AI 驱动危化品储运全过程安全管控 ——荣庆物流供应链有限公司

一、案例背景

危险化学品储运具有品类繁多、危险性高、法规约束严格、跨环节协同复杂等特点，是国家安全生产重点管控领域。行业长期面临三重痛点：一是安全规则依赖人工经验，禁运禁接、禁忌配伍、违规装载等隐患难以在接单源头被系统拦截；二是计划、调度、在途、应急各环节数据割裂，风险多在中途暴露，被动响应成本高；三是高频波动货量与严格时效、成本压力下，传统「人海战术」难以兼顾安全与效率。

作为深耕化工物流的供应链服务企业，荣庆物流以 AI 为核心引擎，围绕危化品储运「安全、合规、效率」三位一体诉求，构建统一 AI 平台与自研智能体执行引擎，将安全管控从「人工盯屏、事后处置」升级为「算法前置、主动闭环」。

二、创新点与技术方案

2.1 平台底座：统一 AI 工作台 + 自研智能体执行引擎

平台以「统一入口、统一管理、统一运营」为理念，集成多模型接入、Agent & Skills、MCP 工具生态、智能对话、自动化运行、多模态能力、BI 分析与知识沉淀等七大核心能力。自研智能体执行引擎形成「规划→执行→检查→尝试」完整任务闭环，内置长期记忆、知识库、向量检索、工作流编排、并行处理与状态管理，具备独立工作区、统一安全与成本管控、全链路审计等企业级能力，可自动化处理 90% 以上的重复性工作。

2.2 核心创新：安全管控前置的「智能风控」系统（本案例最大亮点）

公司与科技企业联合打造安全管理驾驶舱系统，涵盖安全知识库、隐患排查、培训教育、设备管理、KPI 考核等核心板块。其关键创新在于：系统联动 JT/T617.3 索引、禁忌配伍数据库、车辆装载规范与仓储准入规则，自动甄别禁运、禁接及高风险业务，对不合规订单执行拦截处置；针对可承接业务生成标准化风险提示与作业管控要点，同步推送至调度、装车、运输、仓储各岗位，实现「接单受理—风险识别—作业指引」全流程闭环，从源头防范错接业务、违规装载等安全隐患。

这一做法将分散在法规、标准与老师傅经验中的「隐性安全知识」，转化为可被算法实时调用的「显性知识资产」，是本案在危化品运输安全管理领域的核心创新点。

2.3 全链路协同：「一票货」全生命周期 AI 场景

在风控底座之上，AI 能力深度嵌入「一票货」的事前计划、事中执行、在途保障、售后运营四大阶段：

需求预测：融合历史订单、促销计划、船期、天气、节假日等多维数据，输出货量预测并自动推导资源缺口清单；

路由规划：综合成本、时效、满载率、碳排加权评分，在整车、零担、多式联运、快递间自动比价选型；

智能排线 / 装载：采用遗传 / 蚁群 + LNS、MIP + 3D Bin Packing 等算法，实现车货智能匹配与「满吨满方」；

应急预警与处置：接入气象、交通事故、政策管制等数据，提前 24—72 小时预警，并基于 LLM+RAG 自动生成处置建议、回写案例库；

智能客服与数据分析：AI 自动识别诉求、分级闭环工单，自然语言即可生成经营看板。

三、实施过程

企业采取「平台 + 场景 + 数据」三位一体推进路径：

统一底座阶段：建设统一 AI 工作台与自研智能体引擎，打通多模型、工具生态与知识库；

知识资产化阶段：通过智能体中心，将隐性经验转化为可复用的「AI 员工」，重点沉淀安全规则库；

场景化落地阶段：以「一票货」为主线，优先在化工安全风控、预测、排线装载、应急预警等场景试点验证；

规模化推广阶段：成熟场景向各业务线复制，贯通销售、客服、运营、仓储、财务、人资等多条线。

四、应用成效

AI 投入已在安全、效率、成本三维度形成可衡量、可复制、可持续的业务回报，核心量化成果汇总如下：

表 1  荣庆物流数智化管理核心量化成果

安全维度：智能风控实现合规安全前置管控；应急预警实现风险「在发生前被看见、被量化、被处置」。

效率维度：需求预测准确率 ≥85%、资源缺口提前 2—4 周锁定；智能客服工单闭环率 100%、平均处理时效 8.4 小时、超时工单为 0。

成本维度：路由规划分钟级排线、单票约省 1.1 元；智能装载吨/方满载率达 96%/93%，用车由 3 车精简至 2 车。

五、经验总结

安全是化工物流数字化的第一驱动力：将法规标准与安全知识规则化、算法化，实现「接单即风控、全程可追溯」，是从根本上消除事故隐患的关键；

平台化底座支撑快速复制：统一工作台 + 智能体引擎让场景能力可复用、知识可沉淀，显著降低新场景落地成本；

量化闭环是价值兑现的保障：每个场景均设置可衡量成效指标，形成「数据—决策—反馈—优化」的持续进化飞轮。

未来，荣庆物流将持续深化算法融合、多模态落地、全链路安全审计与生态共建四大方向，为行业危化品储运安全与数字化转型输出可落地的实践方案。