人工智能技術影響下造紙企業存貨風險管理優化方案

【中圖分類號】TP18；F275【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069(2025)08-0105-03

1研究背景

造紙工業為國民經濟基礎原材料行業，產業關聯度強，上游與林、農、機械制造、化工等行業緊密合作，下游為印刷、包裝、快遞物流供應材料。據中國造紙協會《中國造紙工業2024年度生產運行情況》公布，制漿造紙及紙制品全行業2024年產量29593萬噸，營收1.46萬億元，比上年增長3.88% ，截至年底全國約有2500家紙及紙板生產企業。造紙行業具有典型資金技術密集、規模效益顯著的特點。造紙企業的成本結構中原材料約占 60%～80% ，其次是化學品輔料，占 5%～15% ，原輔料價格與紙張售價波動很大程度上影響企業利潤。造紙工藝的特性決定了造紙得漿率、漿耗、能耗不是一個確定的數字，生產成本的可操性相對較大。大宗紙訂單履行周期一般在10~30天，造紙企業、分公司、產線之間信息化管理水平參差不齊，采購、生產、銷售、倉儲業務協同程度存在較大提升空間。

當前機器視覺、數字孿生、深度學習等AI技術正重塑制造業管理模式。2024年12月17日，工信部等三部門聯合印發《制造業企業數字化轉型實施指南》。知名調研機構麥肯錫發布報告，人工智能預測可減少30%～50% 供應鏈網絡中的錯誤，使因庫存缺貨而造成的銷售額損失減少約 65% ，倉儲成本降低 10%～40% 。在存貨風險管理領域，計算機視覺、傳感器等技術的應用，實現倉儲環境實時管控，解決傳統人工盤點誤差率高且耗時問題。時序模型、神經網絡、支持向量機等預測算法可顯著提高預測準確率。利用數字孿生技術構建虛擬倉儲，實現物理世界和信息世界交互仿真，以最優結果驅動物理世界運行。人工智能技術的創新為破解造紙行業存貨風險管理難題提供了全新解決方案。

2風險點分析

通過行業相關數據搜集歸納和實地工廣調研，造紙行業存貨管理有如下風險點：銷售端存在市場預測不精準與訂單跟蹤滯后；采購端面臨庫存策略優化與材料質量控制難題；生產環節亟需精細化成本管理與環保監測升級；儲運環節則需提升空間、運力的利用率與環境安全保障能力。造紙企業存貨管理風險點模塊劃分與相關技術如圖1所示。

圖1造紙企業存貨管理風險點分析

2.1銷售環節

銷售預測缺乏數據依據。造紙企業銷售產品為大宗紙，產品的同質化特征比較明顯，紙張需求受季節、政策、經濟形勢等因素影響較大。如果銷售預測不準確，可能導致企業生產過多或過少，造成庫存積壓或缺貨，若庫存積壓，將對企業流動資金造成壓力；若缺貨，則會延誤商機給競爭對手以可乘之機。2024年，五洲特紙(605007.SH)在年度營收、利潤雙增情況下（營收76.56億元，同比增長 17.44% ，利潤3.62億元，同比增長 32.12% )，經營活動產生的現金凈流量凈額為-9571.1千萬元，因其存貨從5.75億元增至9.86億元，占用了大量流動資金，公司速動比率僅為0.55，2025年一季度這一數字降至0.5，企業面臨流動性風險。為了進行準確的銷售預測，往往需要對下游(如包裝、印刷、文化辦公等)多個不同行業用紙需求，以及原材料價格、宏觀經濟形勢、競爭對手產能布局等信息進行廣泛詳盡的搜集。而這些信息獲取存在一定難度，數據質量也要經過一定驗證，同時也需科學的預測方法，才能使信息得以最大程度的利用。

訂單進展無法及時把控。企業沒有完整的訂單跟蹤管理工具，無法對整個訂單生命周期進行及時監控和干涉。紙品報價、訂單達成、原材料供應、生產進度、發貨、售后等信息零星分布在不同系統和部門手中，難以統籌管理，無法及時發現和解決訂單交付中的摩擦和問題。

2.2采購環節

采購策略待優化。原材料最佳庫存的確定需要綜合采銷價格、排產等多方因素考量。造紙企業的原材料多為大訂單大批量采購，無法短期靈活補充。2024年，我國木漿自給率為 50.50% ，若從南美、北歐等國外地區購漿，海運時間約20~40天，貨物到港后，清關時間約3~5天，綜合采購周期為1~2個月。若原材料采購過多，將占用大量資金和倉儲空間，亦有存貨減值風險；反之，原材料供應不足則會影響生產進度。原材料中的木片、木漿等大宗商品價格易受貿易政策、自然災害、宏觀經濟、季節性等因素影響，給采購策略優化帶來一定挑戰。

采購質量需把控。木漿品質、木片規格等級(如大小、雜質、水分)，網毯、靴套等耗材均有相應標準。原材料或耗材品質直接影響生產效率與產品質量，在采購時需嚴格把控。

2.3生產環節

生產成本精細化管理不足。造紙工藝生產環節包括備料、制漿、抄紙、復卷和包裝等。傳統管理模式下，各個環節能耗、投料消耗量、工時等難以精準統計，給成本精細化管理帶來阻礙。

污染物處理與監測不達標。造紙企業在制漿、抄紙等生產環節會產生堿性黑液、硫化氫、甲胺、石灰渣等污染物，需落實污染物處理與排放監測工作。在實際情況中，造紙企業往往在處理設備、監測系統方面投人不足，受到監管部門的警示或處罰，影響企業可持續發展。

2.4儲運環節

儲運規劃欠精細，傳遞信息不及時。造紙企業存貨品類、規格繁多且具有較大體量，漿紙、五金、化學品輔料的存儲方式也不盡相同。倉位規劃與揀選路徑生成比較復雜，需要有效的基礎數據支持與科學的計算方法，目前這一領域還存在較大提升空間。精細的儲運規劃與實時的信息調度，可以大大提升倉儲空間利用率，優化揀選，提升物流效率與成本，減少倒搬次數和時間，降低油耗跟搬運破損率。造紙企業的物流費用約占銷售額的 15%～25% ，高效的儲運管理水平也是降本增效的關鍵。

倉儲環境監測與調節滯后。紙類貨品的存儲對于溫濕度等物理環境有一定要求，這些指標需要實時監控甚至提前采取預防措施。除此之外，還需要注意防火防盜防蟲等安全管理。

3解決方案

在多模態數據采集，整合ERP、MES等系統數據及外部數據，實現全鏈路信息貫通的基礎上，搭建人工智能體代理。應用場景覆蓋需求預測、質量管理、成本控制、環境監管等關鍵節點。

3.1多模態數據采集

多模態數據的類型有文本、圖像、音視頻和各類傳感器數據，將這些與造紙企業密切相關的數據進行搜集整合是實現方案的第一步。

造紙企業的信息系統如ERP（企業資源管理）MES（制造執行系統）WMS(倉庫管理系統)等，數據庫中有大量結構化與非結構化數據，但通常這些系統分屬不同軟件廠商，對這些數據進行整合時需要進行一系列清洗、轉換，使之形成完整閉環鏈條，為后續業務分析使用打下基礎。對于外界數據如宏觀經濟數據、造紙行業統計數據、競爭對手市占率及產能布局情況、政府政策等，可以通過網絡爬蟲、數據交易所獲得。

根據數據業務性質歸屬不同，可以劃分為供應鏈數據和造紙工藝相關數據。供應鏈數據包括紙品報價單、銷售訂單、客戶信息、物流信息、倉儲信息、供應商信息、采購合同等。主要以文本、地理信息為主，還包括溫濕度等一些傳感器信息。工藝相關數據包括生產設備運行參數(如轉速、壓力）紙漿濃度、紙張干濕度、紙品缺陷(如褶皺、斑點、強度)。可以運用OCR（光學字符識別）NLP（自然語言分析）RFID（射頻定位）圖像識別等技術轉換提取信息。

3.2人工智能體代理

在高質量多模態數據支撐的前提下，第二步便可以進行模型搭建與訓練。

銷售預測與排產計劃模型專門解決銷售環節“市場預測不精準”導致的“庫存積壓/缺貨風險”。整合企業內部歷史紙品銷售、原材料采購、生產排產數據、外部宏觀經濟和政治、造紙行業市場趨勢、競爭對手動向信息，采用時間序列、支持向量機、神經網絡技術對采銷價格、產品銷量預測，將預測結果代人經營模擬仿真沙盤，尋求采銷、排產最優計劃。

質量管理控制模型專門解決銷售環節“訂單追溯不可控\"導致的“交付摩擦風險”。建立質量追溯模型，從采購、制漿、抄紙、壓榨、烘干、倉儲、運輸每一個環節，捕捉相應記錄信息、傳感器參數數據，以便預防缺陷，在發生客戶投訴時能夠快速定位問題源頭。

采購計劃模型專門解決采購環節“采購計劃僅憑主觀經驗\"導致的\"高價買人、原料囤積風險”。綜合價格趨勢預測、多方比價、最優訂貨量，最大限度降低采購成本。

供應商管理模型專門解決采購環節“采購質檢不嚴格”導致的“產品品質風險”。對于新入供應商，可搜集公開的資質信息、業內口碑等作為初入標準。對于已有合作供應商，依據交貨合格率、到貨及時率等業務數據更新評價等級。原材料的質量判別可結合計算機視覺識別技術。

生產工藝的投入產出模型專門解決生產環節“精細化管理不足\"導致的“成本不可控風險”。通過整合DCS(集散控制系統)和手工錄人數據，建立全生產鏈條工藝數據庫。運用深度神經網絡和知識圖譜技術，對漿耗、能耗等重要生產成本數據做出合理推測。通過結合原料價格、水電花費、耗材磨損等，綜合考慮，設計最佳漿耗、能耗方案，同時也使得對生產相關班組人員的監督自查有了科學根據。為了降低生產成本以及減少生產過程中人為錯誤，還可以大力普及PLC（可編程控制技術)，自動進行生產調度。

污染物探測與治理模型專門解決生產環節“污染治理不精準”導致的“環保處罰風險”。污染物工藝處理模型本質上也是孿生模型的一種，通過歷史數據如藥劑投放量、曝氣量、攪拌頻率、污染指標前后測得值作為模型訓練數據，推算最優處理組合。污染物探測模型則是根據部署在各個檢測點傳感器的讀取值，通過智能分析功能，確定合理的報警閾值，發現濃度異常情況，并確定問題源頭。

倉儲管理與物流規劃模型專門解決儲運環節“儲運協調不足\"導致的“物流延誤風險”。智能倉儲管理模型通過分析存放貨物的種類、體積、重量、數量、出人庫頻次、貨物性質和存放條件，優先高周轉率的貨物離出人口最近，合理設置線邊庫，并動態對貨位進行調整和優化。物流規劃模型通過感知貨位空間信息、立體輸送軌道布局、車輛地理信息，結合采購合同、銷售訂單上的地理位置、交付時間等信息，考慮道路路況，車輛載荷，通過智能演算模型，計算最優運輸路線。同時可以引入外部物流商車輛行程數據，共同規劃運力資源，如互享順風車、返程空載貨車有折扣優惠等信息。倉庫內的搬運則由軌道、履帶、夾具、AGV(自動引導運輸車)等完成，由智能倉庫大腦控制。2023年4月，亞太森博與G7易流合作共建智慧物流運輸平臺，實現流程數字化、決策智能化，可在1分鐘之內計算出最低運費方案，幫助路線計劃員節省超過 70% 以上工作量，助力企業精準掌握每一訂單運輸成本。

環境監測與調控模型專門解決倉儲環節“倉庫環境監控不到位\"導致的“物料受災風險”。智能環境監測模型通過多位點傳感網絡，對溫濕度、氣體濃度等進行監測，結合實際紙品存放狀態，推測最佳環境指標值。通過可編程控制系統，啟動除濕機、空調、照明設施等設備。對于防火防盜防蟲，環境監測系統通過智能算法，捕捉視頻監控信息、特定傳感器中的異常狀態，推送警告通知到相關人員手機，以便及時采取補救措施。

4結論與展望

文章圍繞造紙企業存貨展開了對其風險管理優化的討論。針對存貨在銷售、采購、生產、存儲過程中存在的風險點，對其管理現狀進行了分析，提出了基于人工智能為依托的優化方案。通過數據要素深度融合智能算法模型，形成圍繞存貨風險點管理的智能代理體，可與人力資源考評、稅務、監管、投融資等其他應用領域有機結合，推動造紙企業向智能化管理轉型，為造紙行業高質量發展提供參考。

方案的實施中也將面臨很多挑戰。數據采集方面有以下難點：傳感器選型與最佳埋點位置確定、數據傳輸與存儲技術、多模態數據整合、數據質量(錯誤、噪聲、缺失、重復)和數據安全(商業機密泄露)，這些都是實際部署中需要解決的技術點。

模型的訓練也有如下難點：指標選取、模型選型、調參優化、算力資源調度、模型穩定性，這些都需要在實際應用中不斷迭代優化。

【參考文獻】

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