供应链竞争时代，制造业需要怎样的智能物流？
本文选自《物流技术与应用》杂志2016第11期“焦点”栏目，更多精彩内容请关注《物流技术与应用》杂志。
如今，供应链已不再是新鲜话题，众多文章提供了对供应链概念的剖析和对供应链竞争的解读。很多业内人士指出，我国的制造行业要特别重视“供应链整合”与“供应链协同”（参见本刊2016年9月刊文章《制造业步入“供应链协同”时代》）。
供应链整合，是指将传统的针对单个企业的职能管理，扩展到整条供应链的各个企业之间，进行系统的战略性整合，以改善包括整个供应链及所有公司的效率。随着信息化、互联网等技术突飞猛进发展，给供应链的高效整合与协同带来了强大的技术支持，使得企业（包括制造业）猛然发现，在供应链层面提高效率有着众多的可能和巨大的空间，而物流系统走向智能化是供应链高效整合的必要条件之一。什么样的物流系统算作智能物流？当供应链撞上了“智能制造”、“互联网+”等火热的概念，制造行业的物流系统会发生怎样的嬗变？我们也许能从行业的变化中窥探出一二。
智能物流，
逐渐明晰的概念
谈到“智能”二字，人们对智能的认识是一个逐渐深化的过程。早期认为自动化等同于智能。而后随着科技的发展，计算机微芯片的产生，出现了一些新的智能产品，如傻瓜相机、智能洗衣机等，它们能够从现场获取信息，并替代人做出判断和选择，而不仅是流程的自动化，人们认为这类的产品是“智能”的。而现在的“智能”已经进化到泛指融自动化、电子化、网络化于一体的综合系统，简单而言就是“自动化+信息化”。
目前，很多先进的现代物流系统已经具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征。很多物流系统和网络也采用了最新的红外、激光、无线、编码、认址、自动识别、定位、无接触供电、光纤、大数据、传感器、RFID、无线传感网络、卫星定位等高新技术，这种集光、机、电、信息等技术于一体的新技术在物流系统的集成应用，就是智能技术在物流业应用的具体体现。
现代物流的智能化已经成为物流发展的一个重要方向。采用智能决策方法，提高现代物流系统的智能化和自动化，最终实现快速响应、准时配送的优质服务，带动现代物流配送行业经济效益的提高是现代物流行业发展的宗旨。智能化是物流自动化、信息化的高层次应用，它强调物流作业中使用人工智能相关技术解决大量的运筹和决策需求。
尽管智能物流与传统物流运作的目的都是完成物料的搬运，但是运作的特点已经产生明显的区别：
（1）传统物流只提供简单的位移，智能物流则能提供更多的增值服务；
（2）传统物流是被动服务，智能物流是主动服务；
（3）传统物流实行人工控制，智能物流实施信息管理；
（4）传统物流是单一的环节管理，智能物流是整体的系统优化。
打造智能物流，
制造企业内外兼修
在制造行业，现在最火热的概念就是工业4.0、智能制造。那么到底工业4.0时代的制造业是怎样的？智能制造和智能物流又有什么关系呢？
工业4.0概念源起于德国，德国物流研究院中国首席科学家房殿军博士曾简明解释过相关概念，他认为：“工业4.0”是以移动互联网、物联网和大数据等新一代信息技术为驱动，以虚实融合系统（CPS）为基础，通过深度融合机、电、自动化、信息与通信技术以及企业管理流程，实现向智能化制造的进化。相比“工业3.0”，“工业4.0”更加自动化和智能化，在极大提升生产效率与质量的情况下达到低消耗、低能耗和低成本的个性化大规模定制。工业4.0包含三大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要研究整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等；三是“智能物流”，主要通过传统互联网、物联网以及服务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源的效率，而需求方则能快速获得服务匹配，得到智能的物流支持。由此可见，智能物流是智能制造不可或缺的重要环节。
对于制造企业来讲，物流系统的建设大体可以分为内部、外部两个部分：内部物流是与生产流程和工艺相关的，称之为生产物流；外部物流是与整个产业链（供应链）运作相关的，如针对上游企业的原材料和零部件的采购，针对下游客户产品的发货等。
制造企业的生产过程不仅需要生产设备、生产工艺，还有生产物流的组织。生产物流已经成为生产制造环节的重要活动。生产物流包括各种材料形态的物流，如原材料物流、零部件物流、半成品在生产时的物流运作等。此外，生产物流还包括容器、包装、工具等的流转。总之，生产物流是一个相对严密和复杂的过程。
制造业分为连续型制造和离散型制造。连续型制造是一个不断添加配方原料，并经过连续的化学反应及物流过程，最终输出成品并对成品进行分装和包装的过程。连续型制造的物流过程需要从生产线上的各种检测仪表来采集数据，以判断物流（物体）形态的变化。而离散型制造则涉及到各种零部件的拼装，相对连续型制造的物流过程可能更加复杂。离散型制造中，如果某种零部件供应不上，就会导致生产过程中断；如果某个零部件存在问题，组装出来的成品就是次品。不管是连续型制造还是离散制造，要更好地组织生产，就需要对生产物流进行精确的管控，这都需要精准的生产物流组织来支持生产过程的顺利完成。
对于制造企业的外部物流来说，上游原材料和零部件精益化的物流配送组织是打造精益供应链、完成精益生产的重要前提。由于制造行业分工持续细化，越来越多的工业产品都须由众多企业共同参与生产，甚至形成全球性分工合作的生产体系，生产出实质上是“全球制造”的产品。因此可以说，很多产品生产者已经不再是单个企业而是众多企业所构成的“供应链体系”。这就要求供应链中的“链主”企业对整个链条中的物流运作进行管控。供应链协同要求供应链上所有成员为了一个共同目标，在采购、生产、销售、物流、研发、金融等方面实现协同管理。由于客户需求的不确定性、市场的波动，供应链各环节的成员在做采购、生产决策之前都需要对需求进行预测，不准确的预测会导致库存增加、缺货严重及客户满意度下降。所以，核心企业一般会与上下游企业分享包括预测、订单、库存在内的信息，提高预测的准确性，同时与上下游企业进行协同计划和补货。
制造企业的外部物流还包括成品物流，即成品交付这个环节的物流服务。而成品交付能力是制造企业核心竞争力的集中体现。成品交付能力，除了受产品设计、制造工艺、生产流程等因素的影响外，还受物流的影响。成品交付过程，是指从发货地的出库环节开始，经过中间的物流过程，直接把商品送到顾客手中并让顾客签收时为止。如今，这个环节日益受到重视，因为只有这个环节的物流是接触终端客户（包括经销商或消费者）的环节，这个环节运作效率的高低、服务水平的优劣，直接影响客户的满意度。总之，优秀的成品物流运作，对提高制造企业的顾客黏性和提高企业的竞争力有很大的帮助。
制造业需求，
刺激物流技术更新
随着制造业向智能制造升级发展，制造企业对物流体系的要求越来越高，主要体现在：一方面要更精准掌控物流运作的信息，专业人士称之为“透明化”需求；另一方面，又要求物流服务降低成本和管理便捷化，这就必然需要更高质量的物流外包服务。
制造企业要满足这样的物流需求，离不开相关企业的服务和技术支持，这里涉及到的企业大体可分为两类：帮助搭建物流体系的企业和具体实施物流运作服务的企业。帮助搭建物流体系的企业包括物流系统集成商、物流软件提供商、物流装备制造企业。具体实施物流运作的服务企业包括第三方物流企业和第四方物流平台。
从整个供应链的层面来看，提升供应链的信息化水平是推动供应链管理的必要条件，也是满足制造企业对物流体系更精准掌控的技术基础。随着多年的市场培育，ERP已经成为众多企业的标配，成为企业支撑供应链管理的重要系统。但是，传统的ERP系统一般主要支撑采购、生产、销售、仓储等环节，对运输管理模块系统的支持相对较弱，大部分企业不能在系统中看到货物在途信息。由于供应链的复杂性，供应链可视化技术能够对产品在供应链流转环节中所产生的数据进行采集、加工、传递，因而能够有效帮助制造企业做出快速响应和决策。因此，提升供应链可视化技术并与TMS系统相结合，日益受到制造企业的重视。
为了应对各种成本（尤其是人工成本）的不断高涨，制造企业对智能化的物流装备产生巨大需求，这促进了物流装备企业引进和研发技术更为先进的产品。从近两年的物流装备展览中我们发现，越来越多的物流装备企业开始推出各类自动化、智能化装备，包括自动化立体库、自动化分拣系统、智能物流机器人等。
制造企业为提高效率、降低运作成本，物流外包是必然的。物流外包一般会涉及对物流运作服务商进行管理的问题。对于物流运作服务商来说，信息化已成为制造企业客户的基本要求。物流供应商的服务好不好，彼此之间出现扯皮、纠纷的情况多不多，每一次物流任务的响应和执行是否及时，作为客户的制造企业已不再凭借主观和经验判断，而更多依靠系统中产生的大数据进行客观分析。有了物流运作服务商执行表现的大数据，就可以分析哪些执行环节容易出现问题，需要加强管理；可以知道哪个供应商的服务更好或更差，以便更有针对性地制定出供应商管理政策；可以知道如何引导供应商去提升业务执行效率和物流服务水平。
从第四方物流层面来看，有两个明显的趋势：
第一，越来越多的企业开始提供SaaS信息化平台服务产品。这些企业倡导通过社区型“SaaS平台+移动APP”模式，将货主、第三方物流公司、运输公司、司机和收货人无缝互联，形成一个基于核心流程、平衡、多赢的现代运输商业网络，给客户创造价值。
第二，越来越多的平台涉及物流金融服务，这在一定程度上也能够降低客户企业的物流运作成本。
不管怎样，制造行业的全新时代已经来临。工业4.0和《中国制造2025》中提到要打造数字化工厂、智能工厂，只有实现了物流体系的信息化、数据化和智能化，才能称得上是数字化工厂和智能工厂。因此，建设高度信息化、数据化和智能化的物流体系成为制造企业升级发展的必然选择。
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