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摘要：在產能整合與數字化轉型背景下，大型鋼鐵集團的多基地物流協同面臨數據孤島、管理分散與成本管控等挑戰。本文基于A集團的實踐，探討集團級物流控制塔的建設路徑。研究系統梳理了控制塔理論，分析了鋼鐵集團物流管理的核心問題，提出了涵蓋“集成交易—數據分析—業務執行”三層架構的系統方案，闡述了其數據驅動理念、關鍵功能設計與應用成效。實踐表明，該方案有助于實現物流全局可視與集中管控，對提升管控效能、實現經濟效益具有積極作用。

關鍵詞：鋼鐵行業物流；物流控制塔；供應鏈協同

作者：劉瑞菊

河鋼集團供應鏈管理有限公司

一

引言

當前，中國鋼鐵行業處于從規模擴張向質量效益轉型的階段。大型鋼鐵集團常擁有多個地理分散的制造基地，原燃物料資源地和產成品銷售區域廣泛，整個物流鏈條覆蓋多種運輸方式、物流節點，具有流程長、節點多、資產重、復雜性高的特點。以單個基地為核心的傳統物流管理模式，使得集團內部物流資源分散、信息共享度不高、協同度低，形成的“數據孤島”與“管理壁壘”對提升物流效率、降低隱性成本造成困難，影響集團供應鏈的整體競爭力與抗風險能力。因此，如何打破各基地間的邊界，從集團層面實現物流活動的一體化規劃、實時監控與調度優化，成為大型鋼鐵企業管理提升的重要課題。物流控制塔作為一種集成數據、優化流程與輔助決策的管理框架，為應對上述挑戰提供了系統性思路。本文結合A集團的實踐，研究通過構建物流控制塔系統，實現物流數據的統一歸集與分析，為不同層級的管理者提供查詢、統計、預警等支持，旨在為集團型鋼鐵企業的物流數字化管控提供實踐經驗。

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二

控制塔研究綜述

“控制塔”概念源自航空領域的機場塔臺，其核心功能在于作為一個集中式的控制中樞，實現全局可視、實時互聯與智能預警。控制塔在供應鏈和物流上的應用源于Gartner Group、埃森哲、凱捷等知名咨詢公司，然后逐漸應用到商業企業信息化和數字化系統建設中。在企業應用中，供應鏈控制塔是一種集成控制平臺，以業務需求為驅動，以技術為依托，以數據與信息處理為支撐，通過全面整合與連接供應鏈各環節，最終實現高效協同、智能決策與前瞻性風險防控。

通過對中國知網“控制塔”的相關文獻檢索、分析發現，理論研究方面，唐隆基[1]系統闡述了供應鏈控制塔的概念、發展進程、架構、價值矩陣及應用案例。宋華[2]提出建設智能供應鏈控制塔是保持供應鏈韌性的關鍵，通過智能控制塔實現端到端可視性、迅速響應供應鏈中斷威脅、實現多級流程協調與整合、預測決策和動態執行、促進運營自動化等特點。汪傳雷[3]等人研究分析了控制塔五層次模型構建及運行機制，并以共生物流為例，介紹了供應鏈控制塔如何賦能企業數字化轉型和績效提升。蔡鴻亮[4]等人的研究側重于多模態生成式AI技術在供應鏈控制塔建設中的應用，從政策驅動、技術架構、案例研究三方面展開闡述了中央企業如何建設供應鏈控制塔。在應用研究方面，劉陸[5]等建立了控制塔樹狀指標結構模型，構建了汽車主機廠生訂單、零件、整車各業務場景的控制塔模型、方案設計及系統開發，促進了企業智能制造能力進一步成熟。劉志凱[6]從港口物流出發，分析了現狀問題明確控制塔的定位及功能設計，并以實例分析控制塔在提高供應鏈敏捷性、可視化、高層洞察、數據準確性等方面的價值。

總體來看，控制塔在供應鏈及物流領域的研究與應用仍在發展中。現有研究較多關注通用理論或特定行業場景，適用于多制造基地且需兼顧戰略管控與運營協同的集團型鋼鐵企業物流控制塔框架，相關實證研究與完整設計仍顯不足。本文嘗試結合A集團的實踐案例，探討物流控制塔的具體構建路徑、功能設計與實施策略，以期為該領域的應用研究提供參考。

三

集團型鋼鐵企業A的物流控制塔應用實踐

集團型鋼鐵企業的物流業務貫穿采購、銷售全鏈條，環節多、管理復雜。物流控制塔的建設應以解決實際管理痛點、提升管控能力為根本目的。其系統設計需明確范圍和目標，在銜接既有各基地作業系統與管理平臺的基礎上，聚焦于數據集成與價值挖掘，注重可行性與實用性。

1.A集團物流管理現狀及問題分析

A集團物流管理組織結構較為復雜，其中，在鋼廠（A集團一級子公司）有負責物流業務管理的物流子公司和物流信息中心、運輸部等管理部門，在銷售和采購專業分公司有兼顧銷售采購業務和物流業務的崗位，此外還有兼顧集團物流業務運行管控和市場化業務開拓的專業物流公司（A集團一級子公司）等多重主體，在實際物流業務運行管控過程中，各主體間存在權責交叉與協同障礙。

在集團實現統籌協同層面，各鋼廠基地的物流系統獨立建設，系統異構、數據標準不統一，集團總部難以實時、準確獲取全局物流動態信息，如原料在途情況、成品庫存分布等。物流費用數據分散，直接付費與間接付費業務數據割裂，增加了整體成本管控與決策難度。管理多依賴于滯后的匯總數據，對運輸異常等情況的響應速度有限。相關預算、考核工作人工參與度高，數據質量與時效性面臨挑戰。

在物流作業執行和業務運營層面，物流需求傳遞依靠線下，物流招標計劃準確性不足，物流需求與物流運力資源匹配度不夠，車輛運行效率低，運力資源存在浪費，物流優化降費壓力大；物流跟蹤覆蓋自付費業務，間接付費業務覆蓋不足；各環節銜接不暢，作業依賴人工、線下操作與經驗判斷；物流環節問題解決處于被動，系統應用對決策制定和預警管理的支撐作用不足。

2.A集團物流控制塔構建與核心功能

（1）定位與目標

物流控制塔是A集團物流板塊的戰略指揮中心與數據神經中樞，將在保留鋼廠操作系統、外部物流服務商作業系統、網絡貨運平臺等在用系統的基礎上，重點實現以下三個目標：

實現物流全局可視：穿透所有基地系統、物流系統的數據壁壘，實現物流全要素、全流程的數據集成、實時透明化。

實現需求與資源智能協同：要基于全局數據，提升物流計劃管理、優化資源調度與匹配，促進物流方案優化。

實現提升運行管控：通過數據驅動與智能算法，持續提升運輸效率，建立預警機制，促進物流成本降低和服務水平提升。

（2）系統架構與功能設計

①系統架構

為實現上述系統目標，物流控制塔總體系統架構包括集成交易層、數據分析層和業務執行層。總體系統架構如圖1所示。

圖1 物流控制塔的總體系統架構

集成交易層的目標為實現物流可視化。將分散在集團內部、集團外部服務商的系統中所產生的物流相關信息和數據進行集成，并鏈接采購、銷售訂單數據，以儀表盤形式展示，告知管理層物流鏈條實時運行狀態，實現物流全過程可視化。所以本層的重要任務是實現各個系統異構數據的集成，需要統一規則、統一定義，從數據的收集、治理、運算等流程保證物流全要素數據的準確性和完整性。

數據分析層基于集成交易層所獲得的綜合多元信息進行分析，按照業務、信息、票據三大流轉鏈條進行問題溯源和原因分析，并建立物流業務場景重點監控指標，通過分析指標績效情況，對異常進行數據化分析，明確改善堵點。本層的重點是要根據業務運行管控和職能分工，建立完整、全面的關鍵績效指標體系（KPI），并通過數據模擬、仿真模型，分析預警的影響，根據活動調整監控指標的變化，進而制定更高層次的異常預警和風險應對預案。

業務執行層是根據數據分析層確定的分析結果和建議，按照管理流程，啟動和實施改進意見，并對執行的實績進行追蹤和管理。

②系統功能設計

結合物流控制塔總體系統架構，各層級主要功能設計如表1所示。

表1 物流控制塔主要功能設計

（3）關鍵功能實現

為集成全局物流數據，實現數據可視展示及數據功能應用，重點圍繞著物流數據標準化、物流資源動態平衡、物流數據可視化、物流跟蹤等功能開展功能建設。

①物流數據標準化

物流數據分散在鋼廠ERP、MES、WMS、物流系統、外部物流服務商系統中，為實現物流數據跨部門、跨功能、跨系統的數據調用與共享，首先對物流數據進行標準統一，包括物流數據分類、命名規則、編碼規則、管理流程等。在集團層面建立主數據管理平臺，對產品、原燃料、客商建立統一管理規則，并結合物流業務場景，確定港口、碼頭、鐵路車站、鐵路專用線、倉庫、貨場等物流節點、物流線路統一管理，由業務單位負責管理維護，通過集團主數據平臺統一賦碼，自動分發基地信息化系統、物流系統、網絡貨運平臺、物流控制塔等系統進行應用，為數據歸集、數據分析奠定基礎。系統共歸集物流節點8000余個，物流線路1900余條，客商2.4萬余名。

②物流資源動態平衡

建立物流貨源需求與運力資源需求的動態平衡模型，形成“需求—計劃—執行—分析”的全流程閉環協同機制，功能設計及實現如圖2、圖3所示。首先以鋼材銷售、生產及原料采購的月度計劃為源頭，根據歷史運輸比例、送到交貨比例或自提比例，初步確定月度貨源總量與對應運力資源需求的基準；接著基于訂單計劃（匹配物流方案）細化運力與貨源的場景匹配，根據訂單生成物流線路主計劃，并拆分多運輸方式資源計劃，修正運力需求后，聯動招標計劃與網絡貨運平臺完成資源適配；隨后通過日運輸計劃生成執行單據與作業指令，由運輸、倉儲等中心落地執行并實時反饋作業實績數據，支撐運力動態調度；最后通過計劃兌現率等指標分析，結合資源實際運量、問題預警等信息反向優化前序邏輯，實現“貨源牽引運力、運力適配貨源”的動態匹配，持續提升物流效率與資源利用率。

圖2 物流資源動態平衡功能設計

圖3 計劃管理功能界面

③物流數據可視化

圍繞鋼鐵物流業務管理場景，從全局管理、鋼鐵制造基地、運輸方式、原燃物料品種等維度，設計物流數據可視化大屏，展示物流運行概覽、原燃物料庫存消耗、在途跟蹤及費用等關鍵指標情況，支持從界面總覽到明細的數據穿透，輔助管理者快速掌握全局狀況，物流數據可視化功能實現如圖4～圖7所示。

圖4 物流控制塔可視化主頁面

圖5 鐵路可視化界面

圖6 船運可視化界面

圖7 倉儲可視化界面

④物流跟蹤

通過物流控制塔與網絡貨運平臺、國鐵95306、船訊網等系統對接，接入汽運車輛、鐵路、船舶的在途位置數據，將不同運輸業務納入統一監控視圖。通過數據清洗與融合，呈現實時位置與軌跡，并可根據預設規則對延遲、偏離、超時停留等異常狀態進行預警，推動運輸過程從被動查詢向主動管理轉變。將集成后的物流信息匹配營銷平臺銷售訂單信息，實現按照訂單、捆包、車號等維度的物流軌跡跟蹤查詢。各運輸方式物流跟蹤功能實現如圖8～圖10所示。

圖8 鐵路運輸跟蹤界面

圖9 公路運輸跟蹤界面

圖10 水運跟蹤界面

3.應用成效與局限性

（1）應用成效

2022年以來，A鋼鐵集團通過建設物流控制塔，物流管控效能、運行改善得到明顯提升。在管理效能提升方面，集團總部獲得前所未有的全局物流視野和穿透式管控能力，對物流價格、費用、服務商、貨物在途等信息的管理，從被動匯總轉向主動管控。通過標準化的KPI體系，對各費用主體物流績效進行科學對標與精準考核，驅動管理持續改善。在運行改善方面，通過控制塔的實時監控與模擬預測功能，使業務單位和業務部門能夠主動識別并應對潛在的風險，保障生產穩定與客戶交付，通過物流服務提升助力噸鋼綜合售價跑贏市場28元/噸，并通過資源整合和平臺化運作，促進2023年～2024年集團鋼鐵主業噸鋼物流費用同口徑對比逐年下降（2023年降低6.8%、2024年降幅2.4%）[7]。

（2）局限性

盡管A集團物流控制塔的建設取得了階段性成效，但在實踐過程中仍存在不足。一是技術模型與業務實踐的融合深度不足。當前控制塔的核心價值主要體現在數據集成與可視化層面，貨源需求與運力動態匹配與數字孿生仿真等智能模型仍處于理念驗證或局部試點狀態，尚未形成覆蓋全局、閉環化、自動化的決策能力。二是跨組織協同與數據共享的壁壘依然存在，組織邊界、管理權限與利益分配問題仍然是數據充分共享和流程無縫銜接的隱形障礙。三是功能應用的廣度與用戶粘性有待加強，物流控制塔從領導視圖轉向工作工具的過程中，仍需要在用戶體驗、場景契合度及與現有工作流融合上做更深度的設計。

四

結論

借助技術升級與管理改進，構建集團級物流控制塔，是應對數字經濟背景下大型鋼鐵企業應對多基地協同復雜性問題，推動物流管理實現系統性變革、提升物流競爭力的重要舉措。本文基于A集團建設物流控制塔的實踐，分析了鋼鐵企業集團物流管理的核心問題，提出了涵蓋“集成交易—數據分析—業務執行”三層架構的系統方案，闡述了系統定位、關鍵功能、應用成效以及局限性。A集團建設物流控制塔的實踐證明，控制塔的理論框架到實際落地是一個漸進的過程，第一步實現數據貫通與可視是核心，下一步，企業仍需要將組織架構、業務流程與先進的技術框架相匹配，堅定持續推進物流控制塔建設及價值體現的決心，在此基礎上，繼續推進技術深度融合，強化AI與機器學習在需求預測、異常識別與決策支持中的作用；推進信息系統邊界擴展，從集團內部向供應鏈上下游生態協同延伸；以及賦能綠色發展，通過運輸路徑與方式優化，將其打造為管控物流碳排放的重要工具，助力集團鋼鐵企業提升運營效率、增強供應鏈韌性、支撐企業長期可持續發展。

參考文獻:

[1]唐隆基.數字化供應鏈控制塔的理論和實踐[J].供應鏈管理,2020,1(02):60-72.

[2]宋華.建立數字化的供應鏈韌性管理體系——一個整合性的管理框架[J].供應鏈管理,2022,3(10):9-20.

[3]汪傳雷,胡春輝,章瑜,吳海輝,陳欣.供應鏈控制塔賦能企業數字化轉型[J].情報理論與實踐,2019,42(09):28-34.

[4]蔡鴻亮,彭新良. 中央企業基于多模態生成式AI的數智供應鏈控制塔技術創新研究 [A]. 2025采購與供應管理大會會議論文集[C]. 中國物流與采購聯合會: 2025: 5-21.

[5]劉陸, 郭寧, 徐育豪等. 基于控制塔模型的數字化工廠建設 [A]. 第三十一屆中國汽車工程學會年會論文集（5）[C]. 中國汽車工程學會: 2024: 615-618.

[6]劉志凱,張建輝,戴寅川,王帥琦.基于供應鏈控制塔的A公司港口物流應用研究[J].現代交通與冶金材料,2022,2(06):60-64.

[7]劉瑞菊.集團型鋼鐵企業物流整合的四維實施框架構建與應用[J].河北企業,2026,6.(已錄用，尚未見刊）

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

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