来源:hth棋牌 发布时间:2025-10-24 13:27:48
跨越物流智能化挑战,建设中药配方颗粒智造工厂——访天津红日康仁堂药业有限公司总经理李学军( 本刊记者 王玉)
推动制药物流系统向智能化、合规化与柔性化升级——访瑞仕格营销总监刘强(本刊记者 王玉)
中药生产物流智能化升级路径与策略探索(云南迦南飞奇科技有限公司 陈述华 王世龙)
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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