光伏EPC 项目物资乱运乱放的智慧化治理路径研究

引言

在“双碳”目标的指引下，光伏作为清洁、可再生能源，其产业规模不断扩大。光伏 EPC 项目将设计、采购、施工融为一体，可以整合资源，提升项目建设速度。然而，在项目开展期间，物资管理遭遇诸多难题，物资乱运乱放的情况时常出现。物资乱运，可能会造成运输路线不合理，加大运输成本与时间，甚至致使物资损坏；乱放会使得施工现场很乱，拖延施工进程，加大物资丢失与浪费的危险。因此，探究有效的智慧化治理途径，解决物资乱运乱放问题，对光伏EPC 项目能否顺利开展有着重要意义。

1 光伏EPC 项目物资管理现状

当下，大多光伏 EPC 项目认识到物资管理的重要性，创建了基本的物资管理流程。从物资采购计划制订，到物资供应商选定，采购合同签署，再到物资运送，储存，发放，都有对应的制度和规范。在运送环节，有些项目选用第三方物流，通过合同明确运送责任和服务标准，储存方面，设置仓库，将物资归类存放，配备仓库管理员。不过物资管理仍旧处在传统模式向信息化，智能化转型阶段，管理效率和精确度还需提升。

2 光伏EPC 项目物物资乱运乱放问题及原因分析

2.1 运输环节问题

当下光伏 EPC 项目物资运输有路线规划、车辆选择以及过程监督等方面的问题。路线规划时，没有考虑到交通情况，运输距离和货物重量这些因素，如山区项目常常因为道路狭窄，坡度大等路况而造成运输效率低；车辆选择时，为了削减成本，用不适合运输的工具，如用普通的货车去运输容易碎的光伏板，没有足够的保护措施，从而造成物资损坏。运输监控方面，没有建立运输跟踪体系，车辆的位置，行进轨迹，速度等重要信息不能被即时采集并传送出去，运输延误，故障等意外状况很难得到及时应对。这些问题源自于缺少科学的评判标准，专业知识以及信息化管理方法。

2.2 仓储及现场堆放问题

光伏 EPC 项目里的物资种类繁多，规格各异，这给仓储以及现场管理提出了非常高的标准。现在的情况是仓储的规划存在疏漏，仓储建设时没将物资特性考虑进去分区域放置，致使支架，螺丝等大小不同的物资随意放在一起，存取效率低下；施工场地存放物资也没有规则可言，光伏板，电缆等没有依照施工步骤先后摆放好，这样一来就让施工的进程变得慢了下来，而且还容易引发物资被破坏。在存库这块就更复杂了，买货时计划不准，需求预测失准，再加个库存体系更新迟缓，没有预先警报等功能，积存过剩，货物少发，这些现象并行发生，资金的占用量大，施工进度更是受阻。

3 智慧化治理路径

3.1 物联网技术的应用架构与全流程管理研究

依靠物联网技术塑造物资管理系统，通过在运输车辆，物资包装，仓库布置传感器，RFID 标签等设备，做到对物资整个生命时段的即时监控与智能管理。在运输阶段，GPS 定位传感器和车载终端随时追踪车辆的位置，速度以及轨迹，传感器检测震动，倾斜等反常状况，一旦出现偏离路线或者物资受损风险便自动发出警报。物资方面，RFID 标签协同读写器达成精准识别与定位，从物资入库时就关联货架标签，记录存放地点，到出库时自动更新库存并且指引快速拣货，明显改善作业效率。仓储环境管理，温湿度、烟雾等传感器随时检测环境数据，超标时联动通风、除湿设备，保障物资存储安全，实际操作中，某光伏项目借助此系统将物资盘点时间从 2 天缩减到 2 小时，库存准确率由 80% 提升到 95% ，规避了运输、存储环节物资损耗的风险。

3.2 大数据驱动的物资管理全流程优化研究

依靠大数据采集整合技术，创建光伏 EPC 项目全流程数据采集网络。在运输环节安装GPS 定位和车载传感器，随时收集车辆位置，载重，行驶速度等数据；在仓储环节应用 RFID 技术和物联网设备，精确记录物资进出库时间和数量以及存放位置；在采购和施工环节借助 ERP 和 BIM 系统，同时获取采购订单，施工进度等数据。利用 ETL 工具对这些多源异构数据执行清洗，转换和加载，形

成统一的物资管理数据库。

基于此数据库，同步实施运输路线和仓储空间的优化。在运输管理上，结合历史运输数据以及当前的交通流量信息，采用 Dijkstra、遗传算法等路径规划算法，创建动态运输路线评价模型。以某光伏项目为例，通过避开早晚高峰拥堵路段，运输时间缩减 20% ，物流成本降低。就仓储而言，根据物资出入库频次以及体积的数据分析，采用 ABC 分类法来改良空间布局，将仓库利用率从60% 提升到 80% ，做到物资的高效存取。同时，通过关联分析采购记录，施工进度以及市场价格波动的数据，创建物资需求预测模型，联系智能补货算法形成精确的库存经营体系，库存周转率增长 30% ，资金占用明显下降。

3.3 人工智能驱动物资管理流程优化

引入人工智能技术，比如机器学习、深度学习算法，对物资管理流程中的数据展开分析和处理，做到智能化决策和流程优化。机器学习算法能通过大量历史数据的学习，创建物资运输，存储等环节的预测模型和改良模型。深度学习算法可应用于图像识别，语音识别等范畴，在物资验收，清点等工作中提升效率和精确度。如以机器学习算法来对物资运输过程中产生的故障数据加以学习，创建故障预测模型，从而提前预知运输车辆大概会出现的故障，进而及时安排维修保养事宜。

借助人工智能算法来达成物资运输的智能调度与配送。按照物资需求计划，运输车辆的即时位置和状况，仓库库存情况这些信息，通过智能调度系统自动产生出最合适的运输配送方案。这个方案可以妥善安排车辆的装载任务，行驶路线以及配送时间，从而提升运输效率，削减运输成本。

借助人工智能技术对物资管理过程中产生的数据展开即时监测与分析，及时察觉异常状况并予以警报。以仓库监控视频为例，通过深度学习算法加以剖析，一旦出现物资堆放异常或者人员违规操作等情形，就会自动发出警报。同时，人工智能系统还能够按照既定规则以及过往的处理经验，针对异常情况给出相应的解决提议，从而助力项目管理人员迅速作出决策，采取有效的应对办法。如在某光伏项目当中，人工智能系统察觉到仓库库存中某种关键物资的数量低于安全库存数值，便立刻发出警报，凭借以往的采购数据以及施工进程预估，给项目管理人员给予了采购意见并指明了采购时间点。

4 结论

本文提出基于物联网、大数据、人工智能等技术的光伏 EPC 项目物资智慧化治理路径，依靠实时监测、辅助决策、流程优化，很好地解决了运输、储存、库存管理问题，经过案例验证可行。将来，随着技术融合创新，像区块链和物联网结合加强信息安全追踪性，智慧化治理会涵盖物资全部生命阶段，而且行业标准完备之后会广泛使用，以后的研究可以关注复杂情形下的技术应用情况，探究技术与管理深度结合，给光伏EPC 项目物资管理赋予更好的答案。

参考文献：

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