批量的生产模式。不断提升的订单交付要求以及日益激烈的市场竞争，倒逼企业重视和提高物流管理水平，从粗放式管理转变为精细化管理，不断改善供应链各个环节。
另一方面，我们借鉴了世界先进的物流管理理念，从物流体系的规划、实施上，引入了更为科学高效安全的物流思路，不断提升的物流水平和制造水平，使制造行业得到了更优质的回报，同时也更加意识到先进物流体系对于企业发展的重要性。
随着最近几年我国装备制造水平不断提升，加之国家政策上的引导，我国制造企业物流快速发展。同时面临的经济环境和行业竞争的压力，也促使制造企业内部形成了向高端化、智能化物流发展的需求和动力。未来我国的制造业物流一定是在标准物流体系建设的基础上，更多地朝着高端化、智能化、一体化、全球化趋势发展。
1.2智能制造转型中的制造企业物流改善是系统工程
在当前的时代契机下，无论是德国的“工业4.0”，美国的“工业互联网”，还是《中国制造2025》，除了制造业的智能化发展，智能物流也是其核心理念之一。面对现代制造业日益提高的客户个性化需求、人机工程学水平及生产作业效率，企业如何来有效组织和管理物流活动，降低供应链成本，提高智能化效率，打造数字化管理，智能物流的重要性不言而喻。可以说没有智能物流，就无法实现智能制造。
需要明确的是，制造业物流改善最主要的还是企业在思维和认识上进行提升。智能物流体系建设并不仅仅是一个技术问题，更是一个系统、综合的概念，其最终效果将取决于物流与科技的深度融合。这并不是靠引进先进的物流设备和技术就能够实现，智能制造还要求相应的物流体系与生产工艺流程进行匹配。
如，自动化生产线必然要求物料精准配送，这会涉及到一系列环节，要倒推至供应链的前端。外型尺寸和重量繁杂多样的物料自动化配送上线，就需要做到物流器具标准化，需要做到每种零件与物流器具的对应关系标准化，进而需要在给供应商下采购订单的时候就要求其按照对应关系提供最小包装单元的零件。如果前期这些工作没有做好，在总装环节即使有再多的高科技设备也是无法实现自动化生产的。以上的要求涉及到产业链条上的一系列环节的工作。
因此，制造业物流“智”的飞跃其实是一个系统工程，环环相扣，需要有系统性思维，应按照点-线-面做好统筹。如果不是以这种思维来考虑，只是从运作流程的一个点去做升级改造，肯定不会取得良好的效果。对于制造企业来说，物流如同血液和经络贯穿了产品设计、生产、销售和售后的全过程。
如果一个企业想要实现智能物流，而且想认真去做，首先要做好“伤筋动骨”的准备。从头到尾的环节会涉及到：产品外观尺寸设计、采购模式、供应商管理、生产排产计划、要料方式、信息系统之间的衔接、产线布局、厂房和库房的建筑布局、组织架构、人员岗位、责任划分、成本核算等等。这是“一把手”工程，需要董事长、总经理下定决心才能做得好。
制约制造企业的五大生产物流问题
当前，影响中国制造企业生产物流的主要问题存在于五个方面：
2.1企业整体管理水平滞后
企业管理水平的高低，直接影响工艺是否先进、生产过程是否顺利、生产物流活动是否有效率。概括来看，绝大多数中国制造企业在管理上还需着力提升以下环节：
1)生产计划管理：生产计划的执行混乱，人员精益生产意识薄弱，信息化程度低，未能有效辅助生产。
2)BOM管理：现有工艺BOM中存在大量虚拟件、组件和清单单位错误，未及时清理。
3)流程管理：物料退料、换废补料处理流程繁琐，流程处理时间较长，影响生产。
4)质量管理：供应商质量管控力度不大、退换货周期长、入库抽检标识管理不规范、抽检不及时。
5)供应链管理：没有建立供应商管理体系，对供应商的产品质量问题和延迟到货、少到货问题不作为。
6)关键指标KPI管理：没有关键指标KPI绩效考核。
2.2信息网络共享程度低
信息网络的共享程度直接反映一个企业的信息化程度和管理的先进经验。如果企业的信息共享程度落后，就会造成企业和社会的脱节，导致不能有效地与供应链合作伙伴及时沟通，企业内部的信息更新慢而使生产难以顺利进行等一系列问题，从而影响企业生产物流系统的建设。
通常，制造企业在信息网络共享方面存在的问题有但不限于以下方面：
物料入库、清点、检验、出库、配送和交接还未实现信息化管理，不能共享物料库存状态，实现库存监控。
直送件不能实现信息流与实物流同步，需手动录入信息，录入误差大。
检验工作信息操作繁琐，不能系统生成单据，造成检验单不规范。
异地项目或工厂无信息系统支持，多靠人工完成，效率低且易出错。
信息不能及时更新，信息反馈环节效率低下。
2.3专业化协作氛围尚未形成
生产协作是专业化部门与企业之间为完成同一生产任务而建立的横向生产联系。实现协作能使专业部门与企业之间加强联系，不断扩大合作范围，促使现代工业生产中相互依存的关系不断发展。专业化把产品及其生产分解为各个相对独立的生产单元，而协作又把分解了的各个单元联结成为生产的有机整体。
目前，很多制造企业在供应链各环节间的衔接不够紧密，合作机制不健全，各环节的岗位也未能明确职责。如，公司内部物流部门和质量部门沟通协作力度不够，目前防护工装不能满足产品质量要求，防护工装的审批环节没有质量部门的参与建议。公司内部项目部门与采购部门的沟通协作力度不够，导致配送工装不能及时到位，进而影响生产。
2.4库房设施布局合理性差
优劣水平不同的工厂设施布局对生产运营的影响会有很大不同。据统计，一个良好的库房布局设计，可以使物料搬运费至少减少10%~30%。因此，做好库房布局设计是提高生产效率的决定因素之一。
目前，国内制造企业在库房设施布局方面较常见的问题有：
厂内周转存区域比较小，外租库房又远离公司内各生产部门, 库区分布较分散，易导致外租库房物料配送不及时而影响生产。
库房内部功能布局杂乱，内部管理操作流程缺失，造成产品收发货效率低。
生产车间线边库未合理规划，上线配送、线边存储、物料包装和管理等方案缺失。
现有库房不能满足未来公司产能提高的要求。
2.5物流标准作业体系缺乏
标准作业是现场进行高效率生产的基础，是监督者管理工序的基础，也是进一步改善的基础。目前，很多制造企业没有建立标准化物流作业体系，现场操作因人而异，作业结果不规范，这样容易在物流过程中造成零部件的损伤、磕碰等不良品发生，或者单据填写不规范，同时不利于物流流程的优化。
概括来讲，造成当前中国制造企业生产物流存在问题的主要因素有两个：一方面，中国企业在工厂建设之初没有做好生产物流设计，没有形成合理、规范顺畅的作业流程，导致生产流程存在很多断头式问题。
另一方面，制造企业的智能制造要求与之相配套的物流体系，这要倒推到供应链的前端，进行产业链条上一系列相关环节的改善。如，物料配送上线自动化，就需要做到物流器具标准化，进而需要零件标准化，在给供应商下采购订单时就要求其提供标准化的零件。以上的要求牵扯到采购订单、工厂布局、库房设计以及库内功能设计等等，环环相扣。
制造企业智能制造转型中需要的物流技术装备
制造企业物流覆盖供应链各个环节，其中厂内物流体系的升级改造对于实现智能制造来说尤为关键，所应用的物流技术装备主要包括智能信息化平台、自动化立体库、无人化搬运设备、标准化技术等方面。下面我们以走在智能制造探索前端的汽车行业为例，对物流技术应用的要点进行分析。
智能信息化平台。随着工业4.0时代的到来，拉动式生产将成为汽车生产的主要模式，即由客户需求来驱动生产。在这种模式下，汽车制造企业需要直接与终端用户、供应商进行信息对接，通过智能平台实现互通互联。在这一过程中，数据同步系统、生产及物流拉动系统、供应链可视化系统SRM和车间物流配送系统SPS等将会发挥重要的作用，实现由物料来控制系统，所有信息互联互通。
自动化立体库。近年来，一些制造企业在线边物流中应用了自动化立体库(包括托盘式自动仓库、miniload、多层穿梭车系统等多种形式)，替代平库，用于零部件排序暂存。自动化立体库能够最大限度地利用空间利用率，提高存储效率，减轻工人劳动强度，提高物流管理水平，更好地满足生产需求。同时，输送机、分拣等线自动化物流设备也将会更加广泛地得到应用。
无人化搬运设备。目前主要有AGV、无人化叉车等。AGV多用于厂内零部件物料搬运，AGV代替叉车和拖车搬运物料，能够减少人力，实现批量替代的规模成本优势，具有明显的经济效应。无人化叉车主要是指以标准托盘作为搬运对象的无人化搬运工具，严格来讲应该叫做托盘车式AGV或者堆高车式AGV，在欧洲也称作APM，这类产品当前的成本低于AGV。未来智能工厂中应用的搬运工具将更为先进高效与柔性化。
物流标准化技术。对于汽车生产和线边物流来说，最基本的标准化就是采用标准化的包装。因为只有包装标准化，才能够快速准确地计算出每条线路货量的大小，最大程度提高上线运输车辆和设备的装载效率，以及更好地保障零部件的运输安全和质量。
制造企业智能制造转型中的物流改善建议
目前我国制造业物流难点不仅限于单纯的物流装备衔接，同样包含标准化流程建设、信息系统建设、科学的物流整体规划。这些都是我们应当突破的方向。需要指出的是，一些企业会形成这样的误区：企业认为只要买了先进的设备，就可以实现物流智能化，其实这并不是一把万能钥匙。
根据多年的咨询经验，我们发现实际中有很多新设备投入的效果与目标相去甚远，根本无法达到高效的设备利用率。问题的症结还是企业过于片面地看待智能物流。在德国工业4.0进程中，并没有一开始就考虑设备的投入更新，而是将物流整体规划先行。通过前期做好整体规划，统一按规划方案引入标准流程、信息系统和智能设备，串联到制造的每一个环节，才能为智能制造提供强有力的支撑。
毋庸置疑，智能物流是连接供应商—仓库—生产车间—市场之间的纽带，在整个企业活动中起到承前启后的作用。制造企业通过良好的供应链重塑或者优化整个供应链体系，达到降低成本、提高效率、保证生产质量、满足市场需求的目的。
制造企业要实现智能物流应该注意以下几个环节：
一是重视物流在企业活动中的地位。对应的物流咨询规划应该同企业的整体规划同时进行。我们在项目规划中常常遇到这样的情况：整体建筑方案已经报建通过，甚至所有建筑设施已经建设完毕，这时企业才开始考虑物流规划。如果这个阶段再介入，常常会出现工厂布局、内部建筑、消防设施等与物流方案产生“干涉”的现象，这样就会迫使物流方案向实际情况做出让步从而影响整体效果。需要注意的是，有时也因为企业提前规划物流方案而造成过度建设，产生了不必要的浪费。
二是明确智能物流实施的目标。在考虑重塑或者优化现有物流状态的同时，充分分析企业的市场战略规划，考虑后续生产活动可能存在的改变，使整个智能物流方案与企业发展方向保持一致。
三是做好相关人才的储备工作。中国的智能物流起步比较晚，同国外发达国家还存在差距，正处于高速发展的过程中。而智能物流从人员配置来讲由操作层、管理层、维护层几个层面组成，企业应该注重对员工的相关技术培训，形成整个人才体系作为支持。
四是企业内部建立合理的标准化体系。标准化是产品运输、存储、管理的基础，企业应该通过标准化体系建设，让自身的企业物流活动融入国家大的物流体系中，从而降低内部设施、机械设备、专用工具、包装、装卸、运输等环节的设备采购成本和作业成本。
五是邀请专业的公司，从数据分析、方案设计、项目实施支持等方面提供安全、可靠的方案。以数据分析、企业当前状态、企业发展思路为基础，量体裁衣制定符合企业本身需要的物流运营策略。比如在设备采购时，可优先考虑局部自动化、信息化，其他部分预留软硬件自动化升级接口，后续根据企业产量、资金情况做下一步考量。
六是对好的物流运营策略的保持和持续优化。好的策略固然重要，但是在执行层面贯彻执行方案策略制定的流程、标准尤为重要。特别是在新的物流运营策略建立初期，员工常常出现按经验、凭感觉作业的情况，需要及时纠正。同时企业要保持对市场的关注度，与专业公司沟通，做到物流体系的持续优化。