数字化如何让大宗物流更简单？
作为钢铁、煤炭、能源、化工等传统生产制造供应链上的关键环节，大宗物流运输是企业采购、仓储、生产、销售等业务的重要支撑。在与企业资源计划（ERP）、运输管理系统（TMS）、无人计量系统（GAM）、仓储管理系统（WMS）、生产执行系统（MES）等成熟、专业化业务等系统的串联中，大宗物流的数字化衔接，已成为企业提升执行效率和管理水平的“炼金石”。
面对市场环境的不确定性和客户需求的快速变化，大宗生产制造企业在数字化转型进程中，愈加重视物流对于从生产端到市场端的紧密连接作用，并以此为切入，不断提升企业供应链服务水平。
由于各业务版块信息化系统尚未全面打通及联动，企业在订单履约、原材料采购、生产制造、产品销售等供应链环节与物流运输的协同，很大程度上仍依赖人工经验的长期对接沟通。例如，忽视产能或订单需求的过量原材料采购，会造成过大的库存占用并增加厂区内部物流运输成本；此外，订单履约与现货库存、在途运输管理等环节的信息不对称，也会因为对风险管理的缺失造成延迟交付，降低客户满意度并使物流成本难以管控。因此，对接时效上的滞后性，以及缺乏以数据为科学决策依据的实时动态响应能力，导致企业在采购、生产、销售环节的物流运输及其成本管理相对粗放，同时也无法让物流充分发挥在供、需两端保通保畅的关键支撑作用。
如何让大宗物流的数字化更简单？中交兴路以公路货运等物流数据要素为驱动，洞察大宗物流行业痛点，在提升采、产、销供应链各业务环节与大宗物流运输的自动化协同水平上，探寻解题之道，为大宗生产制造企业降本增效不断赋能。
如何加强供应链信息化系统协同，降低资金占用？
为加强供应链信息化系统的协同，大宗生产制造企业希望通过构建一套OTWB系统，实现物流运输与采、产、销各垂直业务环节信息化系统的接入和数据整合应用。对此，企业的核心痛点正是在于能否真正提升系统间的业务联动性，通过降低人工参与工作量，以更自动化的方式，根据订单情况在原材料需求、产能和采销物流调度之间作出精准配置，减少盲目的采购和生产资金投入。
结合产品制造的原材料配置特征、企业周期性生产计划、产品实时销售订单以及采购市场行情变化因素等数据，中交兴路可助力大宗生产制造企业在OTWB系统中构建AI算法模型，对短期、中期、长期的原材料采购需求和交付情况进行预测。利用算法模型，企业的每次采购量将尽可能贴近生产制造线边库的需要，减少原材料先运输到普通仓库长期存放、再陆续运到线边库的内耗性物流作业情况，将库存更多留给稀缺性、战略性物资，从整体上降低企业采购、仓储环节的资金占用，保障流动资金用于支持更重要的生产经营活动上。这套算法模型还将结合不断沉淀的历史数据持续提升预测的精度。
基于算法模型对采、产、销情况的预测，也能够进一步指导企业对“公铁水”采销物流任务和车辆进厂装卸货任务的调度和管理，在更好地控制物流成本的同时，还可面向供应链其他环节的有序开展发挥支撑作用。
如何保障车、货在途运输安全并助力物流成本优化？
对于以公路运输为主体的采购物流和销售物流任务管理，大宗生产制造企业的核心痛点是能否通过对车辆从调度到货物交付全生命周期的管控，确保货物的安全，同时也保障企业整体生产经营节奏的稳定；在发生问题时，也能通过有效的途径查明原因并追溯责任，降低物流环节的损失。目前，主流的技术方案是通过给货车加装IoT设备，配合司机移动端对在途运输情况进行可视化管控，但企业为此付出的加装和运营维护成本较为高昂。
基于北斗一体化智慧物流，在无须加装额外硬件设备的前提下，中交兴路重点实现针对重载货车公路运输的在途实时可视化管控，并以此为基础，打造“公铁水”多式联运可视化管控平台。在服务能力方面：其一，面向公路货运的运力调度，结合货运车辆的车型、常跑路线、实时位置、空满载率等车辆“标签”，构建覆盖承运商和社会车辆的运力池，而运力的调度将根据系统预测的产销需求，辅助调度人员进行精准的车货匹配；其二，面向在途货物的安全，平台可根据运单展现车辆与货物在公路、铁路、水路运输节点的运输情况，其中在公路运输环节，在途管控可实时展现车辆位置，记录车辆行驶轨迹，并对车辆超速、疲劳驾驶、线路偏离、异常停靠等情况进行识别，为企业追查偷窜货等违法问题或回溯事故提供依据；其三，是以物流在途管控能力实现对供应链其他环节的业务支撑，以财务结算为例，基于车辆行驶轨迹对行驶里程和费用进行核验，避免弄虚作假造成经费损失，并促进费用结算的线上化进行，节约人工和时间成本。
在经济效益上，中交兴路通过北斗一体化智慧物流，不仅帮助大宗生产制造企业构建物流在途管控的一站式能力平台，助力减少物流损耗、优化费用成本，此同时也可进一步通过开放赋能，对行业伙伴，采购和销售物流的承运商进行平台的拓展销售，促进信息流共享，形成企业营收增长的“第二曲线”。
如何促进厂内物流运输与采、产、销环节的无缝衔接？
厂区物流的良好秩序，对于大宗生产制造企业保障采、产、销供应链业务环节的稳定同样至关重要。而企业的核心痛点正是在于如何加强管理力度，改变厂区物流长期以来以人工方式为主的被动管理状态，提升进厂物流车辆装卸货的计划性。
通过对厂区环境的高精度地图测绘，以及对厂区基础设施POI信息，门禁、计量、监控等IoT设备的接入，中交兴路帮助大宗生产制造企业打造数字化的厂区业务协同平台。物流车辆从接到采购、销售运输任务需求的开始，就已通过系统对预计到达时间的计算，给出智能排号的顺序；车辆进厂后再根据运输任务，由司机通过协同App软件获得专有的导航线路规划，快速抵达目的地，减少走错路线闯入禁行区域，或长期滞留厂区等风险。
在中交兴路长期实践中，大宗生产制造企业可通过平台持续加强对进厂物流车辆的综合管理，告别厂区车辆拥堵扎堆的历史问题，使车辆进厂装卸货时间从原来的2-3天，缩短到平均6-8个小时即可完成，整体提升物流管理效率45%以上。效率的提升，既保障了承运商及个体货车司机的工作效率和利益，同时也推动量化控制厂区物流的管理成本。
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中交兴路以人工智能、大数据、物联网等前沿技术为支撑，促进大宗生产制造企业各业务部门信息化系统间的数据要素融通应用，保障采集、生产、销售各环节与大宗物流运输的有机协同，提升企业供应链的稳定性和服务质量，在驱动降本增效的同时促进客户满意度的提升。
目前，中交兴路陆续服务江苏永钢集团有限公司、陕西北元化工集团有限公司、河钢集团石钢公司、山东钢铁集团、日照钢铁控股集团有限公司等大型钢铁、能源及化工类企业，面向企业数字化转型探索出一条行之有效的实施路径。携手大宗行业合作伙伴，中交兴路将持续助力于大宗生产制造企业的供应链数字化升级战略，为发展现代物新质生产力，提供可靠的物流科技保障！