導語
疫情當下，制造業物流面臨物料進不來，產品出不去的現狀。作為智能制造的重要組成部分，智能物流對物流提出了柔性化和端到端的要求。本期圍繞智能物流的新思想和新價值，講述工廠應該用怎樣的思維和技術來塑造柔性智能物流。
本文來自于《加速企業復原力第五講：智鏈——應用新技術，重塑工廠柔性智能物流》主講嘉賓李老師對企業家朋友在課程中的問題答疑。
1、智能物流需要工廠具備什么基礎才可以開展？
答：智能物流是一個系統工程，也是一把手的工程，一定要老板來親自操作的。這不是簡單的硬件升級換代，而是一個完整的業務再造，所以從思想上要達到一個很高的認知。并且要找到切入點，因為每一家企業的規劃是不一樣的，因此很難去簡單照搬別人的技術路線。
我們剛才提到智能物流的實施有一個路徑，首先要達到一個比較好的精益化基礎，業務已經做得相對優秀，在這個基礎上可以考慮自動化和數字化，或者思考在哪些場景可以結合智能化。智能物流是管理的升級，通過智能化去實現原來計劃思想，或是技術上達不到的高度。
2、優先改善內部物流還是外部物流？有什么需要注意的么？
答：兩者改善的難度不一樣。場內物流相對來說可控性比較強，場外物流涉及到很多供應商，還有第三方物流，當管控力不強的情況下，是比較難把控的。
但汽車行業例外，因為它是整鏈型的供應鏈，有些物料已經由供應商直送到線邊，具有很強的一致性，幾乎無法區分場內、場外物流。
所以不能夠簡單說先做哪個更好，一般情況之下從內部來說，客戶性比較好，逐步再延展到供應商。舉個例子，比如說有400多家供應商，milk run也不是全部鋪開的，先找幾家合作意向或資質水平比較高的供應商，能夠配合做幾個樣板之后再推廣就比較好一些。
3、在公司產品工藝路徑還沒有標準化的情況下，如何來提升廠內智能物流水平？
答：如果企業的工藝路線沒有成熟的話，說明整個管理的基礎或者標準化還沒完成，肯定還需要向精益化邁進。另外有些特殊工藝很難標準化的，就需要盡量提高物流的柔性，因此物流的路徑、功能等要盡可能和傳統的剛性化物流區別開來，這樣才能夠真正從業務流程層面解決問題，有了這個之后再去做智能化。
智能不在于硬件，在于后臺的調度算法和數據；物流計劃做到位了現場壓力才會小。從智能物流整體來說，希望大家先把精益化的規則做出來，然后再想辦法找設備，提高設備自動化能力；再去找數據，提高決策智能化，這是一個整體的思路。
4、傳統制造型企業如何開展內部智能物流？
答：沒有傳統或者非傳統之分，這就是如何在工廠實施智能物流的四個階段。先做好精益化，精益不是簡單的TPS，精益的核心就是浪費消除，這點做到位才真正能夠深挖。
精益里面有個工具叫做PFEP，就是為每一種物料做規劃。如果物料太多盯不過來，選擇一些有代表性的物料，看這些物料在你們公司是怎么進場的，在每個地點會有什么樣的存儲形式，在什么地方備用，在整個過程中是怎么被消耗的。整個路線走一遍就會有比較具體的感受。
5、智能物流在國內有哪些示范性企業？
答：國內智能物流有很多標桿性的工廠。這里舉個西門子的例子。西門子成都工廠是除了安貝格工廠之外的一個數字化工廠，各方面做得非常好。很多人去看了，但感覺沒看到自己希望看到的。因為每個工廠的看點各不一樣，我們要明確自己想看什么。
西門子內在成都工廠的整個物流采用了大量的滾軸傳輸線，這個投入是蠻大的。看的時候需要知道這個企業在做什么，它的產品形態是什么，它值不值得用這個。
其他企業包括美的數字化也做得不錯。它的虛實對應，也就是數字雙胞胎運用得比較好。從產品設計到生產過程的數據是完全打通的，很少有企業能夠在一個平臺做好數字化打通，這個是它的強項。
6、公司投資了大量自動化物流設備，但因為各種原因實際無法有效運行起來，怎么避免呢？
答：這種原因主要有兩個：
1、對智能化錯誤理解為設備自動化升級；
2 、沒有結合實際業務，純粹為了自動化而自動化。還是先做好精益物流改善，再進行試點。
7、您認為智能物流在多大規模的工廠能發揮作用？中小企業可以用上嗎？
答：智能化是趨勢，當然投入也不是很小。對于中小企業我們提倡低成本自動化+數據賦能。
8、Milk Run聽下來覺難度非常大，供應鏈中供應商到貨，即齊套性掌控度，國內有沒有哪些典型的企業運用的比較好？靠哪些關鍵指標結果數據來體現其是成功的呢？
答：Milk Run是汽車供應鏈很成熟的一種管理模式，可以在類似的企業（豐田等）找到很好的應用例子。可以從項目實施前后物流總成本（運輸，包裝，呆滯等）的降低，以及原料庫存周轉率的改善綜合衡量。
9、對于確定使用空中搬運的物料，在使用SLP規劃時還要不要計算物流強度？
答：一般空中物料中的懸掛鏈我們不考慮物流強度，但是對于走電梯之類的要考慮（有個適當系數）。
10、要先引進系統，才能設計智能制造嗎？
答：應該是先深刻理解智能制造本質和本企業現狀，再決定如何實施。很多情況先做的是精益改善。
