数字化转型赋能钢材大宗贸易效率提升研究

杨仁杰
      【摘要】目前，国内钢材企业正由传统运作方式向数字运作方式转变。在市场竞争日益加剧、顾客需求不断增长的背景下，依靠手工作业的传统交易方式已难以满足现代钢材物流系统发展的需求。钢材作为主要的大宗商品交易类型，其贸易过程涉及采购、仓储、物流、金融等多个方面，迫切需要利用数字技术对整个过程进行优化升级，以提升总体运作效率和服务质量。
      【关键词】数字化转型；钢材大宗贸易；效率提升
引言
      数字转变给钢材行业的大宗交易带来了崭新机遇。运用大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，能将钢材贸易中的商流、物流、资金流和信息流高效整合，构建一套更加智能化、可视化的运作管理系统。钢材行业的变革，使钢材行业的经营模式、价值链条发生了巨大变化。在产业结构调整的关键时期，对钢材企业进行信息化改造，是提升钢材工业企业核心竞争力的有效途径。
一、钢材大宗贸易数字化转型面临的主要问题
      （一）信息流通不畅与数据孤岛现象严重
      钢材行业存在着明显的信息障碍。据中国钢材流通协会 2022 年度钢材市场调查，目前全国有约 75% 的钢材企业仍然采用各自的商务系统，采购、仓储和物流之间的互联程度低于 40%。在实际的商业案例中，购买指令必须由手工转化成仓库的进销存指令，每个进销存指令的执行时间为 25 分钟，出错率高达 6%。目前，物流轨迹数据分布于多个载体平台，且定位数据的实时更新滞后超过 3 个小时。我国一家规模较大的钢材企业，日均单据 2000 余张，而质量认证和运输单证等重要文档的电子化程度只有 35%，这极大地限制了企业间的合作。
      由于数据的标准化水平不高，资料流动的壁垒更加严重。各个厂家所提供的产品都是自己的样板，仅机械特性指数，就有 Rp0.2 和 Rel 等几种表述。物联网终端所获取的各种类型的信息形式不同，如重量传感器和尺寸测量仪等，所需的多种数据界面使得整个系统的可维修费用提高了 45%。在数据储存方面，存在大量的结构化和非结构化的数据，单次检索一次价值为三百万的钢材产品，需横跨 5 个独立的系统，平均耗时 30 多分钟。           （二）业务流程烦琐与运营成本高企
      在传统的钢材贸易模式中，业务流程存在大量重复性操作。从订单确认到最终交付，需要经历多个审批环节和关键操作节点。据行业统计，中型钢贸企业完成一笔常规交易，需要处理大量商业文书并投入相当多的人力进行协调。合同审核采取串行的方式，一般 3 个工作日，较大的单需 5 个工作日。根据一家上市公司的经营报表，因过程延误而造成的订单流动平均为 8%。
      经营费用不断上升。根据 22 个月的产业资料，目前规模较大的钢材企业，平均每人每年的营业费用达到了26,000 元，其中基层作业人员的人工投入达到 38%。由于不具备智能化的作业安排，运输过程中的平均等候时间为6 个小时，空载率为 32%。在钢材贸易业务中，传统的现金流通常涉及 85 天应收账款账期、30% 的押金以及融资费用。付款订单中有 65% 的订单需要手工完成，每单平均耗时 1.5 个小时。
      （三）风控能力不足与决策支撑薄弱
      我国的金融危机早期预警体系还不够完善。目前，我国物价变动的风险控制主要依靠过去的统计资料进行回归分析，对于外界影响如政策的变化，反应滞后超过 20 个小时。从 2022 年的统计资料来看，能够进行套期保值的企业仅占 35%，而由于投资时机延迟而亏损的比例高达40%。目前，企业对企业的信贷管理仍处于静态审计状态，难以有效监控企业的运营状况。
      缺乏足够的决策支持数据。市场研究报告的更新时间为一个多月，存货周转时间在 45 天左右。一家企业的经营资料表明，其采购规划与市场需求的吻合度只有 70%，而积压的存货有 13%。在产品售价方面，仍沿用传统的“加成法”，未考虑实际的市场变化，导致其毛利润的变动超过 7%。对经营风险的控制缺乏准确性。现有的仓储监测装置对钢材产品品质隐患的自动化辨识准确率低于 55%。仅 30% 的公司能够在 8 个小时内完成整个物流系统的可视化工作。契约行为的追踪主要依靠人为的主观经验，对系统风险的预防和控制能力十分薄弱。
二、钢材大宗贸易数字化转型的优化路径
      （一）构建一体化数字平台打通信息壁垒
      层次化的体系结构，以云、微服务为基础，建立可伸缩的体系结构。在钢材仓储中配置 RFID 阅读器（ISO/IEC1800-6 C）及称重（C3）传感器，对钢材入库、出库和存货信息进行实时采集。在一家大型钢厂的实际应用中，采用此方法可使数据收集速度达到 200 条 / 分钟，准确率达 99.5% 以上。在数据传送层面，利用 5 G 的特殊组网结构，保证了 50 ms 的延迟，保证了服务的实时性。
      在打破信息化屏障的过程中，数据规范化是一个重要的步骤。以 2023 版《钢材行业信息化标准化白皮书》为基础，对钢材名称、规格、材料等核心领域进行标准化界定，建立一个统一的“数据元”标准。针对热连轧钢板工艺，建立标准化的参数集，区分必填与选填项。其中，关键工艺指标如厚度与宽度均设有明确的公差控制要求。在此基础上，构建了专门的数据清洗规则库，对原始数据执行包括范围、逻辑及相关性在内的多层级检验，以保证所有数据质量满足《信息技术数据质量评价指标》的规定。
      在系统的功能层次上，构建统一的企业中台与数据中心平台。商业中台涵盖采购、销售、仓储、物流等主要功能，并利用工作流引擎进行柔性化配置。在此基础上，通过分析企业内部数据，采用基于维度的分析和建模思想，实现每天 5TB 以上商业信息管理。在一家中央企业钢材交易系统中的实际应用表明，采用本系统可以将交易流程从 4 个小时压缩到 25 分钟，存货盘存效率提高 80%。同时，通过开发（按照 RESTful 规格）的标准 API 接口，使其能与 28 个对外系统（如银行付款系统、税务发票开具系统、后勤追踪系统）连接。
      构建一个完整的信息管理系统。制定《数据分类分级管理办法》，对各类商业信息进行了 4 个级别的安全保护。针对关键服务的关键信息，使用 SM4 保密技术，实现了对用户的精准存取。在此基础上，构建基于全链路的数据亲属关系追溯机制，实现从获取到使用过程中的数据跟踪，确保数据的可靠追溯。经研究，企业间的数据使用率由原来的 35% 攀升到 78%，各部门间的协同工作效能也提升了三倍，为企业的经营管理奠定了良好的数据支撑。
      （二）优化业务流程实现降本增效
      商业过程管理方法以企业运营流程分析为基础，依据《电子合同订立流程规范》相关要求，采用预设的商业规则，实现从投标询价到合同签订全流程的数字化运作。用户在线提交采购需求后，系统将综合其历史交易记录、实时市场动态及供应商信用状况等多维信息，在极短时间内生成定制化报价方案。该系统以标准化的数据格式为基础，对商品名称、规格、数量和交货时间等主要内容进行了数据校验，以保证其正确性。通过对一家大型钢厂的实际应用验证，采用本方法后，标准化合约的审核效率显著提升，同时条款的准确性与规范性也得到了根本性改善。
      在仓库和运输方面，建立智能化的配送体系，实现对整个流程的可视化控制。利用物联网技术进行实时信息的收集，在仓库中配置超宽带位置标记及称重设备，对仓库内的钢筋进行厘米量级的位置定位及自动化盘点。通过引入遗传算法对库存水平进行动态调整与优化，显著提升库存管理的整体效率。在货运方面，利用人工智能的方法，对国内 2800 多条货运路线进行实时的优化，使其等待时间由 6.8 个小时缩短到 1.5 个小时。根据一家中央企业的物流平台的统计，应用新体系后，汽车装载率提高到了92%，空置率降低至 12%，每年节省燃料费用 16,000 多万。
      以解决企业融资难的问题为中心，进行财务清算程序重组。通过与央行的“电子信用证”平台的连接，使其能够进行交易真实情况的验证与结算。该平台运用区块链技术确保交易信息的不可篡改与可追溯性，每笔交易均包含多项经过验证的关键信息要素，并通过智能合约自动执行资金清算与划转流程。根据银行业协会的数据，新办法将钢材企业的平均收货期由 87 个工作日压缩到 45 个工作日，比常规的银行承兑汇票的贴现利率下降了 1.2 个百分点。在此基础上，提出新的信用风险管理方法，通过建立信用风险管理系统，将信用风险控制在 30% 到 15% 之间，有效地缓解了银行的融资压力。在我省钢材企业集团实施此种管理方式后，年成本降低了 9800 万元，坏账率由 2.3%下降到 0.7%。
      在客服方面，建立一个提高反应速度的数字化协作平台。该系统集成了在线询价、订单跟踪与质量追溯等多项核心功能，用户可通过移动终端实时掌握货物位置与质量证明等关键信息。同时，平台部署了基于自然语言处理的智能客服系统，能够高效响应大部分常规咨询，显著提升客户服务工作的整体效率。通过建立用户行为分析模型，系统可对潜在订单异常进行预警，使客户问题得以在更短时间内被识别与处理。实践表明，该系统的应用有效提升了客户满意度与重复采购意愿。
      （三）完善风控体系提升决策水平
      风 险 控 制 系 统 的 构 建 基 于 数 据。 根 据 GB/T 24353-2021《企业风险管理框架》，构建完整的风险监测体系，并部署流式计算引擎，实现对业务数据的实时分析与动态监控。结合工商、司法、税务等外部信息，构建基于随机森林的信贷评级方法，对新用户进行信贷风险评价。在货权控制上，利用机器视觉系统对仓储中的监控录像进行实时分析，对进出库的不正常情况进行自动监测，使仓储管理的风险减少 75% 以上。
      构建多维度市场风险监控体系，通过综合研判期货市场动态、宏观经济走势及产业政策导向等多重因素，实现对市场趋势的持续跟踪与前瞻性预判。在监控到的股价变动超出一定临界值时，会自动报警并产生避险建议。实际应用结果表明，本方法可以实现高达 82% 的价格拐点的预报，为企业在 2022 年的行情中减少了 5000 多万元的亏损。通过构建供应链的风险预警系统，实时监控供应商的运营情况，及早发现可能的供给风险。
      将商务智能技术应用于 DSS 中。以此为基础建立统一的分析平台，建立销售预测，库存优化，资金规划等多个方面的模型。在此基础上，利用 ARIMA 与机器学习相结合的方法，将季节因子与市场走势相融合，使产品的销量预报精度达到 88%。通过应用基因演算法优化库存水平，该模型有效缩短了库存周转周期。通过对企业的现金流量进行预测，对企业的资产进行动态的最优分配，从而提高企业的资本利用效率。
三、结语
      综上所述，推动钢材大宗交易的信息化改造，不仅可以极大地提高钢材产业的运作效率，还将对钢材产业的重组产生深刻影响。通过深入运用数字经济，可以使企业在交易过程中消除各种信息障碍，实现资源最优配置和服务方式革新。在信息化改造的不断深入下，钢材贸易产业将朝着智能化、平台化和生态化的方向发展，为建设现代大宗物流系统奠定坚实的基础，也为我国在信息化转型中的实际应用提供有益借鉴。
参考文献
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