一、企業基本信息
鞍山鋼鐵集團有限公司（以下簡稱鞍山鋼鐵）是新中國鋼鐵工業的長子，生產鐵、鋼、鋼材能力年均達到2600萬噸，擁有鞍山、鲅魚圈、朝陽等生產基地，在廣州、上海、成都、武漢、沈陽、重慶等地，設立了生產、加工或銷售機構，形成了跨區域、多基地的發展格局。鞍山鋼鐵年物流量達1.3億噸（不含廠內物流量），鐵運量占其總物流量的絕大部分（例如鞍山本部基地鐵運量占80%以上），每天進出局車量大、項目實施前鐵運供應鏈數字化、網絡化、智能化水平制約了供應鏈數據互聯互通并影響運輸效率，局車在廠內占用時間比較長。
二、案例背景
該項目國內首例實現鋼企與國鐵集團數據的互聯互通，并基于數據生態、人工智能、數據孿生等技術對局車運輸組織海量、多維業務數據進行智能、有序地驅動，加速物流運輸組織數智化轉型，引領鋼企局車運輸組織數字化、網絡化、智能化管理的全新變革。解決的主要問題為：
一是，“公轉鐵”缺車的問題。國家實施藍天保衛戰“公轉鐵”以來，大量貨源轉到鐵運。國家鐵路車皮急缺，“車皮周轉率”直接影響產業鏈供應鏈的物流、商流、資金流、信息流的高效運轉，本項目實施就是要解決這一難題，助力國家戰略落地，為產業鏈供應鏈自主可控做出基礎保障。
二是，客戶體驗不好的問題。外部客戶及用戶的體驗成為了評價供應鏈最重要的標準之一。全鏈的數字化，并且數字化貫穿全鏈的商流，物流，資金流以及三者合成的信息流，才可能構建以客戶為中心的供應鏈，否則供應鏈競爭力就會下降。
三是，運輸效率低、能耗高的問題。效率是供應鏈的生命，不斷提升效率、和環境績效、社會績效是供應鏈平臺的使命和供應鏈制勝法寶。
四是，創造裂變新場景，以供應鏈韌性、柔性解決多場景績效差的問題。
三、項目技術方案及實施過程
1.技術解決方案
（1）供應鏈信息互聯互通，提升供應鏈協同效率
過去鋼企鐵運ERP系統與國鐵集團的數據不能互通。國鐵車輛到達鋼企交接點，鋼企重車配到國鐵交接線，輸入、輸出的貨運信息全是人工錄入的。信息缺失造成運輸效率不高、運輸能耗高等問題凸顯，另外最最重要的是局車大量的時間被占用在廠內，嚴重影響了國家“公轉鐵”實施后對車皮周轉率的要求。
針對這一點，2018年-2019年鞍山鋼鐵與沈陽鐵路局集團有限公司，按照安全共享和對等互利的原則，推動鋼鐵企業與港口、鐵路、物流企業等信息系統對接，完善信息接口等標準，加強列車到發時刻等信息開放，實現了數據互通、提升物流效率和生產運營質量的良好效果。2020年鞍山鋼鐵與國鐵集團全路首例實現了數據的互聯互通，此項工作為產業鏈供應鏈數據共享和協同共贏奠定了重要的基礎。
（2）基于數字孿生技術，提升局車運輸組織效率
鋼企鐵路運輸資源管理系統是鋼企鐵運業務的核心系統，承載著鋼企所有鐵路運輸資源的物流管理作業。該系統業務量大，運輸組織環節繁雜，涉及設備眾多，運輸組織數字化程度不高就會導致運輸效率無法進一步提升。鞍山鋼鐵在該系統原有功能基礎上，研發并實施應用“基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術”、“鋼企鐵運物流“數據生態”技術”等技術，提升了局車運輸組織效率。
（3）開發低碳智能的局車管控技術，提升局車運輸能耗管控水平
鞍山鋼鐵原有的鐵路運輸資源管理系統缺失評價鋼企鐵運組織各作業環節時間指標、能耗指標體系，無法精準定位作業瓶頸及能耗標準，局車周轉不暢，局車在廠內運輸周轉過程中體現出能耗高的問題。鞍山鋼鐵在原有系統基礎上開發“低碳智能的鋼企局車管控專有技術”解決了該問題。
（4）數字化、網絡化、智能化技術支撐鋼企鐵運系統，提升客戶服務體驗
鞍山鋼鐵原有的鐵路運輸資源管理系統缺少對鐵運運輸組織相關數據整合、清洗的手段和平臺，信息相對無序、孤立，沒有利用有效工具進行深度挖掘，無法全面、準確地分析作業環節存在的問題，無法有效獲得數據資產能力。結果表現在對公司采購用戶，不能做好鐵運組織對采購方案優化的支撐；對公司制造用戶服務，不能進一步提升鐵運對生產穩定高效的保障和支撐；對銷售用戶服務，不能提供可視化服務、不能提供高效的延伸服務。鞍山鋼鐵采用數字化、網絡化、智能化技術支撐鋼企鐵運系統，數字技術創造了裂變的新業務場景，支持鞍山鋼鐵以供應鏈韌性、柔性解決多場景業務協同績效差的問題，提升了客戶服務體驗。
2.技術創新點
（1）基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術
鞍山鋼鐵將數字孿生技術深度應用至鋼企局車運輸組織中，將局車運輸全流程的相關因素如鐵路線路、道口狀態、裝卸車設備、成品庫位信息進行實景化仿真顯示，利用融合GIS、GPS、RFID射頻、設備狀態數據采集、網絡視頻等信息化技術手段，并與冶金企業鐵路物流運輸管理系統、生產指揮控制系統等系統相結合，將各個系統的業務數據如股道占用信息、車輛狀態信息、機車位置信息、貨位視頻信息等疊加在虛擬仿真場景中，建立可視化、多源化的數字孿生平臺。依托數字孿生平臺，可以沉淀歷史數據，實現運輸組織閉環管理，輔助用戶進行鐵運效率的分析與追溯，全面提升鐵運服務質量；可以進行全局感知、智能運控和實時調度，深度優化鐵運調度計劃指揮、高效組織生產物流鐵運配送、精準執行鐵運裝備智能控制、科學壓縮鐵運能源損耗；可以基于仿真場景進行模擬推演、仿真預測和輔助決策，實現運輸計劃預測編排和優化計劃的輔助決策、鐵運設備的故障預測與健康管理。打造全方位、全要素、全過程、多尺度的局車運輸組織數字化平臺。
（2）低碳智能的鋼企局車管控專有技術
采用了系統工程分析方法，對局車的冶金企業鐵路物流運輸的全作業流程進行詳細地分析，并首創局車“時間軸”管理模式，將局車在冶金企業的鐵路物流運輸作業過程分解為：一靈、上行、卸前、卸車、裝前、裝車、發出七大作業過程，科學合理地分析物流運輸各作業環節，深入洞察物流運輸各環節的作業瓶頸，全面提升物流運輸效率，大幅降低物流運輸能耗，使物流運輸全流程透明化、低碳化、規范化。對鐵路物流運輸組織的關鍵環節裝卸車作業方式進行革新，通過翻車機作業聯系系統、鋼卷吊裝對位測量系統、線材盤圓打包裝置等專利技術的應用，優化裝卸作業過程、壓縮裝卸作業時間，無縫銜接鐵路物流運輸過程。
（3）鋼企鐵運物流“數據生態”技術
首創鋼企鐵運物流“數據生態”平臺。在與國鐵集團實現供應鏈體系信息互聯互通基礎上，逐業務、多渠道、全方位收集局車作業過程的每個末端環節基礎數據信息，形成多個路局“單車數據細胞”，每個“單車數據細胞”記錄該作業環節車輛的多維數據信息。以“時間軸”管理模式為主線、以“鏈式數據結構”為信息中樞，對每個局車“單車數據細胞”進行有序地整理、清洗、排列、組合，從而實現冶金企業局車作業過程海量、多維業務數據進行智能、有序地驅動，數據價值有效地賦能業務，最終形成完備的局車“數據生態”平臺。以局車“數據生態”平臺為依托，通過大數據展示“管理駕駛艙”，全面、直觀、具體地顯示局車在冶金企業廠內物流運輸周轉的核心指標，并支持“鉆取式查詢”，實現指標的逐層細化、深化分析，從而打造一站式”（One-Step）信息決策支持展示中心，多視角、全方位地反映現場生產作業動態，使高層管理人員可以及時把握作業趨勢、準確進行分析決策。
四、項目成效
1.應用情況及經濟效益
本項目已于2020年1月起在鞍山鋼鐵進行全面推廣，項目范圍覆蓋公司總調度、物流管理中心，鐵運分公司、煉鐵總廠、煉鋼總廠、化工廠、煉焦總廠、大型廠、厚板廠、無縫廠、線材廠等物流運輸各環節的相關單位。系統實施后，建立“數字孿生”平臺，對局車物流運輸全流程進行仿真顯示，并結合現場孿生數據進行生產趨勢的智能預測及關鍵生產指標的分析決策；利用“低碳智能”的局車管控技術，以“時間軸”的管理方式為主線，將局車物流運輸延伸到各終端環節，形成完備的“供、運、裝、卸、銷”信息化管理體系；打通“路企共享”信息管道，提前預知局車預到達信息。依據局車到達情況、生產作業情況，裝卸進度情況等全方位信息，采用多種分析算法，創立智能分析模型，對超過停時指標及能耗指標進行實時預警推送，使各環節管理人員能夠及時掌握現場生產動態，形成綠色、閉環管理體系；以單車數據信息為細胞單位，以鏈式數據結構為數據中樞，構建冶金企業局車“數據生態”體系，形成了上下縱向貫通，橫向集成的冶金企業局車作業的信息跟蹤與管控。最終實現局車物流運輸過程的信息集成、數據共享，以需定運，以卸定裝，提高局車物流運輸各作業環節反應能力和協同協作能力。實施該項目后，產生經濟效益1000萬元/年。
2.社會效益和環境效益
（1）是服務國家戰略落地的利器
通過“低碳智能”局車管控技術，建立完善、綠色的局車管控數字化體系，通過信息化的管理高效組織局車的生產調度，科學合理的壓縮能耗，提升工作效率，是“數字技術”解決“公轉鐵”國家戰略落地中車皮急缺的問題的典型案例。
（2）是實現供應鏈信息互聯互通提高整體供應鏈績效的典范
打通路企信息通道，進行路企信息深度融合，共享路局運輸動態及局車到達的預確報信息，結合預到達路局車輛進行合理組織運輸生產調度，能實現業務場景創新帶來的延伸服務績效，例如公司配煤配礦方案的優化升級，降低采購綜合費用；公司銷售服務中給客戶提供的延伸信息服務和鐵運優化方案帶來了新的價值創造空間。
是充分體現供應鏈協同帶來鐵運環境績效案例
強化運輸全流程計劃的管控作用，實現運輸計劃流程的閉環管理，嚴格把控運輸計劃“申請-審批-執行”每個環節，并制定運輸計劃兌現率的考核指標，避免無協同計劃裝、卸車對運輸效率的影響，全面提升局車物流運輸的協同性。項目運輸優化后壓縮機車停時8.3%，提升機車效率5%，機車能耗降低9.4%。
（4）是技術牽引供應鏈流程優化的鋼企鐵運實踐
全面推行網絡貨票，代替原來人工傳遞紙制貨票的作業方式，使用電子印單等技術手段，對網絡貨票進行電子簽證，作為運輸結算的依據，真實、準確。同時也徹底社絕了在貨票傳遞過程中產生的遺失、破損、不方便保存地弊端，極大地提高了作業效率。
（5）是供應鏈柔性的技術保障
一是，實現與國鐵集團的數據互聯互通，并建立全新的“時間軸”局時停時指標體系，從而準確地衡量鐵路運輸各環節的作業情況，深入洞察局車全流程作業瓶頸。二是首創“單車數據細胞”基于變量數據的深度學習，確保作業時長和作業能耗的深度學習。三是與底層控制車號識別系統、GPS機車定位系統進行實時數據交互，實現了作業數據由人工采集向設備自動采集模式的改變，使生產作業信息更加真實、可靠，降低勞動強度。四是基于多干擾因素的運輸組織計算模型支持智能決策的實現。本項目是把“數字孿生”的“可視、診斷、預警、智能決策”四大功能的落地實施作為破解全局優化需求與碎片化供給矛盾的武器，是鋼企鐵運供應鏈柔性的技術保障。
五、亮點及模式總結
1.通過關鍵技術研發，探索出解決困擾國家“公轉鐵”戰略落地的缺車難題的“鞍鋼方案”。
2.項目中“基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術”、“低碳智能的鋼企局車管控專有技術”、“鋼企鐵運物流“數據生態”技術”等技術的研發應用給行業提供了推動鋼鐵鐵運物流高質量發展、可復制的技術工具。
3.是“強化產業鏈供應鏈自主可控能力”的技術表率，項目提升了“關鍵技術控制力、數字技術對鋼鐵鐵運物流的引領力”。
六、未來發展機遇與挑戰
1.數字經濟將指導物流和供應鏈開展頂層設計
習總書記對未來數字經濟的發展提出了非常明確的方向。他指出未來數字經濟發展包括三個方向，一是促進數字技術和實體經濟的深度融合；二是要賦能傳統產業轉型升級；三是催生新的產業、新的業態、新的模式。未來，鋼鐵供應鏈從業者應進一步理解數字經濟發展的迫切性、它的重大的影響力以及它的發展方向，并將其作為指導在物流和供應鏈領域開展數字化的一個頂層引導。
2.數字經濟將推動鋼鐵物流供應鏈高質量發展
作為世界經濟主要驅動力的鋼鐵業在“數字產業化”和“產業數字化”兩個方面全力提速，為鋼鐵業可持續發展提供了強勁動力。在中國，以鋼鐵業為代表的制造業，重點領域關鍵工序數控化率由2012年的24.6%提高到2020年的52.1%，數字化研發設計工具普及率由48.8%提高到73%。“十四五”時期，產業機遇和挑戰將主要圍繞著“數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業”等5大業態展開；鋼鐵行業應緊扣三個要素，即數據資源、現代信息網絡和信息通信技術，圍繞著“數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業”等5大業態在持續創新，推動鋼鐵產業鏈供應鏈的高質量發展。
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