在煤炭供应链管理中，物流环节的成本占比高达30%-40%，其中在途库存的动态管理直接影响运输效率与资金占用。传统粗放式管理模式下，煤炭运输常因信息滞后导致库存积压或断供，亟需通过智能化手段构建动态管理模型。

一、在途库存管理的核心痛点

煤炭物流具有运输周期长、节点分散的特点。以铁路运输为例，从矿区到港口平均耗时5-7天，期间受天气、调度等因素影响，实际到货时间波动较大。传统管理依赖人工台账，无法实时追踪货物位置，导致：

1. 安全库存量设置过高，占用流动资金

2. 到货时间预测偏差引发下游生产中断

3. 应急调运增加额外成本

二、动态管理模型构建框架

基于物联网技术的动态模型包含三层架构：

1. 数据采集层：通过车载GPS、电子封签等设备实时采集位置、温湿度数据

2. 分析层：运用时间序列算法预测到货时间，结合历史数据建立库存动态阈值

3. 决策层：自动触发补货指令或调整运输路线

某大型能源集团实施该模型后，在途库存周转率提升22%，平均每吨煤减少3.2天的在途时间。关键突破在于：

- 建立运输延迟概率矩阵

- 开发多目标优化算法平衡运输成本与库存成本

- 与电厂库存系统实现数据互通

三、成本优化实施路径

1. 运输方式组合优化

分析显示，当运输距离超过800公里时，"铁路+公路"联运模式比纯铁路运输降低8%成本。通过模型计算最优转换节点，可进一步压缩中转损耗。

2. 动态安全库存机制

根据实时运输数据调整安全库存量：

- 雨季将北方港口库存系数从1.3提升至1.5

- 铁路检修期间启动"提前72小时预警"机制

3. 异常事件成本管控

建立200余种突发情景应对方案库，例如：

- 列车延误4小时以上自动启动备用运输车队

- 热值损耗超标时触发质量补偿协议

四、数字化转型建议

企业实施时需注意：

1. 优先选择蒙华铁路等数字化示范线路试点

2. 培养兼具物流与数据分析能力的复合型人才

3. 建立与铁路部门的数据共享机制

未来随着5G技术在货运专线的应用，预计在途库存可视化管理将实现分钟级更新。某试点项目显示，结合区块链的电子运单可使对账效率提升90%，为动态管理模型提供更精准的数据支撑。

通过系统性构建在途库存动态管理体系，煤炭企业可实现运输成本降低15%-20%，同时将供应链响应速度提高30%以上。这不仅是技术升级，更是从"经验驱动"到"数据驱动"的运营模式变革。