近年来，数字技术和智能产品的快速发展，加速了供应链系统模式的变革和完善，促进了制造系统以更多、更快、更好、更便宜的产品满足用户个性化需求这一目标的实现。物流系统在供应链系统中占有重要地位，对制造系统的升级和发展起着决定性的作用。在这场巨变中，物流信息系统也适应供应链系统的升级而迅速发展。

所谓生产物流信息系统，是指通过处理与物流业务相关的数据或信息，为物流作业提供作业指令和数据分析的人机一体化系统。在现代企业管理中，物流信息系统就像生产物流有机体的中枢神经系统，以准确及时的信息传递完成大脑发出的指令，保证有机体的协调行动。在供应链的发展中，制造系统需要物流系统的信息系统与之匹配。同时，物流信息系统的技术进步也将推动生产系统的改革和发展。

某汽车厂可视中控大屏幕

一、汽车生产体系要求物流体系的与之同步发展

20世纪20年代，亨利·福特在美国发明了世界上第一条装配线。面对供不应求的市场需求，他曾自豪地宣称:“不管客户需要什么颜色的车，我只有一辆黑色的。”这种特殊市场环境下单一、僵化的汽车生产方式，决定了其物流模式非常原始，物流信息传递手段也“简单粗暴”。就像一些电影里描述的，敲钟，敲钟，甚至喊话，都是传递物流信息，实现生产所需物资运输的手段。

20世纪50年代，日本丰田汽车公司开始潜心研究福特的大规模生产模式，并创造了风靡全球的“精益生产模式”。“精益生产模式”的本质是一种以顾客需求为驱动，以消除浪费为中心，以企业最少的投入获得最佳的经营效率为目标的生产模式。这种先进的生产方式对供应链物流系统的要求，就是通过对零件、在制品、产成品(商品)的全过程库存控制，减少空占用和多次搬运、储存造成的不必要的资源消耗。

精益物流模式的初级阶段是“后补”物流模式。受超市柜台补货原理的启发，这种物流模式的原理是，当生产线的操作人员开始使用存放在生产线旁边的备件时，他们将补充备件的信息发送给存储仓库或供应商(信息的载体是纸张回收看板，图1是当年在中国的一家日资合资工厂生产物流中使用的“后补货”看板。

看板需要回收，所以在实际使用过程中需要塑封。)看板经过一系列的交付到达供应商处，供应商根据看板的指令生产并发出所需数量和品种的零件，并将制造商交付的看板贴在相应的零件包装上，通过物流商将零件运送到制造商的装配线上(流程示意图见图2)，从而完成一个物流循环。

在这种“后补货”的物流模式中，信息流的传递相对简单。根据生产计划和EXCEL办公软件，可以计算出需要制作的看板数量。通过采集生产线上的看板投注，扫描条形码，可以统计出每批零件需求的种类和数量；由卡车司机携带，就可以完成信息传递。当时这种“精益生产方式”需要锁定月度生产计划，是一种“半刚性”的生产方式，对信息系统(软件)的需求比较简单原始。

从20世纪初开始，为了进一步提高生产和物流的精益化水平，减少中间环节的库存，实现制造环节的“零库存”，精益物流模式从“后补货”升级为“前补货”。“预补货”物流模式简单来说就是通过物流信息系统的精确计算，提前将零件需求的准确信息发送给供应商，从而实现当生产线上某个工位、某个时刻需要某个零件时，该零件会“恰好”送达。当然，这种“米秒级”精准物流配送的实现，自然需要强大的信息系统的支持。

图3是国内某汽车制造商的“预补充”物流信息系统的逻辑图。

这种信息系统的基本原理是:制造商和销售商在年度生产计划的基础上共同确定“月度生产计划”，并规定本月生产的车辆种类和数量。信息系统按照“扁平化”的原则，形成装配车间车辆排列的“虚拟生产线”，信息系统以每辆车的零件清单(BOM)为基础。物料清单(Bill of Material)时刻计算“虚拟生产线”对应的备件需求，并通过网络提前发布给相应的供应商(组织生产)、物流商(安排取货路线)和内部相关部门，用于信息管理、进度管理、空箱管理和财务管理。

因此，生产系统和物流系统的升级，一定会要求信息系统同步升级，以满足生产的需要，而这种同步升级，一定会带来信息系统复杂性、功能性和运行效率的极大提升。

随着制造企业管理方式趋同、产能过剩和用户需求日益个性化，加快产品交付、提高制造效率、降低产品成本、提高产品质量、促进产品精准交付的要求日益突出。解决上述问题的根本途径是实施以数字技术和智能产品(业内也称“数字智能”)的广泛应用为代表的高效、柔性的精益生产体系。在这个工作场景中，人工操作被无人运输、AGV自动配送、RFID调度识别、智能仓储所取代。同时，以信息传输为主要功能的物流信息系统已经不能适应这种新形势的需要，必须升级为集信息传输和调度指挥于一体的智能调度中心，既能传输生产信息，又能指挥调度智能设备有序运行。

图4是智能调度中心的子系统AGV监控系统的显示屏。通过监控100多辆AGV的运行状态，指挥AGV有序运行。智能调度中心的子系统除AGV子系统外，还包括智能分拣子系统、自动仓储子系统、智能拣选子系统、防错监控子系统等。，并按照各自的分工有序地履行职责。

目前，一些先进制造企业在实施高度柔性生产方式的同时，要求物流环节从项目规划到实施的全过程持续保持高效率。物流系统利用仿真、“数字结对”和虚拟现实(VR/AR)等信息技术进行方案优化、状态监控和结果验证，较好地满足了高效物流系统的要求。

二、物流信息技术进步逆向促进了生产模式的升级

需求刺激技术进步，反过来又会扩大应用。这种双向促进，促进了系统内各要素的持续和谐发展。发展的实践证明，物流信息技术在生产领域的发展，确实会推动生产方式的变革，把生产方式推向一个新的高度。

案例一。SPS(Set Parts Supply)的物流模式提高了总装车间作业人员的生产效率，提高了产品质量水平。

一般来说，汽车厂装配车间的操作工的装配工作主要由两部分组成:1。根据汽车的配置要求选择相应的零部件；2.将选定的零件装配到车身上。随着用户个性化需求的不断增加，生产线上各种车型的选装件类型会越来越多，这会带来以下问题:一是生产线空两侧空间有限，制约了生产方式的灵活性；二是在种类繁多的零件中选择正确的零件需要很长时间，生产线的生产节奏无法提高；第三，零件装配错误经常发生，影响产品质量，甚至导致重大事故...这些瓶颈一度制约了流水线效率的提高。随着计算机硬件配置的不断升级、运行速度的快速提升和软件功能的不断强化，生产物流信息系统不断细分并逐步模块化和专业化，协同能力显著提高。比如，BOM系统可以快速准确地提供不同车型的零部件配置清单，根据用户的个性化需求，指导生产线的操作人员完成装配作业；零件选择系统，通过零件仓储管理系统与物流操作员智能手环的交互，指导操作员快速、准确地选择组装所需的零件，实现按时交付到生产线；车辆进度管理系统可以实现将生产线的工作进度信息实时传递给物流操作人员，指导操作人员根据生产线的“拉动”按时完成零件的配送...这些系统模块的高效协作，解决了制约装配线效率进一步提升的瓶颈，催化了零件的SPS配送模式，实现了生产线操作人员对零件识别、选择和装配的分离，推动了生产运作模式的重大变革。

案例二。物联网技术的成熟和发展推动了汽车制造模式从传统模式向智能模式的升级和转型。

物联网是由若干个独立而又相互联系的信息系统组成的网络平台，通过一个基于互联网的信息载体处理数据和信息，使相关的普通物理对象形成一个互联的网络，有机地协作完成预定的动作或任务。在汽车制造和物流配送中，物联网通过RFID、扫描等自动识别手段实现信息的快速流通，高效满足生产和物流的实际需求。

图5是某汽车制造厂在物流环节应用IOT的场景。物联网的物理单元由AGV、电梯以及零部件和电器组成。通过其中的“对话”，实现AGV车辆的识别、电梯的调度以及零部件和电器在不同生产区域的分配。可以说，IOT这种集成不同信息的网络技术催生了智能生产模式，提高了制造过程的柔性和生产效率。

三、实践收益与建议

在一些现代企业的经营活动中，专业人士通过研究和应用“优化算法”，编制出了适合自身发展特点的“软件”。这些“软件”或独立工作，或有机协作，形成具有鲜明“地方”特色的“信息系统”，发挥“团队力量”。尽管在当前形势下，生产模式要求物流模式及其信息系统与之保持同步仍是供应链体系中的主流，但随着AI(人工智能)、区块链、云计算、大数据、“3D打印”、5G等前沿技术的发展及其在信息领域应用的不断尝试，这种逆向趋势所引发的生产模式和物流模式的变革已经初具规模。

通过几年在汽车供应链系统的工作实践和对一些课题的思考，我对生产方式和信息系统的关系及其未来发展方向有以下几点粗浅的认识。

1。需求是重点，重点在四周:信息系统的建设要从实际需求出发。只有把“需求”这个“纲”提上来，后续工作的“网”才能逐一“打开”，后续工作才能顺利有序地进行，最终才能完美实现设计目标。在生产物流系统中，信息系统是手段，也是“目的”。需要完成什么动作，需要实现什么功能，完全取决于需求的“轮廓”。明确需求，准确“输入”，对于信息系统的建设至关重要。国外某知名汽车公司开发的生产物流信息系统分为梅、兰、竹、菊四个等级，以满足不同复杂程度的生产模式的需求。简单的生产方式，匹配“梅”版信息系统，较复杂的生产方式，匹配“兰”版信息系统...诸如此类。相对于某种生产物流模式，它需要配备合适的信息系统。如果匹配的信息系统太“低”，就不能满足需求。如果太“高”，就会功能过多，造成浪费。只有匹配“恰到好处”，需求才会得到恰当的满足，系统才会精益。

2。用系统思维构建信息系统。在供应链系统中，信息系统的集成是大势所趋。为了使系统的效率最大化，子系统之间的匹配尤为重要。在充分考虑系统关联性的前提下，要统筹规划，整体设计，既要克服部分子系统的“长板”，又要杜绝部分子系统的“短板”，保证子系统之间的精益协作，实现整体效果最大化。

3。正确认识信息系统的局限性。尽管信息技术发展迅速，但仍然很难解决所有的问题。为了增强竞争力，一些企业提出了大规模定制和可配置订单的生产模式，并对物流模式提出了“高柔性”和“自适应”的要求。虽然一些前沿探索已经能够清晰地描述需求，但在现有的信息技术条件下，如何将理想变为现实，可能还需要很长时间的探索。

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