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　　在建设中药配方颗粒智能工厂过程中，天津康仁堂以物流系统为“血液循环中枢”，构建覆盖仓储、生产、运输全场景的智能化体系，通过集成立体仓库、拆码垛机器人、高速分拣机等硬件设备，联通WMS、SAP、MES等软件系统，实现从原辅包材入库到终端配送的全生命周期管理。

　　天津红日康仁堂药业有限公司（以下简称“天津康仁堂”）成立于2013年11月，是红日药业集团全资子公司，专注于中药配方颗粒生产，年产配方颗粒2500吨、规模化生产品种607种，并以关键环节智能化为核心，构建了集智能化生产车间、仓储物流管理、自动化控制、信息化管理于一体的中药配方颗粒智能工厂。

　　在天津康仁堂智能工厂中，智能物流系统贯穿生产、仓储、发运及客户端管理全场景，通过衔接生产、数据、质量等核心要素支撑工厂高效运转。在本期专题中，我们对天津红日康仁堂药业有限公司总经理李学军进行专访，请他分享了天津康仁堂智能工厂中的物流智能化升级路径、主要挑战、应对措施与核心经验。

　　记者：在中药配方颗粒工厂中，物流系统发挥着怎样的作用？需满足哪些行业特点或要求？

　　李学军：物流在中药配方颗粒工厂中是串联生产全流程的“核心纽带”，贯穿中药材入厂验收、检验、前处理、提取、制剂、包装等关键环节，对产品质量与生产效率具有决定性影响。

　　例如，物流追溯能力与贮存监控精度直接支撑着过程质量控制，如果追溯链条断裂，质量上的问题将难以溯源；而物料流转的顺畅度与衔接效率则会直接影响生产节奏，一旦物料供应滞后，可能会引起产线停滞。

　　一是规范性。必须全面符合《药品生产质量管理规范》（GMP）与《药品经营质量管理规范》（GSP）的有关要求，实现从原料入库到成品发运的全程可追溯，并严格遵循物料贮存条件、实时监控频率等强制性标准。

　　二是高安全性。物流全流程需严防物料交叉污染，同时杜绝操作差错，这必然的联系到药品安全与患者健康。

　　三是时效性与精准性。药品制造环节的物料流转需匹配生产节拍，成品发运需保障交付效率，且每一步操作都需精准无误，避免因物流失误影响生产进度或药品使用时效。

　　记者：2024年，天津康仁堂成功获评“天津市先进级智能工厂”称号。请问贵公司推进打造“先进级智能工厂”的初衷是什么？

　　李学军：天津康仁堂推进 “先进级智能工厂” 建设，是行业趋势、企业战略与运营痛点共同驱动的结果。

　　从行业趋势看，全球工业4.0浪潮兴起，《中国制造2025》更是将生物医药列为重点领域之一，强调以人机一体化智能系统为主攻方向。医药行业监督管理持续趋严，GMP标准逐步的提升，国际化成为大中型药企的发展重点。在中药领域，配方颗粒未来市场发展的潜力广阔，天津康仁堂的产品已出口30多个国家和地区，但行业仍存在生产自动化水平低、质量不稳定等问题，亟须通过智能化升级来实现工厂的高效运转。

　　在企业战略层面，随国家对医药行业管控加强，内部管理上的水准成为企业生存的关键。天津康仁堂希望能够通过智能化提升管理上的水准，增强国际竞争力，加速国际化布局；同时响应中药现代化号召，以智能工厂为示范，推动行业技术升级，奠定公司在“工业4.0”时代的领先地位。

　　长期以来，传统工厂在生产、运营等方面存在诸多痛点问题，例如生产依赖手工记录和人为控制，难以满足严格的质量管控要求，存在生产“黑箱”问题，流程监测和控制能力不够；中药生产装备落后、工艺参数不稳定，导致产品批间差异大，信息追溯困难。通过建设智能工厂，集成DCS、MES等系统，可实现全流程数字化管控，解决以上问题，保障产品质量稳定。

　　记者：天津康仁堂对工厂进行了哪些智能化升级？其中，物流智能化在整个智能工厂中的定位是怎样的？有哪些具体实践？

　　李学军：围绕智能工厂建设目标，天津康仁堂对工厂进行了全方位的智能化升级改造，从仓储入库自动化验收设备的应用，到原辅包材、成品的智能化存储（WMS管理系统）、生产体系内自动控制与记录体系（SAP系统、MES系统）、设备管理系统、订单管理系统（OCP系统）、运输管理系统（TMS）直至医院端自动中药调配系统，构建起覆盖产品全生命周期的智能管理体系。

　　智能物流系统作为智能制造体系的核心环节，可视为智能工厂的“血液循环系统”，贯穿生产、仓储、发运及客户端管理等场景，通过衔接生产、数据、质量等核心要素，支撑自动化、智能化、信息化的高效运转。为此，天津康仁堂结合自己需求，与北自科学技术合作建造了满足年发货超2000吨的标准化、自动化、智能化物流管理系统，具体实践聚焦三大方向：

　　一是仓储管理精细化。通过WMS系统集成与协同智能化立体仓库、电子标签拣选系统、箱式输送线、拆码垛机器人、托盘输送系统、自动补货系统、高速分拣机等先进设备与子系统。同时，WMS系统借助条码、RFID技术，实现仓储全流程数字化管控、仓库作业环节可追溯到人，满足正向和反向的追溯需求。通过自动化设备集成等功能，保障数据实时同步与追溯，提升效率与准确性，助力企业从粗放管理迈向精细化管理。

　　二是搬运作业无人化。通过智能调度系统协同输送机、堆垛机、穿梭车以及机器人等物流设备，实现药品的高密度存储与自动出入库，替代传统人工搬运模式。

　　三是供应链全面协同，全链路可视。WMS系统与SAP系统、条码系统、MES系统、OCP订单系统、TMS运输管理系统等深度集成，打破信息孤岛，打通从生产入库到仓储配送的全流程，实现仓储物流系统与生产、终端配送环节的全面协同，构建全链路可视化管理体系。

　　李学军：通过物流智能化升级改造，为天津康仁堂带来全方位的回报，涵盖经济效益、质量控制、客户满意程度及市场拓展等多个维度。

　　在成本控制方面，智能物流系统人力与损耗成本得到非常明显优化，如通过自动化设备与系统应用，使仓库人员从原有的100人精简至30人，按人均成本8万元/年计算，年节约人力成本达560万元；同时，智能物流系统严格执行“先进先出”原则发货，将产品近效期损失率控制在0.35%以下，以年产2500吨配方颗粒计算，年减少过期损失175万元。

　　在效率提升方面，其成效尤为突出。如，依托RFID技术实现库存与发货准确率100%，订单处理效率更是大幅度提高——当日订单发出率（D+0）超98%，次日订单发出率（D+1）达100%，高效履约直接提升了客户满意度与市场响应能力。

　　这些成果不仅验证了智能物流系统的投入价值，更通过稳定的质量管控与敏捷的供应链协同，为企业进一步提升市场占有率奠定坚实基础。

　　记者：天津康仁堂在推进物流智能化升级过程中曾遇到哪些难题？是怎么样才能解决的？

　　针对医药行业严格的药品批号追溯、效期管理及质量管控要求，天津康仁堂与北自科技团队合作，在WMS系统中深度集成GMP/GSP规范，实现药品批次全生命周期追踪，包括先进先出策略、近效期自动预警等功能。同时，系统嵌入双人验收、抽样送检等强制流程，打通验收、存储、分拣各环节的质量节点，确保自动拦截混批出库等不合规操作，完全满足GMP/GSP认证的数据回溯需求。

　　为应对拆零订单激增、时效性要求高等挑战，北自科技信息部和电器部部长带队常驻现场，日夜奋战。软件团队精准开发WMS/WCS系统，硬件团队高效调试自动化设备，让仓储流程实现智能调度与无缝衔接，通过优化算法解决高并发订单处理瓶颈，并兼容设备多样性与定制化集成需求，确保在订单峰值期仍能稳定运行。

　　记者：在您看来，制药工厂在推进物流智能化升级过程中通常会面对哪些关键挑战？并请分享一下相关的经验与教训。

　　李学军：制药工厂物流智能化升级的核心挑战，大多分布在在技术、成本、人才及管理运营等四大维度：

　　在技术层面，智能仓储系统涉及物联网、大数据、人工智能等多技术融合，需与现有WMS、ERP等系统无缝对接，但设备接口标准不一，易导致数据互通障碍；同时，药品库存信息、客户隐私等敏感数据在传输与存储中面临泄露、篡改等风险。

　　在成本方面，自动化设备（如立体货架、AGV）及软件系统初始投入高昂，长期运维成本与专业人才薪资进一步加重压力。

　　在人才领域，既懂自动化技术、数据分析又熟悉仓储管理的复合型人才稀缺，传统员工对智能设备操作不熟练且易产生抵触情绪。

　　在管理运营上，需从“人工主导”转向“数据驱动”，传统经验主义难以适应实时监控需求；智能设备故障（如AGV调度系统崩溃）可能会引起作业中断，需建立快速响应的应急预案。

　　一是需求先行，避免盲目跟风。在开展智能化升级前，一定要明确“业务目标”（如提升效率、减少相关成本、满足合规），再选择对应的技术。

　　二是技术适配，拒绝过度智能化。需评估投入产出比，如低价值、小批量的药品采用人工分拣方式，可能比利用AGV会更经济。

　　三是员工参与，减少阻力。让一线员工参与项目设计（如征求其对“货到人”系统的意见），并提供充分的培训和激励，让员工感受到“智能化是帮他们，而不是取代他们”。 在智能化升级过程中，应注重对员工的培训，使其能够熟练操作和维护新设备。同时，加强安全管理，减少人工操作带来的安全隐患。

　　四是数据驱动，持续迭代优化。智能化物流系统不是“一劳永逸”的，要定期分析数据（如库存周转率、设备利用率），并优化流程（如调整设备的调度算法，减少空跑率）。智能化升级过程也不是一蹴而就的，需要企业在实践中一直在改进与创新，以适应市场和技术的变化。

　　记者：展望未来，制药企业在生产与物流改善优化方面有哪些重要方向？天津康仁堂在探索物流智能化方面有哪些规划？

　　在生产环节，需要依托智能工厂建设，构建智能化生产系统和分布式网络生产设施，实现涵盖工厂制造设备、制造单元、生产线之间的互联互通和生产的全部过程的智能化；通过工艺数据的积累、工艺流程的仿真与优化、数字化控制、状态信息实时检测与自适应控制等数字化、智能化技术的全面应用，使制造工艺得到优化，提升制造工艺水平。

　　在物流环节。则需要将AI技术应用到实际生产的全部过程中，基于历史采购数据与市场动态预测、实现产销协同；结合区域销售预测与物流时效，优化区域仓配网络布局；基于历史销售数据预测，动态调整库存，精细化库存管理。

　　天津康仁堂在物流领域的探索与规划，将主要围绕AI与云技术融合展开。一方面，深化供应链智能协同，以华为云与红日药业深化合作为契机，借助云技术依托盘古大模型构建供应链可视化管理平台，实现产销协同全流程“可管、可控、风险可预警、问题可量化”，推动供应链解决方案迈入AI应用的新阶段。另一方面，积极开展医药行业大模型的探索工作，并努力将成果服务于社会。

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