太钢集团供应链物流系统抓住钢铁物流的特点与本质，以物料流转的跟踪为聚焦点，有效助力太钢流动资产的效率提升，同时运用智能化、可视化的技术手段，让供应链上下游的物流环节都清晰可见，实现物流的精细、精准管理，为生产单元提供可靠的物流保障，为客户提供更优质的服务，为承运商提供更便利的提货模式，构建合作共赢的物流生态圈，促进供应链整体效率的提升。通过不断推进技术创新、管理创新和制度创新，太钢集团旨在建设全球最具竞争力的不锈钢企业，使以不锈钢为主的品种、质量、成本、研发、节能、环保、效率、服务等多项指标达到国际一流水平。通过优化管理和业务流程，建立完整的物流体系，结合物联网技术构建先进的智能供应链物流系统，实现一体化管控，快速响应市场，高效生产协同，严格控制物流计划和执行，合理利用资源，有效降低库存，提升太钢的物流管理水平和降低物流成本。太钢供应链物流系统将上下游供应商、贸易商、服务商及最终客户整合在一起，破除钢铁产业链中各环节的信息壁垒，利用多种新型技术实现了供应链上下游的信息共享。供应链管理中包含多个环节，整体的商品数量与种类不同也会导致整个供应链管理系统出现多种复杂的问题，借助物联网技术，公司能够更高效地对供应链相关环节的内部职工进行信息资源共享，同时推动供应链内部成员之间进行合作，进而有效进行供应链集成管理，监控管理的水平也得以提高[1]。
1 物联网技术的应用
物联网技术在供应链物流系统的应用可以为企业带来更多的经济和社会效益，通过物联网技术可以实现对物品的实时监控、数据采集和处理，通过各种传感器采集和传输数据，可以实现物流过程的全程可视化，从而达到高效的管理目的。可以实现对货物运输过程的实时监督，可以在运输过程中采集、处理运输过程数据，及时处理运输过程中的异常情况，减少货物被盗、灰尘污染和受损等情况的发生。
1.1 物联网在机车的应用
每台机车的车载平板通过4G物联网卡接入中心服务器，机车运行时，在车载端能够实时显示机车当前所在股道以及位置，包括在实际地图和站场图分别进行显示。其中结合物流系统实时传递的计划信息，可以显示机车当前牵引或推进的车列，机车在运行过程中会实时将运行数据、状态数据传递给后台服务器，服务器负责数据的存储、统计分析和转发。其中机车定位数据会作为历史行驶数据存储在服务器中，桌面客户端可以通过录像回放的方式来按照不同的时段、不同的机车来进行历史轨迹的回放。系统会对机车的作业实绩数据，包括机车的总行时间、停驶时间、走行距离、油耗等数据进行记录保存。通过物联网技术，实现业务在系统中数字化、可视化，为企业的数字化转型提供支撑和助力。
1.2 物联网在厂内车辆的应用
相较于传统的物流运输来说，物联网技术的应用能够实现对物品的全面感知，采用先进的GPS、GIS、GPRS移动通信以及网络技术，能够实时对物品的信息进行持续实时采集，分析物品当前所处的状态，如温度、湿度和所处的位置、运输的速度等。对厂内供货车辆进行实施跟踪和监控，提高车辆工作效率，杜绝违规操作等不良现象，以此将企业运营成本压缩在最低范围内，加强对车辆的管理力度，实时采集位置信息数据，结合手机移动端位置数据，辅助以通过在车辆中安装车载GPS终端，通过车辆定位、车辆跟踪、单车监控、多车监控、轨迹回放、电子围栏制作、报警分析、路线规划、统计报表等，实现全天候、大范围、多车辆、直观透明的实时监控。通过监控和配送路线推荐，从而降低车辆空载率、违规违章现象；同时通过规范运输人员行为，加强运输过程的监管，保障车辆和货物的运输安全。在提高企业核心竞争力的同时，车辆管理步入科学化、定量化、智能化轨道。
2 大数据技术的应用
在现代制造业中，各种设备和系统都会产生大量数据，通过对这些数据进行采集和处理，可以为企业提供更准确、实时和全面的信息支持。随着大数据技术不断成熟和发展，越来越多的企业开始应用大数据技术来改善厂内物流。通过采集、处理和分析各种数据，企业可以实现智能调度、预测性维护以及优化运营等目标。这种基于大数据技术的厂内物流模式不仅提高了生产效率和降低了成本，同时也为企业带来了更好的竞争力。太钢集团对业务数据和基础数据的使用率比较高，通过利用大数据能够实现库存的控制、成本的控制、资源的整合、采购、决策的制定等。利用大数据技术构建智慧物流主要分为四步：（1）通过大数据技术准确及时地还原业务。（2）通过大数据评估业务。（3）对业务进行监控和准确评估后，利用大数据对业务进行预测。（4）依托大数据进行智能决策[2]。太钢集团也在基于大数据驱动下的供应链物流服务升级路径探析持续的改进和完善。
2.1 大数据在机车的应用
在企业物流中，调度是一个非常重要的环节，通过对大量的数据进行分析和挖掘，企业可以发现一些潜在的问题和瓶颈，并制定相应的优化方案。物流部通过对运输路线、货物数量、运输方式等数据进行分析，可以发现一些不合理的方面。针对这些问题，企业可以制定更科学、更高效的物流计划和方案，从而提高整个物流系统的运转效率。下一步太钢物流部将通过大数据等新型技术，实现对车辆、设备和人员等资源的智能调度，从而提高运输效率和降低成本。通过路车、自备车和工艺车多车种的作业流程分析，采用智能调度优化技术实现了到发、调车、装卸、检修计划的自动优化编制，减少人工编制考虑冲突因素不全、获取信息不准确、优化程度不高等问题；基于启发式优化算法的进路选排技术，为机车选择最安全的、最优化的径路，作业计划及调车作业单自动生成。
对海量的业务数据进行大数据分析，可以找到影响效率的环节，从而进行改进提升效率。太钢供应链物流系统会对机车的作业实绩数据，包括机车的总行时间、停驶时间、走行距离、油耗等数据进行统计分析和报表生成。通过对大量的机车各个作业阶段作业实绩数据进行分析，找到影响机车作业效率的关键问题节点，大幅提高机车作业效率。通过对鱼雷罐的大量作业实绩进行分析，找出影响周转率的人员、管理和设备等问题，进而提高周转率，为企业合理安排生产，协同前后工序产能，提高生产效率。
2.2 大数据在厂内车辆的应用
通过利用大数据挖掘技术来分析配送数据，从而选择最佳的配送路线和配送资源，结合车辆作业计划进行合理路线规划。通过对大量车辆运输实绩的数据分析，对不同车队、作业班组进行横向对比分析，提高作业效率，降低企业运输成本。正是由于自身大数据技术方面的不断完善提升和创新发展，保证自身快递物流运营操作情况进行更加全面化管理，与此同时，还能更好地协助管理相关专业工作人员，确定自身最佳合理的快递物流运输计划和快速配送服务方案，强化提高自身快递物流效率的同时，还能大幅降低自身物流过程运营中产生出的其他更多费用成本[3]。
对海量的业务数据进行大数据计算分析，有效的支持了相关业务部门的运费结算，以及财务部门对成本管理的精准要求。利用大数据技术可以将原本分散的信息整合在一起，形成全新的数据模型。这样不仅能够降低人力成本，还能够提高运费结算的准确性，让物流企业更好地控制成本。大数据技术也使运费结算更加快速，通过物流系统自动获取物流时间、运输方式、运输路径、货物种类、运费计算规则等相关信息，将其整合在一起后，再通过自动计算和结算，进而生成结算报表，这样可以大大减少结算时间和人力成本。同时也会根据财务部门的管理要求，通过大数据计算生成满足财务成本精确到品种的运费相关数据，使各个成本中心和产品的成本数据更准确。随着供应链物流系统的快速发展，大数据技术已成为优化运费结算的不可缺少的规范。采用大数据技术优化运费结算可以帮助物流企业提高效率、准确性和灵活性，从而更好地控制成本和保持竞争优势。
3 结语
在新时期的社会背景下，物联网和大数据从根本上改变了诸多行业的发展形势，推动了我国信息化建设脚步，引领着各企业积极探索和研究，加快科学技术的创新。而作为目前经济体系的重要组成以及推动社会经济提高的行业，在大数据时代下，要积极利用其优势，结合企业自身特点，提升供应链物流管理实际效益和基本职能，不断地发掘数据时代价值，促进自身全面发展。当然，物联网和大数据技术也在不断的发展中，随着其技术的进一步成熟，将会更加深入地服务于物流产业，为物流产业带来更多的机遇和挑战。
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