發(fā)布日期：2025-07-31瀏覽次數(shù)： 次信息來源： 天睿咨詢-邱伏生、邱藝鵬、代浩、湯健英、邱藝凝
摘要：基于VOM（物料之聲）思想的工位實時變化拉動物料與信息流同步精準響應方案，旨在將“讓物料說話”這一理念融入制造物流全流程，透過數(shù)字孿生與信息物理系統(tǒng)構建物料SU（Smart Unit）的自我感知與主動決策能力。該思想強調(diào)物料從“被動管理”向“主動表達”轉(zhuǎn)變，從而擺脫靜態(tài)平均值限制，適配多產(chǎn)線、多工位、多物料的動態(tài)訂單與工位需求。在此框架下，某智能工廠部署VOM后，大幅提高了人均產(chǎn)出率與物料準確率，降低了斷點與異常情況，并構建了可持續(xù)優(yōu)化的“工業(yè)大腦”與數(shù)據(jù)庫。此舉不僅支撐了“以工位實時變化拉動物流與信息流同步精準響應”的目標，也為智能制造領域的精益物流與數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新思路與可行路徑。
關鍵詞：VOM思想；智能制造；數(shù)字孿生；動態(tài)修正；柔性物流；工業(yè)大腦
作者：邱伏生 邱藝鵬 代浩 湯健英 邱藝凝
上海天睿物流咨詢有限公司
1.制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的迫切需求
當前，全球制造業(yè)正經(jīng)歷從“大規(guī)模生產(chǎn)”向“個性化定制”的轉(zhuǎn)型，智能工廠作為核心載體，其物流系統(tǒng)需具備快速響應、高柔性和動態(tài)優(yōu)化的能力。然而，傳統(tǒng)物流系統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗，存在物料流轉(zhuǎn)效率低、信息斷層、庫存積壓等問題，難以滿足智能制造“以交付為中心”的需求。
傳統(tǒng)物流以“生產(chǎn)驅(qū)動”為核心，物料流動被動適應生產(chǎn)計劃，導致物料齊套率低、工位等待時間長，而智能工廠需以“交付驅(qū)動”為導向，需要更好的模式來實現(xiàn)物料與生產(chǎn)、訂單的實時協(xié)同。
智能制造系統(tǒng)強調(diào)物料（產(chǎn)品）全生命周期的數(shù)字化表達與主動反饋，要求物流系統(tǒng)能夠?qū)崟r感知物料狀態(tài)（如位置、質(zhì)量、需求）、動態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃，并與生產(chǎn)、供應鏈環(huán)節(jié)無縫銜接。智能物流需“傾聽物料的聲音”，通過數(shù)據(jù)互聯(lián)實現(xiàn)“無斷點流通”，而傳統(tǒng)物流僅關注物料的物理移動，缺乏對物料需求與狀態(tài)的深度洞察。
2.技術瓶頸與行業(yè)痛點
（1）似是而非的規(guī)劃代替了專業(yè)的智能工廠規(guī)劃，規(guī)劃主線缺失，工廠缺乏運營的靈魂
絕大多數(shù)智能工廠都是按傳統(tǒng)的布局、建設方法，甚至都沒有經(jīng)歷過合理的頂層設計和策略定位，以及實現(xiàn)路徑分析。布局方式更不是“以交付為中心”或“以客戶為中心”的原則來布局。具體表現(xiàn)為：先買設備，后通過物理糾錯來調(diào)整布局；廠房建設喜歡建為標準廠房；并沒有按照智能工廠運營的需要，以運營為終點的模式梳理邏輯；在規(guī)劃設計方案落地之前，普遍缺乏仿真過程，導致后續(xù)建設和運營中出現(xiàn)瓶頸和斷點；盲目引入各類物流技術設備，并未真正解決企業(yè)系統(tǒng)問題。
（2）信息化覆蓋率差、模塊缺失，形成數(shù)據(jù)孤島
現(xiàn)有信息系統(tǒng)（如ERP系統(tǒng)、WMS）與生產(chǎn)設備、IoT傳感器數(shù)據(jù)割裂，無法形成統(tǒng)一的物料信息流。信息化在（物流）計劃體系中的覆蓋率較差，部分模塊缺失、系統(tǒng)之間存在銜接缺口，導致人工在多個系統(tǒng)中撈數(shù)據(jù)，再進行二次匹配整合；以微信/電話/口頭等方式進行信息傳遞與指引，尤其是在發(fā)運計劃與供方到貨管理方面特別明顯。
（3）APS功能滯后，動態(tài)調(diào)度能力不足
傳統(tǒng)調(diào)度策略依賴固定規(guī)則，無法根據(jù)物料實時狀態(tài)（如緊急訂單、設備故障）動態(tài)優(yōu)化路徑。隨著業(yè)務量的增長及資源的有限，APS（Advanced Planning System，高級排程系統(tǒng)）未能有效地結合各分廠設備有限容量、工廠直發(fā)/裝柜要求、生產(chǎn)效能、車輛裝載率、庫存水平及物料流動等因子，來發(fā)揮出更好的作用以使整體鏈路資源的平衡最優(yōu)。
（4）未以工位需求進行物料拉動，協(xié)同控制缺失
物料配送上線、供應商N小時水位拉動等重要的物流環(huán)節(jié)，依舊以天的靜態(tài)計劃來進行指引，而非工位實時需求動態(tài)參數(shù)進行拉動，進而導致現(xiàn)場實際的動態(tài)數(shù)據(jù)需要依靠人工巡視、目測來完成知曉與傳遞；多智能體（如AGV、機器人、倉儲系統(tǒng)）協(xié)同效率低，缺乏基于一體化的全局優(yōu)化機制。
（5）部裝計劃缺失
比如，生產(chǎn)車間沒有信息化管理，庫存管理未拉通系統(tǒng)、計劃達成率低、物料需求為人工叫料，整個車間完全處于一個黑盒狀態(tài)，反向?qū)е掠媱潫o法做到小時級的精準排產(chǎn)，造成計劃不準、庫存不準的惡性循環(huán)，并最終只能以備庫存的方式來掩蓋問題。
（6）下線直發(fā)率（數(shù)據(jù)與效率）層層丟失（Loss）
整體鏈路中有諸多環(huán)節(jié)存在對直發(fā)率的影響，每天多次開會檢討，仍有很多直發(fā)訂單過程中轉(zhuǎn)換為中轉(zhuǎn)訂單，間接對車輛、車位、倉庫面積、人員、裝卸設備等資源的有效安排產(chǎn)生影響。
3.問題的提出
基于上述背景，本研究需解決以下核心問題：
（1）VOM（Voice of Material，物料之聲）的數(shù)字化表達與實現(xiàn)路徑
如何構建物料全生命周期的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)從采購、倉儲、配送到生產(chǎn)的全鏈路數(shù)字化映射？
現(xiàn)有技術（如RFID、IoT傳感器、智能物流系統(tǒng)）如何與VOM理念結合，確保物料數(shù)據(jù)的實時性與準確性？（2）基于VOM的智能調(diào)度策略優(yōu)化
如何設計動態(tài)調(diào)度算法，使物流系統(tǒng)能根據(jù)物料需求優(yōu)先級、設備狀態(tài)、庫存水平實時調(diào)整任務分配？
在復雜場景（如多訂單并行、突發(fā)異常）下，如何平衡效率與成本？（3）多智能體協(xié)同與系統(tǒng)集成
如何實現(xiàn)AGV、機器人、倉儲設備的協(xié)同控制，確保VOM驅(qū)動的物流任務無縫執(zhí)行？
不同廠商設備協(xié)議差異大，如何通過標準化接口實現(xiàn)跨平臺集成？（4）VOM對生產(chǎn)與供應鏈的協(xié)同影響
VOM理念下，物流系統(tǒng)如何與生產(chǎn)計劃（MES）、供應鏈管理（SCM）深度協(xié)同，提升訂單交付準時率？
如何通過VOM數(shù)據(jù)預測物料需求，減少牛鞭效應導致的庫存波動？4.研究意義與創(chuàng)新點
（1）理論層面
提出VOM驅(qū)動的智能物流系統(tǒng)架構，彌補傳統(tǒng)研究在物料主動反饋機制上的空白。
構建動態(tài)調(diào)度與多智能體協(xié)同的理論模型，為復雜物流場景提供優(yōu)化依據(jù)。（2）實踐層面
通過案例驗證，探索VOM在提升產(chǎn)能、過程動態(tài)管理、保障交付能力中的實際價值。
為企業(yè)提供從規(guī)劃到落地的實施路徑和方法論，解決技術選型與集成難題。5.小結
VOM理念的提出，是對傳統(tǒng)物流“見物不見需求”模式的顛覆。本研究通過解決數(shù)據(jù)整合、動態(tài)調(diào)度與協(xié)同控制三大問題，將為智能工廠物流系統(tǒng)構建的理論創(chuàng)新與實踐落地提供重要參考。未來可進一步探索VOM與數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈、5G和AI技術的融合，實現(xiàn)更高階的透明化與可信化物流管理。
二、PFEP向VOM思想的邏輯演變
1.VOM思想概述—類比于哲學邏輯問題（人生三問）
哲學中著名的人生三問（“我是誰”“我從哪里來”“我要到哪里去”），常被視為個體尋找自我定位與發(fā)展方向的起點。為此，在我們每個人的生命或者成長的過程中，總是容易陷入糾結。但是，如果我們對于自己的發(fā)展方向有了基本的認知，就不會陷入迷茫。
類似的邏輯在制造物流領域也具有重要啟示：物料同樣需要“知道”自身的身份（Who）、來源（From）、去向（To），以明確其在工廠和供應鏈物流系統(tǒng)中的坐標與運行軌跡。若物料缺乏這種“方向感”，就容易陷入被動與混亂狀態(tài)，導致資源錯配和浪費，甚至引發(fā)系統(tǒng)崩潰。上述三問為物料規(guī)劃和調(diào)度提供了最樸素且務實的哲學起點，也是VOM思想的根源。
2.知識遷移：如何定義物料、產(chǎn)品、訂單在智能制造工廠和供應鏈的動態(tài)坐標？
在對物料方向感進行初步探討后，接下來的問題是如何實現(xiàn)知識遷移，即在智能制造工廠和供應鏈中，如何為物料（或產(chǎn)品、訂單）定義動態(tài)坐標。因為在我們管理制造企業(yè)物流的過程中，我們經(jīng)常會在困惑中思考：這個物料是什么東西？是哪里來的？應該去哪里？物料的三維坐標圖，如圖1所示。
圖1 物料的三維坐標圖（無序）
圖1中，橫坐標X是“From”（物料來自哪里，物料的自我追溯和歷史累積），縱坐標Y是“Who”（物料是什么，物料的自我定位和特征的認知），而Z坐標則表示“To”（物料要去哪里，物料的自我向往和動態(tài)的驅(qū)動）。
3.如何將物料從“布朗運動”狀態(tài)通過一個“力”，集約為有方向感的“流”？
由此，我們可以看到圖1中所示，不管是單個物料還是幾個物料協(xié)同（組合），它們?nèi)绻麤]有方向的話，就顯得非?；靵y。所以在一個未做規(guī)劃的物流/物料管理系統(tǒng)中，單個的/多個組合的物料都具有各自的特征來源以及去向，或者說都有自己的流轉(zhuǎn)規(guī)律，而這個規(guī)律不具備統(tǒng)一性或者方向性，就像做“布朗運動”。
在制造工廠中，由于客戶訂單和裝配的需要，這些不同的物料需要根據(jù)相同的裝配需求關系進行齊套、組合與匹配，從而以其特有的方式，配送到制造工位上，制成成品發(fā)運給客戶。此時若沒有一個“力”去整合物料，就難以形成有序的“物流”。這個 “力”可以是外部系統(tǒng)拉動（信息指令、系統(tǒng)規(guī)則或技術手段），也可能是物料固有的“自身驅(qū)動力”。
無論物料是被動拉動還是主動推進，目標都是避免資源冗余與路徑交叉，形成高效有序的“物料流”，并最大程度契合工廠的裝配節(jié)點與生產(chǎn)計劃，從而保障交付。
4.通過“讓物料說話”，打造“物料控制系統(tǒng)”來體現(xiàn)物料的自我動態(tài)感知
如果這些物料能夠如我們的愿望所示，在“使能”中達成：每個物料都知道“我”是誰？“我”來自哪里？“我”要去哪里？那將大大減少人工管理和決策的難度。如圖2所示。
圖2 物料的三維坐標圖（有序）
假定每個物料或物料組都具有方向感，明確其來源和目的地，這就要求智能制造系統(tǒng)需要人、機、料、法、環(huán)、測之間的信息互通，需要物料能夠“說話”。當每個物流單元或物料單元（SU，Smart Unit）能主動表達其歷史、狀態(tài)與需求時，就能顯著減少對人工判斷的依賴，大大降低物流管理的復雜度。
如果物料具有共同的語言，就大大減少了不同作業(yè)標準之間的錯位，更能夠集中眾多的 SU 在同一頻道上形成流量，形成物流的集約化與自動化。當物料能夠隨時隨地“說話”時,就可以自我動態(tài)感知“我”的實時的狀態(tài)，從而通過信息系統(tǒng)發(fā)出指令，指揮物流軟硬件系統(tǒng)達成相關的任務，實現(xiàn)信息物理系統(tǒng)（CPS, Cyber-Physical Systems）實時對應，形成動態(tài)物流運作的數(shù)字孿生模型（DTM， Digital Twin model）。為此，我們可以稱之為：物料控制系統(tǒng)（MCS，Material Control System），此時，物料在物料控制系統(tǒng)中處于“主體”地位，作為主語，“控制”是謂語，“系統(tǒng)”則是賓語。
5.數(shù)字孿生技術支持實現(xiàn)物理-信息的對應
針對每一個SU的能力，我們希望它在流動中能夠指揮和控制這個系統(tǒng)，隨時隨地指揮，隨時隨地協(xié)同、調(diào)整，形成閉環(huán)，達到物流系統(tǒng)的最佳平衡和運營能力。如圖3所示，這些單個的或者多個的物料SU的組合就形成了一個完整系統(tǒng)，即方框里面的部分，我們可以統(tǒng)稱這個系統(tǒng)為物流系統(tǒng)。
圖3 SU組合成為完整的物流系統(tǒng)
那么，如何實現(xiàn)物料的自我定義？
通過PFEP（Plan for Every Part，為每個物料做規(guī)劃）可以實現(xiàn)物料的自我智能化定位和SU 特征認知，這是物料物流規(guī)劃的基礎數(shù)據(jù)和底層邏輯。
如何讓物料SU知道“‘我’要去哪里”？這可以通過運營過程中的訂單或者生產(chǎn)-物流作業(yè)計劃來賦能，使物料形成自我向往和動態(tài)驅(qū)動，這是物料主動參與控制智能物流系統(tǒng)的動力基礎和流動前提。
如何讓物料SU知道“‘我’來自哪里”？這涉及物料的自我追溯、履歷累積以及與“信息物理系統(tǒng)”（CPS）的互動，可通過仿真和執(zhí)行過程差異控制來實現(xiàn)自我反饋和調(diào)節(jié)，形成歷史數(shù)據(jù)和協(xié)同動力。畢竟物流過程是天然地貫穿了全價值鏈，物流軌跡是最佳的系統(tǒng)規(guī)劃與運營主線。
6.PFEP的規(guī)劃邏輯
PFEP是采用倒推式的規(guī)劃原則，即從零件的最終工位出發(fā)往上游延伸到供應商，工位所需要的零件從工位邊的物料緩存區(qū)獲取，工位根據(jù)設定的規(guī)則拉動物料配送和供應商到貨。在智能工廠物流系統(tǒng)構建中，PFEP的數(shù)據(jù)庫里一般會包含基礎數(shù)據(jù)管理、物流資源管理、供方協(xié)同、庫存計劃、車輛調(diào)度、倉儲管理、廠內(nèi)配送、物流技術等，形成基礎數(shù)據(jù)的管理。
物流資源管理協(xié)作，云物流計劃調(diào)度集中倉儲管理，廠內(nèi)配送和物流自動化，這些可以通過數(shù)字孿生的方式，也就是說解決PFEP的橫向集成和PFEP的縱向集成，使得物料和物流能夠?qū)崿F(xiàn)制造資源的橫向和縱向的集成。為此，PFEP的基本思路定義了物料的庫存等級、周期和相關參數(shù)，理清了零部件流動的物流路徑（或者叫初始物流路徑），規(guī)范了物流作業(yè)的基礎和標準化，梳理了供應商到貨、進貨的基本流程。
在PFEP的基礎上采用拉動物流的規(guī)劃原則：從零件的總裝工位，往上游延伸到物料配送上線、物料齊套、到貨物料緩存，以及供應商到貨。它會涉及物料的總屬性：初級包裝、送貨、包裝存儲、分裝配送上線等。如圖4所示。
圖4 PFEP對于物料流動過程要素的定義
由此可見，PFEP是工廠物流規(guī)劃的基礎，也是物流運營的基礎，更是物流數(shù)字化的基礎。
7.PFEP能夠?qū)崿F(xiàn)的要點
PFEP為物流規(guī)劃運營和數(shù)字化提供了參數(shù)輸入，同時規(guī)劃和運營過程又不斷地從PFEP 進行優(yōu)化，所以PFEP系統(tǒng)能夠輸出場地需求、物流流量、看板數(shù)量、人力需求和設備需求等，關鍵工作能夠形成園區(qū)物流的循環(huán)路徑、功能區(qū)域布局、物流動線規(guī)劃和實施設計、工位物流上線模式、物流系統(tǒng)基礎流量、關鍵物料流動模式、物流過程一次性仿真以及物流信息系統(tǒng)的邏輯等，由此解決了物料SU特征的定義，可以展示任何一個或者一類物料的個性化參數(shù)；可以憑此實現(xiàn)各個區(qū)域相對空間的規(guī)劃、相關設備與資源的需求；能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)劃后的物流能力仿真、測算物流量。
具體包含（不限于）：園區(qū)物流循環(huán)路徑定義、功能區(qū)域布局定義、物流動線（設施）設計、工位物流上線模式定義、物流系統(tǒng)基礎流量測算、關鍵物料流動模式定義、物流過程一致性仿真以及物流信息系統(tǒng)邏輯梳理。
8.PFEP不能實現(xiàn)的關鍵局限
雖然PFEP解決了不少規(guī)劃基礎定義的問題，但仍存在以下局限：
首先，PFEP解決的主要是靜態(tài)的平均流量，無法針對特定的時間、訂單、計劃、產(chǎn)線等進行實時仿真，尤其難以測試實時的峰值和低谷值。
其次，物料仍處于被動管理狀態(tài)，不能夠做到物料的自主反饋和調(diào)節(jié)，而是受制于軟硬件系統(tǒng)以及人的思維方式和管理模式。圖5是在智能工廠物流系統(tǒng)規(guī)劃過程中，以傳統(tǒng)方法PFEP模式導向VOM的思想規(guī)劃23項的對比，涵蓋從“規(guī)劃、仿真、運營、監(jiān)控”到“人、機、料、法、環(huán)、測”等各個方面。
圖5 傳統(tǒng)方法對于智能工廠物流系統(tǒng)規(guī)劃的對比（傳統(tǒng)方法/PFEP/VOM）
9.基于動態(tài)運營的物流控制系統(tǒng)（點到點/多點到多點/面到面）
基于動態(tài)運營的控制系統(tǒng)分為三種場景：
第一種是單點到單點的配送，從數(shù)字孿生角度看主要涉及物料和信息的推拉結合的問題。如圖6所示。
圖6 單點到單點的配送
第二種是多點到多點的配送，除物料和信息的協(xié)同外，還需要解決交叉和綜合調(diào)度問題。如圖7所示。
圖7 多點到多點的配送
第三種是面到面的配送，即多點形成的面之間的配送，目標是實現(xiàn)智能物流系統(tǒng)與智能制造系統(tǒng)的無縫銜接與協(xié)同，形成一個有機整體。如圖8所示。
圖8 面到面的配送
無論是相對簡單的配送系統(tǒng)，還是復雜的配送系統(tǒng)，其中最基礎的是工位物流。智能工廠面臨的最大挑戰(zhàn)在于實現(xiàn)工位物流的實時上線，因為它涉及產(chǎn)線、生產(chǎn)作業(yè)人員、設備、物料及其載具、物流操作人員或機械手等多個要素。這需要整合生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)、物流執(zhí)行系統(tǒng)以及信息系統(tǒng)等多個系統(tǒng)，協(xié)調(diào)產(chǎn)品流動、物料流動、產(chǎn)線作業(yè)及信息監(jiān)控。
這些要素構成了完整的工位作業(yè)場景，包含高級排程系統(tǒng)APS、配送方式和設備、物料包裝、流動時間、容器數(shù)量和VOM等多個方面。為實現(xiàn)多產(chǎn)線、多工位、多物料的協(xié)同配送，需要將不同物流單元進行集約化和齊套化處理。這就需要在PFEP維度之上，應用基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE，Model-Based Systems Engineering）進行系統(tǒng)架構設計和驗證?；赑FEP提供的基礎數(shù)據(jù)，VOM能夠通過物料SU創(chuàng)造性地控制物流系統(tǒng)，實現(xiàn)物料的精準配送與流動。如圖9所示。
圖9 基于動態(tài)運營的物流控制系統(tǒng)邏輯
1.VOM定義
VOM是一套通過“物料的聲音”來控制智能制造物流系統(tǒng)有效運營的體系。
在智能工廠物流作業(yè)領域，VOM體系通過“VOM數(shù)據(jù)庫”與“VOM大腦”兩個核心模塊的有機結合，形成一套兼具靜態(tài)規(guī)劃與動態(tài)決策的綜合管理框架：一方面，VOM數(shù)據(jù)庫（包含PFEP、規(guī)劃參數(shù)、標準參數(shù)和指標庫等）承擔了對物料客觀特征和各類參數(shù)的整理、歸檔和維護工作；另一方面，VOM大腦（智能決策系統(tǒng)）則依托海量數(shù)據(jù)、算法模型、系統(tǒng)學習以及數(shù)字孿生技術，對物流過程中所有物料流轉(zhuǎn)及所發(fā)出的“聲音”進行實時捕捉與反饋，并在此基礎上生成更加敏捷、精準且具有自決策能力的動態(tài)管理指令。如圖10所示。
圖10 VOM的核心功能模塊
基于上述雙模塊的協(xié)同運作，VOM的工作邏輯得以在以下兩個層面展開：
（1）靜態(tài)參數(shù)部分
VOM數(shù)據(jù)庫所存儲的PFEP信息、規(guī)劃參數(shù)、標準參數(shù)和指標庫等數(shù)據(jù)，囊括了物料在流轉(zhuǎn)過程中的基礎性、客觀性和可量化屬性。這些信息通常通過先期的專家分析或?qū)v史數(shù)據(jù)的總結得出，因而構成了系統(tǒng)進行靜態(tài)管理的根基。
換言之，VOM數(shù)據(jù)庫在早期階段主要提供一整套“設計態(tài)”或“規(guī)劃態(tài)”的參數(shù)，支撐系統(tǒng)按照既定的邏輯對物料進行分類、調(diào)度和監(jiān)控；在此模式下，系統(tǒng)行為相對簡單，往往呈現(xiàn)出較為固定的決策流程和明確的操作規(guī)則。
然而，由于缺乏對實時波動信息的充分捕捉和自適應調(diào)整，純粹依托靜態(tài)參數(shù)的管理模式在面對復雜多變的生產(chǎn)現(xiàn)場時，難以有效應對物料需求、生產(chǎn)節(jié)奏以及外部環(huán)境變動所帶來的各種挑戰(zhàn)，其優(yōu)化程度受到顯著限制。
（2）動態(tài)參數(shù)部分
與此相呼應，VOM大腦（智能決策系統(tǒng)）則通過將算法、系統(tǒng)學習以及數(shù)字孿生等前沿技術引入到物流作業(yè)全流程中，廣泛收集包含物料個性（形狀、屬性、批次等）、歷史經(jīng)歷（周轉(zhuǎn)次數(shù)、運輸過程記錄等）以及在實際作業(yè)中所“抱怨”或暴露的問題（延遲、混裝、損耗等）的海量信息，并借助實時感知與高效計算，將其轉(zhuǎn)化為可用于指導物料“自主決策”的動態(tài)參數(shù)。
此類動態(tài)參數(shù)不僅在數(shù)值層面不斷修正先前的靜態(tài)規(guī)劃限制，同時也能自發(fā)生成一系列對執(zhí)行系統(tǒng)具有指令效力的決策方案，使得物流系統(tǒng)在合適的時間節(jié)點做出準確的流轉(zhuǎn)與協(xié)調(diào)動作。
通過這種對“靜態(tài)—動態(tài)”管理要素的交互式整合，VOM大腦能夠使物流系統(tǒng)在高度不確定或波動的環(huán)境中依舊維持較高的靈活性和響應度，以實現(xiàn)對物流資源的最優(yōu)配置和快速調(diào)整，從而保證智能制造系統(tǒng)的穩(wěn)定、有效作業(yè)。
2.VOM的基本模型(POR模型)與數(shù)字孿生
VOM作業(yè)的基本模型（簡稱POR模型），如圖11所示。
圖11 VOM基本模型
其中，P代表運營規(guī)劃（Plan）、O代表運營（Operation）、R代表風險（Risk）。該模型旨在將管理方式從被動、線下、靜態(tài)、經(jīng)驗決策（人為）管理運作，到主動、在線、動態(tài)、自主決策（智能）管理運作，實現(xiàn)合理調(diào)動資源、穩(wěn)定運營、控制風險、有效交付的目的。這也體現(xiàn)了模型的基本導向。
在實施過程中，需要確保P（規(guī)劃）過程結構合理、O（運營）過程動態(tài)可控、R（風險）過程可視可防。針對傳統(tǒng)模式中存在的結構性問題、動態(tài)性問題和管理透明度問題，VOM模型強調(diào)在規(guī)劃的過程能夠給物料“留聲音”；在運營的過程，希望物料“能夠發(fā)聲”；在風險的過程，希望物料針對差異能夠發(fā)出自己“‘抱怨的’聲音”。技術支撐方面，可通過數(shù)字孿生實現(xiàn)：在規(guī)劃階段應用物流仿真和物流技術，在運營階段應用運營仿真和物聯(lián)網(wǎng)技術，在風險控制階段則通過差異管理、數(shù)據(jù)驅(qū)動以及人工智能AI來實現(xiàn)自我監(jiān)控和自我調(diào)整。
3.VOM中物料流動的“從-至”模型（F-T Model）
基于物料的流動性原則，在VOM的定義和基本模型中，每個物料在任何場景節(jié)點上都需要有“從-至”模型（From-To，簡稱FT模型），并基于POR模型進行準確表達。這個基本表達模型中，上位系統(tǒng)負責數(shù)字孿生智能決策，場景資源觸發(fā)拉動系統(tǒng)。
不管是單點對單點、多點對多點，還是面到面的物流協(xié)同流動，是物料“發(fā)聲”的通用“表達”集批的過程。如果說PFEP表達的是“我是誰”“我有什么特征”和“我有什么標準”，表現(xiàn)物料的個性，也就是我們俗稱的“身份證”，那么POR的過程，主要表達為：①“我從哪里來”“要到哪里去”“我要去干什么”“需要誰來對我做什么”（Plan）；②“誰對我做了什么”“經(jīng)歷了哪幾個加工環(huán)節(jié)”“經(jīng)歷了哪幾個物流環(huán)節(jié)”“經(jīng)歷了哪幾個質(zhì)量環(huán)節(jié)”，表達物料的歷程的累積和追溯（Operation）；③“我有什么問題和風險”“我發(fā)生了什么異常”“應該怎么來處理我”，表達的是“物料的擔心和抱怨”（Risk）。
這個過程表達物料的身份信息，包括其特征和標準，展現(xiàn)物料的個性特點，就像一張身份證。在P—O過程中，主要表達物料的來源、去向、用途以及所需操作，記錄物料的歷程并實現(xiàn)追溯。R過程則表達物料可能遇到的問題和風險，包括異常情況及其處理方法，反映物料在運行過程中的潛在問題和解決方案。如圖12所示。
圖12 物料流動的“從-至”模型（F-T Model）
4.VOM中物流運營的SOE三層結構及其代表的“聲音”
VOM的SOE三層結構是指基于數(shù)字孿生的物料被賦予了客戶的聲音VOC（Voice Of Customer），即訂單和產(chǎn)品的信息，以及流程的聲音 VOP(Voice Of Process)，即制造物流過程的信息。
SOE包括戰(zhàn)略層、運營層和執(zhí)行層（Strategy/Operation/Execution）。戰(zhàn)略層（S）主要強調(diào)是滿足訂單交付的維度（代表VOC），亦即交付的數(shù)字孿生;運營層（O）主要強調(diào)是產(chǎn)品流動和制造流動的維度（代表VOP），亦即運營的數(shù)字孿生；執(zhí)行層（E）主要強調(diào)物料本身自主流動的維度（代表VOM），亦即工位物流場景的數(shù)字孿生。如圖13所示。
圖13 VOM體系中的SOE三層結構
SOE 的層級基本單元結構，賦予VOC身份和指標分解，同時用 F-T模型來集成物料的聲音，構建一套完整的運營脈絡。
5.SOE與POR的對應關系
規(guī)劃是為了運營，基于數(shù)字孿生的物料（POR）在從規(guī)劃到運營以及風險控制過程中，主要是協(xié)同基于數(shù)字孿生的物料（SOE）在戰(zhàn)略、運營、執(zhí)行等不同層面的發(fā)聲，以達成有效的訂單維度的交付服務、產(chǎn)品維度實現(xiàn)過程的有效管控，以及物料維度的工位有效作業(yè)，從而達成智能工廠的戰(zhàn)略指標。
比如，SOE 結構里面分別分析物流戰(zhàn)略從運營到執(zhí)行的有效性和相關績效指標的達成能力，POR 的過程里面分析物料“說什么”“經(jīng)歷了什么”等。
所以，在規(guī)劃過程數(shù)據(jù)是靜態(tài)的，物料的個性運營過程是動態(tài)的物料的歷程，風險過程在于物料流動過程中的“抱怨”。
而整個體系就訂單交付數(shù)字孿生、物流運營數(shù)字孿生、工位場景數(shù)字孿生，分別針對戰(zhàn)略層、運營層和執(zhí)行層進行分解和賦能，使得物料的個性、物料的歷程和動態(tài)物料的“擔心和抱怨”，都能夠?qū)崟r、全程連貫起來，形成閉環(huán)。如圖14所示。
圖14 VOM體系中SOE與POR的對應關系
6.VOM物流體系架構（從價值錨到體系，到技術支撐）
VOM的物流體系架構，如圖15所示。VOM體系的核心價值在于解決物流端到端的數(shù)字化管理和物料的自主決策與調(diào)度。實現(xiàn)物流全過程的連通、透明和追溯，既要降本增效，還要推動物流業(yè)務的模式變革，即通過構建物料指揮系統(tǒng)、推動物流運作在線化、實時化、風險可視化、協(xié)同自主化。實現(xiàn)物料在生產(chǎn)前期的作業(yè)齊套、業(yè)務過程的精準追溯，訂單交付的透明化交付服務水平、全通路庫存快速周轉(zhuǎn)戰(zhàn)略目標等。
圖15 VOM物流體系架構圖
在VOM體系，要能夠做到切實執(zhí)行物流的執(zhí)行工位的叫料、物流的調(diào)度作業(yè)過程的差異管理。VOM的數(shù)據(jù)庫和PFEP規(guī)劃參數(shù)標準、參數(shù)指標庫，兩者之間互為前提、互為引用和修正關系，同時能夠引用，能夠反饋，也能夠集成物料的聲音。從技術支撐而言，它可以通過數(shù)字孿生、人工智能數(shù)字主線、機器人技術、算法、物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)、物流技術、信息技術、自動識別技術、傳感技術等做有效支撐。所以，VOM 的系統(tǒng)邏輯核心是基于VOM的智能監(jiān)測系統(tǒng)，通過模型算法、系統(tǒng)學習和數(shù)字孿生不斷的迭代，提升智能化水平，逐步實現(xiàn)物料的自主指揮系統(tǒng)。
7.VOM大腦——智能決策系統(tǒng)（場景+數(shù)據(jù)+算法+系統(tǒng)學習+數(shù)字孿生）
VOM系統(tǒng)的邏輯核心是基于VOM的智能監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)通過模型算法、系統(tǒng)學習和數(shù)字孿生的持續(xù)迭代來提升智能化水平，逐步實現(xiàn)物料的自主指揮系統(tǒng)。
信息系統(tǒng)里面會涉及物流執(zhí)行工位調(diào)料，物流的調(diào)度與執(zhí)行信息差異，形成執(zhí)行單元反饋和VOM大腦的行動指令。在VOM數(shù)據(jù)庫里，PFEP規(guī)劃參數(shù)標準參數(shù)指標庫等等。從執(zhí)行的底層一層一層的集成，形成對于訂單的分類管理ABC的支撐。不同的物料都會經(jīng)歷從計劃到入廠、配送工位到總裝成品、發(fā)運等過程，并實現(xiàn)全價值鏈的拉通。如圖16所示。
圖16 VOM大腦——智能決策系統(tǒng)
VOM系統(tǒng)的邏輯架構展現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫與大腦之間的雙向互動關系。VOM數(shù)據(jù)庫作為基礎支撐，存儲和管理物料的客觀屬性、規(guī)劃參數(shù)以及標準指標，通過靜態(tài)管理為系統(tǒng)運作提供基礎框架。然而，這種靜態(tài)管理模式存在優(yōu)化空間的局限性。隨著系統(tǒng)智能化水平提升，VOM大腦能夠基于實時數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化和更新靜態(tài)規(guī)劃參數(shù)，從而推動系統(tǒng)從靜態(tài)管理向動態(tài)決策演進，提升系統(tǒng)的適應性和管理效能。在這種數(shù)據(jù)庫與大腦的協(xié)同互動過程中，就實現(xiàn)了從靜態(tài)規(guī)劃到動態(tài)優(yōu)化的轉(zhuǎn)變。
隨著系統(tǒng)智能化程度不斷提升，VOM數(shù)據(jù)庫與VOM大腦之間的交互呈現(xiàn)出更深層次的迭代演化：一方面，系統(tǒng)在初始規(guī)劃和標準參數(shù)設定上仍然離不開VOM數(shù)據(jù)庫提供的穩(wěn)固基礎；另一方面，VOM大腦的實時學習與動態(tài)調(diào)整功能會持續(xù)修正和完善那些原本靜態(tài)的規(guī)劃參數(shù)，甚至在必要時徹底替代原先的部分邏輯或規(guī)則，使得企業(yè)對物流管理的控制力更加精準和自主。與此同時，伴隨算法復雜度與數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，系統(tǒng)也對作業(yè)環(huán)境中海量的異構信息進行多維度整合并實時分析，從而在提升管理效能的同時，形成一個隨需應變、全面協(xié)同的“自決策”物料流轉(zhuǎn)體系。
1.案例概述
在某家電企業(yè)智能工廠中，基于VOM思想所構建的綜合物流管理與決策體系，通過“物料發(fā)聲”與“數(shù)據(jù)驅(qū)動”相融合的方式，實現(xiàn)從物料入庫、倉儲（VMI庫)檢驗、生產(chǎn)過程調(diào)度直到成品出庫的全流程拉動與信息同步。如圖17所示。
圖17 某企業(yè)的VOM系統(tǒng)
VOM體系在制造的價值流環(huán)節(jié)，通過為每一件物料（如零部件、組件等）賦予唯一身份標識，即“一物一碼”，有效串聯(lián)了“物料是誰、從哪里來、要到哪里去、擁有哪些個性化特征”等基礎屬性，并在整個生命周期中對這些信息進行逐步采集與更新。具體而言，在供應商生產(chǎn)發(fā)運、VMI入庫檢驗、VMI出庫、在途運輸、入廠卸貨、作業(yè)齊套及出庫等各個節(jié)點，系統(tǒng)通過自動識別技術將實際發(fā)生的物流與生產(chǎn)信息實時上傳至VOM數(shù)據(jù)庫，形成“聲音集”。該“聲音集”不僅記錄物料在各階段的客觀信息（如時間戳、載具信息、位置信息、批次等），也匯聚設備運行、人員操作、環(huán)境變化等多維數(shù)據(jù)，從而為后續(xù)的分析與決策奠定基礎。
VOM大腦作為工業(yè)級智能決策中心，會綜合“聲音集”所累積的大數(shù)據(jù)，并依據(jù)現(xiàn)場整體規(guī)劃參數(shù)與動態(tài)反饋信息，對生產(chǎn)資源調(diào)度、物料設備調(diào)度、在制品周轉(zhuǎn)周期等環(huán)節(jié)進行正向或反向的實時調(diào)整，從而形成生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)與VOM大腦之間的雙向閉環(huán)。該閉環(huán)不僅提升了供應鏈端到端的協(xié)同效率，而且在將異常差異可視化的同時，為后續(xù)的持續(xù)改進提供了數(shù)據(jù)支撐。
在執(zhí)行系統(tǒng)層面，當VOM大腦輸出的指令被下達給現(xiàn)場時，執(zhí)行系統(tǒng)通過讀取VOM數(shù)據(jù)庫所儲存的規(guī)劃參數(shù)、物料屬性和實時狀態(tài)信息，快速匹配相應的工藝流程并執(zhí)行自動化或半自動化操作。與此同時，執(zhí)行系統(tǒng)會將過程結果（例如搬運完成的時間點、配送準確率、設備負載狀況及作業(yè)效率等）再度回傳至VOM數(shù)據(jù)庫和VOM大腦。通過這樣的“計劃—執(zhí)行—反饋—修正”循環(huán)機制，整個生產(chǎn)過程在用料、時間、空間、人員及設備等要素之間得到有效協(xié)調(diào)，從而確保能夠及時且高質(zhì)地響應市場需求。
此外，對物料進行“一物一碼”管理的思路，使得每一階段的物流和制造信息都能被追溯和審計，從而完整地描摹出產(chǎn)品零部件與整機產(chǎn)品的“生命軌跡”。在本項目的生產(chǎn)現(xiàn)場，大規(guī)模的物料種類與復雜多變的生產(chǎn)節(jié)拍共同導致大量異構數(shù)據(jù)的產(chǎn)生；但正因為VOM數(shù)據(jù)庫承擔了標準化、結構化與動態(tài)更新的職責，系統(tǒng)可以在宏觀層面對多工廠、多區(qū)域的資源進行統(tǒng)一調(diào)度，同時也能在微觀層面對任意物料的狀態(tài)和需求進行深度剖析，保證從“來料—檢驗—投產(chǎn)—在制—成品出庫”各環(huán)節(jié)的無縫銜接與透明化管理。
最后，通過對“物料聲音”的高頻采集和對“大數(shù)據(jù)”分析的深度利用，該工廠在三個方面實現(xiàn)突破性收益：
（1）打造行業(yè)標桿。搭建了全價值鏈一體化的智能集成物流運作體系，打造行業(yè)領先的制造物流體系標桿。通過多部門聯(lián)合，共同打造了智能工廠空間分層分布式物流模式，并與供應鏈服務公司協(xié)同推進產(chǎn)前物流變革落地，全面引領制造物流。
（2）實現(xiàn)技術引領。成為行業(yè)內(nèi)首家成功構建并運用VOM思想的企業(yè)，通過“物料控制系統(tǒng)”模式，實現(xiàn)以工位實時變化拉動信息流和實物流同步精準響應。同時優(yōu)化VMI布局策略（倉配集約、同品同倉、前置、物料齊套與檢驗），通過N點生產(chǎn)進度實時拉動VMI倉精準備貨、組盤、發(fā)運，消除斷點和浪費，實現(xiàn)物料直達工位的配送能力。
（3）運營績效提升。投產(chǎn)2年來，人均產(chǎn)出率提高48%，生產(chǎn)和物流過程異常減少67%，斷點減少32%，VOM場景覆蓋率達到100%，下線直發(fā)比例提高20%。
2.VOM的實際應用邏輯：使能場景創(chuàng)新+動態(tài)數(shù)據(jù)擴充+關鍵指標輕量運算
VOM在實際場景中的應用有兩種路徑：一是從搭建VOM數(shù)據(jù)庫起步，形成VOM大數(shù)據(jù)，持續(xù)發(fā)掘現(xiàn)有模式中的改善點，賦能作業(yè)場景；二是從單個“從-至（F-T）”場景入手，梳理該場景所需的VOM基礎數(shù)據(jù)，逐步向VOM數(shù)據(jù)庫擴充。
如圖18所示，左側展示了“從-至（F-T）”場景的基礎要求，右側則是VOM大腦的思維方式、數(shù)據(jù)庫連接及要求。這樣的設計，旨在構建能夠帶來模式創(chuàng)新的使能場景，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫擴充和輕量級應用。
圖18 實施路徑與邏輯
3.14個典型場景的VOM落地過程：初始方向指引/反向調(diào)整策略+執(zhí)行結果反饋/ VOM反饋
14個典型場景全部基于VOM的工業(yè)大腦智能決策系統(tǒng)，采用數(shù)字孿生、算法計算和系統(tǒng)自主學習，并實現(xiàn)反向調(diào)整策略和VOM反饋。
系統(tǒng)中心是數(shù)據(jù)庫，底層是執(zhí)行系統(tǒng)。兩者協(xié)同實現(xiàn)生產(chǎn)資源調(diào)度、物料設備調(diào)度實施與差異分析，形成閉環(huán)管理。系統(tǒng)記錄物料的個性特征和全過程環(huán)節(jié)，通過實時掃碼采集狀態(tài)，記錄其全生命周期。通過整合物流數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化資源使用，實現(xiàn)降本增效和高效交付。在這一思想指導下，工藝物流拉動與信息同步形成數(shù)字孿生關系。
系統(tǒng)構建了全價值鏈的“從-至（F-T）”場景體系，設定物料反饋機制，進行正向或反向的實時調(diào)整。所謂正向調(diào)整，主要是指在預先設定的規(guī)劃參數(shù)和工藝流程基礎上，根據(jù)實時采集到的異?；蛐枨蟛▌?，快速觸發(fā)新的調(diào)度指令或參數(shù)修訂；而反向調(diào)整則表現(xiàn)在對已經(jīng)完成的部分工序或已發(fā)布的計劃進行回溯式的優(yōu)化修正，以減少局部瓶頸或資源浪費，從而形成生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)與VOM大腦之間的雙向閉環(huán)。并在此基礎上開發(fā)基于物料特性的算法，并在VOM 數(shù)據(jù)庫中建立了完整的參數(shù)分類表格體系。如圖19所示。
圖19 14個典型場景的VOM落地過程
4.“從-至（F-T）”場景體系的實際應用
比如，在“空中輸送的小件物料精準配送至生產(chǎn)工位”的實際應用場景中，VOM體系通過對“F-T”流程的精細化設計，結合物料特征所匹配的算法與參數(shù)，構建了一條可實時感知、動態(tài)拉動和高效配送的閉環(huán)物流鏈。
（1）“F-T”場景選定與設計
首先，明確“空中輸送”與“生產(chǎn)工位”之間的業(yè)務邊界，即將“從”空中輸送線的存儲或緩存位置，“至”指定工位的物料配送路徑界定為單一管理單元。此舉確保后續(xù)的算法設計、物料數(shù)據(jù)采集及調(diào)度策略都圍繞這一“F-T”流程展開，從而提升整體規(guī)劃與執(zhí)行的一致性。
（2）物料“所說的話”，即需求、狀態(tài)與精細指令
在該場景中，物料“說話”的核心是讓工位精準掌握所需物料的到達時間、批次數(shù)量以及余料狀況，并在必要時下達補貨請求。
當VOM大腦下發(fā)精確的需求指令后，空中輸送線及其配套調(diào)度單元即可按照預置算法，分配合適的運輸載具，并將對應數(shù)量的物料箱數(shù)在恰當?shù)臅r刻送抵指定工位，實現(xiàn)“小批量、多頻次”的精準供應。如圖20所示。
圖20 某企業(yè)“從-至（F-T）”場景體系的實際應用
5.基于物料特性所做的算法設計
為保障“空中輸送”在生產(chǎn)作業(yè)的高效性與可預測性，需要對物料的重量、體積、包裝方式以及工位BOM消耗頻率等指標加以綜合考量，并制定相應的算法邏輯。
（1）可持續(xù)消耗時間。計算工位余料以及拉動物流節(jié)拍，確定補貨周期閾值，以避免過早或過晚配送造成資源浪費或工位停線。
（2）下一批次物料到達時點。使用“Round down”或其他離散數(shù)學方法，估算下一批物料到達工位的時間和數(shù)量。
（3）物料配送速度與路線。結合空中輸送系統(tǒng)的運行速度、距生產(chǎn)工位的距離以及可用載具（如懸掛小車EMS、吊籃、標準箱等）的實時情況，動態(tài)匹配最優(yōu)配送路線與調(diào)度算法，確保在可接受的最小時間內(nèi)完成精準投放。
6.VOM數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)提取與反饋
每次進行“F-T”配送前，系統(tǒng)會從數(shù)據(jù)庫中提取對應的基礎數(shù)據(jù)（例如包裝數(shù)量、補貨規(guī)劃、工藝要求），并結合實時“聲音集”中的消耗速率、生產(chǎn)排期等信息，完善配送指令。在配送完成后，空中輸送系統(tǒng)及工位掃描設備會將實際送達時間、送達數(shù)量、是否出現(xiàn)異常等數(shù)據(jù)再度回傳，更新至VOM數(shù)據(jù)庫。該過程構成了一個“發(fā)聲—執(zhí)行—反饋—修正”的完整閉環(huán)，不斷提高后續(xù)配送任務的精確度與靈活性。
7.現(xiàn)場協(xié)同與系統(tǒng)價值
通過上述機制，“空中輸送的小件物料精準配送至生產(chǎn)工位”的應用場景不僅實現(xiàn)了對工位需求的按需拉動與動態(tài)補給減少工位與線邊庫存、降低異常風險、提高作業(yè)效率、降低時間損耗和人工成本，也顯著提升了物料周轉(zhuǎn)速度與空間利用率。
8.案例小結
在傳統(tǒng)的物流模式中，工位需求往往難以實時、精準地反饋至上游環(huán)節(jié)，導致物料供應出現(xiàn)“過量或不足”、配送滯后或現(xiàn)場擁堵等問題。本案例的拉動設計將“工位實時變化”作為觸發(fā)信號，通過在N點（如N1、N2）布置邊緣計算單元，捕捉并分析物料需求與執(zhí)行進度的動態(tài)變化，隨后將決策指令傳遞至VOM大腦，使得每一批物料的出庫、組盤、發(fā)運乃至到達工位都能得到“按需、按時”的即時響應，確保在高頻、小批量與低頻次、大批量共存的復雜環(huán)境下仍可維持物流的精準可控，從而維持智能工廠的有效生產(chǎn)、安定生產(chǎn)、高品質(zhì)制造，達到精準交付。
1.優(yōu)勢：基于VOM理念的智能工廠物流系統(tǒng)在多個方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模式
高度可視化與透明度：所有物料、設備狀態(tài)在線可見，實現(xiàn)庫存0延遲盤點和物流過程全追溯。管理者對物流運行了然于胸，決策更加科學。
實時響應與高柔性：物流調(diào)度由被動變主動，能夠及時響應生產(chǎn)變化乃至客戶訂單變更。生產(chǎn)與物流深度協(xié)同，提高按期交付率和客戶響應速度。特別在多品種、小批量的定制生產(chǎn)中，VOM模型展現(xiàn)出強大的柔性支持能力。
效率與準確率提升：自動化、智能化物流減少人為參與，物料配送準確率提升，差錯和漏料顯著降低。物流等待和停滯時間減少，生產(chǎn)節(jié)奏更加流暢。
自主優(yōu)化與預測能力：借助數(shù)字孿生和AI算法，閉環(huán)的系統(tǒng)具備自我學習優(yōu)化能力，能夠進行故障預測、瓶頸分析，提前采取措施。這使物流系統(tǒng)運行更穩(wěn)定，抗風險能力更強。
2.應用挑戰(zhàn)：推行VOM模型也面臨一些挑戰(zhàn)和需要克服的問題
技術與投資門檻：構建全面的物聯(lián)網(wǎng)感知和數(shù)字孿生模型需要大量硬件投入（智能物流技術、傳感器、標簽、網(wǎng)絡基礎設施）和軟件開發(fā)工作，初期成本較高。同時，對現(xiàn)有設備進行數(shù)字化改造可能遇到接口兼容問題，需要專業(yè)技術支持。
組織與流程變革：VOM不僅是技術改造，也涉及業(yè)務流程重組和人員角色轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)物流管理人員需要適應由系統(tǒng)自動決策執(zhí)行的新模式，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)維護能力。
標準和互操作性：工廠內(nèi)可能存在不同廠商的設備和系統(tǒng)，確保所有這些異構組件都能融入統(tǒng)一的CPS架構聯(lián)通通信，需要建立統(tǒng)一標準或使用中間件平臺。
3.對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動作用：盡管存在挑戰(zhàn)，VOM模型對智能工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重大意義
首先，VOM以物流為切入點，將生產(chǎn)制造的“血脈”全面數(shù)字化。這解決了過去生產(chǎn)和物流信息割裂的問題，實現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)貫通把原先碎片化的制造物流環(huán)節(jié)串聯(lián)起來并形成了閉環(huán)，搭建起數(shù)字化轉(zhuǎn)型的骨架。
其次，案例的實施培養(yǎng)了企業(yè)對于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的能力和思維模式。通過數(shù)字孿生和實時數(shù)據(jù)分析，企業(yè)管理從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。這不僅可提高當下的運營效率，更為未來的持續(xù)改進和業(yè)務創(chuàng)新建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)和算法能力基礎。比如，擁有全流程數(shù)據(jù)后，可以進一步應用AI進行產(chǎn)銷協(xié)同優(yōu)化、供應鏈預測等更高階的數(shù)字化應用。
最后，VOM所體現(xiàn)的以客戶為中心、以終為始的拉動模式，本質(zhì)上是數(shù)字時代對傳統(tǒng)制造范式的升級。它使得工廠能夠敏捷響應市場，實現(xiàn)按需生產(chǎn)和個性化定制，從而推動商業(yè)模式從大規(guī)模制造向大規(guī)模定制轉(zhuǎn)型?？梢灶A見，隨著VOM理念和技術架構的成熟應用，制造業(yè)將加速走向由數(shù)據(jù)驅(qū)動的自主協(xié)調(diào)生產(chǎn)，供應鏈也將變得更智慧高效。
VOM模型通過理念與技術創(chuàng)新，賦予了物料和生產(chǎn)現(xiàn)場前所未有的感知與自主協(xié)同能力，可顯著提升智能工廠內(nèi)部物流系統(tǒng)的效率、柔性與可控性，在實踐中展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢。當然，轉(zhuǎn)型過程中也需克服技術和管理方面的挑戰(zhàn)。
總體而言，VOM模型為智能工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一條清晰路徑：以物流數(shù)字化帶動全面數(shù)字化，以物料自驅(qū)動實現(xiàn)生產(chǎn)拉動，以數(shù)據(jù)智能引領制造變革。這對于制造企業(yè)邁向智能制造、增強競爭力具有深遠的推動作用。
以上文章來源于《物流技術與應用》雜志
