在智能工厂规划中，物流分析已突破传统物料搬运的范畴，演变为连接物理空间与数字系统的战略工具：
1、物理层优化：通过设施关联度矩阵确定设备布局，例如将物流强度系数＞0.8的工序间距控制在5米以内。 2、数据层融合：与MES、WMS系统集成后，物流数据可反向指导生产计划调整，例如根据实时库存水位触发补料指令。 3、战略层决策：通过帕累托最优算法，在运输成本、空间利用率、改造成本等多目标约束下，求解全局最优的产能布局方案。
这种多维度的分析能力，使企业能够用数据透视生产系统的运行本质——不仅知道物料此刻在哪里，更预判它们应该在何处。 如某工厂通过物流仿真，发现18%的仓储面积实际服务于无效库存，通过优化释放出2000㎡的有效空间。 物流分析的价值，在于将抽象的生产流程转化为可测量、可验证的空间参数，从而构建起科学决策的底层逻辑。 对于制造企业而言，这不仅意味着物料搬运成本的显性下降，更代表着生产系统动态响应能力的本质提升。 当物流分析从技术工具升级为管理思维，工厂才能真正实现“空间驱动效率”的转型目标——让每一米车间通道、每一个仓储货位，都成为价值创造的支点。