企业管理水平的高低，直接影响工艺是否先进、生产过程是否顺利、生产物流活动是否有效率。概括来看，绝大多数中国制造企业在管理上还需着力提升以下环节：
（1）生产计划管理：生产计划的执行混乱，人员精益生产意识薄弱，信息化程度低，未能有效辅助生产。
（2）BOM管理：现有工艺BOM中存在大量虚拟件、组件和清单单位错误，未及时清理。
（3）流程管理：物料退料、换废补料处理流程繁琐，流程处理时间较长，影响生产。
（4）质量管理：供应商质量管控力度不大、退换货周期长、入库抽检标识管理不规范、抽检不及时。
（5）供应链管理：没有建立供应商管理体系，对供应商的产品质量问题和延迟到货、少到货问题不作为。
（6）关键指标KPI管理：没有关键指标KPI绩效考核。
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*在今年前5个月，就有：
移动机器人公司Clearpath Robotics子公司OTTO Motors完成2900万美元C轮融资，
一站式物流技术服务提供商凯乐士完成数亿元人民币D轮融资，
智能机械臂公司Covariant完成4000万美元B轮融资，
AMR方案供应商灵动科技完成上亿元人民币B+轮融资，
智能机械臂公司梅卡曼德完成过亿元人民币B轮融资，
仓储机器人公司伯克希尔·格雷完成2.63亿美元B轮融资，
AMR方案供应商Syrius炬星获得逾千万美元A+轮融资。
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2018年以前是“做**”。
阿里、京东、顺丰、苏宁等大型电商物流企业，自上而下地进行了大量尝试性、测试性采购，建了不少大规模**性自动化仓库，如京东（上海）亚洲一号仓、菜鸟（广州）智能仓和苏宁（南京）云仓等。
2018年后，客户逐渐进入ROI逻辑。
一是因为大企业“打样”测试期结束，大型电商、物流企业打造showcase的需求被耗尽；二是中小型客户开始跟进，他们本身更看重ROI。
***，我们来看一个统摄全仓的环节——仓储管理调度的软件系统，现在经常被称作“仓储大脑”。
和其他IT系统一样，仓储软件系统正在经历从信息化到智能化的转型，它正在汇集更多传感器的更多数据，同时更多应用大数据分析、AI等新的数据智能技术。
具体而言，“仓储大脑”就像人的大脑一样可以拆成两部分。
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制造企业要实现智能物流应该注意以下几个环节：
一是重视物流在企业活动中的地位。对应的物流咨询规划应该同企业的整体规划同时进行。我们在项目规划中常常遇到这样的情况：整体建筑方案已经报建通过，甚至所有建筑设施已经建设完毕，这时企业才开始考虑物流规划。如果这个阶段再介入，常常会出现工厂布局、内部建筑、消防设施等与物流方案产生“干涉”的现象，这样就会迫使物流方案向实际情况做出让步从而影响整体效果。需要注意的是，有时也因为企业提前规划物流方案而造成过度建设，产生了不必要的浪费。
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信息网络的共享程度直接反映一个企业的信息化程度和管理的先进经验。如果企业的信息共享程度落后，就会造成企业和社会的脱节，导致不能有效地与供应链合作伙伴及时沟通，企业内部的信息更新慢而使生产难以顺利进行等一系列问题，从而影响企业生产物流系统的建设。
通常，制造企业在信息网络共享方面存在的问题有但不限于以下方面：
物料入库、清点、检验、出库、配送和交接还未实现信息化管理，不能共享物料库存状态，实现库存监控。
直送件不能实现信息流与实物流同步，需手动录入信息，录入误差大。
检验工作信息操作繁琐，不能系统生成单据，造成检验单不规范。
异地项目或工厂无信息系统支持，多靠人工完成，效率低且易出错。
信息不能及时更新，信息反馈环节效率低下。
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