2021全球物流技术大会由中国物流与采购联合会主办，中国物流与采购联合会物流装备专业委员会、中国物流与采购联合会国际合作部承办。大会邀请了多位专家学者和行业领袖，围绕5G、云计算、大数据、人工智能、区块链、运筹学、无人驾驶等前沿技术展开深入交流。

一、数字供应链的研究方向与菜鸟网络案例

供应链包含两个大的组成部分，一个是仓储物流端，还有一部分是制造端。只有通过物流把不同的制造点连接起来，整条供应链才能够变成数字化的供应链。所以对于数据来讲，数字化的打通，数据流怎么打通，使得点和点之间的数据成为一个网络，同时使这个数据可以产生价值，是整个数字供应链的研究方向。那么对于工厂部分的数字化，到底怎么实现？不同于几十年前就进行了广泛的数字化的流程型制造行业，离散型制造行业近五年才真正兴起。离散行业细分行业众多，设备非常离散，产品工艺非常复杂。它如何打通供应链数据，到底用什么标准化的方式实现数字化？这一点可以参考菜鸟网络完整的研究和解决方案。

菜鸟网络从三个方面实现整个仓储的数字化。首先把很多的具体功能从线下搬到线上，通过一种二维码、PDA、扫码包括一些具体的自动化分捡的作业，把原来的一些物理的点状的动作实现数字化。将这些数据用一个金字塔的方式打通，提高仓储的效益，降低仓储物流的成本，这是非常好的仓库数字化的整体架构。

二、流程型行业与离散型行业数字化的区别

对于工厂来讲，实际上方式是一样的。对于一个离散型的工厂，有几百甚至上千台设备、人员、无数工装、刀具还有原材料、成品和半成品，如何把这些分散的离散的装备、人员、工装、产品实现数字化，这是离散型和流程型行业非常大的区别。流程型本身的装备是固定的，产品是液体的方式在流动。所以很多时候流程型行业的数字化只是一个纯粹的自动化技术问题，只需要连接起来数据就自然而然可以得到。而离散型有生产计划、过程质量管理、仓储物流管理，物料流转、工装维护保养、各种异常快速响应。它的数字化要解决的问题复杂很多。这通常是一个管理问题，而不是一个纯粹的技术问题。所以如何实现数字化的管理就变成离散型行业非常重要的问题。

三、离散型行业的数字化工厂模式必须解决的三个问题

1、数据的获取

离散型行业的数据获取，可以采用物联网的技术把所有设备进行物联，设备状态数据、生产过程的数据、工艺的参数实现实时地采集。然后利用二维码和RFID这些方式，把人员、工装、产品也实现数字化。当生产设备和测量设备、管理过程都实现联网，数据就可以从底层采集上来。

2、数据流金字塔打通

数据采集完就要解决数据打通的问题，数据流的打通要从顶层设计的角度来做，否则工厂里面就会形成很多数据孤岛。我们去很多企业参观，包括一些非常大的外企和国企，可以看到尽管工厂里面运行三套五套甚至七八套系统，但真正进行运营管理、讨论的时候，讨论区墙上是各种各样纸质的单据，依然是人为把单据手动输入系统。这样数据的实时性、准确性、完整性无法保证。当数字化实现以后，必须要实现整个数据流金字塔型的打通，从底层数据到车间数据，到工厂到集团层数据。

衡量的标准很简单：能不能一秒钟就可以直接获得从底层数据到集团顶层数据？不需要人为干预，不需要抄到纸上再输到电脑里面，也不需要任何人做报表。这是基本的衡量标准。当这一点实现的时候就知道我们数据孤岛已经消除了，真正变成了数字化的工厂。

3、价值流的实现

第三点的核心内容——实现价值。因为工厂数字化投入的成本是非常高的，物联网的技术，无论是DCS还是物联盒子的方式都需要大量的数字化的投入。从数字化连接的装备、各种二维码、PDA的电子看板到整个软件的系统，无论是标准软件、定制化开发，还是整个管理客户，这里面有很多额外的间接成本投入。工厂数字化的过程就是管理的变革，这些数字化投入必须带来价值才是有意义的。

从全社会的角度来讲，应该带来是全社会全要素的劳动生产力提高，从每年目前3%左右能够提高到5个点或者6个点。

从制造企业内部来讲，应该带来运营成本的下降？质量提升、报废率下降、库存下降和周转速度加快，整个生产效率、人均产值这些质量能不能提高？如果几百万上千万甚至更高的数字化的投入，不能够带来这些运营指标的提升，那数字化实际是更大的浪费，而不能够真正的给企业赋能带来价值。

所以对于一个制造企业的数字化，核心是要解决三个问题：数据怎么样从底层获得：如何运用物联网技术，去连接装备，实现人员、设备管理的过程数字化，从线下变成线上，数据流怎么金字塔型打通，价值流怎么实现。

四、数字化工厂标准模式的解决方法

我们的方式是采用一个智能终端连接每一台装备，检验人员手持PAD，管理人员物流人员手持PDA或者智能手表，所有的异常都能够通过短信或者是电子看板的推送、智能手表的振动提醒自动触发。把监测设备联网起来，构成从制造到管理的闭环循环。将这些数据流全部打通后，再将仓储端、物流端的数据链打通。我们的工厂就从一个线下的传统的工厂变成一个数字化的工厂的状态。

1、基于设备的物联

这样一个标准模式首先一定是基于设备的物联，因为对于制造来讲最核心就是在于制造的过程。所以85%的数据一定是来自于设备本身的物联，从设备中直接获得数据，否则这个数字化是无法真正实现的。

设备物联一定是建立在硬件和软件的基础上，我们采用RAM+Linux的主板，在上面开发相应的嵌入式软件和工业软件平台。用智能终端通过几个接口，就可以面向上千种不同协议。对于离散型行业来讲设备物联是非常复杂的过程，要用灵活性的方式对设备进行物联。（1）通过一般的通用协议跟设备连接采集数据（2）采集信号点间接转换数据（3）针对特殊型号通讯协议不开放的采用桥接的方式，桥接物联盒子进行数据采集（4）或者跟直接采上来的数据做软件层面的对接等不同的方式采集获得数据。

这样在屏幕上就可以获得现场人员所需要的工厂数据。基于触摸屏，在下面开发一排响应的触摸图标，使员工可以非常方便地进行人机交互。后台有自己的软件平台，PDA端的、电子看板端的都可以有相应APP，也在微信上开发丰富的类似于小程序的应用。物联深度和数字化广度就变得非常丰富，有效地从底层获得所有所需要的数据。

这些数据获得后就可以用软件构建18个标准的模块，把90%以上的工厂相关的管理功能（无论是人员、设备管理、物料还是工艺）全部实现相应的数字化。比如作业指导书在产品切换、工程变更以后可以实现自动从后台获得最新版本。

原来所需要的统计报表，不管是合格率的统计报表还是开机率、物流流转、生产周期、生产成本的报表，每一件产品在每一台设备的每一道工序都可以通过物联的方式把这些实时数据采集上来。需要的报表只要在系统中设计规划好，所有相应的报表、相应的信息推送，应该全部都是自动触发、自动执行、自动生成，自动形成闭环的相应管理循环。这样把很多的流程自动化的内容都内置到系统当中去，这个时候整个数字化深度和广度就是非常完整。

2、生产运营的理论和方法工具

对于离散行业来讲，由于生产的中间过程会非常复杂，至今依然使用过去一百年所形成的生产运营理论和方法工具。这些生产运营理论包含十几个细分领域的，构成了一套完整的工业理论体系。

精益生产的体系在过去五十年所有德国企业、日本企业、美国的最好的制造企业，都会应用BPS、TPS、JTS等等自己的生产方式，这种生产方式都是基于精益的方式构建的，包括TOC这样的非常实用的约束理论的解决方案。

我们整个的软件系统的构架依然要以工业知识为核心，把这些工业知识转化到软件中，才有可能将管理实现数字化、实现相应的价值流。

3、实现人机交互

离散型行业非常明确，将设备联网起来，但在实际的过程中发现采集上来的数据没有什么用。有时候希望用来做工业大数据的分析，但发现构建的数据模型根本找不到相应的因果关系，更不能找到根因并解决。所以数据要变成工厂管理的循环，现场的人机交互是非常重要的。目前大量工厂里面依然有很多人员参与，无论是一线操作工还是管理人员、检验人员，都需要大量人员。这些人员的管理行为如何实现数字化？这个时候人机交互就非常重要。

4、以为QCD衡量标准

数字化工厂最终结果一定要以QCD为衡量标准。通过数字化工厂的实施，不仅要满足制造业客户端越来越高要求的产品制造过程全生命周期质量可追溯，并且要推进质量、成本、交期等各项关键生产管理指标的持续提升。

5、前沿技术探索

未来数字化工厂的新技术应用拓展：（1）5G技术的性能能够达到有线+WIFI的标准，并且覆盖率和长期覆盖成本更低。然后就可以分析XY的关系，寻找根因，改变X结果从而改变Y的结果；（2）AI的应用，可以用来做数字化的管理，AI也可以应用于很多产品视觉的检测和语音识别；（3）区块链技术可以做产生追溯的不可篡改。每项新技术在数字化中都可以得到相应的应用。

五、经验与总结

目前给十几家的不同制造工厂实施完整的数字化工厂，15家左右的工厂分布在三个不同的离散型行业当中。我们发现离散型行业的数字化完全可以做到标准化，只需要针对每个工厂做少量的10%到20%的定制，就可以实现80%的标准化快速复制状态，很多轻的应用逐渐的可以往SaaS方向发展，一个软件面向多用户的模式，而非一对一。

IE+IT才等于完整的数字化工程。基于IE工业工程理论体系，IT是工具方法。无论是实践研究、人机交互、库存控制、统计质量控制、物流规划、生产计划，还是数字化的指标怎么做，数字化的拉动如何实现，数字化价值流通如何体现，怎么样从原来的手工方式变成数字化的方式，用触摸屏和电子看板、手表和智能硬件实现数字化管理。怎么样把这些内容进入到系统中，变成用一个APP就能自动解决。设备的维保，如何从预防性数字化的行为变成预测性维修。这些内容底层思想依然是一百年的运营管理理论，但是用最新的技术实现升华，实现整个效率的倍增。整个数据都是在一秒钟以内获得去流动去分析，从而实现我们一个价值的闭环循环。

通过这些方法无论是无纸化还是三要素的体系内置的，或者数据化快速相应，OEE的获得，来实现一个端到端的数据打通，我们把管理全部建立在这样一个新型的数字化的工厂基础上。

我们的研究发展方向，是（1）建立一个离散型数字化工厂的标准模式，用标准模块快速可复制实现功能数字化、价值流数字化以及数据流全部打通的完整的数字化的解决方案。（2）数字化工程的快速落地，从规划层面开始做起（数字化工厂落地必须从顶层设计开始，局部数字化一定会形成大量数据孤岛。）如何进行快速的数字化工厂落地。我们实现了仅用几个月时间实现数字化工厂的完整的实施落地的方式。

从精益生产的实践者到工业互联网的探索者，何盛华一直走在创新工业数字化的路上。

（根据全球物流技术大会速记整理）