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 9.智能物流與供應鏈(Smart logistics and SCM)

制造企業內部的采購、生產、銷售流程都伴隨著物料的流動，因此，越來越多的制造企業在重視生產自動化的同時，也越來越重視物流自動化，自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用;而在制造企業和物流企業的物流中心，智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。WMS(Warehouse Management System，倉儲管理系統)和TMS(Transport Management System，運輸管理系統)也受到制造企業和物流企業的普遍關注。其中，TMS系統涉及到GPS定位和GIS的集成，可以實現供應商、客戶和物流企業三方的信息共享。上�？萍�2015年推出運輸云服務，迅速得到企業的接受。

實現智能物流與供應鏈的關鍵技術包括自動識別技術，例如RFID或條碼、GIS/GPS定位、電子商務、EDI(電子數據交換)，以及供應鏈協同計劃與優化技術。其中，EDI技術是企業間信息集成(B2B Integration)的必備手段，然而我國企業對EDI的重視程度非常不夠。EDI技術最重要的價值，就是可以實現供應鏈上下游企業之間，通過信息系統之間的通訊，實現整個交易過程無需人工干預、而且不可抵賴。歷經多年發展，主流的EDI技術已經是基于互聯網來傳輸數據，而我國很大大型企業建立的供應商門戶，實際上只是一種Web EDI，不能夠與供應商的信息系統集成，供應商只能手工查詢。德國Seeburger公司的B2B Integration平臺支持各種EDI標準，為歐洲最大的第三方供應鏈平臺SupplyOn提供了基礎平臺，2015年秋季e-works的第三屆德國工業4.0考察團曾前往Seeburger公司總部考察。供應鏈協同計劃與優化是智能供應鏈最核心的技術，可以實現供應鏈同步化，真正消除供應鏈的牛鞭效應，幫助企業及時應對市場波動。JDA公司是該領域的領導廠商，IBM也有優秀的解決方案。三星已實現了供應鏈同步化。

10.智能決策(Smart Decision Making)

企業在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(Business Intelligence，業務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時，企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(Enterprise Performance Management,企業績效管理)的范疇。從技術角度來開，內存計算是BI的重要支撐。SAP HANA和QlikView軟件在這方面已經先行一步。BI軟件的另一個趨勢是移動BI，支持在智能手機和PAD上進行分析和應用，而要提升移動BI的應用效果，基于云服務無疑是必由之路。

而今，企業在運營當中，已經產生了諸多的大數據，包括生產現場采集的實時生產數據，設備運行的大數據，質量的大數據，產品運營的大數據，電子商務帶來的營銷大數據，來自社交網絡的與公司有關的大數據等，這些大數據統稱為工業大數據(Industrial Big Data)，對這些工業大數據的分析，需要引入新的分析工具。因為大數據具有4V的特點，即體量大(Volume)、價值密度低(Value)、種類多(Variety)和速度快(Velocity)。目前，IBM、SAP、ORACLE、微軟等國際大公司在大數據分析工具方面激戰正酣，而IBM推出的認知計算(Cognitive Computing)代表了智能決策的前沿方向。

對于制造企業而言，要實現智能決策，首先必須將業務層的信息系統用好，實現信息集成，確�；�礎數據的準確，這樣才能使信息系統產生的數據真實可信。在此基礎上應用BI軟件進行分析。近年來，BI也有一些新的發展，一個比較重要的創新是In context BI，意思是根據某個用戶當前工作的場景，自動展現與當前業務相關的分析圖表。而對于工業大數據，企業首先要采集這些大數據，才談得上分析。據了解，長安汽車曾經做過一個有趣的分析，通過與阿里合作，根據其客戶在淘寶的購買行為特點，來優化產品定位。三一重工則借助大數據和物聯網技術,將工程機械通過機載控制器、傳感器和無線通訊模塊進行實時采集，通過對大數據進行多維度分析和預測，使“挖掘機”指數成為我國經濟運行的晴雨表。

一口氣寫了十項智能技術，不是想定義更多的名詞，而是希望便于制造企業理解和應用智能制造技術，根據自身的產品特點和生產模式，制定智能制造應用的規劃與藍圖。一個優秀的制造企業，并不需要成為“十項全能”的冠軍，實際上只有其中某幾個方面做得很出色，就將成為一個具有差異化競爭優勢的企業。同時，任何技術都只是使能工具，企業最終要在市場上成功，根本的原因在于能夠發現和滿足客戶不斷升級的需求，能夠找尋到一片屬于自己的藍海。

通過本文的分析，我相信讀者已經意識到， 智能制造 技術的內涵非常深遠，實際上，云計算、大數據分析、電子商務、移動應用、物聯網和企業社交網絡、工業互聯網(或產業互聯網)等技術都屬于智能制造的支撐技術或實現手段，可以說智能制造本身已經蘊含了互聯網+制造業。同時，推進智能制造應當符合綠色制造的理念，實現綠色設計、綠色工藝、綠色包裝，減少三廢排放，建立環保節能的綠色工廠和綠色園區。實現智能制造的核心依然是數據和集成，基礎數據要準確，信息系統之間，信息系統與自動化系統之間要實現深度集成。在智能制造的框架下，原有的制造業信息系統并沒有過時，而是實現了升華。制造業信息化專家寧振波和趙敏老師提出了智能制造的二十字箴言：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行、學習提升，揭示了智能制造技術的發展方向。

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