企業供應鏈的高效運行，不僅要求外部流通鏈條的穩定順暢，也要求企業內部的場內物流系統高效運作。然而，傳統管理模式中，場內物流只是關注原料和貨品的流通，很少關注物流資源的管理運營。安全事故頻發、質量問題很難根治、倉儲成本居高不下、補貨不及時造成交付延誤、人力資源冗余無法消除、傳統管理模式造成決策失誤.....在流通物流效率迅速提升的當下，在智能制造穩步推進的現在，制造現場的種種痛點愈演愈烈，已然成為供應鏈斷裂的主要風險。如何突破這些瓶頸和桎梏？除了“頭痛醫頭”的方式之外，有沒有根治所有痛點的方法？讓我們從物流運營七大視角（SQCMDPE）中尋找答案吧！

見微知著

歷數汽車制造工廠的諸多痛點

歷數汽車制造工廠的諸多痛點以汽車制造工廠為例，我們可以解析得到大部分制造型企業的物流痛點。汽車制造是典型的離散制造，零部件繁多、裝配工序復雜、人機混合作業、混線生產、產線高度自動化的現狀，給物流帶來了非常大的壓力。而場內物流由于需要投入人力、物力和財力，一直被看作“成本”部門，采用“控制”的管理方法，人員、車輛、存儲設施、流轉器具和場地的功能、用途和使用都是“固定”的，按照“上限”采購，資源利用率并不高，從而極大浪費了資源。它的場內物流都有哪些痛點？又該如何應對？

Management 管理痛點：與產線嚴重脫節的場內物流

在智能制造產業變革之下，汽車制造企業有的是“重生產、輕物流”，有的是“只看流通物流，不見生產物流”，其結果是場內物流一直難以升級改造，人工操作、憑經驗管理，效率低、失誤多、事故頻發。一面是已步入數字化的生產線，一面是人工管理的物流配送，場內物流已經成為汽車制造工廠升級最嚴重的瓶頸之一。

應對之道：采用專業的數智化平臺提升場內物流管理水平

在工廠，生產和物流就是兩架馬車，只有同頻、同步才能更好地驅動企業發展。智能制造升級中，產線的自動化、智能化水平提升，相呼應的就是物流運營管理能力的提升，需要能夠實時響應生產節拍的物流運營管理平臺和工具。用AIoT技術幫助企業實現場內物流全要素的數字化、全連接和感知交互,經實踐證明是行之有效的解決方式，憑借BI+AI技術對各種物流資源進行大數據分析、智能預測及自主優化調度，輔助經營管理決策，用“數智化”的手段幫助場內物流實現開源、透明、降本、增效。

Cost成本痛點：僵化低效的場內物流資源五要素 

在汽車制造工廠中，傳統的物流班組都是“定人、定崗、定區域”，管理模式固化，一旦訂單增加，只能加班加點完成任務。車輛、存儲設施和場地的利用也依靠僵化的規則管理，存在利用不均衡、使用效率低的狀況。

應對之道：統一納管所有要素，提升效率，降低成本

理想狀態，是打破“人、車、器具、設施和場地”物流資物流資源五要素的的區域、工種、用途等固定定義，進行整廠內的統一調度和規劃，減少冗余，提升利用率。TBL華清科盛將這一理想變為現實，在Wisdom?數智化運營管理平臺調度下，打破五要素的“固定角色”束縛，運用人工智能、物聯網、數字孿生等前沿科技獲取實時洞察并實現快捷響應，實現全要素的角色動態變換、資源動態規劃。

Delivery交付痛點：常常臨時加入的緊急訂單

汽車制造經常會有緊急訂單加入，臨時任務的物料查找費時、分揀緩慢、交叉作業錯誤率高是常見現象，懲罰措施和加班常態造成人員流動。人員流動又帶來一系列的連鎖反應：新人上手慢、操作不規范、不熟悉環境......更多的供給安全隱患和生產停線風險。

應對之道：科學排程提升交付能力

運用排程功能即可避免班組之間、人員之間任務分配不合理的現象。首先TBL華清科盛利用AIoT賦能物流要素，打破人員、車輛、存儲設施、流轉器具和場地的崗位/分組/區域等條件限制，實現綜合調度和利用；第二步再利用Wisdom?數智化運營管理平臺強大的排程功能，對新訂單進行班組任務驗證，確定人人員、車輛等要素的需求數量；第三步經過對所有人員、車輛、器具的現狀和未來任務狀況進行分析預測，給出科學決策建議，達到高效、合理、均衡的任務分配目標。

Wisdom?數智化運營管理平臺排程

Person&Quality人員和質量痛點：難以提升的人力資源和產品質量

在制造工廠中，一線員工基本沒有個人職業發展規劃，企業歸屬感不強，當遇到工作量增加、工作崗位調動、工資漲幅不理想等情況，換個工作就會成為常態。對于用人企業而言，新人的招聘、培訓也需要較長的周期，人工管理的模式往往帶有主觀色彩，無法客觀、全面地評價并給予及時激勵，造成人員流動性大。

應對之道：實時績效評估調動人力資源、保障產品質量

工廠中，實時績效評估，不僅能夠幫助員工正確操作、防錯防漏，甚至可以幫助員工快速成長、順暢工作、獲得晉升機會。從企業角度看，利用數智化工具進行實時監測和指導，不僅能夠有效調動人力資源，還可以從容應對人員流動帶來的影響，避免操作錯誤保證產品質量。TBL華清科盛對所有物流資源要素進行實時數據采集、分析和呈現，使用智能手環等設備記錄員工操作數據，包括任務時單、預期時間等，從而實現對人員的實時績效評估，并給出優化建議，實現整體優化管理下的個體效率優化。

Wisdom?數智化運營管理平臺人員實時績效

Safety安全痛點：高發頻發的安全事故

在人機混合作業現場，安全事故往往造成嚴重的危害和損失。缺乏經驗、不熟悉環境、不了解設備性能都容易引發安全事故，在制造工廠中，最需要的是安全保障機制。

應對之道：實時提醒和及時追溯，全面保障現場安全

根據統計，實時提醒能預防90%以上的安全事故，事后追溯也可以有效防止類似事故再次發生。Wisdom?數智化運營管理平臺進行實時數據和影像監測、數據采集和分析、保存歷史數據和影像信息，對于人員的疲勞作業、疲勞駕駛、超負荷工作進行實時提醒。同時對于人、車等要素的歷史數據和影像留存分析，一旦發生事故能夠清晰追責、避免類似事故再次發生。

Environment環境痛點：大而全的系統難以滿足個性化需求

不同規模、不同發展階段、不同業務需求的汽車制造企業管理需求不盡相同，然而定制化報表和指標成本較高不說，還不能根據管理重點變化而隨時變換，這讓很多工廠的看板和報表成了“面子工程”。而在很多重點業務板塊也缺乏得心應手的監測和統計工具，很難尋找“低碳、高效”的適配版本。

應對之道：上百種預制指標打造“專屬定制”

對汽車制造企業而言，從上百種預制指標中靈活選擇，還能隨時更改評價標準，無疑可以更有針對性地進行現場管理，從而解決影響業務提升的痛點根源。TBL華清科盛為企業提供自定義業務指標和業務事件來滿足個性化業務需求，同時提供自定義報表和看板滿足多角度管理需求，并提供靈活切換的技術支持，讓各種管理痛點迎刃而解。

TIPS

場內物流是具有一定明顯邊界的區域內，為生產/生活/商業進行的物料揀選、運輸和儲存等活動，場內物流作為主營業務的后勤補給。與外部物流的主要差別在于，它會隨主營業務的變化而變化，同時要求具備彈性和穩定性。

場內物流資源五要素是指一定經營范圍之內對生產起到重要輔助作用的承擔/承載物流任務，參與生產資料和生產工具分包、分揀、配送的所有必要條件，包括人員、車輛、存儲設施、流轉器具和場地。場內物流運營管理七大視角包括：安全Safety、質量Quality、成本Cost、管理Management 、交付Delivery、人員Person、環境Environment，是指場內物流的將分包、搬運、配送、分揀、倉儲等活動綜合調度和規劃中，相互制約和影響的七個重要條件。

結語

在我們被快節奏的社會洪流裹挾向前時，制造業也發生著翻天覆地的變化。古印第安人說，“別跑太快，等一等靈魂。”智能制造像是奔跑的巨人，迅捷的身體需要高效的物流補給。讓我們從SQCMDPE七大運營視角入手，用Wisdom?為場內物流裝上數智化“引擎”，讓場內物流輕松“助跑”智能制造，打造堅強牢固的制造企業供應鏈。