物流信息系统在与出产系统的互动中开展｜供应链信息化专题（三）

所谓出产品流信息体系，是指经过处理物流事务相关的数据或信息，为物流作业供给作业指示和进行数据剖析的人机一体化体系。
在现代化的企业办理中，物流信息体系好像出产品流机体的中枢神经，以精准及时的信息传递，完结大脑下达的各项指令，保证机体的调和动作。
在供应链的展开进程中，出产制作体系要求物流体系的信息化体系与之相匹配，一起，物流信息体系的技能进步也会促进出产体系的革新与展开。

 某轿车工厂可视化中控大屏

一、轿车出产体系要求物流体系的与之同步展开

上个世纪20年代，亨利·福特在美国创造晰世界上榜首条流水出产线。
面临求过于供的市场需求，他曾傲慢地声称：
“不论顾客需求什么色彩的轿车，我只要黑色的一种。
”这种特别的市场环境下的单一、刚性轿车出产方法，决议了其物流方法是非常原始的，其物流信息的传递的手法也是“简略粗犷”的，正像一些电影中所描绘的那样，敲钟、摇铃、乃至是呼喊，都是发送物流信息、完结出产所需的物料的运送的手法。

到了上个世纪50年代，日本的丰田轿车公司开端悉心学习福特的大规模出产方法，并创造出了后来风行全球的“精益出产方法”。
“精益出产方法”的实质，便是以顾客需求为拉动，以消除糟蹋为中心，以企业最少的投入获取最佳运作效益为方针的出产方法。
这种先进的出产方法对供应链物流体系的要求便是经过操控零部件、在制品和产制品（产品）全进程的库存量，削减空间占用及屡次转移、存储产生的不必要的资源耗费。

精益物流方法的初级阶段是“后弥补式”的物流方法。
这种受超市货台弥补产品原理的启示所创造的物流方法，其原理是：
在出产线的作业者开端运用出产线旁存储的零部件的一起，即向存储库房或供货商发送弥补零部件的信息（信息的载体是纸质的循环运用看板，图1是当年国内某日系合资工厂出产品流中运用的“后弥补”看板。

由于看板需求循环运用，所以在实践运用进程中要进行塑封），看板经过一系列的传递抵达供货商，供货商即依照看板指示，出产并宣布必要数量和品种的零部件，并将从制作商传递过来的看板附着在对应的零部件包装物上，经过物流商将零部件运送到制作商的安装出产线（进程示意图见图2），完结了一个物流循环。

这种“后弥补”的物流方法，信息流的传递相对较简略。
依据出产计划并经过EXCEL作业软件即可以核算出需求制作的看板的数量；
经过搜集出产线投注的看板并扫描条码，即可以核算出各批次零部件需求的品种和数量；
经过卡车司机带着，即可完结信息传递。
其时的这种“精益出产方法”需求月度出产计划的确认，是一种“半刚性”的出产方法，对信息体系（软件）需求也比较简略原始。

为了进一步进步出产和物流环节的精益水平，紧缩中间环节的存货量，完结出产制作环节的“零库存”，自20世纪初开端，精益的物流方法现已由“后弥补式”晋级为“前弥补式”。
“前弥补式”物流方法，简略地说，便是经过物流信息体系精确的核算，提早向供货商宣布精确的零部件需求信息，以完结在出产线上某工位、某个时刻需求某种零部件时，该零部件“刚刚好”地送达。
当然，完结这种“米秒不差”的精准物流配送，天然需求强壮信息体系的支撑。

图3是国内某轿车出产企业的“前弥补式”物流信息体系的逻辑简图。

该信息体系的基本原理是：
制作商与出售一起确认依据年度出产计划的“月度出产计划”清晰本月出产的车型品种和数量，信息体系依据“平准化”准则构成总装车间的车型摆放的“虚拟出产线”，信息体系依据各车型的零件清单（BOM，Bill of Material）核算出与“虚拟出产线”相对应的各时刻零部件的需求，并经过网络提早释放给对应的供货商（组织出产）、物流商（编列集货道路）和内部相关部分，进行信息办理、进展办理、空箱办理和财务办理等等。

因而，出产体系和物流体系的晋级，一定会要求信息体系也完结同步的晋级，以满意出产的需求，而这种同步晋级必将会带来信息体系的杂乱性、功用性和运转功率的大幅进步。

跟着制作企业办理手法趋同、出产才干过剩和用户需求的日益个性化，加速产品投进速度、进步制作功率、下降产品成本、进步产品质量和促进产品精准交给的要求日渐凸显。
推广以数字化技能和智能化产品（业界也称之为“数智化”）的广泛运用为代表的高功率、高柔性化的精益出产体系是处理上述问题的底子出路。
在这种作业场景下，无人运送装卸、AGV主动配送、RFID调度辨认、智能存储等作业方法代替了人作业业，一起，以信息传递为主要功用的物流信息体系现已无法满意这种新局势的需求，必需求晋级为集信息传递和调度指挥为一体的智能调度中心，传递出产信息，指挥调度智能装备进行有序作业。

图4是AGV监控体系的显示屏，该体系是智能调度中心的子体系，经过对百余台AGV进行作业状况进行监控，指挥着AGV进行有序的作业。
除AGV子体系外，智能调度中心的下位体系还包含智能分拣子体系，主动存储子体系，智能拣选子体系，作业防错监控子体系等等，依照各自的分工，有条有理地实行着自己的责任。

现在，一些先进的制作企业在推广高柔性出产方法的一起，要求物流环节持续坚持从项目规划到施行全进程的高功率。
物流体系经过运用仿真、“数字孪生”、虚拟现实（VR/AR）等信息技能手法进行计划优化、状况监控和成果验证等作业，较好地满意了物流体系高效化的要求。

二、物流信息技能进步逆向促进了出产方法的晋级

需求影响技能进步，技能进步反之也会拓宽运用。
这种双向的促进，带动了体系中的各要素不断向前调和展开。
展开的实践证明，出产范畴物流信息化技能的展开的确会对出产方法的革新也起到促进效果，推进出产方法到达新高度。

事例一、物流的SPS（Set Parts Supply，按辆份配送）物流方法改进了总装车间作业者的出产功率，进步了产品质量水平。

一般说来，轿车工厂总装车间的作业者的安装作业主要由两部分组成：
1、依照轿车的装备要求挑选对应的零部件；
2、将挑选的零部件安装到车体上。
跟着用户的个性化需求不断添加，出产线上的各车型的选装零部件品种也会越来越多，这将带来以下几方面的问题：
一是出产线两边空间有限，无法寄存品种日益繁复的零部件，限制了出产方法的柔性化；
二是在品种繁复的零部件中挑选正确地零部件需求花费较长的时刻，出产线的出产节拍无法进步；
三是常常产生零部件安装过错的问题，影响了产品质量，乃至会变成严重事故….. 这几方面的瓶颈问题曾一度限制着总装出产线功率的进步。
跟着核算机硬件装备的不断晋级、运算速度大幅度进步和软件功用的不断强壮，出产品流信息体系不断细分并逐渐完结模块化和专业化，协同才干得到明显进步。
如BOM体系，可以快速精准地供给不同车型的零件装备清单，辅导出产线的作业者依照用户的个性化需求完结安装作业；
零部件拣选体系，经过零部件存储办理体系和物流作业者智能手环的相关互动，指示作业者快速、精确地拣选安装所需的零部件，按时完结向出产线的配送；
车辆进展办理体系，可以完结将出产线的作业进展信息实时传递给物流作业者，指示作业者依照出产线的“拉动”，按时完结零部件的配送……这些体系模块的高效协同作业，破解了限制总装出产线功率进一步进步的瓶颈，催化了零部件的SPS配送方法：
完结了出产线作业者对零件辨认、拣选与安装作业的别离，促进了出产作业方法的一次严重革新。

事例二、物联网（The Internet of Things，简称IoT）技能的老练与和展开，促进了轿车出产制作方法由传统的方法向智能化方法的晋级改变。

物联网是由多个既彼此独立又相互相关的信息体系调集而成的网络渠道，经过一个依据互联网的信息承载体完结对数据信息处理，让相关的一般物理方针构成互联互通的网络并有机协同，完结预订的动作或使命。
在轿车出产制作和物流配送环节，物联网经过RFID、扫描等主动辨认的手法，完结信息的快速流转，高效地满意出产和物流的实践需求。

图5是某轿车制作工厂物流环节运用IOT的现场实景图，
由AGV、升降梯和部品用具组成了物联网的物理单元，经过三者之间的“对话”，完结了对AGV运载用具的辨认、进出升降梯的调度、出产线不同的作业区零部件配送的指令下达。
可以说，IOT这种集成不同信息的网络技能，催生了智能化出产方法，进步了制作进程的灵活性和出产功率。

三、实践收益与主张

虽然说在当时的局势下，出产方法要求物流方法及其信息体系与其坚持同步仍然是供应链体系中的干流，可是，跟着AI（人工智能）、区块链、云核算、大数据、“3D打印”和5G等前沿技能的开发及其在信息范畴的不断测验运用，由此逆向引发的出产方法和物流方法的革新现已是初见端倪。
 

经过几年来在轿车供应链体系的作业实践和对一些课题的考虑，在出产方法和信息体系的联系及二者未来的展开方向方面，有如下几点浅显知道。

1.需求是纲，提纲挈领：
对信息体系的构建要从实践需求动身。
只要提起“需求”这根“纲要”，后续作业的“网目”才会一个个“打开”，才干顺畅有序地展开后续的作业，终究完美完结规划的方针。
在出产品流体系中，信息体系是手法，是“目”。
需求“目”完结什么动作，完结什么功用，彻底取决于需求这个“纲”。
厘清需求、精准“输入”，对信息体系的构建是至关重要的。
国外某闻名轿车公司将其开发的出产品流信息体系分为“梅、兰、竹、菊”四个等级，用以满意不同杂乱程度的出产方法的需求。
简略的出产方法，匹配“梅”版信息体系，比较杂乱的出产方法，匹配“兰”版信息体系… …如此对等晋级。
相对于某种出产品流方法需求装备适宜的信息体系，匹配的信息体系假如太“LOW”，则无法满意需求，假如过火“巨大上”，又会呈现功用过剩，形成糟蹋。
只要这种匹配的“刚刚好”，才会适可而止地满意需求，体系才会完结精益。

2.以体系思想构建信息体系。
在供应链体系中，信息体系的集成化已是大势所趋。
为了可以使体系发挥出最大的效能，子体系之间匹配就显得尤为重要。
这就需求在充分考虑体系的相关性的前提下，在进行统筹规划、统筹规划，既要战胜某些子体系的 “