第5章 智能制造供应链的构建

——建设方案《智能制造应用基础》高等教育出版社第5章智能制造供应链的构建

5.15.25.35.4供应链的发展数智化特征建设的重要性路径构建流程5.56个切入点5.6案例分析5.1节供应链的发展第5章

智能制造供应链的构建9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展

供应链（supplychain）由产品原料提供商、生产企业、分销商、零售商以及消费者等角色构成，角色之间相互联系沟通，构成完整的链式网络结构。特征如下：第一，复杂性。供应链节点企业是由层次不同或类型不同或国别不同的企业共同组成的，形成复杂的供应链结构模式.第二，动态性。供应链需要根据市场需求变化和企业发展方向变化而进行动态调整，使得供应链呈现动态性特征。

第三，响应性。供应链响应市场需求，又随着市场的发展而不断发展，市场需求发生变化，供应链结构也会发生变化。响应性是供应链的重要特征之一。第四，交叉性。节点企业可以服务多个供应链，供应链形成交叉结构，可能会增加节点企业的协调管理难度。

010203045.1供应链的发展9/13/20269/13/20269/13/2026由于企业不同、产品不同、工艺不同，不同迭代升级阶段的智能工厂供应链及其信息平台的表现方式也有所不同。工厂升级发展阶段通常分为精益工厂、数字化工厂、智能化工厂，所以不同阶段的供应链平台也有覆盖面、联通程度、技术应用场景以及软硬件设施的差异，可以相应的分为精益信息平台、数字化信息平台和智能化信息平台。对于链接终端消费者的C2M工厂，其信息平台更具有延展性，可能从制造工厂涉及消费者、门店、研发、品牌管理、营销等。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-精益制造供应链

精益工厂是一种追求消灭一切浪费，‌并围绕此目标发展了一系列具体方法的工厂经营管理体系‌。‌其核心思想是精益生产，‌源于日本丰田的生产方式，‌融合了单件生产方式及大规模生产方式各自的优点，‌并避免了它们的不足。‌精益工厂不仅关注生产现场，‌还涉及库存控制、‌生产计划管理、‌流程改进、‌成本管理、‌员工素养养成、‌供应链协同优化等多个层面。‌它通过系统结构、‌人员组织、‌运行方式和市场供求等方面的变革，‌使生产系统能快速适应用户需求变化，‌精简无用、‌多余的东西，‌最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好结果。‌精益工厂是工业4.0时代的新生力量，‌正逐步改变生产方式。‌9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-精益制造供应链丰田精益生产方式强调拉动系统，JIT到货、JIT制造、JIT配送，需要降低“七大浪费”，降库存低至“零库存”。这种方式需要有精确的生产计划和物流计划协同，并且要求供应商有高度匹配的物流基础和运作能力，整个供应链过程都是按照标准来执行的。但是其管理的精密度难以把握，同时对于变化的控制与适应能力比较差（如何拉动和备货往往是很多企业的痛点），在信息技术不发达的情况下，制造企业采用安灯(Andon)等系统来传递信息，主要是通过人工操作完成，物流设备主要是“带人的自动化”，供应链物流断点偏多，效率损失比较大。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-数字化供应链平台数字化供应链平台是在制造工厂精益化目标达成之后，在一定的信息技术基础上，逐步开始供应链业务数字化的过程。从动态的视角来看，供应链过程体现为端到端的业务流过程，它涉及业务流程的不同阶段、不同参与者、具体工作内容、业务时效表现等。端到端的数字化就是实现业务流程透明，促进供应链上下游之间的业务协同，以保证供应链的高效衔接和有序运转，从而提升整体效率。数字化工厂需要供应链管理率先实现数字化、一体化，并且使其成为数字化工厂运营的主要纽带。在这种工作场景下，自动搬运、自动配送、智能存储、RFID/IoT自动采集信息和数据等作业形式替代了部分人工作业。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-数字化供应链平台制造企业数字化过程中，通常容易产生“路径依赖”问题。一方面，由于过去“成熟一块发展一块”的指导方针，各个不同模块应用的硬件、软件来自不同的逻辑和供应商，导致软硬件之间无法互联互通，产生信息断点和信息衰减、丢失，最终出现“信息解决不了物理问题”的尴尬局面；另一方面，由于“一路走来”的经验和管理惯性，使得原来的供应链结构无法被打破，数字化过程仅仅是“现状的信息解读”，而不是在新的逻辑下重新构建的数字化的供应链。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-智能制造供应链智能制造对于供应链的要求更高，《‌中国制造2025》‌明确指出，“如果没有智能供应链的支撑，智能制造只能停留在实验室阶段”。相对于传统制造工厂而言，智能制造强调个性化、客户化和数字化、智能化，这就不仅仅是在原有基础上升级供应链的问题，而是必须依据业务逻辑重新构建供应链。这要求企业具有智能制造和相应的供应链战略及其实现路径。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-智能制造供应链从逻辑而言，智能制造供应链平台需要搭建实时供应链运作（计划）规划和执行的闭合环路，将虚拟生产-物流系统和现实生产-物流系统对应起来。具体而言，就是集成PLM系统、ERP系统、MES系统、仓储管理系统WMS以及生产设备和物流设备集成管理系统等系统。供应链过程计划发布至执行系统之后，利用智能制造平台生成详细的作业指导书，并与供应链-生产-物流运营全过程进行关联，保证整个过程都实现精准的响应和更新，同时从生产-物流环境中收集有关生产-物流执行情况的信息。从订单到执行交付，智能供应链平台也需要具备必要的先期验证、仿真、预警的能力。9/13/20269/13/20269/13/20265.1供应链的发展-智能制造供应链建立供应链与制造过程智能对应、联动的协同模型，其具备所有物料流动过程（包括生产工位物料运作）的细节，并可在整个物流-生产过程中针对每一个订单、每一个物料、每一个工位进行实时仿真和验证。结合大数据分析和统计学技术，快速作出有关供方交付、库存资源、自有物料存储、个性化订单配套需求、配送资源、工序排序以及智能物流设施等优化方案。调整策略后，再模拟仿真整个生产-物流系统的绩效，进一步优化实现所有物流资源利用率的最大化，确保所有工序上的所有设施和人都尽其所能，实现效率和盈利能力的最大化。5.2节数智化特征第5章

智能制造供应链的构建5.2制造供应链的数智化特征9/13/20269/13/20269/13/2026从“以制造为中心”的推动式，转变为“以客户为中心、以交付为中心”的拉动式，制造企业所有的逻辑和关键绩效指标也随之发生了变更。制造供应链作为“交付的桥头堡”、“制造的水龙头”、“采购的缓冲器”，也必然越来越成为智能工厂的核心纽带，供应链平台也将成为指挥智能工厂有效运作的“大脑”。制造供应链数智化通常表现出以下特征。9/13/20269/13/20269/13/20265.2制造供应链的数智化特征-IP化

从工业互联网的角度来看，智能工厂以信息平台作为一个“节点”，代表的是“服务型制造”的一个IP。通过交付能力的网络化表现，体现智能工厂在生态圈的影响力，和与互联网、物联网无缝连接的能力。智能工厂逐渐互联网化，需要让消费者随时能够通过网络化（移动）平台看得到其产品在工厂的生产和物流服务过程，甚至看得到具体订单执行过程。个性化的产品还包含个性化的服务，以体现“服务型制造”的具体要义。这就要求制造企业供应链平台能够具备瞬时链接、快速接单、快速制造、精准承诺、适时交付的能力。9/13/20269/13/20269/13/20265.2制造供应链的数智化特征-可体验化很多企业开始逐渐将智造工厂打造为“可参观型工厂”，作为工业旅游项目，或者说，这个工厂就是一个可体验的产品（类似艺术品），而不再把产品陈列和工厂分为两个不同的容易产生体验错位的参观内容。他们试图将工厂的产品力、制造力、交付力与企业文化、专业度和趣味性集中体现出来，让参观者（可能任何人）“浸入式”体验其系统化的能力，从而心甘情愿主动购买其服务或者产品。制造供应链能力将和产品一道成为消费者体验的一个必要组成部分，以体现智能工厂面对个性化需求的敏捷性能力，以及与终端消费群体、销售、交付资源链接的能力。9/13/20269/13/20269/13/20265.2制造供应链的数智化特征-可视化规划智能工厂时通常是以物流作为主要纽带，带动信息化的同步规划；在生产运营时，物流的有效性是智能化生产的前提和服务的保证。物流过程涉及外购件、自制件、前置工序等众多的环节，制造进度受到物料、人员、设施、库存、质量、效率、能源等要素的变化影响。制造工艺涉及原材料、半成品和成品不同的加工技术和设施，具体到精准加工、精准配料、精准控制库存、精准补料、退料、包装、搬运、存储、输送、拣选、总装等工艺过程……上述过程都需要通过物流信息平台和制造信息平台实时协同，“推拉结合”，实时采集、汇总、分析和传递数据，成为智能制造系统决策的关键部分。从制造工厂经营的角度而言，智能工厂物流信息平台代表的是固定资产的经营有效性和流动资产的周转效率，现金流和库存的此消彼长，往往决定了企业的盈利能力。9/13/20269/13/20269/13/20265.2制造供应链的数智化特征-柔性化根据个性化订单配合生产要求实现柔性化转换的快速反应能力，智能工厂生产系统柔性化越来越重要。未来“柔性生产系统”在成组技术基础上，以多台数控机床或者数组柔性制造单元为核心，通过自动化物流系统将其链接，统一由主控计算机和相关软件进行控制和管理，组成多品种、小批量和混流生产的自动化制造系统，即由统一的信息系统、物流系统和数字加工设备组成，能适应加工对象变换、高效率制造中小批量多品种产品的自动化制造系统。其中，可能涉及机器柔性、工艺柔性、产品柔性、维护柔性、生产能力柔性、扩展柔性、运营柔性，但是所有的柔性都必须要由柔性物流系统来链接和贯穿，以保证横向、纵向和端到端的柔性集成能力。从智能工厂柔性的角度而言，智能工厂物流信息平台代表的是人、机、料、法、环、测的“以点带面、点面结合”的实时互通、协同和响应能力，也是个性化制造、交付能力的具体表现。5.3节建设的重要性第5章

智能制造供应链的构建9/13/20269/13/20269/13/20265.3智能制造时代下加强制造企业供应链建设的重要性-增强核心竞争力

通过对供应链各环节要素予以整合，形成链式结构，实现各要素间优势互补和有效协同，可以实现制造企业整体核心竞争力的有效提升。制造企业通过加强供应链建设，在科学协调各要素的基础上，可以达到降本增效的目标，实现制造企业生产效率的提升，使得整个企业处于畅通运作的状态。同时，通过加强供应链建设可以提升各节点企业之间的合作效率，在明确分工和有效协作的基础上，为消费者提供优质产品和服务。9/13/20269/13/20269/13/20265.3智能制造时代下加强制造企业供应链建设的重要性-提高满意度新时代下，传统制造正在向智能制造转型，这对供应链建设提出更新、更高的要求。制造企业通过加强供应链建设，在材料采购、产品制造、物流运输与配送等方面获得优势，与供应商建立长期稳定关系，实现对供应链中产品质量的有效控制和监督，保证产品的高质量和稳定性，为消费者提供优质的产品和服务，可以提升消费者群体的满意度。完善的供应链可以有效缩短产品生产、服务供给与客户群体之间的距离。制造企业可以及时了解客户群体的个性化、多样化需求，挖掘客户群体的潜在需求，并将这些需求及时反馈到生产中。通过完善供应链建设，满足客户群体要货需求、品质需求以及时间需求，履行制造企业兑现承诺的能力，从而真正有效地提升客户群体的满意度。9/13/20269/13/20269/13/20265.3智能制造时代下加强制造企业供应链建设的重要性-提升经济效益制造企业通过加强供应链建设，可以优化产品从生产到销售各环节的总体成本，提升企业产品的生产率、准时交货率，降低企业库存，有效解决运作成本较高与效率较低的矛盾，促进企业实现高效化、智能化、集约化运行。例如，通过搭建供应链协同平台，实现各节点企业间信息共享，促进各部门间协同合作。同时，通过建立供应商评价体系，及时发现供应商问题，提升供应商稳定性，保障制造企业供应链稳定性。总之，在稳定的供应链基础上，制造企业可以快速响应市场需求，满足客户要求，形成良性循环，持续不断地提升企业经济效益。5.4节路径构建流程第5章

智能制造供应链的构建9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-准确把握智慧供应链的内涵，制定制造企业智慧供应链战略首先，制造企业应对制造行业发展动态进行深度分析，全面掌握制造行业发展现状以及企业自身的经营状况，从实际出发制定建设智慧供应链的具体方案。其次，根据企业实际科学选择供应链模式。常见的供应链模式有柔性供应链、敏捷供应链、大数据供应链、物联网供应链等。以敏捷供应链为例，制造企业需要将供应链各要素依据内在关系建立统一、无缝的功能网络链条，形成动态战略联盟。通过敏捷供应链，制造企业可以提升生产制造系统、市场响应、物流系统、产品供应、信息系统等各个方面的敏捷性，并建立供应链敏捷性评价体系。敏捷供应链中信息共享、资源互补，角色分工明确，可以有效地提升生产效率，降低产品物流成本，更加便捷地为用户提供优质服务。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-利用新一代信息技术，提升制造业供应链信息化水平以智慧物流系统建设为例，充分利用信息技术提高物流信息化水平，实现整个物流流程的自动化与智能化，为智能制造和智慧供应链建设提供强有力的支撑，实现对供应链各环节的合理调配，提高整个供应链的效率。第一，推进制造企业智慧仓储中心建设。智能制造时代下，制造企业充分结合仓储需求，利用机器人拣货和堆码作业，利用光感器、传感器等技术实现高效率、自动化的无人作业。同时，通过空气传感器、光感器等也可以确保仓储中心的产品安全。在智慧仓储中心中利用大数据技术实现对库存数据的动态分析，动态调节仓储中心的库存量，全面把握仓储货品信息，实现对产品入库、拣货、堆码、安全检测、出库等各环节工作的有效协调和管理。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-利用新一代信息技术，提升制造业供应链信息化水平第二，利用大数据技术实现对供应链的全过程监控。制造企业通过引入大数据技术，实现对供应链的全面监控，确保对各环节的有效追溯。通过供应链协同平台，借助大数据技术对物流仓储、运输、销售、送货等每一个环节予以准确记录，形成完整的供应链数据库。通过数据分析可以发现供应链中存在问题的环节，及时预警并采取针对性措施，从而避免可能引发的风险和损失。同时，利用大数据技术可以汇总供应链上下游的企业信息，实现整个供应链的信息共享。这些信息全面涵盖物流需求、材料采购、产品运输、货品仓储、市场销售等一系列内容，可以帮助企业了解用户需求，调整生产工艺和产能，也可以科学预测原材料供应链，确保制造企业供应链的稳定性。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-建立供应链战略联盟，实现企业之间的协同合作制造企业应高度重视建设供应链战略联盟，并采取有效途径确保供应链战略联盟的高效运作，具体而言，可采取以下措施：第一，科学选择合作伙伴，扎实供应链战略联盟的基础。在选择合作伙伴时，需要综合考虑各方面因素，包括企业资源情况、技术水平、参与意向等。在综合了解上述信息的基础上科学选择合作伙伴，实现供应链上各个企业之间的优势互补和技术交流，从而增强供应链整体竞争力。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-建立供应链战略联盟，实现企业之间的协同合作第二，建立供应链战略联盟成员之间的信息共享途径。供应链企业深化战略合作的前提条件是信息共享，因此，在建设供应链战略联盟时，要充分利用信息网络的开放性特征，实现整个链条中信息的畅通传递和共享，保证合作企业之间对信息互通有无，达成群体决策模式，这对于实现集成化计划与控制具有重要意义。第三，建立供应链企业共同认可的信用机制。在供应链战略联盟中，成员之间是否具备信任感，会直接影响合作的成效。因此，在建设供应链联盟时，应将构建信用机制作为重点工作予以开展。例如，通过倡导诚信理念、建立信用记录、增强对失信者的惩罚力度等措施，逐步构建与供应链联盟建设相匹配的信用机制。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-建立供应链战略联盟，实现企业之间的协同合作第四，构建科学有效的绩效评估体系。在供应链联盟建设及运行过程中，应发挥绩效评估体系的作用，通过量化的方式对供应链联盟成员企业的绩效予以科学评估，客观、全面地反馈成员企业在供应链联盟的贡献度，并将贡献作为联盟中利益分配的依据，确保利益分配的公平性。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-加快培育智慧供应链人才，有力支持智慧供应链建设第一，加强供应链人才的内部培养。制造企业应立足智慧供应链建设的实际需求，从企业内部选拔优秀人才开展培训活动，增进企业员工对智慧供应链内涵及价值的正确认识。同时，通过邀请专门的技术团队针对企业员工开展技能培训，提升企业员工掌握智慧供应链的架构及运行模式，掌握供应链协同平台的操作方法。通过灵活的培训形式和丰富的培训内容，引导企业员工掌握供应链理论和技术。9/13/20269/13/20269/13/20265.4供应链路径构建流程-加快培育智慧供应链人才，有力支持智慧供应链建设第二，积极引进高层次、高水平的智慧供应链人才。制造企业可以通过与高校建立合作关系，将制造企业对智慧供应链人才的需求反馈到高校。高校根据人才需求构建完善的人才培养体系，根据岗位需求优化课程设置和教学安排。同时，深化校企合作、产教融合，为智慧供应链人才培养创造良好条件，提升人才培养质量。此外，制造企业应积极通过猎头招聘、社会招聘以及校园招聘等多种途径，充分结合制造企业对智慧供应链人才的实际需求，引进符合实际需求的高层次、高水平人才，为助力制造企业智慧供应链建设提供人才保障。5.5节智能制造供应链构建的6个切入点第5章

智能制造供应链的构建5.5智能制造供应链构建的6个切入点9/13/20269/13/20269/13/20269/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-包装与物流基础标准化物流基础比较薄弱的企业，一般首先需要做好每个物料的包装设计，做到包装单元化、通用化、标准化，并在此基础上扩展搬运标准、存储标准、运输标准、配送标准、工位暂存标准等。只有各个基础环节做到标准化，才能够实现物料流动参数化、数字化，为后续的供应链数字化流程梳理提供良好的基础（可以直接作为基础数据导入物流信息系统）。这涉及产品结构、物料尺寸、BOM表分解、质量要求定义、包装模式切换、容器具管理流程等，过程繁琐，但是非常必要。如果忽略包装与物流基础标准化，智能工厂物流徒具形式，无法实现物流信息的数字化和物流设施的智能化，运营平台的建设也容易导致“两张皮”的结果。9/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-订单交付与计划梳理企业运营和交付主要围绕订单与计划来展开，可以说，订单与计划是企业运作的“牛鼻子”工程。只有订单和计划的逻辑清晰了，才能够合理调动各项制造资源，所有的数字化节点、参数、数据才能够“顺理成章”。订单交付与计划梳理具体包含订单预估、订单来源、客户信息、交付周期与相关要求。并由此集成为主生产计划，细化为各项作业计划，具体包含发运计划、总装作业计划、齐套计划、库存计划和供应商到货计划等。全过程逻辑严密、专业要求度高，是企业制造供应链运营的核心，直接主导了制造资源的主要脉络，可以作为供应链平台建设的基本逻辑基础。9/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-智能物流设施导入物流基础比较好的企业，通常愿意通过设施规划与智能物流系统来拉通实物流通的价值链，减少断点，消灭过程中的停顿、浪费、搬运、确认、往返、数据错失，避开平面布局的纵横交错以及“最小搬运距离”的陷阱，实现立体化贯通、逻辑化配送与流通，做到全过程没有断点、无人干涉、自动运作、实时数据、实时盘点。这涉及物料管理的信息-物理系统，不同的智能化物流设施配置直接决定了WMS、WCS等系统的逻辑和运作，也决定了数据采集的方式和采集点的设置。9/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-智能工位链接在过去的发展过程中，制造企业已经形成了运营经验和管理惯性，当需要寻求智能化突破时，未必能够彻底颠覆原有的制造系统平衡，而是逐渐以点带面地导入关键工位和环节智能化的元素，然后逐步完成集成业务。在一个特定的工厂，关键环节的智能化突破往往可以起到“破冰”效应，带动上下游环节的系列优化和匹配，从而拉开智能化工厂建设和物流信息平台构建的序幕。9/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-制造供应链关键环节差异管理通常智能工厂的供应链战略绩效包含具体的参数指标，集成为企业级的大数据，比如交付准时率、库存周转率、订单交付周期OTD、客户满意度、订单达成率等，在此基础上，分解供应链运营各个环节的部门级、产线级、工艺工序参数、作业标准参数等。日常运营的关键参数在智能工厂供应链运营过程中通常会作为过程参数出现，但是差异参数却通常会成为阻碍运营的断点，甚至影响整个供应链运营平台的数据质量。传统的制造工厂业务过程数据统计是离散型的，各部门协同共享联动性较差，信息不能及时传递和共享，形成信息孤岛，过程中的异常信息未及时记录、存储，不能实时数据统计、分析，而且大量数据都人工统计，导致统计结果滞后，管理事后控制，不能实现预先控制和及时管理。尤其是定期的报表，通过人工编制、邮件发送或打印传递等，容易造成管理被动和事后控制，而不能做到事先预防。9/13/20269/13/20269/13/20265.5智能制造供应链构建的6个切入点-智能制造供应链规划与建设大部分企业都愿意直接选择好的供应链运营信息平台来提升工厂的数字化、智能化水平，希望一劳永逸地解决数据化的问题。如上所述，这看似简单的问题，却需要大部分业务数据、物流基础、智能资源、运营逻辑等的充分到位，才能有效达成。也就是说，制造供应链运营平台是基于各项