基于高新技術的石化行業物流一體化優化探析

楊延飛，李 濤，李寧寧，胡小剛，孫延吉

（1.中國石油化工股份有限公司，北京 100027；2.石化盈科信息技術有限責任公司，北京 100007）

1 引言

物流業是融合運輸、倉儲、信息等產業的復合型服務業，是支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性產業，已成為世界各國學術界、實業界關注的熱點。物流企業之間的競爭也轉向了供應鏈的競爭。供應鏈競爭是企業競爭的新形式[1]。供應鏈管理，即利用計算機網絡技術全面規劃供應鏈中的商流、物流、信息流、資金流等，并進行計劃、組織、協調與控制[2]，而物流一體化作為供應鏈管理中物流優化的核心趨勢，是市場經濟競爭和選擇的結果。

最初物流一體化是在一個企業范圍內的，后來突破了企業界限，各企業之間密切合作，信息共享，圍繞一個核心企業，形成上下游企業的戰略聯盟，覆蓋供應商、生產商、分銷商、承運商等，在這些企業之間進行物流信息流轉。

物流一體化優化可從三個方面實現，分別是物流流程一體化、物流作業一體化和物流信息一體化。物流流程一體化是物流一體化優化的本質，是物流操作統一有序、邏輯相關的保證，物流作業一體化是貫穿上下游以物流作業為核心的活動的集合，是物流作業的高級階段，而物流信息一體化則是流程一體化和作業一體化得以實現的基礎，旨在通過利用大數據、物聯網等新技術來完成各層次信息的一體化控制與共享，完成信息口徑統一、數據集成。三者作為物流優化結果的評價指標嵌入到物流運行指標中，通過優化后的指標體系保證流程一體化、作業一體化和信息一體化的實現[3]。其理論基礎模型如圖1所示。

圖1 物流一體化理論模型

物流一體化優化的最大價值體現在效率上，現代信息技術則是物流一體化的紐帶[4]，是開展高效物流工作的重要支撐，如何利用這一紐帶對物流運行各環節進行有效優化，是很多集團企業共同面臨的問題，對于產業鏈復雜的石化行業來講尤為重要。

近年來石化產業的蓬勃發展，帶動了石化物流行業的發展，其物流運行具有以下特點：

（1）石化產品品種多樣，形態各異，對運輸、庫存要求很高。不少產品帶有易燃、易爆等危險性質，運輸一旦發生意外輕則泄漏，重則爆炸，后果嚴重。

（2）信息系統對物流數據的實時性、準確性、靈活性、高集成性要求很高，傳統的數據割裂方式已不再滿足物流高速發展的要求，一體化的物流信息系統需求更加迫切。

（3）物流作業眾多、各司其職，如物流計劃、服務商提貨、卸貨、客戶簽收等，各作業之間的聯系有待提升。如車輛實時位置信息可為物流計劃提供參考，為卸貨提供準備時間等，從而有效提高物流效率。

基于以上特點可看出，石化產品物流運行過程中，運輸安全是重要的一環，故而選擇物流運輸安全管理為切入點進行物流一體化優化。通過完善運輸安全指標體系，使其滿足一體化特性，從而保證產品運輸透明、安全、綠色、協調統一的發展。為達到這個目的，首先需要對物流一體化及運輸管理進行研究，國內外學者已經做了有意義的探討，MihalisGiannakis等從綠色物流的視角研究供應鏈的可持續發展[5]。Viktor創新性的從生活、工作、思維等維度向讀者展示數據時代給人們帶來的變革[6]。國內主要側重于單獨對物流一體化、能源化工產品運輸監控、物流新技術應用的研究。趙林度從物流的一體化管理、庫存、采購等領域進行流程重組，提出供應鏈物流績效評價體系[7]，施云側重從架構上理順供應鏈物流戰略到運營的集成[8],李一輝研究了一體化背景下的物流管理特點[9]，潘永剛介紹了重新定義物流的意義，講解了新技術如物聯網、GIS在物流領域的應用[10]，劉飛側重于對汽車電子標識技術在危化品運輸監管中的創新應用[11]。

綜合以上分析，學者們側重于對物流運輸監管過程和機制進行研究，或單獨研究評價體系、物流特點、新技術的應用，還沒有學者以物流一體化優化為目標，通過新技術手段對石化行業物流運行進行研究。通過將物流一體化優化的三大指標與物流運行指標相結合，優化石化產品物流運行指標體系，著重考慮一體化要求對運輸各節點的影響，借助于物聯網、大數據、地理信息系統等新技術手段，對實現物流一體化優化進行分析和驗證，并通過實例證明優化的效果，為物流一體化優化的研究提供理論指導和可行的借鑒方法。

2 物流運行指標體系優化

石化產品物流運行過程中，運輸安全是核心關注點，而指標體系的建立則是運輸管理的關鍵，也是保障運輸各節點順利運行的前提。運輸節點企業多、地理位置分布廣泛、參與環節多注定了其復雜性、廣泛性的特點，再加上石化產品本身所具有的特殊性，以及一體化優化的要求，決定了指標選取的復雜性、多樣性和個性化的特點。

考慮到石化產品運輸的風險因素影響，將風險劃分為系統性風險和非系統性風險。系統性風險是由外部客觀因素所導致的運輸風險，諸如制度、災害、信息中斷、惡意破壞等；非系統風險則是由于信息缺乏共享、過程不透明、監管意識淡薄、供應鏈孤島以及預測不準確等導致的。石化產品運輸安全影響因素如圖2所示。

圖2 石化產品運輸安全影響因素

為避免上述風險因素，將運輸安全指標體系涵蓋的三大子體系即運輸軌跡指標體系、運輸報警指標體系和統計分析指標體系進行優化，針對每個體系，增加物流一體化優化的一個或多個指標。石化產品物流運輸安全指標體系見表1。

表1 石化產品物流運輸安全指標體系

（1）運輸軌跡指標體系一體化優化。運輸過程鏈條長、環節多，如倉儲和運輸，分別是為物流創造“空間價值”和“時間價值”的主要因素，但長期以來，類似的控制都是分開執行的，實際上兩者相輔相成，相互作用。故而增加作業一體化指標，要求在空間和時間上對運輸過程進行整合，使各物流作業聯合起來，一方的開始取決于另一方的完成或根據另一方的情況進行作業參考。同時增加信息一體化指標，對運輸軌跡數據采集集成，從而對資源進行一體化優化配置，提高物流服務水平。

（2）運輸報警指標體系一體化優化。在駕駛環境、行為、資質指標的基礎上，增加信息一體化及作業一體化指標，優化報警流程，使得各組織間同步作業、快速響應。

（3）統計分析指標體系一體化優化。本指標體系在前人研究的基礎上增加了信息一體化、流程一體化指標，以及體現新技術應用的新技術指標，旨在通過對風險評估、運輸安全影響因子權重的分析，對物流運行流程進行優化重組，并通過對風險級別、趨勢預測提出運輸過程管理優化方案。

3 運輸軌跡一體化優化

運輸軌跡主要包括公路、鐵路、水路下的人、車、物的軌跡。通過對物聯網和GIS技術在石化行業物流一體化優化過程中的應用，實現運載工具狀態、軌跡、視頻及貨物信息情況的全程、在線、實時的掌控，從而滿足物流作業一體化、信息一體化指標要求。

3.1 物聯網結構

物聯網技術的快速發展為石化產品物流運輸事業帶來了新的機遇，物聯網定義為在任何時間地點下物與物自發進行聯結的互聯網絡，其技術原理是在計算機互聯網的基礎上利用RFID、無線數據通信等構造一個覆蓋世界萬物的“Internet of Things”。在這個網絡中，物品能夠彼此進行“交流”無需人的干預。其核心技術在云端，云計算就是實現物聯網的技術核心。物聯網的三項關鍵技術包括傳感器技術、RFID、嵌入式系統技術[12]。傳感器技術將傳輸線路中的模擬信號轉變為可處理的數字信號，交于計算機進行處理。利用無線射頻技術，能夠根據物品電子標簽，對貨物運輸流程進行實時監督，通過這種方式及時掌握基本動態信息。并基于GIS地圖進行位置信息展示，有效的輔助了石化產品運輸的全方位聯合監控。通過物聯網技術整合車輛的位置追蹤、智能識別以及智能監控信息，帶動生產企業、銷售企業、物流企業以物流作業為核心快速反應，實現產品從源頭供應到客戶簽收整個過程的全透明。物聯網基本理論模型如圖3所示。

圖3 物聯網基本模型圖

3.2 GIS地理數據處理流程

GIS即地理信息系統，它以地理空間為基礎，采用地理模型分析方法，實時提供多種空間和動態的地理信息，是一種為地理研究和地理決策服務的計算機技術系統。其基本功能是將表格型數據轉換為地理圖形顯示，然后對顯示結果瀏覽、操作和分析。石化產品運輸管理依托GIS技術應用，根據企業、車輛相關地理經緯度，在地圖上標注各企業及建筑，實現快速定位。收集整理可用地圖數據，進行地理數據發布和處理，其流程主要包括地理數據格式歸一化、地理數據質量控制及校驗、標準化地圖發布，見表2。

表2 地理信息數據發布和處理內容

（1）地理數據格式歸一化。Shapefile使用點、線、多邊形存儲要素的形狀，一個shapefile是由若干個文件組成的，空間信息和屬性信息分離存儲，所以稱之為“基于文件”的GIS數據格式。

（2）地理數據質量控制及校驗。質量控制的人工方法主要是將數字化數據與數據源進行比較，圖形部分的檢查包括目視方法、繪制到透明圖上與原圖疊加比較，屬性部分的檢查采用與原屬性逐個對比或其他比較方法。例如，在地圖數字化過程中，不可避免地會出現空間點位丟失或重復、線段過長或過短、區域標識點遺漏等問題。如圖4所示，其中(a)為區域標識點遺漏，(b)為線段過長。

圖4 地圖數字化問題

（3）標準化地圖發布。Geoserver是一個功能齊全，遵循OGC開放標準的WFS-T和WMS服務器。可以把數據作為maps/images來發布(利用WMS來實現)，也可以直接發布實際的數據(利用WFS來實現)，同時也提供了修改，刪除和新增的功能(利用WFST)。Server允許用戶查看和編輯地理數據。

系統發布的單個地圖圖層，其對應的URL地址示例見表3。

表3 單個地圖圖層URL

多圖層疊加呈現，在訪問WMS服務的時候在其請求地址的layers參數后面用逗號（“,”）將多個圖層進行分割就可以了。

以上是物聯網和地理信息系統在運輸軌跡一體化優化中所用到的原理技術，通過物聯網技術，采集人、車、貨數據，并基于地理信息系統的信息處理，坐標轉換，整合物流運輸過程中各生產企業、供應商，鐵路、海洋、公路等位置信息，實時展示公、鐵、水運行軌跡，實現物流數據的集成共享。通過對車輛位置的識別和跟蹤，實現企業內部從物流計劃下達到提貨、出廠各操作的系統性、整體性，提升物流效率，滿足物流作業一體化優化需求。同時通過信息的統一集成，消除組織障礙，降低物流成本、保證物流安全、提升客戶體驗，完成物流信息一體化優化。

4 運輸報警一體化優化

為保證運輸安全，報警體系的搭建至關重要。其報警管理流程為：對于系統采集的報警信息，通過搭建報警分級管理體系，系統自動確認一般報警信息，對于重點報警信息，通過人工進行確認，確認的系統記錄，最終統計結果，作為專業物流承運商考核的重要指標之一。承運商考核結果反饋到系統中，實現整個報警閉環管理。運輸安全報警主要包括預警管理、報警管理兩項功能，為企業提供承運商資質、駕駛行為、軌跡等報警信息。預警系統模型圖如圖5所示。

其中駕駛行為報警通過采集駕駛動作特征信息，包括制動踏板操作、油門踏板操作、轉向盤操作、轉向燈操作、車速等，分析駕駛行為動作特征與駕駛行為特征之間的內在關系，研究構建于駕駛行為動作觀測信息的駕駛行為預測模型和方法[13]。

各駕駛操作信息根據參與駕駛行為如緊急剎車、轉彎等的不同，具有不同的決策權重。通過報警信息系統，可實現以下功能：

（1）資質過期預警：資質證照包含承運商、車輛、船舶、人員等類型，所有資質在到期前15天發出第一次預警提醒，到期前3天進行第二次預警提醒，到期后將進行報警處理。

（2）優化天氣分類及預警功能：將天氣情況分為一般天氣和惡劣天氣兩種狀態，對企業和承運商發出惡劣天氣預警提醒；根據天氣預報情況，通過系統消息、APP等方式通知區域內企業、承運商做好應急處置，及時防范天氣因素帶來的危險因素。

（3）駕駛行為報警：通過對駕駛行為和貨物關聯進行分級管理，優化駕駛行為報警。高風險駕駛行為和重點監控貨物為重點關注項。

通過報警流程、報警模型、傳感器等技術的應用，對報警數據統一集成，實現報警信息的口徑統一、集中管控，從而達到信息一體化優化的目的，同時通過對運輸過程中各環節報警信息收集，對企業、服務商、承運商進行報警作業聯動及分級管理，在實現資質、環境、行為指標的基礎上完成物流作業一體化優化。

5 統計分析一體化優化

對物流運輸安全過程中涉及到的影響因子及權重進行統計分析及預測，并基于一體化優化的目標，采集多個維度的數據作為分析參數。根據輸出結果，指出流程優化的方向，進而明確改進措施，推動物流一體化優化。主要技術手段有風險評估模型和大數據分析優化。

圖5 預警模型圖

5.1 風險評估模型

在進行風險建模的過程中，考慮到石化產品道路運輸風險的不確定性、隨機性和動態性特征，采用集對分析法(SPA)流程。SPA是一種處理不確定性問題的系統分析方法，它是用來定量研究系統中確定性與不確定性之間相互影響、相互制約，并在一定條件下相互轉化的一種數學方法[17]。SPA分析法的流程如圖6所示。

圖6 SPA集對分析法流程

此方法首先以運輸安全涉及風險項為核心，利用模型算法，計算出各層級的風險值，得出分承運商、分企業、分人員等運輸風險評分。通過風險評分穿透至各項指標，針對各類風險細項進行精準管控,如對供應商進行準入分析等，優化各風險項管理流程。將分段式轉為一體式管理，運用取消、合并、加強等方法，最大限度的增強流程服務業務的能力。分離物流和商流，以物流為核心，提升企業在速度、質量、成本等方面的績效。可能涉及到的風險監控點見表4。

表4 安全風險監控點

建立評估模型聯系度的算法如下：設有集對H=(A，B)，則集合A與B的聯系度可表示為[9]：

式中：a為同一度，表示2個集合的同一程度；b為差異度，表示2個集合的不確定程度；c為對立度，表示2個集合的對立程度。a、b、c通稱為聯系度分量，且a，b，c∈［0，1］，并滿足a+b+c=1；i為差異度系數；j為對立度系數，一般j=－1。若集合A包含有m項指標，且各指標的權重為Wk(k=1，2，…，m)，則聯系度可表示為：

式中：W為權重系數向量矩陣；R為聯系度分量矩陣；E為同異反系數矩陣。

5.2 大數據分析優化

大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，絕大部分都隱藏在表面之下[14]。大數據應用不在于掌握龐大的數據信息，而在于對獲取的數據進行專業化處理，以挖掘出數據的價值[16]。模型和算法是大數據分析理論和技術中的兩個核心問題[15]。基于神經網絡算法的大數據分析方法是近年來較為熱門的一種方法，神經網絡由感知算法發展而來，早期的感知機為單層節點且缺乏激活函數，科研人員發現多層節點組成的網絡具有強大的學習能力。神經網絡模型算法主要有前饋神經網絡、回復式神經網絡、時序記憶神經網絡三部分，其中前饋神經網絡最為高效。卷積神經網絡是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，是深度學習的代表算法之一。

在石化物流運輸中，此類算法可對人、機、料、法、環五大要素32項指標進行分級量化，通過大數據分析確定影響因子及權重，進而對安全風險進行預測分析，并根據分析結果對運輸安全管理過程進行優化，實現信息一體化、流程一體化。具體做法為：（1）采用一年內的運輸安全評估記錄輸入訓練集，采用32個因子指標*48個節點數據激活函數；（2）采用ReLU,輸出值為是否安全影響因子及權重值；（3）通過對權重值分析，優化危化品運輸管理過程。

其中網絡結構及詳細參數如圖7所示及見表5。

圖7 卷積神經網絡結構圖

各算法架構層系功能：

（1）數據輸入層/Input Iayer：對輸入的32項石化產品運輸安全指標進行預處理，可優化訓練速度及效果。去均值指把輸入數據各個維度都中心化到0；歸一化指幅度歸一化到同樣的范圍；PCA/白化指用PCA降維；白化是對數據每個特征軸上的幅度歸一化。輸入層如圖8所示。

表5 卷積神經網絡詳細參數

圖8 輸入層

（2）卷積計算層/conv Layer：訓練挖掘出風險特征，其中滑塊大小尺寸參數影響運算速度和識別精度，根據測試數據維度分別配置了2*2和3*3兩類滑塊；步幅表明滑塊移動的距離，同上配置了步幅為1和2。

（3）激勵層/ReLU Layer：用于使目標函數快速收斂，即快速找到風險因素特征，該函數特點是收斂速度快。

（4）池化層/pooling Layer：用于壓縮數據和參數的量，減小過擬合，如圖9所示。

（5）全連接層/FC Layer：卷積取的是局部特征，全連接就是把以前的局部特征重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。即將所有風險特征組合成判斷是否存為安全影響因子，并形成權重值。

根據確定的運輸安全影響因子及權重值，對運輸管理過程中參與的上下游成員進行一體化流程優化，包括生產企業、交通部門、環境、承運商、車輛等，對物流實行全流程統一管理，并依據“計劃-實施-控制-評價”的PDCA循環，持續對各成員從信息、流程、物流技術、趨勢預測、風險管理等各方面進行持續優化，如圖10所示。

圖9 池化層

圖10 基于影響因子的運輸管理優化

通過對基于卷積神經網絡算法的大數據分析、風險評估模型的應用，實現石化產品運輸監管過程中運輸安全影響因子權重分析、運輸安全評估、運輸安全優化；通過對各個緯度風險指標的預測分析、數據歸口統一，以及核心企業對供應鏈上下游企業的數據跟蹤，實現風險信息一體化。同時通過對數據的價值挖掘，優化現有流程，再將優化后的流程產生的數據作為參數重新進行權重分析和趨勢預測，從而實現業務流程的可持續、一體化循環優化。

6 應用案例

中國石化是國內最大的石油產品和主要石化產品的生產商、供應商，生產經營具有原料和產品大進大出、物流范圍廣的特點，物流成本支出巨大。以中國石化每年2萬億元的銷售收入計算，每下降一個單位，降低物流費用近200億元，可以說中國石化作為特大型能源化工一體化公司，物流一體化優化的需求空間很大。

為了實現物流一體化優化的建設目標，中國石化著重從運輸安全管理的運輸軌跡、運輸報警、統計分析三大部分進行一體化優化，應用優化后的運輸安全指標作為評價體系，通過物聯網、GIS的應用，實現公路、水路、鐵路運輸過程中狀態、位置、軌跡的全程、在線、實時監控；并根據地理經緯度，在地圖上標注貨物位置信息，包括起運點、送達方、出廠倉庫等，使客戶、企業、承運商對運單當前所處狀態一目了然，極大的提升了運輸安全管理的一體化水平。

通過報警流程和報警模型，實現人員資質、車輛資質、企業資質報警、環境報警、駕駛行為報警。實現總部-企業-承運商分級報警監控，對事故由被動響應轉為積極預防，最終實現突發事件應急指導和區域聯動，全面支撐中國石化運輸安全管理。

通過風險模型、大數據統計模型分析、卷積神經網絡算法的應用，提出可行的風險評估方式，并依據風險評估步驟，優化運輸安全評估。支持風險因子權重影響比重分析，支持通過企業、承運商、人員、車輛等多維度穿透分析，評估各企業對于運輸安全的管理情況，從而優化現有流程，促進石化物流運輸管理水平的提升；進而提高物流一體化能力。

7 結語

通過對石化行業物流一體化優化進行研究，得出以下結論：

（1）確定石化行業物流一體化優化指標影響因素及一體化優化方向。

（2）通過物聯網、傳感器、地理信息系統數據處理，實現運輸位置、軌跡跟蹤，使運輸過程透明化，各物流節點都能夠信息共享，以企業為核心，成功鏈接起供應商、承運商、客戶，發揮物流資源一體化優勢。

（3）通過風險模型、卷積神經網絡算法挖掘風險數據價值，進行運輸安全評估及優化，為實現運輸監管一體化、數據一體化提供依據。

（4）要實現物流一體化的價值，物流設施完善是基礎，運行協調高效是關鍵，數據信息共享是支撐，體制機制創新是保障。四個方面緊密聯系，形成有機整體，而新技術的應用則是實現整個體系高效運轉的最佳手段。

本文研究為石化行業物流一體化優化提供理論參考和方法借簽，未來可考慮這種思路和模式在構建石化行業物流園區信息平臺中的作用。目前，我國石化行業物流園區信息化建設還處于起步階段，需要不斷探索，且相對企業來講，物流園區資源更加集中，安全意識更加顯著，物流生態圈更加龐大，相應的，一體化管控需求也更加強烈。可以肯定的是，信息化建設已成為現代物流園區建設的重要組成部分[18]。通過高效、穩定的一體化管理，為社會、企業、政府部門提供更多的服務和價值，從而帶動更廣泛的物流一體化優化空間。