物流控制塔在集团型钢铁企业中的应用

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摘要：在产能整合与数字化转型背景下，大型钢铁集团的多基地物流协同面临数据孤岛、管理分散与成本管控等挑战。本文基于A集团的实践，探讨集团级物流控制塔的建设路径。研究系统梳理了控制塔理论，分析了钢铁集团物流管理的核心问题，提出了涵盖“集成交易—数据分析—业务执行”三层架构的系统方案，阐述了其数据驱动理念、关键功能设计与应用成效。实践表明，该方案有助于实现物流全局可视与集中管控，对提升管控效能、实现经济效益具有积极作用。

关键词：钢铁行业物流；物流控制塔；供应链协同

作者：刘瑞菊

河钢集团供应链管理有限公司

一

引言

当前，中国钢铁行业处于从规模扩张向质量效益转型的阶段。大型钢铁集团常拥有多个地理分散的制造基地，原燃物料资源地和产成品销售区域广泛，整个物流链条覆盖多种运输方式、物流节点，具有流程长、节点多、资产重、复杂性高的特点。以单个基地为核心的传统物流管理模式，使得集团内部物流资源分散、信息共享度不高、协同度低，形成的“数据孤岛”与“管理壁垒”对提升物流效率、降低隐性成本造成困难，影响集团供应链的整体竞争力与抗风险能力。因此，如何打破各基地间的边界，从集团层面实现物流活动的一体化规划、实时监控与调度优化，成为大型钢铁企业管理提升的重要课题。物流控制塔作为一种集成数据、优化流程与辅助决策的管理框架，为应对上述挑战提供了系统性思路。本文结合A集团的实践，研究通过构建物流控制塔系统，实现物流数据的统一归集与分析，为不同层级的管理者提供查询、统计、预警等支持，旨在为集团型钢铁企业的物流数字化管控提供实践经验。

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二

控制塔研究综述

“控制塔”概念源自航空领域的机场塔台，其核心功能在于作为一个集中式的控制中枢，实现全局可视、实时互联与智能预警。控制塔在供应链和物流上的应用源于Gartner Group、埃森哲、凯捷等知名咨询公司，然后逐渐应用到商业企业信息化和数字化系统建设中。在企业应用中，供应链控制塔是一种集成控制平台，以业务需求为驱动，以技术为依托，以数据与信息处理为支撑，通过全面整合与连接供应链各环节，最终实现高效协同、智能决策与前瞻性风险防控。

通过对中国知网“控制塔”的相关文献检索、分析发现，理论研究方面，唐隆基[1]系统阐述了供应链控制塔的概念、发展进程、架构、价值矩阵及应用案例。宋华[2]提出建设智能供应链控制塔是保持供应链韧性的关键，通过智能控制塔实现端到端可视性、迅速响应供应链中断威胁、实现多级流程协调与整合、预测决策和动态执行、促进运营自动化等特点。汪传雷[3]等人研究分析了控制塔五层次模型构建及运行机制，并以共生物流为例，介绍了供应链控制塔如何赋能企业数字化转型和绩效提升。蔡鸿亮[4]等人的研究侧重于多模态生成式AI技术在供应链控制塔建设中的应用，从政策驱动、技术架构、案例研究三方面展开阐述了中央企业如何建设供应链控制塔。在应用研究方面，刘陆[5]等建立了控制塔树状指标结构模型，构建了汽车主机厂生订单、零件、整车各业务场景的控制塔模型、方案设计及系统开发，促进了企业智能制造能力进一步成熟。刘志凯[6]从港口物流出发，分析了现状问题明确控制塔的定位及功能设计，并以实例分析控制塔在提高供应链敏捷性、可视化、高层洞察、数据准确性等方面的价值。

总体来看，控制塔在供应链及物流领域的研究与应用仍在发展中。现有研究较多关注通用理论或特定行业场景，适用于多制造基地且需兼顾战略管控与运营协同的集团型钢铁企业物流控制塔框架，相关实证研究与完整设计仍显不足。本文尝试结合A集团的实践案例，探讨物流控制塔的具体构建路径、功能设计与实施策略，以期为该领域的应用研究提供参考。

三

集团型钢铁企业A的物流控制塔应用实践

集团型钢铁企业的物流业务贯穿采购、销售全链条，环节多、管理复杂。物流控制塔的建设应以解决实际管理痛点、提升管控能力为根本目的。其系统设计需明确范围和目标，在衔接既有各基地作业系统与管理平台的基础上，聚焦于数据集成与价值挖掘，注重可行性与实用性。

1.A集团物流管理现状及问题分析

A集团物流管理组织结构较为复杂，其中，在钢厂（A集团一级子公司）有负责物流业务管理的物流子公司和物流信息中心、运输部等管理部门，在销售和采购专业分公司有兼顾销售采购业务和物流业务的岗位，此外还有兼顾集团物流业务运行管控和市场化业务开拓的专业物流公司（A集团一级子公司）等多重主体，在实际物流业务运行管控过程中，各主体间存在权责交叉与协同障碍。

在集团实现统筹协同层面，各钢厂基地的物流系统独立建设，系统异构、数据标准不统一，集团总部难以实时、准确获取全局物流动态信息，如原料在途情况、成品库存分布等。物流费用数据分散，直接付费与间接付费业务数据割裂，增加了整体成本管控与决策难度。管理多依赖于滞后的汇总数据，对运输异常等情况的响应速度有限。相关预算、考核工作人工参与度高，数据质量与时效性面临挑战。

在物流作业执行和业务运营层面，物流需求传递依靠线下，物流招标计划准确性不足，物流需求与物流运力资源匹配度不够，车辆运行效率低，运力资源存在浪费，物流优化降费压力大；物流跟踪覆盖自付费业务，间接付费业务覆盖不足；各环节衔接不畅，作业依赖人工、线下操作与经验判断；物流环节问题解决处于被动，系统应用对决策制定和预警管理的支撑作用不足。

2.A集团物流控制塔构建与核心功能

（1）定位与目标

物流控制塔是A集团物流板块的战略指挥中心与数据神经中枢，将在保留钢厂操作系统、外部物流服务商作业系统、网络货运平台等在用系统的基础上，重点实现以下三个目标：

实现物流全局可视：穿透所有基地系统、物流系统的数据壁垒，实现物流全要素、全流程的数据集成、实时透明化。

实现需求与资源智能协同：要基于全局数据，提升物流计划管理、优化资源调度与匹配，促进物流方案优化。

实现提升运行管控：通过数据驱动与智能算法，持续提升运输效率，建立预警机制，促进物流成本降低和服务水平提升。

（2）系统架构与功能设计

①系统架构

为实现上述系统目标，物流控制塔总体系统架构包括集成交易层、数据分析层和业务执行层。总体系统架构如图1所示。

图1 物流控制塔的总体系统架构

集成交易层的目标为实现物流可视化。将分散在集团内部、集团外部服务商的系统中所产生的物流相关信息和数据进行集成，并链接采购、销售订单数据，以仪表盘形式展示，告知管理层物流链条实时运行状态，实现物流全过程可视化。所以本层的重要任务是实现各个系统异构数据的集成，需要统一规则、统一定义，从数据的收集、治理、运算等流程保证物流全要素数据的准确性和完整性。

数据分析层基于集成交易层所获得的综合多元信息进行分析，按照业务、信息、票据三大流转链条进行问题溯源和原因分析，并建立物流业务场景重点监控指标，通过分析指标绩效情况，对异常进行数据化分析，明确改善堵点。本层的重点是要根据业务运行管控和职能分工，建立完整、全面的关键绩效指标体系（KPI），并通过数据模拟、仿真模型，分析预警的影响，根据活动调整监控指标的变化，进而制定更高层次的异常预警和风险应对预案。

业务执行层是根据数据分析层确定的分析结果和建议，按照管理流程，启动和实施改进意见，并对执行的实绩进行追踪和管理。

②系统功能设计

结合物流控制塔总体系统架构，各层级主要功能设计如表1所示。

表1 物流控制塔主要功能设计

（3）关键功能实现

为集成全局物流数据，实现数据可视展示及数据功能应用，重点围绕着物流数据标准化、物流资源动态平衡、物流数据可视化、物流跟踪等功能开展功能建设。

①物流数据标准化

物流数据分散在钢厂ERP、MES、WMS、物流系统、外部物流服务商系统中，为实现物流数据跨部门、跨功能、跨系统的数据调用与共享，首先对物流数据进行标准统一，包括物流数据分类、命名规则、编码规则、管理流程等。在集团层面建立主数据管理平台，对产品、原燃料、客商建立统一管理规则，并结合物流业务场景，确定港口、码头、铁路车站、铁路专用线、仓库、货场等物流节点、物流线路统一管理，由业务单位负责管理维护，通过集团主数据平台统一赋码，自动分发基地信息化系统、物流系统、网络货运平台、物流控制塔等系统进行应用，为数据归集、数据分析奠定基础。系统共归集物流节点8000余个，物流线路1900余条，客商2.4万余名。

②物流资源动态平衡

建立物流货源需求与运力资源需求的动态平衡模型，形成“需求—计划—执行—分析”的全流程闭环协同机制，功能设计及实现如图2、图3所示。首先以钢材销售、生产及原料采购的月度计划为源头，根据历史运输比例、送到交货比例或自提比例，初步确定月度货源总量与对应运力资源需求的基准；接着基于订单计划（匹配物流方案）细化运力与货源的场景匹配，根据订单生成物流线路主计划，并拆分多运输方式资源计划，修正运力需求后，联动招标计划与网络货运平台完成资源适配；随后通过日运输计划生成执行单据与作业指令，由运输、仓储等中心落地执行并实时反馈作业实绩数据，支撑运力动态调度；最后通过计划兑现率等指标分析，结合资源实际运量、问题预警等信息反向优化前序逻辑，实现“货源牵引运力、运力适配货源”的动态匹配，持续提升物流效率与资源利用率。

图2 物流资源动态平衡功能设计

图3 计划管理功能界面

③物流数据可视化

围绕钢铁物流业务管理场景，从全局管理、钢铁制造基地、运输方式、原燃物料品种等维度，设计物流数据可视化大屏，展示物流运行概览、原燃物料库存消耗、在途跟踪及费用等关键指标情况，支持从界面总览到明细的数据穿透，辅助管理者快速掌握全局状况，物流数据可视化功能实现如图4～图7所示。

图4 物流控制塔可视化主页面

图5 铁路可视化界面

图6 船运可视化界面

图7 仓储可视化界面

④物流跟踪

通过物流控制塔与网络货运平台、国铁95306、船讯网等系统对接，接入汽运车辆、铁路、船舶的在途位置数据，将不同运输业务纳入统一监控视图。通过数据清洗与融合，呈现实时位置与轨迹，并可根据预设规则对延迟、偏离、超时停留等异常状态进行预警，推动运输过程从被动查询向主动管理转变。将集成后的物流信息匹配营销平台销售订单信息，实现按照订单、捆包、车号等维度的物流轨迹跟踪查询。各运输方式物流跟踪功能实现如图8～图10所示。

图8 铁路运输跟踪界面

图9 公路运输跟踪界面

图10 水运跟踪界面

3.应用成效与局限性

（1）应用成效

2022年以来，A钢铁集团通过建设物流控制塔，物流管控效能、运行改善得到明显提升。在管理效能提升方面，集团总部获得前所未有的全局物流视野和穿透式管控能力，对物流价格、费用、服务商、货物在途等信息的管理，从被动汇总转向主动管控。通过标准化的KPI体系，对各费用主体物流绩效进行科学对标与精准考核，驱动管理持续改善。在运行改善方面，通过控制塔的实时监控与模拟预测功能，使业务单位和业务部门能够主动识别并应对潜在的风险，保障生产稳定与客户交付，通过物流服务提升助力吨钢综合售价跑赢市场28元/吨，并通过资源整合和平台化运作，促进2023年～2024年集团钢铁主业吨钢物流费用同口径对比逐年下降（2023年降低6.8%、2024年降幅2.4%）[7]。

（2）局限性

尽管A集团物流控制塔的建设取得了阶段性成效，但在实践过程中仍存在不足。一是技术模型与业务实践的融合深度不足。当前控制塔的核心价值主要体现在数据集成与可视化层面，货源需求与运力动态匹配与数字孪生仿真等智能模型仍处于理念验证或局部试点状态，尚未形成覆盖全局、闭环化、自动化的决策能力。二是跨组织协同与数据共享的壁垒依然存在，组织边界、管理权限与利益分配问题仍然是数据充分共享和流程无缝衔接的隐形障碍。三是功能应用的广度与用户粘性有待加强，物流控制塔从领导视图转向工作工具的过程中，仍需要在用户体验、场景契合度及与现有工作流融合上做更深度的设计。

四

结论

借助技术升级与管理改进，构建集团级物流控制塔，是应对数字经济背景下大型钢铁企业应对多基地协同复杂性问题，推动物流管理实现系统性变革、提升物流竞争力的重要举措。本文基于A集团建设物流控制塔的实践，分析了钢铁企业集团物流管理的核心问题，提出了涵盖“集成交易—数据分析—业务执行”三层架构的系统方案，阐述了系统定位、关键功能、应用成效以及局限性。A集团建设物流控制塔的实践证明，控制塔的理论框架到实际落地是一个渐进的过程，第一步实现数据贯通与可视是核心，下一步，企业仍需要将组织架构、业务流程与先进的技术框架相匹配，坚定持续推进物流控制塔建设及价值体现的决心，在此基础上，继续推进技术深度融合，强化AI与机器学习在需求预测、异常识别与决策支持中的作用；推进信息系统边界扩展，从集团内部向供应链上下游生态协同延伸；以及赋能绿色发展，通过运输路径与方式优化，将其打造为管控物流碳排放的重要工具，助力集团钢铁企业提升运营效率、增强供应链韧性、支撑企业长期可持续发展。

参考文献:

[1]唐隆基.数字化供应链控制塔的理论和实践[J].供应链管理,2020,1(02):60-72.

[2]宋华.建立数字化的供应链韧性管理体系——一个整合性的管理框架[J].供应链管理,2022,3(10):9-20.

[3]汪传雷,胡春辉,章瑜,吴海辉,陈欣.供应链控制塔赋能企业数字化转型[J].情报理论与实践,2019,42(09):28-34.

[4]蔡鸿亮,彭新良. 中央企业基于多模态生成式AI的数智供应链控制塔技术创新研究 [A]. 2025采购与供应管理大会会议论文集[C]. 中国物流与采购联合会: 2025: 5-21.

[5]刘陆, 郭宁, 徐育豪等. 基于控制塔模型的数字化工厂建设 [A]. 第三十一届中国汽车工程学会年会论文集（5）[C]. 中国汽车工程学会: 2024: 615-618.

[6]刘志凯,张建辉,戴寅川,王帅琦.基于供应链控制塔的A公司港口物流应用研究[J].现代交通与冶金材料,2022,2(06):60-64.

[7]刘瑞菊.集团型钢铁企业物流整合的四维实施框架构建与应用[J].河北企业,2026,6.(已录用，尚未见刊）

———— 物流技术与应用融媒 ————

编辑、排版：王茜

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