由中国机械工程学会物流工程分会以及上海天睿物流咨询有限公司组织专家编写的新书《智能工厂物流构建——规划、运营与转型升级》,于2022年5月出版发行。全书共分为九章,内容涉及智能工厂物流规划、建设与运营,智能化物流技术研究与应用等多个方面。作者选取书中核心内容编辑成7篇在本刊连载,具体包括:如何进行智能工厂的物流规划,智能工厂场景下的关键物流技术,智能工厂物流信息平台的基本架构,物流系统方案落地中的项目管理,制造企业物流智能化转型,智能工厂物流运营管理的切入点,以及对我国智能工厂物流规划与运营的建议。
在价值链运营环境下,物流已经成为智能工厂的核心要素,工厂规划和运营管理必须要具备“流动思维”和“供应链交付思维”。“大交付、大物流、小生产”、“制造工厂物流中心化”的工厂规划和运营理念,在制造业中已经得到越来越多的认同和实践。在以消费者需求为导向的智能交付体系中,生产被认为是物流过程的一个节点,是在供应链、物流过程嵌入一个符合供应链价值导向和运作要求的工厂、车间或产线。而物流和物流管理贯通供应链始末,成为端到端协同打通的有效承载,对于工厂而言,生产只是过程,满足消费者需求才是目的。
智能工厂规划应以智能工厂物流规划为主线,对基建、产品、制造、信息等进行统筹和协同规划,实现端到端价值链的拉通,从而确保工厂规划满足企业运营的需求。
制造工厂物流规划包含到货、卸货、包装、存储、搬运、配送、工位使用、拣选、发运等物流节点的统筹规划,涉及生产与物流全过程的用地、建筑、面积、设施、物料及产品、人员、时间、信息等诸多要素。基于智能工厂系统性和一体化规划的诉求,智能工厂物流规划主要包括物流、基建、产品、制造、信息五个维度。智能工厂规划需要企业结合自身的实际情况,制定并提炼出五个维度的相关要素,并以物流为规划的主线,协同联动其他规划线路,综合考虑,系统设计,从而达到一次规划、分步实施的策略。
制造工厂的使命是满足产品的快速交付,物料在价值链各个环节的流动过程中实现价值创造、价值传递和价值获取。在智能工厂规划过程中,五个规划维度之间相互关联、相互协作,不能单独推进各自的相关事务。比如:
1.某一类物料流转载体的选取,决定了“物流维度”中流转环节的存储形式、空间面积、配送频次,以及是否需要立体库存储、自动化配送等;
2.这一系列的问题,需要“产品维度”重视标准化、模组化的研发,每一种物料的包装是否便于采用自动化的方式进行存储和配送,降低产品、物料、工艺的复杂度,从而对其他维度产生积极的影响;
3.对于“基建维度”而言,如果这个物料流转载体需要在立体库存储,载体的长宽和存储类型(单深或者双深)决定了立体库巷道的宽度,结合物流的存量、流量和建筑消防规范,决定了立体库的建筑主体长宽高尺寸、载荷、平整度等参数。
4.在进行智能产线规划时需要“制造维度”,协同考虑每一种物料上料的自动化对接,如上料物流输送设施的空间、上料工位与载体对接、便于与工位机器人对接的载体内部定位隔衬、工位机器人属具与物流容器设计的协同等;
5.需要“信息维度”考虑物流信息采集形式,比如条形码、二维码还是RFID,以及哪些环节需要采集哪些信息,这些信息如何实现联动和集成,信息采集方式决定了物流器具信息载体的位置以及信息采集点的布置。
智能工厂物流规划是一个系统规划的过程,需要遵循一定的步骤。图1所示为智能工厂物流规划的一般步骤,包括需求梳理、概念设计、初步规划、详细规划、方案验证等阶段。
需求梳理主要是明确规划需求和约束条件。
梳理及理解需求是规划的前提,此阶段重点需要综合内外部需求,定义规划需求,明确规划方案需要从哪些方面进行提升,以及整体推进策略、范围和方向,作为后续规划的输入及依据。
需求梳理方法主要有现场调研、人员访谈、流程跟踪、问卷调查、数据收集、会议讨论、现有文件审查等。调查不仅仅是针对物流部门,而需要调研整个工厂的运营体系,因为不同部门对现状问题的理解不尽相同。同时,设计相应表格收集数据,这些表格需要具有一定的逻辑和相互关系,收集的数据量、覆盖周期、覆盖范围等都需要定义清晰,以确保数据收集的有效性。
需求梳理是规划的起始,获得合理、有效、准确的规划需求,除了需要有效的数据支持和对运营现状的理解,也需要规划团队以假设为导向,向业务部门描述未来智能工厂的场景和形态,以确保获得广泛的建议和理解;以事实为依据,基于现有的业务痛点,整理规划的需求,用系统的逻辑串联现有痛点和规划需求,确保规划需求的准确性、系统性和前瞻性。
概念设计是定义智能工厂轮廓与特征。
在需求梳理基础上,需要定义智能工厂的“长相”、构建智能工厂物流蓝图,统一各种不同的功能性要求和观点,找到最合理的综合体,从而达成某种规划导向的共识,指导后续的规划思路和结构特征。智能工厂概念设计模型如图2所示。
概念设计阶段输出的主要内容包括以下部分:
(1)工厂物流战略:基于战略制定考虑的因素,按其制定步骤,输出工厂物流战略。值得说明的是,物流战略并非一个口号,可能包括可衡量的绩效指标、可操作的中长期规划等。
(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。值得说明的是,对于同一关键环节,在概念设计阶段可能会输出两种或以上的物流技术。
(5)工厂物流规划创意:主要包括工厂物流规划具有的亮点、突破点等。比如小汽车停车方式,常规方式可能考虑地面或者地下停车,但提出楼顶停车可能是规划中的一个亮点。再如,对于某些尺寸不规则的托盘类大件,如何兼容性存储是一个难点,此时通过柔性化的托盘设计,最终实现多尺寸的存储兼容,可以理解为规划中的一个突破点。
(6)工厂规模与大致流量:工厂规模主要指基于此概念设计,该智能工厂可匹配的年产能、月度峰值产能、均值产能等,比如可匹配年产能300万台,月度峰值产能35万台,均值产能25万台。大致流量主要指经过数据概算,可以大致呈现各环节流量数据,比如园区各物流门的流量、建筑物间的流量、工序间的流量等。
(7)工厂运作模式与物流工艺:基于工厂战略定位及价值导向,输出的工厂运作模式主要指工厂运作方向,比如强调以交付为目标的运营管理、强调信息集成互联的差异管理等。物流工艺指物料从到货、卸货、收货、检验、入库、存储、拣选、配送,以及产成品入库、存储、发运全流程的物流运作大致方法和技术。
初步规划是明确智能工厂物流系统如何构建。
初步规划阶段需要充分考虑工厂建设面临的客观存在的约束,将概念设计的“梦工厂”逐步具化成为“现实工厂”。在概念设计基础上,进一步对园区布局、功能区域、自动化元素导入等进行分析,从而明确智能工厂物流系统如何构建,并为设计院总平图设计提供依据。智能工厂物流初步规划模型如图3所示。
初步规划阶段输出的主要内容包括以下部分:
(1)厂区物流布局方案:主要包括园区开门、园区道路、卸货区域、建筑业态(包括建筑的长宽高、层数、结构形式))以及生活配套设施(主要指停车场、食堂、宿舍等)等。针对生活配套设施的规划,以体现人文关怀为主,比如为了避免员工日晒雨淋,可以考虑在厂区规划风雨连廊以连接厂房、食堂和宿舍。
(2)工厂功能区域布局方案:工厂功能区域主要包括物流区域和生产区域。物流区域一般指原材料和成品的收发货区域和存储、周转区域。根据企业规模、生产模式、管理水平等不同,物流区域可能与生产区域连为一体,呈现多点分布的细胞化排布,也可能是物流区域(如仓库)独立于生产区域集中排布。生产区域主要是指生产作业加工区域,包括前工序和组装工序区域。
(3)辅助区域布局方案:辅助区域主要包括园区辅助区域以及建筑物内辅助区域。园区辅助区域主要包括高压变电站、低压变电站、空压机房等;危险品仓或气站包括溶剂室、气瓶间等;安防设施包括门卫岗、围墙、消防控制室、监控室;环境设施包括污水处理站、工业垃圾站、废料回收房;以及生产相关的地磅等。建筑物内的辅助设施主要包括洗手间、生产办公室、茶水间、设备辅助用房等。
(4)物流能力与资源初步配置:对各环节的物流能力与资源进行初步配置,比如各物流区域规划多少面积、各类物料存储方式、配送方式初步配置、某个料箱件立体库需要规划的库位数及基于流量的物流设施数量初步测算等。
(5)物流设施参数初步定义:主要包括物流设施类型、数量等参数初步定义,比如某个环节初步定义需要配置潜伏式AGV、并对其初步的数量进行测算等。
(6)物流相关初步建筑参数:主要包括生产建筑形式、建筑轮廓、高度、层高、柱距、防火分区、载荷、雨棚等。
详细规划是明确智能工厂如何配置资源。
规划的最终目的是落地运营,因此本阶段的关键是,通过细化设计的PFEP,对物流技术进行研究、选择、确认及应用,对物流流程进行梳理、对智能化物流场景开展研究及设计、对环境进行设计、选择信息技术并对建筑参数进行细化等,最终输出详细规划方案,具体到每一个物料、每一个工位和每一平方米的方案细化,并在此基础上配置资源,进一步确保方案落地。智能工厂物流详细规划模型,如图4。
详细规划阶段输出的主要内容包括以下部分:
(1)建筑空间及平面布局方案:指细化到每一平方米的每个区域(主要包括收发货区、原材料存储区、半成品区、成品区、容器具存放区、不良品区、备品备件区、叉车区等)的详细布置,比如存储区存储的物料类型、存储方式、器具的摆放方式等,以及各区域间详细的物流动线以及与线边工位的具体对接形式等。
(2)物流相关详细建筑参数:详细建筑参数主要用于支持设计院施工图设计,主要包括物流设备开孔尺寸、设备吊装口、立体库建筑参数(水平度、不均匀沉降、加强筋距离等)、防火卷帘/水幕尺寸的详细尺寸、电梯数量及电梯参数等。
(3)作业场景方案:基于入厂物流、生产物流、成品物流各段物流设计的运作场景,比如每类物料如何到货、卸货、存储、出库、配送等。
(4)生产设施配置方案:指生产环节选取的生产设施、设备类型、数量及能力要求等,与生产工艺强相关。
(5)物流设施配置方案:包括各环节选取的具体物流技术、涉及的物流设备及设施类型、数量及能力要求等。
(6)物流信息化功能需求:基于作业场景方案及运营逻辑,明确智能工厂物流系统信息化整体框架,并在此基础上提出各环节信息化功能需求,主要包括入厂物流、仓库管理、物料配送、成品物流、容器具管理、应急物流等环节,同时明确各流程活动节点的输入、信息驱动、信息采集、输出等信息。
(7)物流运营工艺逻辑:从到货、卸货、收货、检验、存储、配送、成品入库及发运全流程的物流运作逻辑,比如物料包装基础要求、库存周期的控制、库存面积的控制、拣选及齐套提前期等。
(8)参观通道设计方案:基于企业参观需求设计参观通道方案,具体包括参考通道走向、主要参观景点等。
(9)工厂环境设计方案:包括工厂人文、休息、关怀在内的工厂环境设计。
(10)投资预算:基于物流设施配置方案,并参考国内主流物流设备供应商价格,进行详细的物流设施投资预算,用以进一步支撑企业决策。
详细规划阶段,需要针对零部件物流规划、物流区域规划、生产物流动线设计、线边工位空间规划、成品物流规划等方面进行详细规划设计,遵循“三个一”方针,即细化到“每一平方米、每一个物料、每一个工位”的规划,并需要协同多个外部和内部的部门对每一个节点的物流设施、设备等进行详细规划并输出技术参数和标准。此阶段需要进行详细规划要素梳理、建筑参数需求定义、并进行物流设施配置以及物流流程设计。
方案验证是使用仿真技术验证方案的合理性和可行性。
本阶段的关键是采用仿真技术,包括流程仿真和数据仿真,对方案进行进一步验证,从而发现风险、规避风险。在详细规划基础上,需要通过仿真技术对智能工厂物流方案进行验证,以便对方案进行优化及修正。工厂物流系统仿真是对实际物流运作场景建立一个系统模型,然后再基于这个模型做实验,在实验基础上分析系统特性,优化系统的目标参数,或者评估系统运行效率。通过计算机建模技术构建仿真模型,从而研究工厂物流规划中存在的问题,进而通过优化使得物流系统最优、避免运营过程中发生瓶颈。方案验证的主要目的包括:
(1)将问题具体化。物流系统是一个相对复杂、综合性强的系统,利用仿真模型可以将复杂问题具体化、将物流场景呈现清晰化,从而了解系统的可行性和可靠性,验证理论的正确性,寻找解决问题的方法。
(2)降低物流投资成本。物流规划后涉及的往往是物流投资,比如物流设备的购置,利用物流仿真技术可以对设备作业效率、设备的利用率进行分析,从而优化设备数量配置;针对不同的规划方案,可以通过方案的建模,寻找在满足规划需求的条件下,最小物流资源投入的方案(相同物流资源投入,产出最大的方案),以降低物流投资;此外,依靠数学模型可以解决一些常见的物流问题如生产物料排队、缓存空间大小、出入库与库存能力评估等,从而避免人为经验过分放大系统能力带来的资源浪费。
(3)降低沟通成本。在物流规划中,一般涉及较多的物流新技术、新理念,企业管理人员或决策者对此相对陌生。规划人员与管理人员在沟通过程中往往存在较多理解上的障碍,此时,利用三维动态仿真技术将规划方案进行直观呈现及表达,比如直观动态地模拟堆垛机、货架系统、AGV系统、往复式穿梭车系统、自动分拣系统等各环节的物料处理的作业流程,以及叉车、托盘码垛机器人等设备的运动与时间的精确模拟,生成快速、流畅及专业的模型动画。通过模拟仿真帮助了解整个物流系统流程运作流程,以此有效降低沟通成本、提高沟通效率。
(4)识别物流系统瓶颈。借助物流仿真技术,从原材料到货、检验、入库、出库、成品入库、成品出库、成品装车发运进行全面综合性的分析,比如对物流动线尤其是物流主通道的流量进行测试、分析通道通行情况,判断其是否堵塞、是否有必要做分流,从而为方案优化提供支撑,又比如对配送方案合理性进行验证,配送装载单元、配送频次、配送路径优化、缓存区大小、拣选拆包作业等设置是否合理,是否存在无法满足车间需求的情况等。通过物流仿真技术,从而找到系统存在的瓶颈,较为准确地评估系统运行的各项关键参数,为生产与物流系统规划提供决策与优化依据。此外,物流仿真技术中的三维动态模型对应方案的直观表达,可以帮助检查各个子系统空间位置的合理性,避免设备、人员、建筑等关键要素存在干涉。
当然,采用仿真技术可以解决规划中的某些问题,但仿真并非全能,仍然存在一些不足,比如:
(1)局部的最优化分析与求解并不能使整个物流系统的效率达到最优化。例如库存的周期与响应时间是一对矛盾的参数。
(2)工厂物流系统是十分复杂的系统,涉及计划、物流、生产等多个要素,并且每个要素在实际运行过程中都可能有一定的波动,因此要对整个工厂物流系统运用数学模型进行建模是非常困难的。
(3)数学模型的求解结果是在一定的前提条件下成立的,在实际运作过程中由于各种突发异常或者生产条件的变化,导致整个物流系统的运作发生较大的变化。
智能工厂物流规划的目的,正是以物流规划和运营为主线、以工厂有效运营为导向、“以终为始”进行规划,实现所有规划和资源要素的联动和拉通。不考虑物流运营管理的规划都是没有“灵魂”的规划,站在未来持续经营的长久过程来看,最终都可能导致企业产生巨大的系统效率损失和改造成本。