然而，比分秒必争的工位平衡更为重要的，是在适度的工位平衡的基础上，预留好工时的缓冲（例如针对这些常常有干扰的工位保留20%左右的保护性产能）、设置好库存作为缓冲、管理好（增加）干扰和变异，以推动制造线整体产出最大化（而不是每个岗位产出最大化）。

对于运输这条“生产线”而言，要推动整条“生产线”有效产出最大化，就要借助计划协同、线路规划、缓冲推进等举措，以推动整体强度的改进。

4.发展专业化能力

制定物流管理组织，发展专业化素质。

物流是端到端的认知，生产是“精确打击”的认知，因此，生产员工通常是管控不好物流的。

在工厂中需要设立单独的运输管理组织，定义专业化的物流管理岗位，尤其需要加强运输规划、物流流程、库存管理、物流标准化并且物流自动化、数字化、智能化方面的人才培育和岗位建设。

5.物流科技和设备应用

物流平台仍然场景复杂，要满足包括大件和小件、整进整出和整进散出、分拣出库和直配岗位、各种型号规格的物料及产品单元等规定，但是经过物料包装的标准化设计，以及运输运作流程的标准化设计期间，不同市场、不同企业、不同产品运输平台中的关键武器、核心组件、控制平台和运输相关信息系统将具有很强的通用性；但是是非标系统的设计，也只是是外形尺寸的差别，其核心动作仍然是“输送、转向、进出、拣选、抓取、堆码、定位、读取”等。

也正由于这么，相关科技和设备在不断的应用过程中日趋成熟，这为工厂的仓储智能化推动创造了极好的条件。

另一方面，现有工厂开展运输智能化改造，未必要一次性全部投入，可以根据“一次规划，分步推进”的方法。

横向上，可以先试点后复制，最大程度增加投资风险。

纵向上，可以从一个环节、几个环节依次或同步展开。

只要物流平台规划的逻辑正确，可以充分结合企业自身实际状况和试点情况进行节奏上的微调，就可以把风险控制在较低的水平。

6.物流数字化

物流数字化是物流智能化改造的必然过程，物流智能化必须实行在物流数字化基础之上。

物流数字化的基本体现是物流过程全部“在线”、无纸化、数据收集与释放自动化、数据自动分析、风险与异常自动预警、可视化等。

实质上，物流数字化是将工厂运输管理逻辑、经验和常识固化到信息系统中的过程。

物流数字化的前提是“要素上线”，要借助RFID或条码技术的应用，实现物料及相关设施、人员的数字化，比如可感应的物料标签、设备标签、单据标签及员工标签等，实现人、机、料全部具有动态数据手动采集和双向沟通的条件。

物流数字化基础包含物料、库位、路径、设施、人员等方面的数字化。

三、物流转型升级的效益

现有厂家进行运输优化，并逐渐往数字化、智能化方向强化，结合诸多进行运输改造的企业经验和成绩来看，从长远而言，将在下面多个方面为企业成就效益：

1．在价值链的维度上推动实物流和信息流的协作联动，打通企业经营的“任督二脉”，提升资金周转率，能够构建企业供应链核心竞争优势；

2．成为除制造之外的又一条持续发展的通道，不断提高企业的运营效益，随着运输素质的提高，不断增强工厂的经营指标；

3．随着供应链-运输模式的不断改进，逐步迈向协同、稳定、平衡，企业面对风险和意愿变化的素质将更加越来越强；

4．改变过去企业积重难返（高库存、高费用、低成本等）的困局，当企业遭受很大的机会、风险、危机时，企业无法比竞争对手有更快的响应速度，这或许变成激烈竞争环境下企业成败的分水岭；

5．经过现有工厂的提升、改造和经验累积，企业在将来制定新工厂或智能工厂时，无论观念上、能力上和科技上都带有更高的起点。

工厂的改善从来都是一个大幅的过程，如果尚未在路上，就能拥有一个看得见的今后。

而从短期而言，经过1～2年较大幅度的缓解，一般可以推动下述指标的提高：

（1）物流与制造的同步优化，可以推动工厂规划产能提高30%以上；

（2）总体库存周转率提高50%以上；

（3）直接物流人员降低50%以上；

（4）人均产出提高30%以上；

（5）交付周期增加30%以上；

（6）综合运营费用增加20%以上。

四、物流转型升级的约束

现有工厂进行物流改造更新刻不容缓，也能取得很大的成效，但和新工厂建设相比，老工厂确实存在众多的约束条件，使得改造的过程困难重重。

首先是认知方式的转变。

从孤岛式管控到端到端协同管理，从重生产到“大物流小生产”，从重硬件到重逻辑，工厂从高层起初，在认知惯性和感情上就会得到很高的约束，要转变传统的工厂管理思维，基于笔者过去累积的经验，这种转变通常易于停留在口头上，而未能产生真正影响行动的有效导向。

其次是物流人才的欠缺。

在特色的工厂运营环境下是能够培育出符合物流发展需求人才的，但任何科技的应用都必须有专业人才去规划、设计、持续优化，这只是为何这些厂家物流发展较慢的缘由之一。