行业分析:电子制造业对物流供应链的市场需求

根据市场调研机构Strategyanalytics的最新数据,2021年中国智能手机出货量为3.293亿部。根据市场调研机构Canalys公布的2021年全球个人电脑市场数据,2021年全球个人电脑出货量同比增长15%,达到3.41亿台,创2012年以来新高。

近两年来,整个电子制造业实现了显著增长。根据国家统计局的最新数据,2021年,计算机、通信等电子设备制造业规模以上企业实现营业收入141285.3亿元,同比增长14.7%;利润总额8283亿元,同比增长38.9%。事实上,近十年来,电子制造业一直保持着快速增长的趋势。根据国家统计局的数据,2011年至2017年,计算机、通信等电子设备制造业规模以上企业主营业务总收入复合增长率约为9%。2018年至2021年,由于2018年全球金融危机的影响,计算机、通信等电子设备制造业略有下滑,但迅速逆势上升。2020年利润总额同比增长超过两位数,达到17.2%。

行业分析:电子制造业对物流供应链的市场需求

电子制造业对供应链和物流提出了新的需求。

根据行业专家的分析,电子制造业的供应链和物流是独一无二的。

从类别上看,电子制造业涵盖了许多细分领域。不同领域的电子产品种类繁多,即多元化产品。随着消费者对个性化的追求,定制化的需求越来越大。同时,电子制造业的客户类型也非常丰富类型也非常丰富,即使是单一客户,其订单需求也是多样化的。这些特征不仅意味着各种零件,而且订单也越来越多样化和小批量。

从生产模式来看,电子产品生产过程围绕产品结构组织生产,根据专业特点组织生产,生产形式主要分为装配生产、多品种小批量生产、批量生产、混合生产等类型,其中混合生产既有连续生产,也有离散生产。据报道,有些零件甚至需要在不同的工厂之间来回加工,生产分工非常详细。

从物流环节来看,根据电子产品的生产和销售过程,电子制造物流可大致分为产前物流、生产物流、销售物流和售后(反向)物流(指产品质量、退货等原因需要返回工厂或经销商)等部分。也可分为工厂内部物流和外部物流,包括工厂内部物流包括零部件(包括半成品)物流、生产线物流等生产物流,以及成品物流。

此外,电子制造业还面临着客户需求的剧烈波动,导致订单的不确定性增加,以及应对全球化和频繁变化的工业环境。值得一提的是,在新冠军疫情的持续影响下,全球供应链面临着巨大的风险,全球供应链本身也在不断变化,正面临着供应商、制造商、服务提供商、金融机构、经销商、零售商和最终用户形成的生态供应链体系的转变。

一般来说,传统电子制造业供应链的显著特点是材料种类繁多,生产线更换频繁,各种因素的叠加使得电子制造业的供应链和物流管理非常复杂。业内专家补充说,由于电子产品更新速度特别快,需要在最短时间内响应市场需求,推出新产品,赢得市场机遇,这无疑对供应链和物流的响应速度和效率提出了更高的要求。

但从行业现状来看,过去企业通常采用人海战术来提高效率,填补多品种、小批量生产场景。随着人员离职率高、劳动力成本上升、招聘难度加大等行业共性问题日益突出,亟待创新。

因此,要在激烈的市场竞争中占据优势,企业必须树立现代物流意识,充分利用新的物流技术和设备优化供应链和物流,最终提高效率和降低成本。

新的物流技术和新设备促进了电子制造业的升级发展。

近年来,在工业4.0和智能制造概念的推动下,在人工智能、物联网、大数据、云计算、5G等新技术的推动下,中国制造业不断加快智能化转型。因此,依靠先进的物流设备技术提高制造业供应链效率,构建智能供应链和智能物流系统已成为许多制造业企业转型升级的重要起点,电子制造业的快速发展也是如此。目前,新的物流技术和新设备正在全面应用。

从电子制造业数字化、智能化转型的实施路径来看,在成品物流环节,大多数企业都实现了成品的自动化存储。现阶段,行业更注重智能制造。例如,在生产过程中,通过自动化和智能软硬件的引入,以人为本的生产装配线逐渐向少人化甚至无人化发展,通过技术手段提高管理效率。

在现场物流部分,随着生产线自动化程度的提高,生产线物流升级已成为下一个重点。企业开始引进自动化设备,构建自动送料系统,以及自动化原材料仓库/线边仓库。在这些环节中,AGV、智能叉车、物流机器人等自动化设备得到了越来越多的应用,对垂直升降集装箱等存储系统的需求进一步凸显,物流设备供应商不断结合电子制造客户企业的业务特点提供最合适的解决方案。

行业分析:电子制造业对物流供应链的市场需求

业内专家强调,对于数字智能升级,自动化设备的引入远远不够,更重要的是让这些设备具有智能能力。所谓智能能力,是指除了通过物联网获取一些基本信息和信息外,还需要让IT、大数据团队进一步分析,或模拟预览,支持战略调整,满足未来客户和市场环境变化的需求变化,满足即时需求,降低运营成本。

例如,目前许多电子制造企业已经开始将物流机器人引入生产线。在这种模式下,设备与设备、设备与系统层面的对接相对简单,即机器人可以很容易地按照系统指令进行补困难在于机器人需要判断生产线材料何时达到临界点,这需要在系统层面进行转换

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