超级石化推荐：成品油智慧物流发展趋势探索和研究！

0 引言

根据商办流通函〔2015〕548号《商务部办公厅关于智慧物流配送体系建设实施方案的通知》要求，智慧物流配送体系是一种以互联网、物联网、云计算和大数据等先进信息技术为支撑，在物流的仓储、配送、流通加工、信息服务等各个环节实现系统感知、全面分析、及时处理和自我调整等功能的现代综合性物流系统，具有自动化、智能化、可视化、网络化、柔性化等特点。发展智慧物流配送，是适应柔性制造、促进消费升级、实现精准营销、推动电子商务发展的重要支撑，也是今后物流业发展的趋势和竞争制高点［1］。

依托信息化支撑，成品油物流已逐步向业务一体化、运作专业化方向发展，推进成品油物流的主动配送、整体优化及统筹规划，在保障市场供应与炼油厂后路畅通的情况下，提高成品油物流运行效率与效益，降低物流总成本，实现成品油物流领域的提质增效正在成为成品油物流业务发展的新要求。

依托于大数据、人工智能、物联网等技术应用与石油石化产业的深度融合，国内主要石油石化企业近年来在成品油物流信息化领域开展了大量前瞻性探索。

1 成品油物流管理的难点和新需求

虽然每个垂直行业都有物流管理，但没有哪个行业的物流有石油石化行业的物流那样复杂，需要特种储运设备管理、精准的运输过程、严格的行业监管以及较高的操作水平。大数据技术加快了石油石化企业的生产经营改革［2］，特别是成品油物流在成品油供应链发展中起着举足轻重的作用，其向上连接炼厂生产，向下连接市场保障供应。作为上下游的衔接环境，其运行效率、业务结构直接影响整个供应链的运行水平与运作效率。成品油物流的发展除了具备物流业常见的物流成本高、物流效率低、数字化程度低的特点之外［3］，由于影响供应链的因素较多，伴随相关因素的变化，成品油物流在运行过程中呈现出其特有的业务痛点，这对成品油物流业务的发展提出了新的需求。

（1）市场竞争环境转变。近年来，国内成品油需求增速放缓，油品资源过剩使得成品油物流远距离调配增加，物流优化难度增加。国际原油价格波动频繁对成品油物流优化运行提出了更高的要求，低库存运行的情况下，抗波动、抗风险的能力大幅下降，急调、特调情况频繁出现。因此需要对整个供应链的库存进行实时监控，并根据外部市场的变化，应用系统性的模拟仿真工具，对物流计划安排、库存摆放进行更加灵活的调整，以更加高效地满足市场的油品需求。

（2）多品种运行存在困难。受国家油品质量升级、各地区使用品类不同、部分地区质量标准不统一等因素影响，销售企业最多同时运行品号20余种，不仅严重影响资源流向优化，也使得储罐使用效率下降、储罐清洗作业增加、混油数量大幅上升、运力组织难度加大，储运设施优化空间严重受限［4］。考虑到成品油物流各类影响因素和约束条件不断增加，亟需适用的优化模型进行整体优化测算，使计算机算力能充分考虑各种因素，并生成最优的调度方案。

（3）运量、运价持续增加。随着炼油加工产能扩大，成品油销售量逐渐增长，成品油运输规模、调运总量持续增加。中国石油天然气集团有限公司（简称中国石油）近十年来调运总量增幅达35%以上，公路、铁路、水运、新投管道运价大幅上涨，运量增加和运价上涨造成物流成本刚性上升。在总体物流成本不断增加的态势下，需充分考虑各运输方式的协调联动，在运用运输成本最优模型进行物流优化的同时，考虑资源配置的优化，使串换、外采、批发等多种业务能够充分进行最优安排。

（4）产销地域性、季节性矛盾突出。成品油资源与需求的地域性、季节性矛盾较大，影响物流优化的开展。部分石油石化企业成品油配送业务地域性矛盾尤其突出，如，中国石油直炼资源高密度集中在东北、西北等区内市场，超过50%的资源需经过远距离运输和多次中转存储供应区外市场，因此串换、外采、批发等业务安排对提升物流效率尤为重要。同时，成品油资源季节性矛盾也很突出：单月产销差异可达百万吨，企业需要花费大量运力、仓储能力和财务成本，提高运输均衡性和油库布局的优化。因此整个油品供应链的协同一体化优化会在很大程度上缓解季节性矛盾，减少季节性存储的成本。

（5）油品中转环节多，增加了物流成本。中国石油直属炼油厂资源需经过多次中转才可到达市场，按照实际发生物流口径计算，有近10%的资源需经过四次中转后才可配送至加油站，多次中转大幅增加管理环节和物流成本，影响配送效率。

数字化、智能化的应用资源配置优化模型，可以使物流优化方案更加符合降费创效的目标。

2 国内外成品油智慧物流的探索

国内外石油石化企业普遍将新技术应用到业务运营中，将大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等先进技术与成品油物流业务有机融合，实现物流环节“端”到“端”的“无人化”“自动化” “智能化”，引领业务发展，推动管理变革和生产智能化转变，构建新的物流生产模式，提升产业效率与效益。壳牌、BP（英国石油公司）等国际石油公司的成品油物流普遍采用第三方承运，因此无论是物流企业还是石油公司都对物流过程的可见性和效率非常关注，展开了大量的新技术、新模式的探索和应用。

首先，在仓储、运输、计量等环节推动“无人”技术应用，将无人检测、自动监控、电子铅封等技术应用在各生产作业流程中，极大地提升了过程安全及准确性，减少了劳动强度，增强了劳动能力。

其次，人工智能等新兴技术的应用，呈现了非常多样化的场景和效果。在调运、计划、运营监控等环节探索采用流程自动化机器人（RPA）和人工智能技术的结合，促进业务过程认知自动化水平的提升，这也取代了传统的业务管理人员使用计算机软件进行操作的业务运作模式。例如，壳牌公司实现上下游业务一体化、物流业务协作与流程整合、整体计划优化管理，将客户需求与生产计划和计划执行统筹规划。BP公司在全球范围内依托技术支撑实现了成品油供应链的一体化综合管理和优化，成品油物流管理达到较高水平。

再次，通过人工智能技术的探索开展预测性物流体系建设，这也是下一代物流——智慧物流的真正体现。这些探索重点包括：预测性物流网络管理、需求与能力计划管理、智能路径优化、预测性风险管理等，通过优化、深度学习、卫星、区块链等综合技术的应用，实现物流运营模式从基于事件的被动响应和计划调整为基于预测性技术的主动操作。

这些探索都是随着技术的发展逐步滚动和深化。国内部分石油石化企业及运输企业在成品油物流管理方面对无人监控、仓储优化、路径优化等方面开展了大量工作，并取得了良好的效果，下一步也将在人工智能、区块链技术应用等方面结合国内成品油业务监管的要求开展深入研究。

3 成品油智慧物流定义及特征

3.1 成品油智慧物流定义

根据现代物流管理基本理念以及成品油物流业务特点，将成品油智慧物流定义为：成品油智慧物流，是以现代物流管理理念为基础，以人工智能、大数据分析、物联网、区块链与云计算等技术应用为驱动，以智慧决策、智能分析、精准预警、精确调运、自动作业、过程可视等为功能核心，构建适应产、运、储、销供应链联动的成品油物流综合管理生态体系。

3.2 成品油智慧物流特征

新技术的发展和广泛应用使物流领域呈现智慧化发展趋势，推动了以集中共享、全面感知、过程可视、智能调度、互动协同、自主决策、学习提升等为主要特征的智慧物流系统的发展进程。智慧物流的实现，将提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。结合成品油物流业务、技术应用特点和发展趋势的研究［5］，可以得出：成品油智慧物流具有智慧分析决策、智能优化协同、数据共享可视、作业自动完成的“智慧化”特征。

3.2.1 智慧分析决策

智慧物流系统依托“智慧”的大脑，分析决策能力决定了成品油物流的效率和水平。在成品油物流业务运行过程中，对产销平衡、资源分布、运力分布等各关键点进行全局业务分析，是统筹全局的重要工作，需要实现基于实际业务运行数据的科学决策。综合运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析手段，基于决策支持系统，通过应用大数据分析和人工智能等技术，使系统具备一定的分析预测、仿真推演能力，在此基础上进行物流优化，并最终完成依靠技术的科学决策的制定。分析决策的智慧化能够使决策者、管理者、执行者在恰当的时间即时做出正确的决策或者接受系统提供的主动决策。

3.2.2 智能协同优化

智能协同优化是要进行恰当管理变革和组织机构优化，通过数字化管理工具的应用，将成品油物流运行过程中的协调申请、审批审核、运行管理等各种流程进行优化协同，以打破各业务运行环节间的边界和壁垒，使成品油物流中各业务流程协调发展并优化资源配置，最终形成一个高度协调统一的体系，将炼油厂发运、一次调运、油库中转、二次配送等各业务环节系统化连接，通过协同决策机制和信息资源互通机制，使各业务环节相互配合，达到效率最优。

智能协同优化是成品油智慧物流执行环节的“核心”，是提升物流过程及运营效率、实现资源最大化利用的关键，重点要实现调运精确化和预警精准化。调运精确化是要针对不同调运场景，结合市场销售、资源、库存、运力、天气、环境等重要因素的实时情况，运用人工智能、运筹学、大数据等技术，以数字化的方式，对调运各环节状况进行精确识别、精确分析、精确管理，以达到精确执行。精准预警是以新一代计算机技术为支撑，对成品油物流运行的各种内外部环境的即时信息进行精准监控、预测和预警，使调度中心能及时掌握成品油物流运行情况，及时调整业务运行状态，提高成品油调运的主动反应能力，增强成品油物流面对紧急情况的应变能力或产生主动应变机制。

3.2.3 数据共享可视

数据的可见可用是成品油智慧物流的“基石”。由于成品油物流运行过程信息庞杂繁复、业务信息间交互错综复杂，因此加强成品油物流各业务环节间的信息互通、数据共享，构建一个信息高度集中流转的机制，实现数据传输流转效率、数据安全、传输准确性、及时率的提升，是保障成品油物流业务高效运行的关键。

同时，通过数字化技术将成品油物流业务全过程进行建模、展示，将业务关注的指标、参数与规律等重要信息可视化，实现数字孪生，理清成品油物流运行的内在逻辑，且全过程可直观展现、动态共生，将极大地促进成品油物流业务的升级再造。

3.2.4 作业自动完成

成品油物流环节中重要的仓储、运输、计量环节的安全运行与效率提升是实现智慧成品油物流的“执行器”。通过对业务作业过程进行自动化、智能化、数字化改造，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现高危作业的自动化执行、无人化作业过程，将极大地降低人力成本，提高作业效率，提升运行安全等级，进而达到本质安全。

4 成品油智慧物流应用前景

从无人驾驶的运输工具，到具有自主检测能力的存储设施，到与管理人员及物联设备间的信息自动交互与自主操作，都将使得整个物流管理的内容与供应链的管理过程发生极大的变化。

人工智能、大数据等新技术的应用及业务管理发生的调整驱动了物流在模块化、自动化、信息化等方向持续、快速变化，使整个供应链内的所有元素联系紧密从而实现一体化、协同化，让供应链相关的决策更加自主和智能，通过成品油智慧物流的建设，可以推动成品油物流运行效率和效益大幅提升，具体体现在如下四个方面：

一是支撑实现成品油产、运、销、储智能联动一体化发展。通过智慧物流打造以成品油物流为纽带的产-运-销-储一体化成品油物流生态，与上游炼油厂生产实现“产运”联动以灵活调整炼油厂生产及资源配置；与下游成品油终端销售实现“运销储”联动，自主感知市场终端销售变化，实现资源的合理配送，促进一体化协同化发展。

二是支撑成品油物流网络科学、合理低成本运作。智慧物流管理平台具备的成品油物流网络的节点优化、快速感知、流量流向动态调整、业务方案智慧筛选、调度智能运行、业务风险提前预警、精细精准综合分析等功能，可以精确捕捉成品油物流网络中的所有成本节点及协同最佳运作模式，助推实现成品油物流网络低成本运行。

三是支撑成品油物流调度决策智能精准、高效率运行。通过智能预测、精准调运、仿真推演、智能分析等功能，实现对业务的可视、可控、可模拟、可预测管理，以供应链成品油整体库存经营为立足点，综合考虑炼油厂、油库、管道、在途、加油站成品油库存，在保供和保炼油厂后路的前提下，实现对整体库存的合理运作，可以提高成品油库存的精益化管理水平，提高成品油供应链的整体效益，实现提质增效。

四是支撑重塑成品油物流业务运作模式。数字孪生技术的应用极大地促进了对成品油物流实体业务发展、运作的提前研判，通过模型推演，能够进行实体业务运作流程的改变和优化，重塑快捷、柔性供应链生产过程，极大地推动业务进步及供给侧结构性改革的实现。

5 结束语

随着全球新一轮科技革命的到来，产业转型升级面临更多重大机遇，成品油物流行业也面临新形势、新任务和新要求，开展智慧物流建设，将成为石油石化企业转型升级的一项重要举措。建议通过强化系统思维、深入研究人工智能等新一代信息技术的应用，推动业务变革，实现成品油智慧物流价值。