上游
原料供应
中游
钢铁生产与加工
下游
消费市场
综合交通网络
综合园区网络
模型输出
形成钢材产业与交通融合的货流分析模型
产业链关系图
展示上中下游企业及关键节点关系
钢材OD货流阵
明确货物流向、规模与结构
综合运输需求矩阵
按方式、线路、通道形成运输需求
产业链关系层
构建钢材产业链与物流链的业务关系
上游（原料供应）
中游（钢铁生产与加工）
钢铁企业
炼铁 · 炼钢 · 轧钢
钢材产品：建材、板材、型材等
下游（消费市场）
下游客户
建筑 · 装备制造 · 汽车
工程项目 · 其他
主体与网络层
多维度识别产业主体与交通网络资源
产业主体
交通网络
空间与区域
四川省及周边区域
（主要产业集聚区、物流枢纽）
数据接入层
汇聚多源异构数据
构建标准化数据底座
-
产业数据
样本部分接入钢铁企业产能/产量
原料需求、产品结构
上下游企业
-
物流园区数据
样本部分接入园区位置、收发货量
货物类型、客户信息
在场堆存、转运能力
-
交通网络数据
样本部分接入铁路、公路、水运网络
货运站、港口、枢纽
线路能力、运行时刻
-
运行环境数据
未接入季节性、气象、检修
施工、政策、突发事件
-
市场需求数据
样本部分接入下游行业（建筑、制造等）
区域需求、项目规划
-
其他数据
未接入运单数据、贸易数据
价格数据、行业报告
综合交通网络加载（钢材运输通道及样本流向示意）
通道能力评估
-
铁路能力
设计能力、货运占比、客货混跑、施工检修
-
公路能力
路段通行能力、货运占比、拥堵状况
-
水运能力
港口吞吐能力、航道条件、季节影响
-
节点能力
货运站、物流园区、装卸能力、堆存能力
样本识别的主要瓶颈
| 排名 | 通道名称 | 主要 OD | 通道压力 | 不可替代度 | 瓶颈指数 | 影响货量 （万吨） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | G76G85成渝高速 |
内江 → 重庆
内江 → 成都
|
0.437 | 0.539 | 0.235 | 20.4 |
| 2 | G318 |
达州 → 重庆
达州 → 南充
|
0.413 | 0.532 | 0.220 | 19.3 |
| 3 | G4215蓉遵高速 |
内江 → 成都
内江 → 眉山
|
0.420 | 0.388 | 0.163 | 19.6 |
| 4 | G76厦蓉高速 |
内江 → 成都
|
0.372 | 0.277 | 0.103 | 17.3 |
| 5 | G321 |
内江 → 成都
|
0.372 | 0.277 | 0.103 | 17.3 |
计算逻辑
瓶颈指数 = 通道压力 × 产业依赖度 × 不可替代度 × 波动风险
以 G76G85成渝高速 为例
-
影响货量
途经全部 OD 合计
内江 → 重庆 7.8 内江 → 成都 11.8 内江 → 资阳 0.820.4 -
通道压力
影响货量 / 样本有效总货量
20.4 / 46.7
0.437 -
不可替代度
内江 → 重庆 ：1条路线
货量7.8，通道分摊7.8 内江 → 成都 ：4条路线
货量11.8，通道分摊3.0 内江 → 资阳 ：3条路线
货量0.8，通道分摊0.3通道分摊合计 / 货量合计
11.0 / 20.4
0.539 -
瓶颈指数
0.235通道压力 0.437×产业依赖度 1×不可替代度 0.539×波动风险 1
影响分析
- 达州钢材外运高度集中于 G318 单一通道，抗风险能力弱
- 内江至重庆运输过度依赖成渝高速，缺乏备用路径
- 内江—重庆、达州—南充、内江—眉山三条通道均无备选路线，合计涉及钢材 12.9 万吨，一旦中断将直接影响供应链稳定
情景设置
- 运量放大（两厂 +20%）
- 通道补链（3 条无备选 OD 各增 1 路径）
- 结构分流（成都货改走厦蓉/蓉遵/G321）
- 极端中断（成渝高速中断）
计算逻辑
-
运量放大
两厂样本货量 164 万吨同比 +20%
164 × 0.2
瓶颈排序与指数不变
+32.8 -
通道补链
3 条无备选 OD 各增 1 条路径
成渝不可替代度 0.539 → 0.348
0.437 × 0.348
0.152 -
结构分流
内江 → 成都 11.8 不再走成渝
影响货量 20.4 − 11.8
指数 0.235 → 0.171
8.6 -
成渝中断
内江 → 重庆无替代，不可达
成都分摊 3.0、资阳分摊 0.3 可改道
可分流 3.3
7.8
推演结果
优化方案建议
- 增加铁路运能
- 发展铁水联运
- 优化运输路径
- 提升园区中转能力
你好，我是钢材与通道数据分析助手