当前，我国制造业面临诸多挑战，推进智能制造是我国制造业转型升级的必由之路。“十四五”规划强调要深入实施智能制造和绿色制造工程，建设智能制造示范工厂。推进智能制造是一项长期的系统工程，企业需要了解前沿技术及优秀案例，找到适合自身的转型之路。

8月25日，四川省智能制造创新中心、e-works数字化企业举办的2022国际智能制造（西南）论坛在成都举行，本届论坛以“数据驱动智能制造”为主题，围绕“智能制造前沿趋势”“智能研发”“智能工厂规划与实施”等内容展开，深入研讨面对当下诸多挑战，智能制造推进的难点和对策。

科箭战略联盟总监金鸣先生在主题演讲中分享了科箭在智能制造与供应链数字化升级上的做法与实践。

制造业供应链主要挑战

1. 灾害频发、新冠疫情、国际贸易争端等原因导致原材料和关键零部件价格上涨和供应不畅，使供应链风险加剧，甚至造成生产中断；

2. 国家对环保与污染排放的管控要求越来越高，使企业必须不断改进生产工艺，实现制造升级、节能减排；

3. 劳动力缺乏和工人流动率极高，对企业的正常运行和安全保障带来极大压力，亟待持续提升自动化水平，实现少人化；

4. 对于制造升级，怎样从中国装配，到核心制造，到创新和服务，大家都在转变。现在的国际环境要求我们更努力。从ERP到MES，到MOM和SCM、智能产品也离不开软件和芯片。

5. 现在不能再以劳动力成本优势来做，现在讲创新，讲质量可靠，这很重要。质量包括服务质量和产品本身智能化。同时不同地点、地域，在上下游的链接、供需协同方面我们能做什么？

6. 全链可视，上下游产业链互动。按单生产、项目型、小批量多品种，需要产品配置，供应链上下游技术合作与协同。

7. 交付客户的装备在运行过程中如发生问题，如何通过线上远程监控与操作，保持装备的高可靠、高可用与可维护。对制造领域的入场与出场物流，如何与订单和工艺协同？人工智能怎么用进去？减少人工干预与信息录入。

8. 客户需求日益个性化，产品生命周期越来越短，对企业的研发能力、供应链管理和制造运营提出了越来越高的要求；做到既保持供应链上原材料、零部件和产成品、维修件够用库存尽可能低，同时还能满足客户个性化的需求。个性化是一个很热门的话题，同时也存在一些误解。工业产品的个性化往往在于核心的功能配置，不是在表面的包装与简单的增减。

现代供应链VS传统供应链

现代供应链是由新技术支撑的数字化供应链：

1. 移动/社交：信息可以移动获得

2. 云服务：不同工厂、不同合作者在世界各地，通过云合作

3. IoT：底层是边缘计算、大量传感器、智能设备、RFID、自动化设备

4. 大数据分析：格式化数据、半格式化数据、非格式化数据的融合

5. AI：人工智能的加入、机器学习

制造业供应链发展趋势

1. 多式联运

无论国际国内的产业联盟，还是产品的联合研发、配套和合作生产，都要求在物流上满足国内外多式联运、仓配一体。由于战争、政治与贸易的冲突，供应链发生断裂、供应链被迫重组，无论在东南亚产业转移、中国大陆与台湾芯片加大投入、中美技术脱钩，还是疫情造成的突发事件，都可能使得各国港口码头、机场与车站停摆。实际影响制造物流、贸易与服务中的很多环节正常运行。制造供应链需要稳定的合同履行、可靠的协同与承诺的交付。但实际异常气象、疫情和冲突事件都是不确定的。原本确定的供应网络，因为气候、战争与政治的干扰和阻隔，造成断链。

现代的数字化供应链系统可以做到全球视野，信息在合作伙伴、供应商、客户，第三方物流的流动中更实时更精准，制造企业员工可以享用到像在京东、淘宝买一本书、一袋小食品一样便利的工业级的物流信息服务。工业级的物流服务数字化要求完全线上电子化的，物流计划、协同与执行、响应的财务映射、货权签收都被数字化。各种电子化的认证，跟踪物流的移动和变化过程。

2. 仓配一体

入厂物流从零部件、厂商、收货区到转存区、到分拣区、再到线边库。主机厂可以按流水线组织装配线，零部件或电子专配可以是加工中心围绕式，也可以是生产调度。其产线物流的本质是远端物流往生产、服务点聚集。这需要很精准的配合，仓配一体。多地多产线，更需要协同，通过全局库存、及时调度或补货。做到线上与线下的融合。

3. 精益生产 - 物流拉动

到了生产线，大规模生产，个性化大规模小批量，需要技术，供应商协同的门户、订单管理OMS、推式与拉式物流、多种拣选和配送方式，按灯或叫料，输送线、AGV、智能叉车的设备配合，立体库、穿梭存取的库存技术配合，质量监控通过多环节的检测，通过条码、质量码、追溯码等去配合。特别在汽车、航空、食品、医药方面，行业虽然各异，但监管要求都很精准和严格。要求温湿控制全自动采集、定位定址精准，尽量减少人的干预，避免差错。

4. IoT + 新装备

各种设备的连接，物理上要做分析，做投入一定要做投入产出分析，否则领导不理解，比如加了立体库可能速度更慢。对信息系统和硬件新技术的选择也应该谨慎。既要兼顾短期急需，也要从企业中长期的需求出发，需求驱动，对评估后适合企业的成熟技术，要敢于投入。

5. AI的应用

知识图谱、大数据预测方面。运筹优化方面。机器人AGV调度方面，实时优化视觉语言处理，听觉……在不断发生，新东西带来新价值。

在多变环境下 重构制造业数字化供应链

1. 整体规划

制造业供应链的有效性是以产业链上下游制造与服务企业配套合作的总效率与效益为基础的。要做到不断链。也要从整个供应链路上去规划与设计自身企业的供应链策略与流程。规划好发生变动谁来替代，而不是停留在供应商ABC角，造成管理上的复杂性，要从稳定与紧急两点上去考虑。

2. 协同与质量

疫情下供应链发生断裂，是由停工停产、运输停顿引发的。在供给上，除了货品的数量与价格，协同与质量是制造业供应链中的核心问题。关注质量与协同，产品就能保持性能成本优势。

任何防范断裂的应对措施都是有成本的。在供应链上努力是可以得到回报的。

3. 针对性防范

根据行业特点与企业自身在供应链上的角色以及制造服务规模，分析可能出现的场景，针对性地制定防范企业供应链断裂的对策。任何防范断裂的应对措施都是有成本的。

4. 数字化转型

实施企业供应链数字化转型项目是疫情下防范供应链发生断裂的一个好抓手。