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在工业4.0时代，制造数字化技术正重塑制造业物流格局。企业趋势为提升效率和响应市场变化，物流制造企业纷纷采用物联网、数字大数据、化升人工智能等先进技术，机遇推动物流向智能化、挑战自动化和可视化迈进。制造然而，企业趋势技术选型、物流数据集成等挑战依旧存在。数字对此，化升深入剖析现状、机遇探讨策略并展望未来，挑战对于指引制造企业物流成功转型、制造提升市场竞争力至关重要。

制造企业数字化转型发展动向和热点趋势

制造企业正面临数字化转型的关键时刻，其核心趋势聚焦于工业互联网、大数据及人工智能等技术的深度融合与应用。工业互联网作为连接设备、产品和服务的纽带，为制造企业提供了丰富的实时数据，成为数字化转型的坚实基础 [1]。大数据技术则通过对这些数据的挖掘和分析，揭示出隐藏在数据背后的价值，助力企业做出更加精准的决策 [2-3]。

在智能制造领域，人工智能技术的引入，正推动制造过程向更高程度的自动化和智能化发展 [4]。特别是在物流管理方面，先进的物流管理系统、自动化设备及智能算法的应用，显著提升了物流的透明度和效率。这不仅可降低物流成本，提高客户满意度，还能为企业赢得市场竞争的先机。

当前，全球及中国的制造企业都在积极布局数字化转型战略，物流数字化升级已成为这一战略的重要组成部分。企业纷纷通过引入新技术、优化流程、培养人才等措施，推动物流数字化升级的深入实施。展望未来，随着技术的不断进步和市场需求的持续变化，制造企业将继续探索物流数字化升级的新路径和新策略，以适应不断变化的市场环境并保持竞争优势。

数字化转型对制造企业物流的需求和挑战

随着数字化转型的加速推进，制造企业的物流领域正迎来深刻变革。新的物流需求不断涌现，同时伴随着一系列挑战。

数字化转型要求制造企业实现物流过程的全面数字化与智能化，确保实时掌握货物动态，提升物流效率。此外，个性化、定制化生产模式的兴起，对物流服务的灵活性和精准性提出更高要求。为满足这些需求，制造企业必须不断升级物流体系，提升运作效率和服务质量。

然而，在数字化转型过程中，面临的技术实施难度、资金投入压力以及人才短缺等挑战不容忽视。企业需要具备强大的技术能力和经验，以应对不同系统间的数据集成与共享难题。同时，高昂的资金投入和复合型人才的匮乏，也成为制约制造企业物流数字化升级的重要因素 [5]。

为应对这些挑战，制造企业应积极加大技术投入，引入先进设备和技术，提升物流数字化水平。同时，加强人才培养和引进，打造具备数字化思维和专业技能的物流团队。此外，与供应链伙伴的紧密合作也是推进物流数字化升级的关键，共同实现信息共享和风险共担。通过这些措施，制造企业将能够更好地满足数字化转型带来的物流需求，并在全球市场中获得更大的竞争优势。

制造企业物流数字化升级的内容与影响

在全球化和电子商务的推动下，物流已成为制造企业数字化转型的关键领域。数字化升级主要涉及仓储、运输和实时追踪等环节，对企业运营产生深远影响。

仓储管理的数字化运用自动化和智能化技术，提升仓库作业效率和精准度，降低人力成本，优化库存结构，减少积压和浪费。这使企业能更快速、准确地响应市场需求，提升整体运营效率。

运输管理的数字化则借助大数据、人工智能等技术，构建智能运输系统，实时分析路况和车辆状态，制定最优路线，降低成本，提高效率，助力企业绿色发展。

实时追踪技术的应用，增强物流过程的透明度和可控性，通过物联网设备和传感器实时监控货物，提高客户满意度，为企业提供运营数据支持。

物流数字化升级推动企业整体数字化转型，提高效率，降低成本，优化供应链管理，提升盈利能力，并为企业带来新的商业模式和市场机会。专业的解决方案提供商如Contact Software等，提供PLM和IoT解决方案，助力企业实现产品信息的统一管理和实时数据的充分利用，为制造业的数字化转型提供有力支持。

物流数字化升级的策略及步骤

制造企业实施物流数字化升级时，需制定精准策略和遵循有序步骤。

策略制定上，明确目标是关键，如提升物流效率、降低成本和增强供应链透明度。之后，全面评估现有物流系统和流程，识别改进和升级的重点。基于评估，制定符合企业实际的数字化策略，涉及技术选择、系统架构设计等。

实施步骤上，需经历需求分析、规划设计、系统开发、部署集成和评估调整五个阶段。需求分析深入洞察物流业务需求和痛点；规划设计制定详细蓝图和实施计划；系统开发选择合适技术和工具；部署集成确保新旧系统顺畅对接和数据迁移；评估调整阶段全面评估效果，并做必要调整。

与技术合作伙伴的紧密合作同样重要。合适的技术伙伴能为企业提供有力技术支持和解决方案，加速升级进程并降低技术风险。

遵循这些策略和步骤，制造企业将顺利推进物流数字化升级，实现效率提升和成本降低，为企业赢得更大竞争优势。

关键技术及其应用情况

在物流行业的数字化转型进程中，几项关键技术正日益凸显其重要性。首先是物联网（IoT）技术，以京东物流为例，该企业成功地将物联网设备，如传感器和RFID标签，集成到其仓库和运输车辆中 [6]。这种集成实现了对货物从起点到终点的实时监控，极大增强了物流的透明性和可追溯性。通过这种方式，京东物流不仅优化了自身的库存管理，还显著提高了货物的配送效率和准确性。

大数据分析技术，是另一个关键领域。顺丰速运在这一方面的应用尤为出色。该企业利用先进的大数据分析工具对海量的物流数据进行深度挖掘和分析，从而能够准确预测未来的货物需求、优化运输路径并精确管理库存 [7]。这种数据驱动的方法，不仅确保了顺丰速运能够提供高效且准时的物流服务，还为其带来显著的成本节约和收益增长。

产品生命周期管理（PLM）解决方案，也在物流行业中发挥着越来越重要的作用。以宝马汽车为例，该企业通过引入PLM解决方案，实现了对产品信息的全面管理和高效共享 [8]。这不仅简化了产品数据的管理流程，还加强了与供应链合作伙伴之间的沟通与协作。通过这种方式，宝马汽车不仅提高了其研发效率，还在物流环节实现了显著的成本节约和效率提升。

值得一提的是，这些关键技术的成功应用，都离不开专业解决方案提供商的支持。例如，CONTACT Software等领先企业为众多客户提供了高质量的IoT、PLM和大数据分析解决方案，帮助他们顺利地实现物流数字化升级 [9]。通过数字化技术手段，以透明化、可扩展、数据驱动及低代码的原则，将机器和设备组件与智能软件服务连接起来，实现制造流程优化并实施智能产品数字服务。CONTACT Software物联网平台优势，如图1所示。

图1 CONTACT Software物联网平台的优势

难点与应对建议

在物流行业的数字化转型进程中，尽管技术应用带来显著的效益，但仍存在一些难点需要企业去克服。

首先是技术整合的复杂性。由于物流流程涉及多个系统和平台的信息交互，如何确保这些系统间的无缝对接和数据整合，是一个技术上的挑战。这要求企业具备强大的技术实力和整合能力，或者寻求与专业技术提供商的合作，以实现信息的顺畅流通。

其次是数据安全和隐私保护问题。随着数字化程度提升，物流数据的安全性和隐私性变得尤为重要。企业必须采取有效的加密技术和防护措施，确保数据不被泄露或滥用。同时，还需要建立完善的数据管理制度和监管机制，以保障企业和客户的利益。

制造企业在进行物流数字化升级时，需要整合现有的物流系统和技术，以实现数据的互联互通和信息的共享，涉及大量的数据采集、存储和传输。同时，跨境数据流通也为物流与供应链的全球化进程提供了透明度、可预测性和适应性。由此，在传统数据交易平台架构之上，国际数据空间（International Data Space）作为一种安全数据交换与数据共享的架构应运而生。如图2所示，它利用现有的标准和技术以及数据经济中广为接受的治理模型，构建起安全数据主权交换和可信数据共享的策略和机制，将各类功能组件、企业工业数据云平台、本地应用程序和物联网设备连接到统一的数据空间内，以实现安全数据传输与智能数据服务 [10-11]。在物流与供应链数据空间中，借助数据主权架构实现商业敏感数据的灵活控制与共享，将帮助企业实现智能化物流管理，确保供应链的透明度和互操作性，并为企业提供更全面的全球市场洞察，加强全球供应链协同和管理及风险对抗能力。

图2 IDS架构下的跨国数据传输与互操作及数据应用

另外，高昂的成本投入是数字化转型的一个难点。企业需要投入大量的资金用于技术采购、系统开发和维护等方面。为了降低成本压力，企业可以考虑采用云计算等弹性服务模式，提高资源利用效率，并与供应商进行谈判以争取更优惠的价格和条款。

最后，员工培训和适应新系统也是一个不容忽视的问题。企业需要制定全面的培训计划，帮助员工快速掌握新系统的操作和维护技能。通过模拟操作、在线学习等方式提高员工的学习兴趣和效果，并建立激励机制以鼓励员工积极参与培训和学习。

综上，通过与技术提供商紧密合作、加强数据保护措施、优化成本控制策略以及制定全面的员工培训计划等方式，企业可以逐步克服这些难点，推进物流数字化升级进程。

未来制造企业物流数字化升级的发展趋势

随着数字技术的持续革新和市场竞争的日趋白热化，制造企业物流的数字化升级路径已愈发清晰。数字化技术正逐步渗透到物流的各个环节，打破信息孤岛，实现各环节间的高效协同。特别是物联网技术的深入应用，使得制造企业能够实时掌握原材料、半成品和成品的库存动态，进而实现库存的精准管理和成本的优化控制 [12]。

智能物流系统作为物流数字化升级的核心组件，其重要性日益凸显。该系统利用大数据和人工智能等先进技术，对运输路线、车辆调度、仓储管理等物流关键节点进行智能优化，显著提升物流运作的效率和准确性 [13]。同时，智能物流系统还具备强大的预测功能，能够帮助企业提前洞察市场需求变化，为生产计划的制定提供有力支撑。

此外，物流供应链的协同与整合也成为制造企业关注的焦点。通过构建数字化供应链平台，企业得以与供应商、分销商、物流服务商等合作伙伴实现信息的实时共享和业务的高效协同 [14]。这种协同模式不仅有助于降低供应链的整体运作成本，还能显著提升供应链的响应速度和灵活性。

在绿色发展理念的指引下，绿色物流也逐步成为制造企业物流数字化升级的重要组成部分。企业正积极探索和应用绿色包装、节能运输等环保技术 [15]，力求在降低物流过程中的能耗和排放的同时，实现经济效益和环境效益的双赢。

未来的制造企业物流数字化升级，将呈现出智能化、协同化、绿色化等多元发展趋势。这些趋势将共同推动制造企业物流效率的提升和竞争力的增强，为行业的可持续发展注入新的活力。

结论

数字化既是技术革新，也是企业物流模式和管理理念的全面升级。制造企业需秉持开放心态，将数字化战略融入各环节。数字化升级提升效率，降低成本，强化与供应链伙伴的协同，构建透明、高效的物流体系。未来，制造企业物流将实现更高层次的智能化、自动化与可视化，为全球制造业注入新活力。企业必须坚定推进数字化升级，引进和培养数字化人才，加强与外部合作，共同迎接数字化物流新时代的到来。

基金项目：本文研究内容受国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项：基于IDS 和GAIA-X 的网络协同制造跨国互操作规则和方案模式研究（2022YFE0114300），及同济大学CONTACT Software智能工程教席基金资助

参考文献:

[1]陈付山. 制造业数字化转型路径研究[J]. 价值工程, 2023, 42 (34): 5-7.

[2]杨红, 李依梦, 陈银忠, 杨柏. 高端装备制造企业数字化转型驱动路径研究[J]. 科研管理, 2024, 45 (01): 21-30.

[3]缪亮. 数字化引领物流行业智慧升级的路径探究[J]. 中国储运, 2022, (05): 150-151.

[4]艾合塔木江·艾克热木. 智慧化时代现代物流企业的数字化升级与转型[J]. 中国航务周刊, 2023, (29): 55-57.

[5]陈钰. 数字并购驱动传统制造企业数字化转型升级的机理和效应研究[J]. 广东经济, 2023, (17): 52-58.

[6]王玉. 以物流数字化转型为突破，助力中小企业升级发展[J]. 物流技术与应用, 2023, 28 (10): 74-79.

[7]范仲辉, 刘东进. 浅谈PLM在智能装备企业数字化转型中的实施和应用[J]. 工业控制计算机, 2023, 36 (12): 130-132.

[8]谢承承, 郭芬芬, 夏笔, 谌炎辉. 基于制造业PLM系统的工程变更管理研究[J]. 工程机械, 2014, 45 (04): 1-7+90.

[9]CONTACT Software. Product Journal Contact Elements for IoT[EB/OL]. (2024).

[10] Otto B, Steinbuss S, Teuscher A, Lohmann S, et al. IDS Reference Architecture Model (Version 3.0)[R]. International Data Spaces Association. 2019.

[11] Barbero A B, Duisberg A, Nemat A, et al. IDSA Rule Book[R/OL]. International Data Spaces Association. 2020.

[12]张雪洋. 数字化转型对制造业全要素生产率的影响研究[J]. 对外经贸, 2024, (01): 45-49.

[13]陈晨. 制造业数字化转型的机遇挑战和对策建议[J]. 西部财会, 2023, (10): 77-79.

[14]王萍. 基于信息化的供应链协同物流管理研究[J]. 物流科技, 2023, 46 (22): 141-144.

[15]李彦君. 供应链模式下的企业物流管理优化策略[J]. 中国管理信息化, 2023, 26 (24): 134-136.

本文内容源自《物流技术与应用》2024年4期(点击查看掌上电子刊)，有删改。

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