2025年智能制造行业物流与供应链数字化转型白皮书-弘人网络

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发布 : 上海弘人网络科技有限公司 从半导体电子、智能装备、到精密仪器，智能制造正驱动全球产业格局发生深刻变革。智能制造物流与供应链作为制造业数字化转型的重要支撑， 其高效、敏捷与协同的特性，密切关联着生产效率、产品质量、柔性化生产能力及运营成本等方面的优化成效。《2025智能制造行业物流与供应 链数字化转型白皮书》，聚焦于产业变革趋势与智能制造供应链供需分析，深入剖析离散制造和流程制造等关键场景的数字化应用，并结合弘人 网络在智能制造领域的服务案例，旨在为行业参与者提供运营视角下的智能制造物流与供应链数字化转型路径参考。我们期待与业界伙伴进一步 交流合作，共同推动行业创新发展！ 报告概述 报告撰写: 上海弘人网络科技有限公司 弘人网络，供应链云仓数字化转型服务商，自主研发的OMS、TMS、WMS、BMS、BI、SMO等供应链软件，深度服务于生产制造、食品冷链、快消品、电子数码、鞋服 家居、医疗保健、电子商务、第三方物流等行业，致力于帮助企业优化物流成本与提升供应链效率。 如您有任何需要沟通或咨询的事项 请联系：19962036320 智能制造行业物流与供应链数字化转型白皮书 2025 CHAPTER 01 I. 国家制造新政促行业化发展 II. 内需增长驱动制造模式转变 III. 制造行业发展仍有较大空间 IV. 新一代技术发展加速数字化 智能制造发展背景 CHAPTER 02 I. 智能制造物流行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 智能制造数字化分析 CHAPTER 03 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 四大场景解决方案 CHAPTER 04 I. 智能制造数字化解决方案框架 II. 离散制造案例 III. 流程制造案例 行业典型实践案例 目录 I. 国家制造新政促行业化发展 II. 内需增长驱动制造模式转变 III. 制造行业发展仍有较大空间 IV. 需求与技术双驱加速数字化 PART 1 智能制造发展背景 12 10 8 15 21 24 20 0 5 10 15 20 25 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年… 国家密集出台一系列发展智能制造的政策，资源加码倾斜构筑战略支撑 中国自2015年实施《中国制造2025》战略以来，智能制造被定位为核心突破方向。工信部《“十四五”智能制造发展规划》中，目标2025 年规模以上制造业企业数字化转型普及率超70%，关键工序数控化率达75%。展望于“十五五”，规划建议推动技术改造升级，促进制造 业数智化转型，发展智能制造、绿色制造、服务型制造，加快产业模式和企业组织形态变革。 2019-2025年国家智能制造政策文件数量 n 财税与金融支持 • 财政补贴：淮南市对获评省级示范项目、国家级5G工厂、智能工厂等给予20万至 100万元不等的一次性奖补。南通市对智能工厂按投入额给予补助，其国家领航级 智能工厂的补助不超过实际投入额的15% • 税收减免：湖南省科技创新税收优惠政策显示，2023年1月1日至2027年12月31日， 允许先进制造业企业按照当期可抵扣进项税额加计5%抵减应纳增值税税额。 • 绿色金融：雄安新区对“雄安建设发展贷”给予50%的贴息支持。 n 行业专项政策 • 新能源汽车领域：广州市对新能源乘用车和商用车的新车型导入及量产给予奖励， 每家企业每年最高可获得1.5亿元。 • 芯片制造领域：在深圳市龙岗区，对从事EDA工具软件研发的企业，按照研发投 入的20% 给予资助，每年最高500万元。 n 技术攻关与平台建设 • “揭榜挂帅”机制：武汉东湖高新区针对6G、第三代半导体等未来产业领域， 通过"揭榜挂帅"机制吸引顶尖人才，对重大紧缺项目最高支持1亿元。 • 公共技术平台：珠海市支持建设集成电路公共技术服务平台，对非营利性机构项 目按投入的最高70% 给予资助。 PART 1 | 智能制造发展背景 数据来源：中华人民共和国工业和信息化部。 内需增长与消费升级，驱动生产制造模式的智能化变革 国内市场消费升级的显著特征，体现在消费者对个性化定制产品（如定制家居、个性化运动鞋）与智能网联产品（如智能家电、新能源汽 车）的需求日益旺盛。这一趋势正驱动着制造模式发生根本性转变，即从传统的大规模标准化生产，转向以小批量、多品种为特征的柔性 制造。 PART 1 | 智能制造发展背景 2019-2024年我国制造业物流需求总量及增速 （基于工业品物流总额统计口径） 单位：万亿元 数据来源：国家发展和改革委员会、中国物流与采购联合会、中国物流信息中心 2019-2024年我国制造业物流成本总规模及增速 （基于社会物流总费用制造业占比 90% 的估算） 单位：万亿元 269.6 269.9 299.6 310.4 312.6 318.4 5.70% 2.80% 9.60% 3.60% 4.60% 5.80% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% 8.00% 9.00% 10.00% 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 2019 2020 2021 2022 2023 2024 工业品物流总额 同比增速 13.14 13.41 15.03 16.02 16.29 17.1 7.30% 2.00% 12.10% 6.60% 1.70% 4.10% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2019 2020 2021 2022 2023 2024 制造物流成本总规模 同比增速 智能制造建设待突破，中小微企业仍处于数字化转型探索阶段 PART 1 | 智能制造发展背景 大量中小微企业仍处于自动化（工业2.0）甚至机械化（工业1.0）阶段，迈向网络化（工业3.0）和智能化（工业4.0）面临技术、资金和人 才门槛。 制造建设较发达国家仍有差距 当前我国制造行业面临的问题 根据世界银行和各国统计局的数据进行计算，中国 制造业劳动生产率虽持续提升，但与美、日、德等 顶尖发达国家仍有约2-3倍的差距。 重硬件轻软件 数据信息孤岛 精益管理薄弱 产教体系滞后 复合人才短缺 追逐快速回报 原创研发乏力 链路协同不足 综合效率：劳动生产率仍有倍数差距 数字化深度：中小企业数字化渗透率低 根据中国电子技术标准化研究院的《中小企业数字 化转型分析报告（2021）》与欧盟委员会《根据 欧盟委员会《2022年数字经济与社会指数（DESI） 报告》，中国79%的中小企业仍处于数字化转型初 步的‘探索阶段’，而欧盟范围内约有34%的中型 制造企业已使用ERP系统整合业务流程，28%已采 纳云计算服务。 ¥ 新一代技术驱动下，加速智能制造行业数字化进程 PART 1 | 智能制造发展背景 数字化转型已不是“选择题”，而是关乎制造企业生存和长远发展的“必修课”。它通过数据驱动，实现制造全链路的深度智能，是迈向 柔性化、协同化、可持续发展智能制造模式的重要方向。 产业 升级 精益 运营 绿色 双碳 业务 发展 制造业 数字化升级 技术支撑 06 机器人与自动化装备 工业机器人 + AGV 集群 + 柔性产线，助力企 业释放制造产能与柔性生产双重效能。 03 人工智能(AI)技术 从视觉质检到预测性维护，构建 “感知 - 分 析 - 决策” 智能运营体系。 01 软件自动化与智能化 以WMS 为核心的流程自动化 + 智能库存决 策，助力企业构建高效数智化仓储运营体系。 04 工业物联网(IOT)平台 设备互联 + 数据中台，助力制造要素实现全 链路数字化互联。 02 供应链全链路协同 打通采购 - 生产 - 仓储 - 配送 - 终端全环节， 助力企业实现供应链端到端高效协同。 05 AR/VR 与数字孪生 虚实融合驱动远程监控，助力企业优化制造 全生命周期管理模式。 I. 智能制造行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 PART 2 智能制造数字化分析 制造行业图谱（2025） PART 2 | 智能制造数字化进展 供 给 侧 需 求 侧 物流 服务 基础 设施 工业 软件 系统​ 支 撑 侧 [图片] [图片] 资金 流服 务 云 服务 汽车制造业 其他 智能制造的本质是新一代信息技术（如物联网、云计算、AI、大数据）与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品、生产、服务全生命周期的各个环节。 其核心目标是实现生产过程的柔性化、智能化、绿色化和高度协同化。 消费电子与家电行业 高端装备与机械制造 半导体与集成电路 数控机床与增材制造 工业网络 其他 自动 化设 备 [图片] [图片] 智能制造数字化转型升级面临的四大核心场景 智能制造数字化转型 升级的四大场景 PART 2 | 智能制造数字化进展 智能仓储优化场景 随着制造企业面临的SKU种类日益丰富、 订单碎片化趋势、交付时效要求不断提 升，传统仓储管理方式易导致作业效率 低下、人工错误率高等问题。现场管理 粗放，物料无序存放。 仓储作业效率低 空间利用率不足 生产物流协同场景 传统制造中仓储与生产环节缺乏实时数 据交互，易产生物料配送延迟、产线等 待时间增加、停线等情况。同时，因库 存信息不透明，易形成呆滞库存长期积 压，持续占用有效的存储空间。 跨部门协同效率待提升 库存结构有待优化 AI技术应用场景 在仓储运营中，人力成本管控与作业效 率提升是当前面临的主要课题。传统人 工作业模式因易受主观因素影响，其准 确性与劳动生产率水平的持续提升面临 一定难度。 AI技术应用尚在探索 人工作业模式面临压力 质量控制与追溯场景 工业4.0时代，产品质量管理与全链路追 溯已成为核心诉求。依赖人工质检的传 统模式，不仅容易造成缺陷漏检、信息 孤岛，更因追溯效率低、成本高，使企 业难以及时定位根因并实施召回。 质检记录管控不易 全流程质量追溯不全面 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 PART 3 四大场景解决方案 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 围 ... • 执行库存预分配 • 执行库存周转 • 自动分配or人工分 配 • ... • 整散分离 • 区域围栏 • 拣完发货 • 分拨方式 • ... • 按最小单位分配 • 按包装单位分配 • 按码盘规则分配 • ... • 库位清空原则 • 批次先进先出 • 效期先进先出 • 拣货最优 • ... 传统的拣货作业方式涉及打印发货单并人工分配任务给拣货员，存在效率低、优先级判断依赖人为等问题。波次管理旨在提升订单处理效 率，平衡作业负荷和资源使用。C-WMS波次魔方漏斗，订单自动聚合并标记，到达限定条件，自动触发波次，实现自动化订单聚合与组波 下发，可提高订单聚类合理性和波次执行效率，同时降低订单岗的人员成本。 ②单量触发 ①时间触发 ③定时+单量触发 波次漏斗触发条件 触发 波次漏斗 订单 N 订单A 订单B 波次1 (已开启） 波次2 (已开启） 波次N (暂未开启） 自动化波次魔方，具备高效数据处理能力 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 单’提升至‘系统 5秒 / 单’。 智能解析 人工解析 多标准 无码化 供应商差异大 ... ❎ 人工解析单条码平均耗时约5分钟，且差错率存在优化空间。 ❎ 条码问题所致返工，月均产生约数万元成本。 料号：Part No 供应商料号：MPN 批次：Batch No 数量：Qty Marking 商品编码：Item Code 小批次 ...  平均从人工5 分钟→系统5秒，解析准确率实现约 99.9%  据此测算，每年在相关环节可节约的人工及纠错成本约8万元。 条码输入→规则配置(多供应商规则库)→信息拆分→数据应用 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 收货质检→C-WMS 发起 “翻包任务”→生成 “一包一码” 翻包卡→绑定翻包台→贴卡完成全链路追溯 • 人工翻包耗时耗力，且追溯难 翻包作业流程可追溯，标签模板灵活配置 在仓库翻包作业中，质检完成后，操作员通过C-WMS进行收货并打印带唯一码的翻包卡。翻包员绑定翻包台完成任务后，将翻包卡贴至成品上，即 可通过该唯一码追溯全流程记录。C-WMS还支持根据不同工厂、仓库、客户及单据类型自定义打印格式，并自动填充业务数据，实现标准化与可配 置化管理。 收货/发货→C-WMS 发起 “标签打印”→选择对应场景模 板（如外箱标签、内盒标签）进行打印→贴标完成 “标签 - 物料 - 全流程” 数据联动追溯 • 客户标签格式不统一，人工填写标签信息，错误率高 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 BI、仿真与数字孪生应用，清晰呈现运营状况 数字大屏多维度量化仓库、库存、订单运营数据，以图表等视觉元素可视化展示关键指标，动态监控供应链运营，为企业管理决策提供数据支持； 基于 C-WMS 仿真模型，可即时查询仓库库位状态，通过颜色区分便于识别。 整合仓库（吞吐量、分区利用率）、库存（周转率、库龄分布）、订单（履 约时效、波次处理量）等核心指标，以可视化图表形式动态呈现。 数据感知层——数据驾驶舱大屏 > 以 C-WMS 仿真模型为核心，实时查看仓库库位动态状态，并集成WES算法， 驱动 AGV、堆垛机等设备执行货物搬运任务 模型决策层——仿真模型 > 基于数字孪生底座，1:1 复刻物理仓库布局，将模型决策层的指令转化为可 执行的仓储动作。 孪生执行层——3D虚拟仓库 > PART 3 | 智能仓储优化场景-人工智能（AI）的融合 设备智能中枢，实现智能化设备管控与任务派发 方案具备AGV、堆垛机等自动化设备的集成与管理能力，实现“货到人”作业，助力提升作业效率与作业精度。 自动化设备集成 AGV小车 堆垛机 穿梭车 盘点机器人 智能叉车 称重机 分切机 … …  任务创建：支持 AGV、堆垛机等设 备的任务在线发起，操作流程实现标 准化。  设备调度：可统一管理多类型自动 化设备，任务自动分配、状态实时可 视。 PART 3 | 智能仓储优化场景-集成硬件自动化设备 出入库自动化设备应用，优化人力配置 通过“自动化设备+ C-WMS 系统”的深度集成，助力仓储作业实现从 “人工驱动” 到 “数据驱动” 的转型，为企业构建智能化、数字化 仓储管理体系提供有效支撑。 PART 3 | 智能仓储优化场景-集成硬件自动化设备 盘点 搬运 上架 收货 • PDA手持端 • RFID • ... • AGV小车 • 无人叉车 • ... • RFID盘点机器人 • 无人机盘点 • ... • 堆垛机 • 穿梭车 • ... 拣货 出库 复核 打包 • 电子标签拣货系统 • 语音拣货设备 • ... • 条码扫描枪 • 视觉复核摄像头 • ... • 电子秤 • 地磅设备 • ... • 自动封箱机 • 智能贴标机 • ... 交付履约管理 动态库存管理 物料齐套管理 供应链风险管理 多方物流管理 全局库存管理 物流风险管理 供应链智能BI 供应链协同管理 供应协同 销售协同 PO 原物料库存 物料需求计划 生产计划 成品库存 SO 物流信息 报关清关 ERP APS MRP MES BMS … WMS TMS 入库管理 库内管理 出库管理 策略管理（上架、分配、周转、审单、拣货、货主） … 基础数据管理 账号权限管理 平台配置管理 全局接口管理 供应链系统架构全景图 执行层 原材料采购 原材料仓 原材料配送 生产加工 成品入仓 销售订单 库存分配 调度派车 拣货 集货发运 经销仓库 城市配送 门店 战略层 运营层 PART 3 | 生产物流协同场景-一体化协同体系的构建 一盘货 全球端到端交付管理 供应链协同管理 n 统一管理多方承运商，全程可视化跟踪运输节点 n 自动识别运输偏差，及时介入，辅助控制异常损失 n 重点提示需关注的运输事件，变被动为主动 n 持续更新货物位置与状态，提升在途透明度 n 全局库存状态实时可视化 n 库存补货提前预警 n 减少滞销库存发生 n 优化库存结构，资源高效应用 运输订单管理 库存可视化 动态库存 工厂仓/VMI仓 生产线 自采 + 供应商 销售订单/预测 n 实时在库库存 n 实时在途库存 n 前瞻洞察在途库存动态，辅助预见未 来水位变化，帮助防范业务异常 n 降低滞销风险，提升供应保障 推动协同管理，缩小工厂需求和供应商送料执行之间的差距 采购计划 线边仓 市场 PART 3 | 生产物流协同场景-一体化协同体系的构建 线边仓预警机制，精准预测缺料与优化配送 通过WMS与MES系统集成，建立线边仓库存预警机制，实时监控生产线物料消耗情况，自动触发补货指令，有力保障生产连续性，同时避免线边仓 库存过高，实现精益生产。 预警规则设置 实时监控 预警触发 n 物料分类阈值策略,区分A（高价值 / 紧 缺）、B（常规）、C（低值易耗）类 物料 n 补货策略逻辑（主动 / 被动） n 多场景阈值模板（如不同物料，不同 产线） 主动补货+被动补货 平衡库存水平与供应保障 n 预警分级响应（一般 / 紧急） n 多渠道触达（邮件 / 站内提醒 ） n 处理闭环跟踪（补货申请→仓库备货→物 料配送→产线签收→库存更新→系统