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智能工廠物流運(yùn)營管理的核心邏輯

發(fā)布日期:2023-07-11瀏覽次數(shù): 信息來源: 天睿咨詢-李志強(qiáng)

一、智能工廠開始于規(guī)劃設(shè)計(jì),成就于運(yùn)營管理

企業(yè)在建設(shè)智能工廠的過程中,大多數(shù)沒有思考智能工廠如何在供應(yīng)鏈環(huán)境下有效運(yùn)作,比如服務(wù)水平如何提升、供應(yīng)商如何協(xié)同、供應(yīng)和需求波動大、物流能力不匹配、預(yù)測與計(jì)劃能力欠缺等問題依然大范圍存在,即使是在建設(shè)智能工廠,也僅僅是花錢解決了制造技術(shù)問題,并未解決該工廠未來的可持續(xù)發(fā)展與運(yùn)作的問題。

實(shí)際上,智能工廠開始于規(guī)劃設(shè)計(jì),成就于運(yùn)營管理,所有的工廠規(guī)劃最終都是為了有效運(yùn)營。企業(yè)需要根據(jù)公司戰(zhàn)略、經(jīng)營現(xiàn)狀、價值導(dǎo)向、發(fā)展需求和投資分析等決定是否需要智能化,以及需要何種程度的智能化。

對于企業(yè)而言,一切花錢能買得到的都不是核心競爭力,智能工廠里各種自動化設(shè)備、輸送線、自動化立體庫、AGV(自動導(dǎo)引小車)、機(jī)器人等并不是競爭力的有效承載。無論是傳統(tǒng)工廠、數(shù)字工廠還是智能工廠,最終都要通過合理的運(yùn)營管理,實(shí)現(xiàn)采購、制造、銷售以及人、機(jī)、料、法、環(huán)、數(shù)的協(xié)同聯(lián)動,提升服務(wù)水平、提高庫存周轉(zhuǎn)、降低運(yùn)營成本,以達(dá)到交付、效率和成本的相對最優(yōu)表現(xiàn)。

無論是新工廠的規(guī)劃,還是原有工廠的改造,在產(chǎn)品、基建、物流、信息、設(shè)施規(guī)劃等多條主線規(guī)劃的過程中,都需要將工廠運(yùn)營管理的價值導(dǎo)向、目標(biāo)、邏輯、流程、規(guī)則等納入其中,以有效運(yùn)營為導(dǎo)向進(jìn)行規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)所有規(guī)劃和資源要素的聯(lián)動和拉通。不考慮運(yùn)營管理的規(guī)劃都是沒有“靈魂”的規(guī)劃,站在未來持續(xù)經(jīng)營的長久過程來看,最終都可能導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生巨大的系統(tǒng)效率損失和改造成本。

二、智能工廠物流運(yùn)營管理的問題和誤區(qū)

在傳統(tǒng)的企業(yè)與工廠運(yùn)營過程中,以及現(xiàn)階段很多關(guān)于智能工廠的研究和實(shí)踐過程中,物流的角色和價值都有不同程度的錯位,大家只看到物流表現(xiàn)出來的運(yùn)輸、搬運(yùn)、倉儲、包裝等這些基礎(chǔ)的作業(yè)和管理,認(rèn)為并不重要或不值得研究,而忽略了工廠運(yùn)營“流動”的本質(zhì),忽略了物流背后計(jì)劃-采購-生產(chǎn)-交付等業(yè)務(wù)一體化運(yùn)作的供應(yīng)鏈、物流邏輯,這就很容易導(dǎo)致智能工廠的建設(shè)缺乏價值支撐和邏輯主線。

事實(shí)上,很多智能工廠的建設(shè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)和打造,最終在實(shí)際運(yùn)營和應(yīng)用的過程中發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致其無法發(fā)揮的原因,很可能就是缺料、計(jì)劃變動、不均衡、需求不明確、庫存堆積(爆倉導(dǎo)致原本規(guī)劃好的自動化系統(tǒng)成為擺設(shè))、面積緊張、成品缺貨等這些基礎(chǔ)的、司空見慣的問題,而這些問題恰恰都是供應(yīng)鏈、物流相關(guān)的問題。當(dāng)前對物流的認(rèn)知存在一定的問題和誤區(qū),具體體現(xiàn)在以下幾個方面:
(1)不具備供應(yīng)鏈思維和物流思維
(2)重硬件投入,輕管理提升
(3)重生產(chǎn)管理,輕物流運(yùn)營
(4)目標(biāo)錯位,邏輯混亂(大量的表格處理,大量的無效數(shù)據(jù))
(5)信息孤島,互不透明
(6)基礎(chǔ)薄弱,好高騖遠(yuǎn)
(7)缺少物流人才,沒有專業(yè)的物流組織

鑒于人們對制造企業(yè)物流管理的忽略與忽視,制造企業(yè)在精益化、智能化升級時,物流管理水平往往成了信息化、數(shù)字化的一個主要瓶頸,主要表現(xiàn)但不限于以下現(xiàn)象:
供應(yīng)鏈環(huán)境下,物流已經(jīng)成為智能工廠中的核心要素,工廠運(yùn)營管理必須要具備“流動思維”和“供應(yīng)鏈思維”?!按笪锪?、小生產(chǎn)”、“制造工廠物流中心化”的工廠規(guī)劃和運(yùn)營理念,在制造業(yè)中已經(jīng)得到越來越多的認(rèn)同和實(shí)踐。生產(chǎn)被認(rèn)為是供應(yīng)鏈過程的一個節(jié)點(diǎn),是在供應(yīng)鏈上嵌入一個符合供應(yīng)鏈價值導(dǎo)向和運(yùn)作要求的工廠、車間或產(chǎn)線。而物流和物流管理貫通供應(yīng)鏈?zhǔn)寄?,成為端到端協(xié)同打通的有效承載,對于工廠而言,生產(chǎn)只是過程,滿足消費(fèi)者需求才是目的。

對于工廠運(yùn)營而言,從職能上強(qiáng)調(diào)物流為生產(chǎn)提供服務(wù),更加強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)是物流流通過程的構(gòu)成部分,有效拉通物流管理,才能實(shí)現(xiàn)價值鏈的拉通,否則,再好的規(guī)劃、再好的設(shè)施、再好的系統(tǒng)都無法達(dá)到理想的效果。對任何形式的制造工廠而言,“流動才是硬道理,物流能力決定交付能力”,其運(yùn)營的主要導(dǎo)向之一就是通過物流運(yùn)營管理的優(yōu)化加快物料流通,實(shí)現(xiàn)快速周轉(zhuǎn)和交付,一切活動都應(yīng)致力于、有利于物料的流動,以此帶動庫存降低、資金周轉(zhuǎn)加快、交付周期縮短、響應(yīng)速度提升等,最終實(shí)現(xiàn)有效的交付和運(yùn)營。

三、工廠物流運(yùn)營管理體系

工廠物理運(yùn)營管理體系的主旨在于物流端到端的集成和整合,實(shí)現(xiàn)對經(jīng)營戰(zhàn)略、經(jīng)營計(jì)劃和業(yè)務(wù)計(jì)劃的有效支撐。但是,當(dāng)前大部分關(guān)于智能制造、智能工廠、智能車間的研究,都缺少了對物流這一核心要素的考慮和研究,或者即便是有考慮,也將其“打散”納入了計(jì)劃、采購、生產(chǎn)、交付等各環(huán)節(jié),這是企業(yè)缺少“流動思維”和“供應(yīng)鏈思維”的典型表現(xiàn)。

智能工廠需要以智能物流作為前提和基礎(chǔ),越來越多的智能工廠,在規(guī)劃和建設(shè)時將智能生產(chǎn)設(shè)施嵌入到智能物流系統(tǒng)中,成為流線化物流系統(tǒng)的一個不可缺少的環(huán)節(jié)和部分,從而實(shí)現(xiàn)有效運(yùn)營過程中的無縫對接和聯(lián)動,由此,通常也稱之為“制造工廠物流中心化”。與此同時,企業(yè)智能物流也日趨向供應(yīng)鏈方向整合和提升,其涉及到的智能化要素也越來越專業(yè)和精準(zhǔn)。智能物流系統(tǒng)包含智能采購物流、智能生產(chǎn)物流、智能成品物流,以及智能回收物流。

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圖片:來源于網(wǎng)絡(luò)

智能采購物流主要是物料如何從供應(yīng)商送達(dá)至采購方(核心企業(yè)),可能涉及到信息系統(tǒng)互聯(lián)、物料需求與到貨計(jì)劃協(xié)同、上門收貨、預(yù)約到貨(ASN)、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、到貨過程與車輛智能化管理、精益化與智能化包裝、第三方物流管理、空容器管理與回收、物料追溯、逆向物流、應(yīng)急響應(yīng)等。

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智能生產(chǎn)物流主要是如何實(shí)現(xiàn)有效的物料管理、物料科學(xué)的上線以及物料與工位智能化匹配,可能涉及到智能收貨與檢驗(yàn)、廠區(qū)內(nèi)部智能倉儲系統(tǒng)、倉庫管理與控制系統(tǒng)(WMS/WCS)、智能輸送及與工位對接(與智能制造設(shè)施對接)、條碼/RFID(射頻識別技術(shù))數(shù)據(jù)識別、智能單元化包裝(與機(jī)器人對接)、自動化裝配技術(shù)、工位物料管控與雙箱制拉動、空容器回收、不良品處理、訂單尾數(shù)處理、成品包裝下線以及制造過程數(shù)據(jù)化追溯等。

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圖片:來源于網(wǎng)絡(luò)

智能成品物流主要是從成品下線到最終交付給客戶或消費(fèi)者的過程,可能涉及到成品下線輸送-碼垛-入庫、成品倉庫及運(yùn)作、出庫揀選與備貨管理、裝車算法、智能化快速裝車技術(shù)、成品運(yùn)輸、發(fā)貨計(jì)劃協(xié)同、物流網(wǎng)絡(luò)布局與庫存部署、全過程導(dǎo)航與追溯等。

智能回收物流主要是包裝材料、容器具、不良品的回收-返修-循環(huán)、智能追溯等過程。
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