刘彦虎 钢铁物流贯穿于钢铁供应链的始末，是钢铁产业实现高质量发展的重要保障。钢铁物流要实现高质量发展，智慧物流是必然之路。 智慧物流，即将互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与数据自动采集、智能运输、自动仓储、信息智能交互、调度集中控制等现代物流技术在钢铁物流中有机融合，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化，使物流系统具有感知、学习、推理、判断的能力，为物流管理决策提供智能支持。 发展现状：部分智慧物流技术已获应用 现阶段，自动化立体仓库、无人天车、无人堆取料机、智慧调度系统等智慧物流技术已在我国钢铁企业得到应用。 自动化立体仓库，主要由货架、巷道式堆垛机、出/入库输送机系统、出入库工作台及周边系统组成，采用高层货架来储存单元货物，采用巷道式堆垛机办理装卸、堆垛作业，并利用计算机进行控制和管理。钢企通过大幅度增加仓库的有效高度，有效扩大仓储面积和储存空间，使货物储存集中化、立体化；通过迅速、准确、及时的信息处理和过程管控，可实现仓库作业的自动化、智能化。目前，自动化立体仓库已在天津钢管轧管库、吉林建龙钢铁备品备件库、潍坊特钢钢材成品库等少数钢铁企业应用。 无人天车主要由天车本体设备、无线远程控制系统、天车自动调度作业系统、特种设备检测系统等组成，是智慧仓储的重要组成部分。无人天车通过接收智慧仓储库管系统的调度信息，利用高精度定位、防摇模型、安全联锁策略等技术，控制天车精准、平稳、安全、高效地执行吊运任务，并将吊运结果反馈给智慧仓储库管系统。在钢卷等钢材产品吊运、装卸、安全控制等环节应用无人天车，可取消或减少人工操作，通过天车精准定位、路径自动优化、防摆荡控制、坐标辨识、智能夹钳、安全防护等技术，实现天车运输环节全自动无人作业。目前，无人天车已在首钢京唐、河钢集团唐钢新区、中国宝武太钢等大量钢铁企业广泛应用。 无人堆取料机主要由堆取料机本体设备、料堆区域识别系统、硬件防护系统、自动化管理系统、自动化盘库系统、人机界面、通信模板、料场数据库系统、基于数据库的控制策略等组成。无人堆取料机通过使用工业自动化、检测、测绘、计算机图形图像、通信等先进技术，实现堆取料机自动化堆取料作业；利用激光扫描技术对料堆进行动态实时扫描，并进行仿真处理，形成三维图像及料堆信息数据库；将堆料、取料作业计划自动转化为plc（可编程逻辑控制器）控制指令，控制堆取料机自动寻址；根据设定的堆形、堆宽、堆高等数据，进行自动堆料；根据指定的料堆，自动寻找料堆切入点，进行自动取料。针对条形、圆形等机械化料场实现堆取料设备集控远程化、堆料作业及取料作业高度自动无人化，提高作业效率。无人堆取料机已在宝钢股份宝山基地、沙钢集团本部基地、山西晋南钢铁等少数钢铁企业应用。 铁水智慧运输系统主要由智能调度系统、数字孪生系统、设备保障系统、数据分析平台等组成。该系统采用智能装备、无人驾驶、环境感知、数字仿真、人工智能等技术，应用高精度控制、智能调度、深度学习等算法，可实现铁水运输智慧化、无人化作业。通过铁水智慧运输系统的应用，铁水调度工作实现智能化，取消人员电话的沟通流程，实现高效调度，降低铁水运输成本。铁水智慧运输系统已在鞍钢股份鲅鱼圈基地、宝钢股份宝山基地、湛江基地等少数钢铁企业应用。 问题所在： 尚处初级阶段发展水平参差不齐 整体来看，我国钢铁行业智慧物流发展存在四方面主要问题。 一是发展水平参差不齐。宝武、鞍钢、首钢、河钢、沙钢等少数大型钢铁集团在钢铁智慧物流方面开展了研究和建设，取得了一些成绩，并在发展钢铁智慧物流的道路上继续探索；建龙钢铁、晋南钢铁等少数重视物流的钢铁企业对能够实现降本增效的智慧物流技术进行了应用；然而，国内大多钢铁企业在智慧物流发展和建设上还是空白。虽然无人天车技术在大量钢铁企业得到应用，但是无人堆取料机、自动化立体仓库、智慧调度系统等仅在少数钢铁企业得到应用，而汽车运输无人驾驶技术更是鲜有企业应用。因此，钢铁行业智慧物流无论是在不同企业间，还是在不同技术应用上，都呈现出发展水平参差不齐的特征。 二是总体水平偏低。在原燃辅料仓储环节，很多钢铁企业仍存在大量的非机械化料场，采取工程机械装卸、堆垛、搬运的作业模式，很难应用智慧物流技术；而机械化料场中大都采用人工操作机械作业，采用无人堆取料机的料场属于极少数。 在钢铁企业厂内运输环节，汽车车辆和铁路机车几乎都有人驾驶。其中，汽车运输组织以人工调度为主、以系统调度为辅，铁路运输基本实现系统调度。不过，现有调度系统主要是将日常管理采用信息化方式执行，没有通过自组织、自学习不断进行智能优化。 在钢铁企业钢材成品仓储环节，需要大量员工进行装卸、堆垛、盘库、出入库等作业，大多数钢企仍以扩大仓库面积、增加仓库数量的方式解决存储能力不足问题，通过建设数字化仓库、应用智能化仓储管理系统提高存储能力、提升作业效率的企业屈指可数。 总体来看，我国钢铁行业物流环节虽然信息化水平有较大提升，但是智能化水平较低，智慧物流尚处于发展初级阶段。 三是缺失统筹规划。物流是典型的系统工程，但我国多数钢铁企业物流职能分散在众多部门，缺少独立统一的管理部门；分散的物流职能部门仅从自身的角度出发，在原燃辅料仓储、厂内铁路运输、厂内道路运输、钢材成品仓储等各自管辖范畴独立地开展一些智慧物流建设工作，相互之间缺少协作。由于专门物流管理部门缺失，系统性的物流规划管理工作也缺失。除少数对物流非常重视的钢铁企业外，绝大多数钢铁企业至今未开展过物流系统规划工作，对智慧物流进行统筹规划的钢铁企业更是几乎没有。由于缺失专门的物流管理部门，钢铁物流信息化建设缺少统一平台，各系统相对孤立，信息无法互通，存在信息孤岛。 四是智慧物流人才稀缺。要推动钢铁行业智慧物流发展，智慧物流人才是关键。钢铁智慧物流需要同时具备物流、钢铁、信息、人工智能等专业领域知识和技能的复合型人才。我国钢铁物流管理起步晚，受重视程度不高，物流人才培养比较滞后，物流专业人才短缺，智慧物流人才更是稀缺。 优化建议： 重视系统规划 搭建智慧物流统一管控平台 笔者认为，我国钢铁行业发展智慧物流应注重以下几个方面工作。 第一，重视系统规划。钢铁企业应定期开展物流系统规划工作，从组织机构、基础设施、运营管理、信息化建设、智慧化发展等方面对物流系统进行全面、系统的规划，为钢铁智慧物流全面、有序、健康、持续发展提供强有力的保障。 第二，搭建智慧物流统一管控平台。钢铁企业应基于全供应链角度搭建智慧物流统一管控平台，平台由基础支撑、设施设备、模型算法、物流管控、可视化管理5层构成。 基础支撑层包括组织支撑、技术支撑、标准体系。组织支撑是整合物流资源，设立专门的物流管理部门，对物流资源进行统筹配置及协调管理。技术支撑是物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生、区块链、5g、rfid（射频识别）等技术在物流各环节的应用。标准体系是从数据、安全、检测、评价等方面建立一套钢铁物流标准体系，为智慧物流可持续发展提供坚强保障。 设施设备层将多传感器融合、rfid标识、nb-iot（窄带物联网）、机器视觉、工业通信协议等技术应用到火车、汽车、皮带、天车、仓库等物流设施设备上，通过智能技术加持，使物流设施设备实现泛在感知、深度学习、自适应执行功能。 模型算法层从订单、运单、仓储、装卸等系统海量数据信息中进行数据挖掘，通过机器学习算法、寻优算法等搭建路径优化、物流资源预测与平衡、运输调度、出入库优化、拥堵预测、组包排产、模拟仿真等模型，模型算法是实现智慧物流应用的重要手段。 物流管控层以模型算法为支撑，对采购物流、生产物流、销售物流的物流资源、承运商、物流计划、物流调配、订单、运单、出入库、实时动态跟踪、合同、结算管理等环节实施统一集中管理。 可视化管理层是建立一套与实体物流一致的数字孪生体系，通过电脑、移动终端、集控中心大屏等各种显示终端，对采购物流、生产物流、销售物流的物流动态实施可视化管理。 第三，加快基础设施升级改造。机械化料场是发展原燃辅料智慧仓储物流的前提，数字化仓库是发展钢材成品智慧仓储物流的前提，自动档车辆是实现厂内道路运输无人驾驶的前提，完善的基础信息化建设是搭建智慧物流统一管控平台的前提。因此，钢铁企业要发展智慧物流，需要做好物流基础设施升级改造工作。 第四，鼓励先行先试。在我国智慧物流领域，民用领先工业，大型钢铁集团领先中小型钢铁企业。因此，建议大型钢铁集团多向民用领域学习，先行先试，把民用领域先进成熟的智慧物流体系及技术引入钢铁物流；同时，建议国家制定“钢铁智慧物流示范工程”等鼓励及奖励政策。 第五，全面推广应用。智慧物流技术可以节省人员投入、降低劳动强度、提高作业效率，是钢铁物流提质降本增效的重要手段。对于被科研机构论证可行、在钢铁企业实践成熟的智慧物流发展体系、路径及技术，可以在钢铁企业全面推广，建议行业主管部门制定相应的支持鼓励政策。 第六，建立健全智慧物流人才保障机制。引入正面激励机制，在职位晋升、经济待遇和人文关怀等方面给物流人才提供空间。建立人才引进机制，综合考虑学历、工作经历、年龄、性别等因素，构建经验丰富、可持续工作、学习能力强的人才梯队。建立人才定期培训机制，通过邀请专家讲学授课、定期举办内部研讨班交流经验分享心得、组织外出调研学习考察、到优秀企业参观学习等方式对员工进行定期培训。
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