2018年，政府间气候变化专门委员会（IPCC）在《全球升温1.5℃特别报告》指出：要实现升温控制在1.5℃以内目标，全球需在2030年比2010年减排45%，在2050年左右实现碳中和。2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会上作出“中国将提高国家自主贡献力度，二氧化碳排放力争2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的庄严承诺。
在此背景下，各行各业采取积极态度并开始行动，如中国物流与采购联合会贯彻落实国家绿色低碳发展理念，围绕“碳达峰、碳中和”约束条件下制定了一系列绿色物流发展目标[1]。某轻工制造企业也制定了 “十四五”绿色低碳发展工作方案，提出推动企业绿色高质量的发展方向，助力“碳达峰、碳中和”目标实现，加快建立资源节约型、环境友好型企业。该企业物流小组为了强化绿色物流建设，加强物流作业管理，积极探索低能耗、低排放方法，并深入开展调查研究。
一、存在问题
在企业生产物流中，以“碳达峰、碳中和”为目标的问题症结是碳排放。为了查找引起碳排放的因素，需要进行原因分析，这里采用的是微观流程图分析[2]，又称IPO分析（Input“输入”、Process“流程”、Out“输出”），收集生产物流中原辅料、成品的收货、存储、发货流程环节，针对碳排放这项问题症结（输出），查找各环节（流程）造成碳排放的因素（输入）。通过分析，有24项引起碳排放的主要因素，如图1所示。
二、分析问题
制造业生产物流碳排放主要因素找到后，需要征询专家的意见，以便采取应对策略。在“碳达峰、碳中和”目标下，减少碳排放的“绿色低碳”需求，可能会抑制经济发展。2010年丁仲礼院士提出将排放权视为发展权，视为基本人权，与发达国家争取排放权，避免遏制发展中国家的经济增长，加大富国与贫国的差距。由此可见，在“碳达峰、碳中和”目标下，不同的专家在应对环境与发展之间的平衡时采取不同的措施。为了综合各个层面专家的意见，需要对碳排放因素开展专家调研，以便采取综合解决方案。
采用KANO模型来进行专家调查。KANO模型一般用于顾客对产品特性的需求分析，对需求进行优先级排序，将顾客需求分为五个级别：基本型需求（M）、期望型需求（O）、魅力型需求（A）、无差异需求（I）、反向需求（R），以及由于调查对象可能会对问卷中的问题产生不正确理解，归为有问题的回答（Q）[3]。可见，与顾客对产品特性的需求类似，“碳达峰、碳中和”目标其实也是人类对未来环境“绿色低碳”的需求，方法是通用的，由专家从节能减排的角度代表相关人群向企业提出改善需求。
1.问卷设计
根据KANO 理论的调查问卷模板，将上述因素的碳排放影响分别设置正向和反向两个问题，每个需求项正反两个问题的意见划分为“乐意接受”、“接受”“无所谓”“可以接受”“不接受”五个等级，依次设置相应的题项，设计出制造业生产物流“绿色低碳”需求专家意见调查问卷。如针对第一个因素，设置正向问题“原辅料收货作业不采用人工纸质单，您的意见是……”，反向问题“原辅料收货作业采用人工纸质单，您的意见是……”，专家都需要在五个等级中选择一项意见项。
2.问卷的发放与收集整理
发放调查问卷给相关领域专家，问卷咨询专家涵盖了行业环保专家、企业环境安全员、物流从业人员等。共发出调查问卷50份，收回47份，其中有效问卷45份。对照KANO 评价表 [4]，将45份有效问卷的各意见项进行分类划分，按照类型数量进行意见归属，统计物流作业“绿色低碳”专家意见类别数据，如表1 所示。
3.Better-Worse系数影响力分析
按照KANO模型的原则，从专家意见出发，分析改善碳排放因素，对“双碳”目标的影响满意系数：Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)；如果不改善碳排放因素，对“双碳”目标的影响不满意系数：Worse/DSI=-1×（O+M）/(A+O+M+I)。每项因素按照以上公式计算出Better-Worse系数值，按散点图划分为四个象限，如图2所示。
结果显示：
（1）第一象限Better系数值高，Worse系数绝对值低，归类为魅力属性（A）。主要包括：2.原辅料厂内货运汽车；3.原辅料装卸货人工叉车；8.原辅料组盘人工堆码；9.原辅料人工盘库；19.成品人工盘库；24.成品人工装车。
魅力属性表示即使不改善此因素，专家满意度不会降低；但当改善此因素，专家满意度会有很大提升，改善难度大，但其对“双碳”目标的社会影响力巨大。
（2）第二象限Better系数值高，Worse系数绝对值也高，归类为期望属性（O）。主要包括：1.原辅料收货人工纸质单；10.原辅料纸质盘库单；11.原辅料日结纸质单；12.原辅料换号纸质单；15.原辅料纸质发料单；20.成品纸质盘库单；21.成品日结纸质单；22.成品发货纸质单。
期望属性表示改善此因素，专家满意度会提升；当不改善此因素，专家满意度就会降低。这是企业形象的竞争性属性，应尽力去改善的期望型需求。
（3）第三象限Better系数值低，Worse系数绝对值高，归类为基本属性（M）。主要包括：4.原辅料外包装纸箱；13.原辅料发料人工油板车；14.原辅料发料人工叉车；16.成品纸箱包装；23.成品发货人工叉车。
基本属性表示当改善此因素，专家满意度不会提升；当不改善此因素，专家满意度会大幅降低。这些因素是最基本的改善项目，是企业有义务做到的事情。
（4）第四象限Better系数值低，Worse系数绝对值也低，归类为无差异属性（I）。主要包括：5.原辅料外包装塑料膜；6.原辅料木托盘；7.原辅料实托盘捆扎带；17.成品容器木托盘；18.成品储运裹膜。
对专家来说，无论改善或不改善这些因素，满意度都不会有改变。专家认为，无差异属性的这些因素不影响“双碳”目标。
三、策略与建议
对基于KANO模型的制造业生产物流碳排放因素进行分类分析，按照不同的属性给予不同的重视程度来进行减碳改进，改进的思路如下：
对于基本属性（M），专家认为这类因素是企业本应该消除的碳排放因素，应予以全面改善，否则连基本碳排放行为没法控制，更谈不上是重视“双碳”目标的责任企业。
对于期望属性（O），专家非常关注这类碳排放因素，如果企业对这类碳排放的多种因素提供改善措施，将会极大减少碳排放，是“双碳”目标实现的主要因素，应投入大量精力，争取全面改善。
对于魅力属性（A），这类碳排放因素的改善通常会让普通大众感到意外惊喜，但鉴于改善难度大，企业应根据条件研究出相应的技术措施来进行改善，在同行业中形成先进案例来提升企业影响力。
对于无差异属性（I），专家并不关注这类碳排放因素是否需要改善，企业可自行选择应对措施。
因此，针对该企业建立资源节约型、环境友好型企业的愿望，结合专家的意见，提出改善企业碳排放原则：对基本属性的碳排放因素必须全面改善，对期望属性的碳排放因素尽力绝大部分改善，挑战魅力属性的碳排放因素争做同行业环境友好企业领头羊，对专家认为的无差异属性碳排放因素保留意见并努力降低负面影响力。
具体策略与建议如下：
第一，基本属性的改善项，聚焦于传统的产品外包装，以及传统的人工辅助工具。
企业应针对传统的产品外包装，比如纸箱，形成回收循环利用的机制，可大量减少碳排放。对于传统的人工辅助工具，如人工油板车、叉车等工具，存在于传统的辅助作业中，应采用自动化和智能化设备来替代。近年来，自动化设备如机器人、无人叉车、自动导引搬运车（AGV）等技术已经成熟，在各行业得到广泛应用[5-7]。
第二，期望属性的改善项，聚焦于采用纸质账单传递和存储信息。
这类物流作业碳排放很大，且作业效率低。宜建立信息化平台，在信息系统中共享、传递、存储信息，不仅能实现无纸化作业，还能实现信息互通，提高作业效率[8-10]。如制造企业的供应链信息平台发展与应用、医院耗材物流专业信息化技术与服务等案例均达到了上述目的[11-12]。
第三，魅力属性的改善项，聚焦于大规模、常态化的货运汽车，以及人工作业。
这类碳排放因素的改善通常会让人们感到意外惊喜，提升环保水平，可以根据企业的生产条件、投资实力给予一定程度的改善。如厂区货运汽车的倒短物料作业，可建立新能源智能物流车系统，类似的应用环境已在许多工业园、校园、港口等封闭式区域中实现 [8]，[13-14]。新能源技术的应用，如仓储自动化技术发展及昆船物流的创新实践、上汽通用五菱工厂的无人化物流运输等，均为成功案例[15-16]。至于传统的、重复性的人工作业，如码垛、盘库等作业，已经在研究开发中，如复合机器人、自动装车机、机器视觉盘库等技术，待研发成功后可引入使用。
第四，无差异属性的改善项，聚焦于仓储和运输过程中的容器和包装。
物料在运输和仓储过程中采用大量的裹膜、外包装、捆扎带、底垫、填缝辅材等，这类因素碳排放量大，但大部分专家却不太关心其改善。通过进一步分析，发现这类因素对集装化和多式联运方式提供支撑作用，而这种方式恰好也是减少碳排放的一大措施 [8]，[10]。如集装单元器具的回收与循环使用、托盘单元化物流系统中滑板托盘集装单元等集装化方法[17-18]，美军开展集装箱多式联运、基于私有链技术的多式联运业务平台构建等多式联运做法[19-21]，均实现了节约、环保的目的。近几年来，为实现集装化和多式联运方式，投入的容器和包装材料也越来越多，造成通过“排放”手段来达到“减排”目的的现象。随着这类作业量越来越多，碳排放发生越来越大，企业一方面要与整个物流供应链运作环境接轨，另一方面还是要减少使用容器和包装材料所造成的碳排放。
四、结语
本文应用微观流程图，对某轻工制造业生产物流进行分析获取碳排放因素，对这些因素进行KANO模型专家意见分类，结合企业的绿色发展改革动力，提出改善策略和意见，从而助力国家“碳达峰、碳中和”目标的实现。
