在炼化行业，物流成本是仅次于原材料采购的第二大支出项。其中，成品油、化工产品的运输管理尤为复杂，普遍面临运力调度不精准、在途监控不透明、成本核算不清晰三大痛点。这些痛点直接导致运输成本高企、运营效率低下，且存在管理安全风险。为解决这些问题，一套科学、系统的运力管理方法论与现代化的工具支撑至关重要。本文将深入剖析炼油厂运力管理的三个核心步骤，并阐述国内成熟的TMS（运输管理系统）如何在这些环节中发挥关键作用，为企业提供切实可行的数字化解决方案。

一、第一步：运力资源的整合与标准化建模

有效的管理始于清晰的资源盘点。炼油厂的运力资源通常多元且分散，包括自有车队、合同承运商、个体司机等多种模式。传统管理方式下，这些资源信息孤立，标准不一，难以统一调度。

核心在于将分散的运力资源进行数字化整合，并建立统一的评价与准入标准。 首先，企业需全面采集所有承运商及车辆的资质、性能、历史运营数据。随后，通过设定标准（如安全记录、准点率、成本水平），对运力进行分级分类，形成结构化的“运力资源池”。

国内先进的TMS系统为此提供了高效工具。系统可以建立承运商电子档案库，实现资质线上化管理与自动预警。更重要的是，通过积累的运输任务数据，TMS能自动生成承运商的KPI绩效报告，为运力资源的优化与淘汰提供数据依据，从而实现从“关系驱动”到“数据驱动”的运力选择。

二、第二步：运输任务的智能规划与动态调度

这是运力管理的核心执行环节。炼油厂产品种类多、流向复杂，且常受订单波动、生产计划、罐容库存等因素影响，调度工作极具挑战。人工排单不仅耗时费力，也难以实现成本与效率的最优解。

此步骤的关键在于利用算法模型，实现运输任务的智能拼单、路径规划与车辆指派。 系统需综合考虑订单信息（起讫点、货量、交付时间）、车辆属性（车型、载重）、道路状况、成本模型等多种约束条件，自动生成成本最优或时效最优的调度计划。

国内TMS应用在此领域已非常深入。系统可对接ERP获取销售订单与库存数据，实现自动创建运输任务。其智能调度引擎能在一分钟内完成海量运算，给出近乎最优的派车方案。当遇到临时订单插单或车辆异常等突发状况时，调度员可在TMS地图上进行可视化拖拽调整，系统实时重算并评估影响，极大提升了调度响应能力与灵活性。

三、第三步：运输过程的全链路透明化管控

计划执行后，对在途车辆的实时监控与异常管理是保障交付质量与安全的生命线。传统通过电话沟通的方式，信息滞后且不准确，无法及时处理途中的延误、路线偏离、安全风险等问题。

这一步骤的目标是建立从装车、在途到卸货的全流程、可视化管控体系。 通过集成物联网（IoT）技术，实时采集车辆位置、行驶状态、货物温度（如有需要）等数据，并在中央监控大屏上动态展示。

国内TMS通常无缝集成车载GPS、北斗终端及智能视频设备。管理者可实时查看车辆轨迹、预警异常（如超速、疲劳驾驶、异常停留）。电子围栏功能可对关键节点（如厂区、客户地）设置自动签到。同时，系统支持司机APP移动端操作，实现电子运单、线上签到、异常上报，将线下流程全面线上化、数据化，为过程管理、安全追溯与运费结算提供不可篡改的数据链。

综上所述，炼油厂运力管理的现代化升级，是一个从资源整合、智能规划到过程管控的闭环体系。三个步骤环环相扣，层层递进，其共同的基础是数据的流动与业务的在线化。国内TMS系统的应用，正是实现这一闭环的数字化载体。它不仅将上述复杂的管理动作系统化、自动化，更通过数据沉淀，持续驱动管理优化。展望未来，随着人工智能与大数据技术的进一步融合，TMS将向更智能的“物流大脑”演进，为炼化企业的供应链韧性提升与持续降本增效，提供更强大的核心支撑。

「欢迎转载，请注明来源：福建大道成物流科技 www.ddcwl.com」