中煤矿建集团三十六工程处 黄怿暄——《煤矿物资物流智能化管理的降本增效研究》

 

摘要

随着信息化时代的到来，物流作为煤矿企业经营的重要环节，其智能化程度的提升对于企业降本增效具有重要意义。本文通过分析现代信息技术在煤矿物流中的应用，探讨了物流智能化在提高运输效率、精准库存管理、优化供应链、提高装卸效率、数据分析与决策支持、提升客户体验等方面的作用，并提出了具体的实施策略和方案。本文根据集团物资供应现状结合当前企业施工的物资管理实际情况出发（仅限集团内部而言），从构建集团内部供应链，打造生态体系以及具体实施落实等角度出发，深挖物资管理潜能，深层次的降低物资成本，为集团高质量发展夯实基础。

 

关键词：供应链、构建、降本提效

 

引言

在信息化时代背景下，煤矿物资物流的智能化管理成为企业实现降本增效的关键手段。物流智能化是指运用当代信息技术，如物联网、大数据、云计算和AI智能等，对物流活动进行智能化管理和优化。本文将探讨这些技术在煤矿物资物流中的应用及其带来的效益。并根据集团物资供应现状结合当前企业施工的物资管理实际情况出发，从构建集团内部供应链，打造生态体系以及具体实施落实等角度出发，深挖物资管理潜能，深层次的降低物资成本，为集团高质量发展夯实基础。

 

1. 物流智能化的概念和技术基础

1.1 物流智能化的定义

物流智能化是指运用现代信息技术，如物联网（IoT）、大数据、云计算和人工智能（AI）等，对物流活动进行智能化管理和优化。物流智能化涵盖了运输管理、库存管理、供应链管理、装卸管理等环节，通过提高运营效率、降低成本、优化资源配置和提升客户体验，实现物流过程的全面优化。

物流智能化不仅涉及技术的应用，还包括流程的再造和管理模式的创新。通过智能化技术的应用，物流系统可以实现实时监控、动态调整和科学决策，从而提升整体运营效率和服务水平。物流智能化的最终目标是实现“透明化、自动化、智能化”的物流管理，支持企业在市场竞争中保持领先地位。

1.2 关键技术介绍

1.2.1 物联网（IoT）

物联网是物流智能化实现的基础。通过在运输车辆、仓库、货物和装卸设备上安装传感器和通信模块，可以实现对物流全过程的实时监控和管理。具体应用包括：

车辆监控：通过GPS和传感器实时监控车辆的位置、速度、油耗和温度等信息，确保运输过程的安全和高效。

仓库管理：利用传感器可以做到全天候监控仓库中的温湿度、库存量和货物位置，从而帮助仓管人员及时掌握库存情况，优化仓储管理。

货物追踪：通过利用RFID标签和传感器，可以实现对货物的全程追踪，确保物资在运输和存储过程中的安全。

物联网技术的应用，使得物流系统能够实现数据的实时精准采集和无损传输，为智能化决策提供了基础数据支持。

1.2.2 大数据

现代大数据模型在物流智能化是最为至关重要。物流过程中会产生大量的数据，如运输路线、车辆状态、库存水平、订单信息等。通过现代大数据模型，这些数据可以被存储、处理、分析及应用，从而发现潜在的风险以及优化相应空间。具体应用包括：

需求预测：通过分析历史订单数据和市场趋势，预测未来的需求变化，帮助企业制定合理的采购和生产计划。

路线优化：通过大数据模型分析历史运输数据，识别推算模拟出最佳运输路线，结合实时交通信息动态调整路线，提高运输效率。

运营优化：通过对物流全过程数据的分析，发现运营中的风险和问题，提出智能化改进方案，提高整体运营效率。

大数据技术的应用，使得物流系统能够从大数据库识别并提取有价值的信息，从而进行科学决策和优化管理。

1.2.3 云计算

云计算为物流智能化提供了强大的计算能力和存储资源。通过云计算平台，企业可以实现对物流数据的集中管理和处理，提高数据处理效率和决策准确性。具体应用包括：

数据存储与管理：通过云端存储技术，将大量物流数据及其模拟方案安全地存储在云端，以便于人员随时调取访问和管理。

计算资源共享：云计算平台提供弹性的计算资源，企业可以根据需要动态调整计算能力，支持大规模数据处理和复杂模型计算。

智能化服务：通过云计算平台，企业可以部署、掌控和运行各种智能化应用，如运输管理系统、库存管理系统和供应链管理系统，实现对物流全过程的智能化管理。

云计算技术的应用，使得物流系统能够更为高效地处理、运算和管理海量数据，支持智能化应用的实施和运行。

1.2.4 人工智能（AI）

人工智能在物流智能化中的应用主要体现在模拟、预测、优化和自动化控制等方面。通过机器学习和深度学习算法，人工智能技术可以对大数据推算的物流信息进行更为深入的分析，提供全智能化的决策支持。具体应用包括：

需求预测与库存管理：利用机器学习算法，对历史销售数据和市场运营趋势进行智能化分析，预测未来的需求变化，优化库存管理策略，给出合理化意见。避免库存过多或短缺。

运输优化：通过深度学习算法，对运输路线、车辆状态和交通信息进行综合分析，优化运输路线，减少运输成本和时间。

自动化控制：人工智能技术可以应用于自动化设备的控制，如无人搬运车和自动分拣系统，实现装卸过程的自动化，提高装卸效率。

人工智能技术的应用，使得物流系统能够实现智能化的预测、优化和控制，提高运营效率和管理水平。

1.3 物流智能化的集成应用

物流智能化并不只依靠单一技术的应用，而是多种技术的协同与合作。通过将物联网、大数据、云计算和人工智能等技术有机结合，物流系统可以实现从数据采集、传输、处理到分析、决策和执行的全流程智能化管理。具体的集成应用包括：

智能运输管理系统（TMS）：集成物联网、云计算和人工智能技术，实现对运输全过程的实时监控、动态优化和智能化控制，提高运输效率和安全性。

智能仓储管理系统（WMS）：集成物联网和大数据技术，实现对仓库的智能化管理，包括库存监控、自动补货、温湿度控制等，提高仓储管理水平。

智能供应链管理系统（SCM）：集成大数据和人工智能技术，实现对供应链全过程的优化管理，包括需求预测、供应链协同、资源配置等，提高供应链的整体效率和柔性。

通过这些集成应用，物流智能化可以实现物流全过程的透明化、自动化和智能化，帮助企业提高运营效率、降低成本、提升客户服务水平，实现降本增效的目标。

2. 物流智能化在煤矿企业中的应用

2.1 提高运输效率

物流智能化可以通过实时跟踪和监控运输车辆的位置、状态和路线，实现最优路线规划，减少空驶和绕路行驶，从而降低运输成本，提高运输效率。具体应用包括：

2.1.1 实时车辆监控

通过安装GPS定位设备和相应传感器，可以实时监控运输车辆的坐标位置、速度和货物状态。结合交通状况和路况信息，智能化系统可以为司机提供最优行驶路线，避免交通拥堵和绕路，减少运输时间和油耗。

2.1.2 运输路线优化

利用大数据分析和人工智能技术，可以对历史运输数据进行分析，识别出最佳运输路线。系统可以根据实时交通状况动态调整路线，确保运输过程的高效和顺畅。

2.2 精准库存管理

通过智能化系统，可以实时掌握库存情况，已以达到对库存的精准管理。当库存达到设定阈值时，系统可以自动发出补货指令，避免库存过多造成的资金占用和仓储成本，同时也可以避免库存不足导致的生产停滞。

2.2.1 库存监控

通过物联网技术，可以实时对仓库中的物资进行管理监控。相应的传感器可以检测物资的数量、位置和状态，并将数据传输返回到智能化系统云端中。大数据系统可以对库存进行实时更新，确保数据的准确性。

2.2.2 补货自动化

智能化系统可以根据生产计划和销售数据，然后利用大数据对库存进行分析，再又AI人工智能预测未来的需求。当库存量达到设定的安全库存水平时，系统可以自动生成补货订单，并通知供应商进行补货，确保生产的连续性。

2.3 优化供应链

物流智能化可以帮助企业更好地了解市场和供应链情况，通过数据分析预测需求，实现供应链的优化。智能化系统可以自动对供应和需求进行科学化匹配，进而提高资源配置效率，降低供应链成本。

2.3.1 需求预测

利用云端大数据和人工智能技术，可以对市场需求以及未来趋势进行估算推测。通过分析历史销售数据、市场趋势和外部环境变化，系统可以对未来的需求进行准确预测，帮助企业制定合理的采购和生产计划。

2.3.2 供应链协同

供应链各环节的信息共享和协同运转可以通过智能化系统来实现。供应商、制造商和物流服务提供商可以通过系统进行实时沟通和协作，确保物资的及时供应和生产的顺利进行。

2.4 提高装卸效率

物流智能化可以通过自动化设备，如无人搬运车和自动分拣系统，提高装卸效率，减少人力成本。

2.4.1 无人搬运车

无人搬运车可以在仓库和生产车间之间自动搬运物料。通过安装导航系统和传感器，无人搬运车可以自主规划路线，避开障碍物，确保物料的高效运输。

2.4.2 自动分拣系统

自动分拣系统可以对货物进行快速、准确的分类和分拣。通过条码扫描、图像识别等技术，系统可以识别货物的信息，并将其送到相应的位置，提高分拣效率和准确性。

2.5 数据分析与决策支持

物流智能化可以收集大量的物流数据，通过数据分析，可以发现运营中的问题，提供决策支持。例如，通过分析运输数据，可以发现运输中的瓶颈和问题，提出解决方案，提高运输效率。

2.5.1 数据采集与存储

通过物联网技术，可以对物流全过程中的数据进行实时采集。传感器可以记录车辆的行驶里程、油耗、温度等数据，并将其传输到云平台进行存储和管理。

2.5.2 数据分析与优化

利用大数据分析技术，可以对物流数据进行深入分析。通过对运输路线、库存水平、装卸效率等数据的分析，系统可以识别出潜在的问题和优化空间，提出改进方案。

2.6 提升客户体验

物流智能化可以提供更加便捷、透明的物流服务，提升客户体验。例如，通过物流跟踪系统，客户可以实时了解货物位置和预计到达时间，提高客户满意度。

2.6.1 实时物流跟踪

通过安装GPS设备和物流管理系统，可以实现对货物的实时跟踪。客户可以通过手机APP或网站查询货物的当前位置和预计到达时间，了解物流进展。

2.6.2 透明物流信息

智能化系统可以将物流信息透明化，客户可以随时了解订单状态、运输情况和交付时间。这种透明度不仅提高了客户的信任度，还增强了客户的满意度。

3. 煤矿物资物流智能化实施策略

煤矿企业的物流智能化是一个系统工程，需要综合运用物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，同时结合企业的具体需求和实际情况。以下是煤矿企业实施物流智能化的详细策略。

3.1 建立智能化物流平台

建立智能化物流平台是煤矿企业实现物流智能化管理的基础。该平台应整合物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，实现对物流全过程的智能化管理。具体步骤包括：

需求分析与规划：

对企业的物流需求进行详细分析，确定需要智能化管理的环节，如运输、仓储、装卸、库存等。

制定智能化物流平台的总体规划，明确平台的功能模块和实施步骤。

平台开发与部署：

选择合适的技术合作伙伴，开发智能化物流平台的软件系统。

部署物联网传感器、数据采集设备和通信模块，确保数据的实时采集和传输。

搭建云计算平台，提供数据存储和处理能力。

系统集成与测试：

将各功能模块进行集成，确保平台的整体运行效果。

进行系统测试，发现并解决问题，确保平台的稳定性和可靠性。

培训与推广：

对相关人员进行系统使用培训，确保他们能够熟练操作智能化物流平台。

在企业内部推广平台的应用，逐步实现物流全过程的智能化管理。

3.2 完善基础设施建设

物流智能化离不开完善的基础设施建设。煤矿企业需要在以下几个方面进行投资和建设：

物联网传感器部署：

在运输车辆、仓库、货物和装卸设备上安装传感器，实时监控位置、状态和环境参数。

确保传感器的数据采集准确可靠，并能稳定传输到智能化物流平台。

网络通信设施：

建设高速稳定的网络通信设施，确保数据传输的实时性和可靠性。

在矿区、仓库和运输线路上部署无线网络覆盖，确保各环节的数据传输畅通。

数据中心建设：

建设企业数据中心，提供强大的计算和存储能力，支持物流数据的处理和分析。

配备必要的安全设备和措施，确保数据的安全性和隐私保护。

自动化设备配置：

购置并安装无人搬运车、自动分拣系统等自动化设备，提高物流环节的自动化程度和效率。

确保自动化设备的兼容性和可扩展性，能够与智能化物流平台无缝对接。

3.3 培养专业技术人才

物流智能化需要专业的技术人才，煤矿企业应注重以下几个方面的人才培养：

内部培训：

开展物流智能化技术和系统操作培训，提高员工的技术水平和操作能力。

组织技术研讨会和交流活动，分享智能化管理经验和最佳实践。

外部引进：

引进具备物联网、大数据、云计算和人工智能等专业背景的高素质人才，增强企业的技术力量。

与高校和科研机构合作，吸引优秀毕业生和研究人员加入企业。

持续教育：

提供继续教育和职业发展机会，鼓励员工不断学习新技术和新知识。

支持员工参加行业认证和专业资格考试，提高他们的职业素养和技术水平。

3.4 加强数据安全管理

在物流智能化过程中，数据安全是一个重要问题，煤矿企业应采取以下措施确保数据的安全性：

数据加密：

对物流数据进行加密传输和存储，防止数据在传输和存储过程中被截取和窃取。

使用先进的加密算法和技术，确保数据的安全性和完整性。

访问控制：

制定严格的数据访问控制策略，确保只有授权人员才能访问和操作物流数据。

使用多因素认证和权限管理技术，防止未经授权的访问和操作。

数据备份：

定期进行数据备份，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复。

建立异地备份和灾难恢复机制，确保数据的长期安全和可靠。

安全监控：

部署安全监控系统，实时监控物流系统的运行状态和安全事件。

及时发现并处理安全漏洞和威胁，确保系统的安全性和稳定性。

3.5 推动跨部门协作

物流智能化需要各部门的协同配合，煤矿企业应建立跨部门协作机制，确保物流、生产、销售等部门能够实时共享信息，共同推进智能化进程。具体措施包括：

信息共享平台：

建立企业内部的信息共享平台，实现各部门之间的信息互通和协作。

确保平台的数据实时更新和准确性，支持各部门的决策和管理。

协同工作机制：

制定跨部门协同工作机制，明确各部门的职责和分工，确保智能化物流项目的顺利实施。

定期召开跨部门协调会议，讨论和解决物流智能化过程中的问题和挑战。

绩效考核与激励：

建立绩效考核和激励机制，鼓励各部门积极参与和支持物流智能化项目。

根据各部门的贡献和绩效，给予相应的奖励和认可，提高员工的积极性和主动性。

4. 煤矿物资物流智能化的案例分析

4.1 案例一：某大型煤矿企业的物流智能化改造

某大型煤矿企业通过实施物流智能化改造，实现了物流全过程的智能化管理。以下是具体实施过程和取得的成效：

实施过程：

需求分析与规划：

企业对物流需求进行了详细分析，确定了运输、仓储、装卸和库存管理等智能化改造的重点环节。

制定了智能化物流平台的总体规划，包括系统架构、技术路线和实施步骤。

平台开发与部署：

企业选择了一家技术合作伙伴，共同开发智能化物流平台的软件系统。

在运输车辆、仓库和装卸设备上安装了物联网传感器，确保数据的实时采集和传输。

搭建了云计算平台，提供了数据存储和处理能力，支持物流数据的分析和决策。

系统集成与测试：

将运输管理系统、库存管理系统、供应链管理系统和客户服务系统等功能模块进行集成，确保平台的整体运行效果。

进行了系统测试，发现并解决了存在的问题，确保平台的稳定性和可靠性。

培训与推广：

对相关人员进行了系统使用培训，确保他们能够熟练操作智能化物流平台。

在企业内部推广平台的应用，逐步实现了物流全过程的智能化管理。

取得的成效：

运输效率显著提高：

通过实时车辆监控和运输路线优化，减少了空驶和绕路行驶，提高了运输效率。

运输成本降低了15%，运输时间缩短了20%。

库存管理更加精准：

通过库存监控和补货自动化，实时掌握了库存情况，实现了库存的精准管理。

库存资金占用减少了10%，仓储成本降低了12%。

供应链更加优化：

通过需求预测和供应链协同，提高了供应链的整体效率和资源配置水平。

供应链管理成本降低了8%，物资供应的及时性提高了15%。

装卸效率显著提升：

通过无人搬运车和自动分拣系统，提高了装卸效率，减少了人力成本。

装卸效率提高了25%，人力成本降低了18%。

客户体验显著改善：

通过实时物流跟踪和透明物流信息，提高了客户满意度和信任度。

客户满意度提升了20%，客户投诉率下降了15%。

4.2 案例二：某煤矿企业的供应链优化

某煤矿企业通过物流智能化系统，对供应链进行优化管理。以下是具体实施过程和取得的成效：

实施过程：

需求预测与供应链协同：

利用大数据和人工智能技术，对市场需求进行了预测，制定了合理的采购和生产计划。

建立了供应链协同平台，实现了供应商、制造商和物流服务提供商的信息共享和协同运作。

库存自动化管理：

实施了库存自动化管理系统，实现了库存的实时监控和补货自动化。

系统根据生产计划和销售数据，自动生成补货订单，并通知供应商进行补货。

数据分析与优化：

利用大数据分析技术，对供应链全过程的数据进行了深入分析。

系统识别出了供应链中的风险和问题，提出了改进方案，提高了供应链的整体效率。

取得的成效：

供应链管理成本显著降低：

通过需求预测和供应链协同，提高了供应链的整体效率和资源配置水平。

供应链管理成本降低了12%，物资供应的及时性提高了18%。

库存管理更加高效：

通过库存自动化管理，实现了库存的精准管理，避免了库存过多或短缺。

库存资金占用减少了15%，仓储成本降低了10%。

生产效率明显提高：

通过供应链协同和库存自动化管理，确保了生产的连续性和稳定性。

生产效率提高了20%，生产停滞时间减少了25%。

客户满意度显著提升：

通过实时物流跟踪和透明物流信息，提高了客户满意度和信任度。

客户满意度提升了18%，客户投诉率下降了12%。

5.构建集团内部供应链模式。

在以上理论基础上结合当前集团物资供应模式依然停留在初级阶段，即简单的上买下卖，通过量大和资金付款优势获得较低采购价格，通过加点转手出售给下游施工企业以获得自身利益，整个交易过程供应部门全程未见实物即俗称“皮包公司”。此模式只能单纯保障物资供应和增加相应产值。并未从根本上为集团提供经济价值，也未创造出更多的社会效应，因此不符合集团发展战略。为更加有效谋和集团高质量发展，以物流只能化管理为核心，构建适合集团发展的供应链模式，已经迫在眉睫。

5.1 机构设置

集团成立供应链实体机构（当前集团内部已设置供应链公司），办理相关资质使其能够对外独立的多元化经营实体机构。

5.1.1.供应链内部机构设置因根据集团业务板块划分对应成立相关部门，如矿建板块业务部门、土建市场板块业务部门、设备业务板块部门、公共业务板块以及其他业务板块部门等。

5.1.2.集团应将机电处部分职权和采购业务拆解脱离并入供应链后重新业务重组，集团设置相关部门对其和对各二级单位物资进行监管，做到“管办分离”，避免“既做运动员、又当裁判员”现象发生。

5.1.3.供应链实体公司因根据集团业务项目较多地区寻找中心点，选取中心区域或能够辐射周边项目的地点结合智能物流供应链理念成立办事机构、仓储机构、生产机构等。

5.1.4.供应链成立生产业务部门，在日常业务之外在集团内外部承接生产、加工、仓储业务，并对各单位所需物资有合理的推算、预测、管控。利用自身优势通过合理途径增加经营效益。

5.2.业务范围

供应链业务对集团所属业务板块做到全覆盖，提供物资和服务、保证生产为首要。依托集团成熟业务作为依靠积极对外开拓所属业务市场和其他业务市场。具体为以下几种：

5.2.1.集团内部业务：主要从事集团内部所有施工单位的物资供应和服务保障工作。

5.2.2.集团外部业务：主要从事集团内部以外的业务，涵盖供应、销售、服务、投资等多元化业务。

5.2.3.海外业务：随着集团发展战略的调整，开拓海外市场发展海外业务已成大势所趋，供应链公司业务因随着集团战略的调整而积极调整，办理进出口业务资质，开展进出口贸易等。

5.3.战略目标

根据集团战略发展计划，依托集团内部业务优势，拓展外部市场，发展业务实体，投资新型行业，顺应时代发展，结合新型智能物流理念，做大做强上市融资扩大再生产。

5.4.供应链特点

供应链作为一个系统体系应积极充分发展其经济性、时效性、增值性、社会责任等特点并率先应用、结合物流智能化发展理念，为企业集团更好发展奠定基础、创造经济价值和营造良好口碑，具体如下：

5.4.1.经济性

供应链作为集团内部物资供应的单位，首先应保证供应物资的经济性即物资供应性价比。物资采购价格直接影响企业生产成本，供应链因在保证物资采购质量的前提下，利用各种手段和途径降低物资采购价格，确保采购物资物美价廉。降低采购价格措施如下：

5.4.1.1选用合适的物资采购方式：当前集团各施工项目的物资采购绝大多数都是各自为政，物资的采购权和定价权往往掌握在少数人手中，他们决定着物资的价格和质量，缺乏物资采购公平、公正、公开等原则，因此供应链应及时回收项目部的部分物资采购权，对于常用物资可根据物资的属性、周转速度等综合因素采取集中采购，采购完成之后通过出售或调拨的方式进行账务处置。另外供应链要明确集中物资采购的品种并制定相关制度明确要求各施工项目不得擅自采购统购物资，通过实践表明此项举措在原有物资采购成本上至少能够降低20-30%。

5.4.1.2选用适合物资采购的模式：当前各单位采购模式询比价、商务洽谈、招标等模式，原有的这些采购模式存在某些弊端，如集中采购的物资因为要考虑各项目部的不可确定性的使用，因此不得不保持一定的库存量以应对不时之需，长期以往库存物资占用资金较大，同样也会造成物资闲置物资周转率较低直至报废无法继续使用，这都给增加经营成本带来不可确定因素，因此改变原有采购模式已势在必行。要打破询比价、商务洽谈、招标采购的采购即进账模式，要与供应商进行充分的沟通与交流，要明确物资采购并非货到验收合格就得开票进账，取而代之的模式代储代销模式的物资采购，即无论是询比价、商务洽谈、招标等确定物资采购供应商签订物资采购合同后，供应商发货到甲方指定的地点，每月根据甲方实际需求量开票结算，期间由甲方负责保管、因保管不善造成物资不能使用或丢失的造成乙方损失的将由甲方全部承担，但如遇设计变更或其他原因导致此批物资无法继续使用时，甲方有权要求乙方将所有物资拉回，期间所产生的费用由乙方全部承担。采用全新的采购模式后降低物资闲置率同时进一步降低资金占用率，切实做到为项目降本提效保驾护航。

5.4.1.3选择最优的物资采购价格：物资的品牌、质量决定着物资的价格，对于施工单位来说，要根据日常物资使用方向大致的将物资采购分为两大类，一是一次性消耗性物资，二是频繁循环使用物资。要根据物资使用属性来确定物资采购的价格使用相对应的采购方法，这样才能真实的做到物美价廉，物尽其用，以矿建施工单位为例日常一次性消耗的支护物资、水泥等物资，只要产品质量能满足生产施工需要，能够及时完整的提供产品的相关质检报告和资料，我们在确定物资采购时就会把价格放在首要考虑因素，价格越低采购意愿就越强。反之我们施工中的钻头钻杆风动工具等重复使用物资我们在确定物资采购时就不能单纯依靠价格的高低来决定，我们要深入对物资进行调研通过实际使用数据和历史综合数据结合物资的价格做出一个综合性的判断，确保采购到物美价廉的物资，从而为企业降本提效夯实基础。

5.4.2.时效性

当前集团各施工项目分布区域广，针对各二级单位来说施工项目相对较为分散，但对供应链来说除少数极个别项目外，大部分项目相对而言较为集中，供应链应挑选择相对较为中心或者项目较为集中或能够辐射周边施工项目的区域成立办事处或设立仓储中心，存储部分物资尤其是共用物资，设立安全库存。一是能够及时供应，缩短供应周转，保证生产接续；二是各施工项目能够尽可能减少库存（虽然供应链增加库存，但对整个辐射区域所有施工项目来说，供应链增加的这点库存可以说是杯水车薪，同时提高物资周转使用率），能够释放库存资金，盘活资使用率。

5.4.3.增值性

供应链不仅仅是将供应商到用户之间的物料、信息、资金连接起来，它还是一条价值增值链。在供应链运作过程中，因流通加工、包装、运输等过程的实现而增值，给供应链的节点企业带来了收益。如施工单位对其使用钢材的使用需要进一步加工后方可使用，供应链公司完全可以根据客户要求，利用其仓储和加工创造进一步的价值，在满足客户需求的前提下有增加的收入，一举双得。

5.4.4.社会责任属性

是企业在创造利润、对股东和员工承担法律责任的同时，还要承担对消费者、社区和环境的责任，企业的社会责任要求企业必须超越把利润作为唯一目标的传统理念，强调要在生产过程中对人的价值的关注，强调对环境、消费者、对社会的贡献。因此供应链在开展正常的业务的同时，应更多承担集团应负有的社会责任。具体措施为：一是团结一致、尽忠职守发展企业、壮大企业，提升企业在市场中的竞争力和知名度，增强公众对过期的认知度，为国家经济发展和社会进步提供强有力的支持；二是成立生产实体企业等具体措施，增加就业机会，提高经济待遇，提升员工幸福感，营造良好的社会氛围。

5.4.5.物流智能化理念

供应链公司结合市场前沿智能化物流的理念，并将其运用到集团物资的采购、存储、运转物流上用来实现物资物流中的降本增效：

提高运输效率：供应链公司可以通过实时跟踪和监控运输车辆的位置、状态和路线，实现最优路线规划，减少空驶和绕路行驶，从而降低运输成本，提高运输效率。

精准库存管理：通过智能化系统，供应链公司可以实时掌握库存情况，实现库存的精准管理。当库存达到设定阈值时，系统可以自动发出补货指令，避免库存过多造成的资金占用和仓储成本，同时也可以避免库存不足导致的生产停滞。

数据分析与决策支持：供应链公司利用云端技术可以收集大量的物流数据，通过数据分析，可以发现运营中的问题，提供决策支持。例如，通过分析运输数据，可以发现运输中的瓶颈和问题，提出解决方案，提高运输效率。

提升客户体验：物流智能化可以提供更加便捷、透明的物流服务，提升客户体验。例如，通过物流跟踪系统，各工程处及项目部可以实时了解货物位置和预计到达时间，提高客户满意度。

5.5.建立考核机制、强化督导考核

考核激励机制构建的本质是基于对企业经营理念、管理理念、价值观的深度沟通与理解，梳理当前问题，通过良性竞争机制的构建，达到提升管理水平和运营效率的目的。集团对供应链制定明确的目标责任，年终对其一年来的各类指标进行系统考核。主要从以下几个方面：一是目标指数考核，通过年初设定的各项指标对比完成情况进行考核，根据考核结果进行奖惩；二是通过二级单位也可延伸至各施工项目对供应链一年来实质发生业务客观情况，从价格、供应时效性、降本提效等方面来进行考核；三是通过社会责任贡献值来进行考核。总之通过考核机制的建立、设定目标奖惩，来充分调动积极性，完成各项目标任务，为集团完成战略发展奠定基础。

综上所述，构建集团内部供应链体系重新梳理职能，充分发挥其自身优势为企业自身发展壮大打牢基础，为集团各施工单位降本提效奠定基础，为集团的战略发展和营造良好的社会氛围夯实基础。

6. 结论

在信息化时代背景下，物流智能化成为煤矿企业实现降本增效的重要手段。通过应用物联网、大数据、云计算和人工智能等现代信息技术，煤矿企业可以实现运输管理、库存管理、供应链优化、装卸管理等环节的智能化，提高物流效率，降低物流成本，提升客户满意度。本文通过分析物流智能化的概念、技术基础、应用场景、实施策略、案例分析以及面临的挑战与对策，为集团供应链的物流智能化提供了理论支持和实践指导。希望通过这些研究，能够帮助中煤集团在激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续发展。

 

参考文献

崔锦勇, 王兴伟, 李玉鹏. "基于物联网的煤矿物流智能化管理系统设计." 煤矿现代化, vol. 42, no. 1, 2021, pp. 45-49.

韩晓东, 刘晓阳, 张伟. "大数据在煤矿物资管理中的应用研究." 中国矿业大学学报, vol. 50, no. 3, 2020, pp. 57-63.

刘德荣, 张慧敏. "物流云计算平台在煤矿企业中的应用." 煤炭科学技术, vol. 48, no. 2, 2021, pp. 112-117.

李俊, 王伟, 陈建. "人工智能在煤矿供应链优化中的应用." 矿业研究与开发, vol. 40, no. 4, 2020, pp. 84-89.

张立新, 陈志强, 吴飞. "物联网在煤矿运输管理中的应用." 煤炭技术, vol. 39, no. 5, 2020, pp. 128-132.

王小东, 赵丽. "基于云计算的煤矿物流智能化系统设计与实现." 煤矿机械, vol. 42, no. 4, 2021, pp. 101-105.

赵明辉, 刘志刚. "煤矿企业物流智能化转型的挑战与对策." 煤炭经济研究, vol. 31, no. 2, 2020, pp. 73-78.

张宏, 王芳. "智能化物流系统在煤矿物资管理中的应用研究." 煤炭工程, vol. 52, no. 1, 2021, pp. 64-68.

李伟, 杨洋. "基于大数据的煤矿供应链管理系统设计." 煤矿安全, vol. 50, no. 3, 2021, pp. 95-100.

张军, 王鹏. "智能化技术在煤矿物流系统中的应用分析." 煤炭学报, vol. 45, no. 6, 2020, pp. 153-159