Читайте материал от нашего эксперта в 12-м выпуске журнала "Главный механик".
Автор: Рустамов Атаджан, Главный механик, Начальник филиала”Лебапдемиронумлери,государственного предприятия “Туркмендемиронумлери» Министерства Промышленности и Производства Туркменистана Туркменабат, Лебапский велаят, Туркменистан Email: rustamov201076@gmail.com
Металлургические предприятия полного цикла формируют основу промышленной инфраструктуры, и эффективность их логистики определяет стабильность производства, себестоимость и надежность поставок. Логистическая система должна обеспечивать непрерывное движение сырья, полуфабрикатов и готовой продукции, поддерживая технологическую ритмичность и качество [3]. Для этого требуется сочетание классических методов управления потоками и современных цифровых инструментов, фиксирующих изменения в реальном времени. Уже применяются модели сырьевых потоков, аналитика рисков, интеллектуальные системы планирования мощностей и модульные комплексы вроде ForgeX, которые помогают устранять узкие места и повышать предсказуемость логистических решений.
Существующие практики логистики в металлургии разрознены. Одни регламенты отвечают за сырье, другие – за межцеховые потоки, третьи – за отгрузку и складирование. Подразделения работают по разным метрикам и циклам планирования, что приводит к задержкам, лишним операциям и снижению устойчивости цепочки. Отсутствует единая методология, увязывающая сырьевые, технологические и распределительные процессы с учетом рисков на всех стадиях. Объединение сырьевой логистики, внутреннего технологического потока с учетом архитектуры ForgeX и адаптивного планирования распределения – формирует предсказуемую и устойчивую систему. Данный подход снижает влияние внешних факторов, повышает эффективность оборудования, сокращает избыточные запасы и ускоряет принятие решений.
Цель исследования – разработать структуру логистической модели для металлургического предприятия полного цикла, которая интегрирует управление сырьем, меж операционными потоками и распределительными процессами в единую систему, учитывающую архитектуру мощностей и производственных модулей.
Гипотеза исследования заключается в том, что объединение риск-аналитики, технологических параметров переработки металлургического сырья и модульной производственной архитектуры ForgeX обеспечивает переход от разрозненного управления потоками к целостной логистической системе, повышающей устойчивость, адаптивность и эффективность цепочки поставок.
Границы исследования определяются уровнем предприятия полного цикла, включающего контуры сырьевого обеспечения, внутрипроизводственной переработки и готовой продукции. В фокусе находятся логистические процессы на уровне агло доменных, сталеплавильных и прокатных переделов, модулей ForgeX, тогда как внешние звенья – добывающие компании и глобальные торговые сети – рассматриваются как средовые факторы, задающие условия для функционирования логистической системы.
Материалы и методы
Методологическая основа исследования сформирована на пересечении логистики металлургического производства, управления цепями поставок и анализа технологических потоков внутри предприятий полного цикла. Данный подход позволил объединить оценку сырьевой обеспеченности, исследование межцеховых материаловедческих потоков и современные методы устойчивого производственного планирования. Подбор источников осуществлялся по принципам научной достоверности, открытого доступа и соответствия тематике металлургической логистики. В анализ включались публикации 2021–2025 годов.
В исследовании Р. А. Русинова и др. [1] выполнена сравнительная оценка логистики предприятий полного цикла и бескоксовой металлургии, что позволило уточнить критерии анализа сырьевой базы и межоперационных потоков. Работа Backes J. G. и др. [2] предоставила первичные данные об энергопотреблении интегрированного комбината, использованные для учета экологических и ресурсных параметров логистики. Публикация Ellersdorfer P. и др. [3] была применена при анализе внешних рисков и географической диверсификации поставок. Обзор Hundt C. и др. [4] по прогнозам объемов лома позволил включить показатели доступности вторичного сырья. Исследование Kawabata N. [5] учтено для понимания влияния технологических траекторий на внутренние материальные потоки.
Методические принципы оценки устойчивости цепей поставок, предложенные Liang Y. и др. [6], использованы при выборе подходов к анализу уязвимости логистической системы. Работа Motallebi S. и др. [7] позволила включить элементы цифрового мониторинга и стратегического планирования. Исследование Shi Z. и др. [8] дало основание применять методы обработки производственных данных для анализа ритмичности операций.
Публикация Sun X. [9] стала основой для включения в методологию трехуровневой схемы рисков, охватывающей сырьевой этап, производственные процессы и распределение продукции. Работа Zhang J. и др. [10] позволила учесть влияние низкоуглеродных технологий на параметры ресурсных потоков и логистическую конфигурацию предприятия.
Таким образом, методологическая стратегия исследования базируется на систематическом анализе отечественных и зарубежных публикаций, объединяющих подходы к управлению сырьем, оптимизации внутренних потоков и оценке устойчивых производственных технологий. Комплекс выявленных методов обеспечил основу для разработки модели логистической системы металлургического предприятия полного цикла, от поступления руды и лома до выпуска готовой продукции и ее распределения по потребителям.
Результаты
Настоящее исследование направлено на уточнение структуры логистических рисков металлургического предприятия полного цикла, учитывая специфику модульной архитектуры ForgeX и данные опубликованных источников. В основу классификации положена трехуровневая модель рисков, представленных в работе Sun X. [9], что обеспечивает методологическую целостность анализа и позволяет соотнести угрозы с различными этапами цепочки «сырье → переработка → продукция».
Для корректного сопоставления логистических сценариев предприятия полного цикла и функциональной структуры ForgeX были использованы результаты исследований Р. А. Русинова и др. [1], разграничивающих подходы к логистике полного цикла и альтернативным маршрутам бескоксовой металлургии; данные Backes J. G. и др. [2], описывающие материальные и энергетические зависимости интегрированного металлургического комбината; выводы Ellersdorfer P. и др. [3], позволяющие учитывать влияние внешней сырьевой конъюнктуры и географических факторов. Вклад работ Hundt C. и др. [4] и Kawabata N. [5] обеспечил включение параметров доступности лома, технологической динамики и стратегических траекторий ведущих металлургических систем. В таблице 1 рассмотрены ключевые категории рисков, их содержание и применимость к модульной структуре предприятия.
Представленная система рисков демонстрирует, что логистическая устойчивость металлургического предприятия формируется как сумма трех стадийных угроз и одной интегральной категории. Риски сырьевого уровня напрямую определяют предсказуемость загрузки модулей Compact и Heavy, что согласуется с выводами Ellersdorfer P. и др. [3] о зависимости производственных ритмов от географической диверсификации поставщиков и результатами Р. А. Русинова и др. [1] о чувствительности предприятий полного цикла к колебаниям сырьевой базы. Риски переработки отражают уязвимость технологической последовательности, описанную в Sun X. [9] и дополненную результатами анализа производственных колебаний в работе Shi Z. и др. [8]. Для архитектуры ForgeX это имеет прикладное значение. Сбой одного модуля приводит к каскадным задержкам внутри всего комплекса. Риски распределения демонстрируют зависимость модуля Pro от динамики конечного спроса, что подтверждается выводами Kawabata N. [5] о рыночных колебаниях и их влиянии на стратегию выпуска продукции. Универсальная категория общих рисков фиксирует внешние шоки, воздействующие на всю производственную сеть. Данные Backes J. G. и др. [2] подчеркивают, что ценовые и инфраструктурные ограничения способны нарушить равновесие материальных потоков независимо от состояния конкретного этапа.
Сформированная система позволяет утверждать, что предприятия полного цикла, использующие модульную архитектуру ForgeX, нуждаются в интегрированной модели мониторинга рисков: сырьевых, производственных и рыночных. Данная модель создает основу для предиктивного планирования и стабильной загрузки модулей, что повышает устойчивость всей логистической конфигурации.
Различия между длинным маршрутом выплавки стали BF–BOF и коротким маршрутом EAF/DRI формируют принципиально разные контуры логистической организации металлургического предприятия. Данные исследования Zhang J. и др. [10] показывают, что BF–BOF остается доминирующим процессом в мировой металлургии и характеризуется значительной энергоемкостью, высоким уровнем выбросов и жесткими требованиями к стабильности сырьевой базы. Данные особенности напрямую определяют структуру материальных потоков, ритмичность снабжения и глубину технологической связности. В то же время короткий маршрут EAF/DRI, описанный Zhang J. и др. [10], демонстрирует гибкость, возможность работы с высоким содержанием лома и прямо восстановленного железа, существенную зависимость от региональной энергетической инфраструктуры.
Логистические последствия указанных различий значимы для предприятий полного цикла. Система BF–BOF тесно связана с регулярностью поставок коксующегося угля, агломерата, окатышей и руды, что согласуется с выводами исследования Р. А. Русинова и др. [1] о высокой чувствительности полного цикла к сырьевым колебаниям. Интегрированные комбинаты, описанные в работе Backes J. G. и др. [2], требуют устойчивого энергоснабжения и стабильной цепочки переделов, что усиливает нагрузку на транспортные и складские узлы. Кроме того, географическая структура сырьевых потоков, рассмотренная в исследовании Ellersdorfer P. и др. [3], показывает, что BF–BOF наиболее подвержен внешним ограничениям и меняющимся экспортным условиям.
Для маршрута EAF/DRI ключевым является обеспечение достаточных объемов вторичного сырья, что подтверждается долгосрочными прогнозами доступности лома, представленными в работе Hundt C. и др. [4]. Технологическая траектория развитых стран, в частности Японии, по данным Kawabata N. [5], демонстрирует последовательный переход к низкоуглеродным гибким схемам выплавки, где логистика все больше ориентирована на переменную структуру сырья и значительную долю электроэнергии. Методы анализа устойчивости цепей поставок, представленные в исследовании Liang Y. и др. [6], позволяют интерпретировать энергозависимость EAF/DRI как самостоятельный риск, требующий включения в модель логистической оценки. Цифровые стратегии модернизации производственных систем, рассмотренные в работе Motallebi S. и др. [7], подчеркивают, что именно EAF/DRI обеспечивает более благоприятные условия для применения интеллектуальных инструментов оперативного планирования. Наконец, исследование Shi Z. и др. [8] показывает, что более короткие циклы EAF позволяют эффективнее анализировать ритмичность и динамику внутрипроизводственных потоков. Как показано в таблице 2, оба процесса обладают четкими количественными характеристиками, определяющими различия в логистической структуре производственного цикла.
Представленные данные показывают, что BF–BOF логистически привязан к тяжелой инфраструктуре, длительным технологическим цепочкам и высокому риску каскадных сбоев, что усиливает потребность в стабильных поставках и значительных резервных мощностях. Напротив, EAF/DRI демонстрирует более высокую адаптивность, но требует стратегического контроля энергетических потоков и обеспечения высококачественного лома в условиях глобальной конкуренции за вторичное сырье.
Таким образом, сопоставление процессов показывает, что выбор технологического маршрута задает фундаментальную структуру логистической модели. BF–BOF формирует жесткую, глубоко интегрированную систему, тогда как EAF/DRI обеспечивает гибкость, но предъявляет специфические требования к энергетической и сырьевой обеспеченности.
Обсуждение
Интеграция риск-модели, предложенной в исследовании Sun X. [9], в модульную архитектуру ForgeX позволяет выявить дифференцированную чувствительность отдельных производственных модулей к сырьевым, технологическим и спросовым рискам. Применение трехуровневого подхода – рисков сырьевого этапа, рисков переработки и рисков распределения – обеспечивает возможность увязать специфику металлургической логистики с конструкцией модулей Compact, Heavy и Pro, что позволяет выстроить целостную систему предиктивного управления.
Сырьевые риски оказывают наибольшее влияние на модуль Compact, поскольку его функционирование зависит от стабильных поставок руды, окатышей и других материалов, которые формируют основу начальных операций. Такой вывод согласуется с результатами исследования Р. А. Русинова и др. [1], где подчеркивается высокое воздействие колебаний сырьевой обеспеченности на предприятия полного цикла. Кроме того, данные Ellersdorfer P. и др. [3] демонстрируют, что географическая диверсификация и волатильность внешних поставок усиливают потребность в устойчивой загрузке начальных стадий производства. Наконец, изменения доступности лома, прогнозируемые в исследовании Hundt C. и др. [4], подтверждают необходимость адаптации модуля Compact к долгосрочной вариативности сырьевых потоков.
Технологические риски оказывают максимальное воздействие на модуль Heavy, который интегрирует ключевые переделы с высокой ресурсной и энергетической нагрузкой. По данным Sun X. [9], сбои переработки и технологические узкие места формируют критическую категорию рисков, возникающих на стадии технологической переработки, и именно этот уровень рисков наиболее точно отражает специфику модуля Heavy. Результаты Backes J. G. и др. [2] показывают, что энергоемкие переделы в составе интегрированного комбината обладают выраженной чувствительностью к нарушениям технологического баланса. Дополнительное подтверждение дает исследование Shi Z. и др. [8], где показано, что неравномерность производственных циклов усиливает нестабильность внутризаводской логистики.
Риски распределения, характеризующие downstream-звено, тесно связаны с модулем Pro, на который влияет динамика конечного спроса и логика отгрузочных операций. В исследовании Kawabata N. [5] продемонстрировано, что рыночная волатильность приводит к смещению производственных приоритетов и перестройке конечной логистики. Эти выводы находятся в соответствии с характеристикой downstream-рисков, представленной Sun X. [9], где подчеркивается зависимость финальных стадий цепочки от изменений структуры рынка. Дополнительный вклад в понимание спросовых рисков вносит работа Liang Y. и др. [6], где акцентируется влияние вариативности внешних условий на устойчивость распределительных операций.
Интеграция цифровых методов организационного планирования, описанных в исследовании Motallebi S. и др. [7], позволяет усилить способность модулей ForgeX адаптироваться к риск-профилю. В частности, модуль Pro наиболее эффективно использует интеллектуальные инструменты предиктивного планирования благодаря высокой управляемости коротких циклов и вариативности конечной продукции.
Системное сопоставление риск-модели и конструктивной логики ForgeX показывает, что модули обладают четко выраженной дифференциацией чувствительности к рискам: Compact – к сырьевым, Heavy – к технологическим, Pro – к спросовым. Данное соответствие создает основу для построения предиктивной логистической системы, способной адаптировать конфигурацию потоков под воздействием внешних и внутренних факторов, сохраняя устойчивость производственного цикла металлургического предприятия полного цикла.
Сопоставление логистических последствий технологии BF–BOF и маршрута EAF/DRI позволяет выявить принципиально разные требования к организации потоков, управлению энергией и построению производственной конфигурации. Основой анализа служат данные исследования Zhang J. и др. [10], где подробно описаны различия в энергоемкости, углеродной интенсивности, структуре сырья и технологической гибкости двух подходов. Эти различия определяют логику адаптации модульной архитектуры ForgeX, в которой каждая технологическая конфигурация предъявляет свои требования к выбору, последовательности и загрузке модулей Compact, Heavy и Pro.
Процесс BF–BOF отличается высокой энергоемкостью и сложностью последовательных переделов, что фиксируется в исследовании Zhang J. и др. [10], где подчеркивается значительная зависимость длинного маршрута от стабильного энергоснабжения. Такая технологическая предопределенность усиливает нагрузку на инфраструктуру и требует от модуля ForgeX Heavy устойчивой работы в условиях длительных циклов и высокой плотности операций. В то же время гибкость маршрута EAF/DRI, описанная Zhang J. и др. [10], позволяет интегрировать энергосберегающие решения и использовать зеленые источники энергии, что напрямую влияет на стратегию выбора модулей и конфигурацию энергоподвода для ForgeX.
Материальный поток является центральным фактором логистической модели. Для BF–BOF требуется устойчивая поставка руды, кокса и агломерата, тогда как EAF/DRI ориентируется на лом и прямовосстановленное железо. Данные Hundt C. и др. [4] о долгосрочной динамике доступности лома усиливают значимость гибких сценариев EAF/DRI для модульной архитектуры. В этой логике ForgeX Compact получает строгую зависимость от сырьевых потоков BF–BOF, а ForgeX Heavy, от способности адаптироваться к различным конфигурациям переработки. Модуль ForgeX Pro, наоборот, использует вариативность EAF/DRI для быстрого отклика на изменения спроса и сокращения производственных циклов.
Не менее важным аспектом является различие в углеродной интенсивности. Исследование Zhang J. и др. [10] фиксирует показатель 2.33 т CO₂/т стали для BF–BOF и 0.68/1.37 для EAF/DRI, что задает стратегическую рамку для выбора технологического маршрута в условиях декарбонизации. Этот контраст предопределяет необходимость диверсификации мощностей ForgeX: низкоуглеродный профиль EAF/DRI усиливает значимость модулей Pro, ориентированных на гибкий выпуск, тогда как BF–BOF требует более узко специализированной конфигурации потоков Heavy с высокой степенью резервирования. Как показано в таблице 3, различия между двумя технологическими подходами определяют ключевые направления адаптации всей логистической архитектуры предприятия.
Анализ демонстрирует, что технологическая природа BF–BOF формирует высокий централизованную логистическую систему с выраженной зависимостью от энергоемких переделов и сырьевых потоков, что усиливает нагрузку на модули ForgeX Compact и Heavy. Напротив, маршрут EAF/DRI обеспечивает гибкость, быструю переналадку и возможность интеграции зеленой энергетики, делая модуль ForgeX Pro ключевым элементом адаптивной конфигурации. Таким образом, интеграция технологических подходов BF–BOF и EAF/DRI в модульную структуру ForgeX показывает, что выбор маршрута радикально влияет на логику построения логистической модели, от глубоко интегрированной и энергоемкой системы BF–BOF до вариативной, динамичной и энерго адаптивной конфигурации EAF/DRI.
Заключение
Проведенное исследование подтвердило, что логистическая система металлургического предприятия полного цикла представляет собой взаимосвязанную структуру, где эффективность достигается лишь при согласовании сырьевого обеспечения, технологической переработки и распределения готовой продукции в единую операционную модель. Данное объединение позволяет синхронизировать ритмичность производства, уменьшить вероятность локальных сбоев и обеспечить предсказуемость цепочки в условиях внешних и внутренних колебаний.
Анализ показал, что ключевым фактором устойчивости является сквозная управляемость материальными и энергетическими потоками. Именно она позволяет выравнивать дисбалансы между переделами, снижать неопределенность в загрузке мощностей и обеспечивать стабильность на всех участках логистического маршрута. При этом решающую роль играет организационная структура предприятия – способность координировать работу разных подразделений на общей модели потоков, где планирование перестает быть изолированной функцией и превращается в непрерывный механизм управления.
Выявлено, что повышение результативности возможно не за счет усложнения регламентов или ужесточения контроля, а за счет внедрения систем, способных адаптироваться к изменчивым условиям. Наиболее эффективными оказываются решения, обеспечивающие прозрачность состояния цепочки, предиктивность загрузки оборудования и возможность корректировки производственных сценариев без задержек. Данные системы формируют новый формат взаимодействия, в котором предприятие реагирует на отклонения не постфактум, а опережающим образом.
Ключевым инструментом совершенствования логистики становится модульная архитектура, позволяющая комбинировать разные технологические конфигурации и изменять структуру потоков в зависимости от сырьевых, технологических или рыночных условий. Ее применение создает предпосылки для формирования нового стандарта управления, где решения принимаются на основе согласованной модели цепочки и фактической динамики процессов, а не разрозненных локальных показателей.
Таким образом, логистика металлургического предприятия полного цикла трансформируется из набора отдельных операций в целостную систему адаптивного управления потоками. Основой такой системы становятся интеграция, прозрачность и предсказуемость, обеспечивающие устойчивость производства, снижение издержек и повышение качества управленческих решений. Представленные результаты создают базу для разработки практических методик по формированию интегрированных логистических моделей, способных поддерживать стабильность работы предприятия в условиях возрастающей технологической сложности и неопределенности внешней среды. Автором предложена оригинальная классификация рисков и схема интеграции производственных контуров в рамках ForgeX Дальнейшие исследования целесообразно направить на создание цифрового прототипа ForgeX и его верификацию на действующем металлургическом предприятии
Литература
1.Русинов Р. А., Башкатов Д. А., Полулях Л. А. Сравнительная оценка логистики для металлургических предприятий полного цикла и бескоксовой металлургии [Электронный ресурс] // МНИЖ. 2024. № 11 (149). С. 34. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-otsenka-logistiki-dlya-metallurgicheskih-predpriyatiy-polnogo-tsikla-i-beskoksovoy-metallurgii (дата обращения: 07.11.2025).
2.Backes J. G., Suer J., Pauliks N., Neugebauer S., Traverso M. Life cycle assessment of an integrated steel mill using primary manufacturing data: Actual environmental profile [Электронный ресурс] // Sustainability. 2021. Vol. 13, No. 6. P. 3443. URL: https://doi.org/10.3390/su13063443 (дата обращения: 08.11.2025).
3.Ellersdorfer P., Wang C., Saydam S., Canbulat I., MacGill I., Daiyan R. Unlocking new export opportunities: An open-source framework for assessing green iron and steel supply chains [Электронный ресурс] // International Journal of Hydrogen Energy. 2024. Vol. 92. P. 1366–1374. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.10.163 (дата обращения: 09.11.2025).
4.Hundt C., Pothen F. European post-consumer steel scrap in 2050: A review of estimates and modeling assumptions [Электронный ресурс] // Recycling. 2025. Vol. 10, No. 1. P. 21. URL: https://doi.org/10.3390/recycling10010021 (дата обращения: 09.11.2025).
5.Kawabata N. Evaluating the technology path of Japanese steelmakers in green steel competition [Электронный ресурс] // The Japanese Political Economy. 2023. Vol. 49, No. 2–3. P. 231–252. URL: https://doi.org/10.1080/2329194X.2023.2258162 (дата обращения: 10.11.2025).
6.Liang Y. Y., Shahabuddin M., Ahmed S. F. et al. Optimizing sustainable aviation fuel supply chains: challenges, mitigation strategies and modeling advances [Электронный ресурс] // Fuel. 2025. Vol. 402. P. 135972. URL: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2025.135972 (дата обращения: 10.11.2025).
7.Motallebi S., Zandieh M., Tabriz A. A., Tirkolaee E. B. Assessing the industry 4.0 strategies for a steel supply chain: SWOT, game theory, and gap analysis [Электронный ресурс] // Heliyon. 2025. Vol. 11, No. 1. P. e41374. URL: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e41374 (дата обращения: 11.11.2025).
8.Shi Z., Li Y., Lu C. A study on optimization of delayed production mode of iron and steel enterprises based on data mining [Электронный ресурс] // PLOS ONE. 2023. Published: January 18. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278750 (дата обращения: 12.11.2025).
9.Sun X. Supply chain risks of critical metals: sources, propagation, and responses [Электронный ресурс] // Frontiers in Energy Research. 2022. Vol. 10. URL: https://doi.org/10.3389/fenrg.2022.957884 (дата обращения: 13.11.2025).
10.Zhang J., Guo H., Yang G., Wang Y., Chen W. Sustainable transition pathways for steel manufacturing: Low-carbon steelmaking technologies in enterprises [Электронный ресурс] // Sustainability. 2025. Vol. 17, No. 12. P. 5329. URL: https://doi.org/10.3390/su17125329 (дата обращения: 13.11.2025).
