第三，高度柔性的自动化；

第四，智能化。

这几个方面，分别从信息化和数字化建设、设备的要求，也间接的向作业模式提出了要求。

那么回到前面所讲，智能工厂的建设中核心在于对物流运作的批量与批次的改变，在此基础上对于仓储活动和生产配送活动中在信息化基础上提出了数字化的需求，同时物流设备需要与生产设备联网，形成智能设备网络，也便于整体进行智能调度和决策。

设备和数字化如何落地建设，我认为需要落到具体的物流流程上，系统思维加上过程改造，具体细节这里不做详细介绍。

要点二产线布局可建议

产线布局是智能物流的输入还是输出？在很多生产物流规划里面都存在这样的疑问，从物流的角度，当然是产线布局作为输入，这样在规划起来会更加的清晰，但在实践中，往往产线工艺希望物流提出需求，这样可以让产线的物料供应活动更加的合理。

这个问题可以做一个切割，也就是产线的流水线工艺，对于物流来说的输入，里面的逻辑结构可以进行封装，然后把物料配送入口定义出来，这样就可以将不变的部分做了定义，可变的部分有物流来做最优化设计。

另外，有的情况是产线工艺可能会出现几种可选项，比如是直线还是U型线或是其他的类型，需要物流来提出方案，在这样的情况下，可以将几种方案都提出设想，然后进行方案的评价，当可能性比较多的时候很难通过经验法去设计，那就可以构建模型借助计算机进行模拟，找出最优的几种方案，然后再进行评价。

要点三产线配送要理清

智能工厂的物料配送是智能物流非常关键的环节，因为这里是物流与制造的接口，这里有几个比较重要的点。

第一，什么时候配？这个点关系到生产节拍和物流供给的批次，如果做到JIT，那就需要按多批次供应，对配送能力要求高，频繁的进行补货，线边尽量做到零库存。

同时，这里需要和生产和整个工厂的管理结合，看生产是否需要那么快的物流节拍去配合，另外从整个生产管理的角度看是否需要做到线边零库存；

第二，配多少？这里涉及到配送的批量，与产线工位设计密切相关，也和生产工位关联的物料相关，同时，还要考虑到装载容器，是采用工装进行装载，还是采用料盒装载，尺寸多大，一个容器有多少物料数量，这些会作为基础数据在物流分析中进行详细分析；

第三，怎么配？智能物流在这里得以充分表现，智能工厂中主要还是考虑智能化的配送，比如采用AGV的配送，这里想强调的并不是配送智能化设备，而是将配送的规划，如路径配送批量，批次等与智能化配送工具如何融合，从实际的配送业务需求导向配送的设备，这才是科学的方法，而不是为了智能化而智能化。

那么如何去规划和评估，我认为还是得从流程活动中的实际需求出发，将流程进行拆分，进行系统化的数据分析甚至是模拟分析，才能做到科学的配送规划。

要点四原料仓储被拉动

原料仓储直接服务于生产，是制造企业非常关注的环节，所有的产线需要的物料都从原料仓发起，也是供应商的交接点，很多标准化的包装也将在这里开始对供应商进行要求，所以原料仓储是智能工厂的物流规划中的一个“战略节点”。

在智能工厂中除了传统的仓储规划外，还需要注意几个点

第一，对于包装的要求更高。

一种方式是直接对供应商的来料包装作要求，在智能工厂的生产配送环节对于智能化要求高，那么就必须进行数据识别与采集，才能进行智能的管理和调度作业，而从供应商管理开始实现按生产需求设计的标准化包装是最高效的管理方式。

另一种方式是可以在生产配送前进行拆包或者重新按齐套性进行匹配，以供直接配送上线进行智能化的生产作业；

第二，对于拣选的要求更高。

智能工厂中提高了生产的柔性，物流随着生产柔性的提高，也将实现小批量多批次的分拣作业，如果还是以人工的方式作业那么很可能造成人员数量大幅上升，自然也违背了智能工厂的原则。

所以，在分拣的环节一方面是需要按照生产的批量与批次的要求进行分拣；另一方面，分拣的设备也最好是进行设备联网，根据信息化架构的要求，可以直接与MES对接，也可以与数据交换中心对接，可以实现高效的作业。

要点五系统仿真做评估

智能工厂建设本身就是以数字化为基础，智能物流的规划与落地里面涉及到智能调度问题，一是可供设计的方案有很多种，二是投入非常大，整个智能物流设计方案都是按经验的原则去设计的话，存在较大风险，如果将经验原则与启发式优化算法和模拟仿真结合，那么可以实现一个“最优化”的决策方案。

那么这里在对智能物流进行规划与设计的时候，就需要物流的各模块，包括原料仓、成品仓、物料搬运中的人、设施、设备等一切物流资源构建为一个智能物流系统，按照流程活动构建其中的逻辑，将来料供应和生产需求以及客户的订单需求构建为输入，通过输入来调用系统中的各种资源，最终通过生产活动的触发来模拟整个系统中的资源配置是否合理，评估生产力或者是投入产出效果。

要点六落地实施分阶段

智能工厂物流的落地实施分为三个方面。

第一，物流作业标准程序。

从原料入库、存储、分拣、配送以及成品入库到出库的全过程的都要进行作业流程的设计与落地，这里面强调的是将生产物流的流程与智能工厂的流程在流程中进行融合和升级，形成企业具体的适合智能工厂的物流流程；

第二，将智能设备在物流流程需求中进行通过充分的数据分析和模拟，结合效率与成本进行最优化配置，从系统角度看，设备可以抽象为“处理数据”的工具，在此基础上结合设备厂家的设备供应情况进行匹配和修正，毕竟不是所有的理论方案都有设备可以供应，有时候设备的供给也会成为一种约束；

第三，信息化建设。

智能工厂中信息化是关键，也是难点之一，实现全流程的信息化，需要将多个信息化子系统进行对接，有的是已经应用很多年，有的未来开发需要预留接口，除了管理系统对接，还需要和硬件的控制系统对接等等，物流系统融入里面也是如此，仓储的WMS，订单的OMS，硬件的WCS等，都需要从实际的物流业务出发，来对智能工厂的物流系统作信息化规划，建议可以先做整体信息化架构，然后结合标准化的产品模块，再以数据交互和智能调度为核心进行二次开发。

另外，智能物流的实施需要有分阶段的实施计划，一方面是配合智能工厂的建设，包括新建工厂的搬迁或者老工厂的改造，以及试点的产线可以先行实施，其他产线逐步实施等；另一方面在智能物流系统建设自身由于投入金额高，实施难度较大，也是需要进行整体规划，分步实施。

（2）工厂能力清单：主要是指该智能工厂所具备的各类能力要素，比如该工厂能快速响应客户订单、能够支持定制、具备生产柔性、具备数字化特征、具有可参观性等。

（3）工厂蓝图：工厂蓝图可以理解为工厂“长相”，如前文所述，按照物流规划维度分类，主要包括物流、基建、产品、制造、信息五个维度的轮廓。

比如物流的蓝图，包括工厂物流整体运作逻辑、工厂物流能力成长路径、园区物流大致流向等；基建的蓝图，包括建筑的概念业态，比如园区大致的开门、建筑物数量、建筑物层数、建筑形式（钢结构、混凝土等）、建筑物间逻辑关系等要素。

（4）物流技术选择：概念设计阶段的物流技术选择，主要是指基于工厂痛点、关键环节等输出的物流技术概念，比如来料托盘件采用堆垛机立体库、成品下线及转运采用输送线等。