2025智能制造行业物流与供应链数字化转型白皮书发布：上海弘人网络科技有限公司2025报告概述从半导体电子、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纬制造供应链供需分析，深入割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纬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，共同推动行业创渐发展！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、Bl、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、鞋服家尼、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目录CONTENTCHA02智能制造发展背景智能制造数字化分析.国家制造新政促行业化发展L智能制造物流行业图谱内需增长驱动制造模式转变.智能纬制造数字化的四大核心场景制造行业发展仍有较大空间.新一代技术发展加速数字化CHA04四大场景解决方案行业典型实践案例L智能仓储优化场景L智能制造数字化解决方案框架生产物流协同场景离散制造案例质量控制与追溯场景.流程制造案例A技术应用场景PART 1智能制造发展背景国家制造新政促行业化发展川.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W.需求与技术双驱加速数字化PART1|智能制造发展背景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■财税与金融支持24财政补贴：准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21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阿抵扣进项税额加计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。1512■技术攻关与平台建设10“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。■行业专项政策2019年2020年2021年2022年2023年2024年新能源汽车领域：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，2025年·每家企业每年最高可获得15亿元。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PART1I智能制造发展背景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。2019-2024年我国制造业物流需求总量及增速2019-2024年我国制造业物流成本总规模及增速单位：万亿元单位：万亿元009.609%3014318.41000%3003104312612600%7304%299.68.00%570%500%16291716.00%31470300%400%200%269.6269.92.00%1.70%0.00%201920202021202220232024201920202021202220232024☐工业品物流总额同比增速☐造物流成本总规模同比增速数据来源：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PART1|智能制造发展背景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愿综合效率：劳动性产率仍有倍数差距重硬件轻软件数据信息孤岛根据世界银行和各国统计局的数据进行计算，中国制造业劳动性产率虽持续提升，但与关日、德等顶尖发达国家仍有约2-3倍的差距。精益管理薄弱复合人才短缺数字化深度：中小企业数字化津透率低根据中国电子技术标准化研究院的《中小企业数字产教体系滞后追逐快速回报化转型分析报告(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(DES)报告》，中国7%的中小企业仍处于数字化转型初原创研发乏力链路协同不足制造企业已使用ERP系统整合业务流程，28%已采纳云计算服务。PART1|智能制造发展背景新一代技术驱动下，加速智能制造行业数字化进程数字化转型已不是“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。软件自动化与智能化01出04工业物联网(OT平台以WMS为核心的流程自动化+智能库存决制造业设备互联+数据中台，助力制造要素实现全策，助力企业构建高效数智化仓储运营体系。数字化升级链路数字化互联。供应链全链路协同02技术支撑05ARVR与数字孪生绿色虚实融合驱动远程监控，助力企业优化制造助力企业实现供应链端到烤高效协同。全生命周期管理模式。产业双碳人工智能(A)技术03升级06机器人与自动化装备精益从视觉质检到预测性维护，构建“感知-分运营工业机器人+AGV集群+柔性产线，助力企析-决策”智运营体系。发展业释放制造产能与柔性生产双重效能。PART2智能制造数字化分析智能制造行业图谱川.智能制造数字化的四大核心场景制造行业图谱(2025)智能制造的本质是新一代信息技术（如物联网、云计算、A!、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。汽车制造业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其他需求侧HaierPanasonic中国中车CRRCBYDAVATR%HUAWEISUPOR苏泊尔EVIRTH自动cen-song物流DEMATICinform音飞服务供给侧京东物流安得智联ANNTO备QuIcktronGeek+HIKROBOT数控机床与增材炜制造工业网络其他基础设施HAITIAN中国移动中国电信HoneywellPRECISION支撑工业用友资金Y网商银行软件Kingdee金螺系统浪潮服yonyou务平安银行PING AN BANK华为云PART2|智能制造数字化进展智能制造数字化转型升级面临的四大核心场景生产物流协同场景质量控制与追湖场景传统制造中仓储与生产环节缺乏实时数工业4.0时代，产品质量管理与全链路追据交互，易产生物料配送延迟、产线等湖已成为核心诉求。依赖人工质检的传待时间增加、停线等情况。同时，因库统模式，不仅容易造成缺陷漏检、信息存信息不透明，易形成采滞库存长期积孤岛，更因追湖效率低、成本高，使企压，持续占用有效的存储空间。业难以及时定位根因并实施召回。智能仓储优化场景A技术应用场景随着制造企业面临的SKU种类日益丰富、在仓储运营中，人力成本管控与作业效订单碎片化趋势、交付时效要求不断提率提升是当前面临的主要课题。传统人升，传统仓储管理方式易导致作业效率工作业模式因易受主观因素影响，其准低下、人工错误率高等问题。现场管理确性与劳动生产率水平的持续提升面临粗放，物无序存放。智能制造数字化转型一定难度。升级的四大场景●●●●●PART3四大场景解决方案智能仓储优化场景川.生产物流协同场景.质量控制与追溯场景IV.A技术应用场景PRT3|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CWMS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。通过多种智能策路，CWMS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订单环节收货上架、拣货出库运输环节ERPC-WMSTMS六大智能策略寻找空储位执行库存预分配按最小单位分配库位清空原则整散分离寻找已存库位执行库存周转按包装单位分配批次先进先出区域围栏货主维度配置按码盘规则分配配置自动炼货节点导找指定库位配分拔方式配置容器使用范PRT3|智能仓储优化场景-软件自动化的应用自动化波次魔方，具备高效数据处理能力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。订单B订单A触发订单N②单触发波次漏斗波次1(已开启)PRT3|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路，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侧进行快速解析，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'。智能解析多标准无码化供应商差异大条码输入→规则配置（多供应商规则库→信息拆分→数据应用批次：Batch No数量：Qy小批次冈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。☑平均从人工5分钟→系统5秒，解析准确率实现约99.9%☒条码问题所致返工，月均产生约数万元成本。☑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。