序言：

有不少朋友一直在感叹，工厂物流实在是不好做啊！每天要处理成百上千的物料，这还不算，为了确保订单，得要盯紧那些关键的大件，关键的供应商，以及频频缺料的零件；包装也是个问题，总觉得目前的包装方式精益程度不高；新品引进的时候又是一阵忙活，最后还是靠人盯人的策略才勉强完成。尾单，尾料，物料切换......简直了！

工厂物流之所以不好做，正是因为它具有较高的复杂性（在这里笔者不展开为何它具有高复杂性）。那么应对这种高复杂性的手段和工具是什么呢？其实PFEP是其中的一个有力的工具。这个工具主要用于面向装配的制造业，如汽车，家电等行业。

PFEP 是 Prepare For Every Part 的简写；也就是为每个零件做计划，目前介绍 PFEP 的文章较多，本篇文章假设读者有了一些工厂物流的知识背景；并且理解了工厂物流的范围以及 PFEP 的概念。

一、深入理解：工厂数字化物流的核心是 PFEP 物料流解决方案

对于 PFEP 的核心概念有两个不同的理解：

1   PFEP 是零部件数据库

这个很容易理解，PFEP 包含了产品零部件的采购供应信息，包装信息，使用点信息（工艺信息），以及和零部件相关的中间运输、配送环节的信息。由于它包含了如此之多的字段（通常超过100个）信息，因此称之为零部件的小型数据库并不为过。

2  PFEP 是物料流解决方案的基础，但是反过来，物流方案在在某些方面也造就了PFEP。

如果更进一步，从精益物流的视角来看，PFEP 中其实隐含了物料流解决方案的影子。怎么理解它呢？首先，PFEP是物料流解决方案的基础，规划人员要按照PFEP提供的基础数据，根据零部件的体积，包装形式，搬运形式，来进行仓储规划，规划出仓储区的形式，面积；其次，物流方案在某些方面也造就了PFEP。比如，重新设计了某个物料的包装，这样同时带来了新的物流搬运形式，这些规划的结果数据，也需要在PFEP进行更新。

那么，数字化物流和PFEP又是什么关系呢？根据百度百科的解释，数字物流实际上就是对物流的整个过程进行数字化的描述，从而使物流系统更高效、可靠的处理复杂问题，为人们提供方便、快捷的物流服务， 籍此表现物流体系的精确，及时和高效特征。

工厂数字化物流，指的是数字化技术在工厂物流中的应用。

PFEP为工厂数字化物流系统提供基础数据。例如数字化物流仿真建模的时候，就需要大量的PFEP的数据。因此，我们进一步把PFEP的概念延展出来，它是零部件数据库，也是数字化物流的基础。

二、PFEP实施中的七大痛点

既然 PFEP 如此的重要，那么很多的工厂已经实施或者准备实施PFEP的系统。

有一些工厂实施的比较成功，但是也有些工厂不知道如何起步，或者刚刚开始的时候，动员了很多人员，花了很长时间，但是取得的效果不明显，主要是在实施中遇到了以下七大通电：

1  实施目标不明确，不清楚输出结果是什么；

这个是起步阶段遇到的最严重的问题。通常知道了 PFEP 的概念后，有很多工厂希望尽快的推进。找不同部门的人员快速开展工作，但是却不明确目标和输出结果，以及会给工厂带来哪些实际的意义。在轰轰烈烈了三个月后，除了收集了一些数据之外，一切和以前没有什么太大变化。

2  数据不完整，数据收集困难；

工厂虽然动员了很多人员进行了数据收集，但是仍有部分数据不完整，不规范；有些数据是想不到去收集，但它其实是必要的；有些数据是想到了要去收集，但是因为种种原因，没有数据。

3  收集了数据不知道干什么用；

这个和 PFEP 工作的目标有关；也和 PFEP 的后续计算逻辑有关；PFEP人员往往不知道如何使用这些数据，如何计算这些数据，将会得出什么结果。

4  多 BOM 问题；

假如一个工厂生产的产品系列，型号很多，有上千个BOM表，如何进行这些大数据量的处理呢？这个往往也成为困扰大家的问题。

5  包装设计的多重影响、缺乏标准，包装专业人员；

包装的合理设计在 PFEP 和物料解决方案中扮演重要的角色，但是往往工厂缺乏相关的规范和标准以指导设计、作业。也缺乏包装设计专业人员，过于依赖包装供应商，往往在 PFEP 落地的时候，忙于进行包装的“救活式”改善，对于 PFEP 实际落地产生负面效果。

6  前置基础工作：物流工时核算不清；

在进行 PFEP 的计算的时候，需要依据标准物流工时进行逻辑计算；如果前面没有物流工时的核算的基础工作，在做 PFEP 的实施落地就会遇到困难：难以进行后续的计算；难以评估实施的结果。

7 无 PFEP 人员岗位。

工厂管理组织架构没有这个岗位的原因是多方面的，最为核心的是没有认识到  PFEP 的价值以及它给工厂物流带来的意义。如果不能从组织上解决这个问题，那么 PFEP 的实施工作也不能持续。

以上是从我的实际工作中，总结的 PFEP 实施工作的七大痛点。

针对这些痛点，笔者将会在后续文章中一一予以阐述。

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