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对市九届人大二次会议《关于推进盘锦港物流产业加快发展的建议》(第8号)建议的答复

发布时间:2023-08-21 浏览次数:505

对市九届人大二次会议

《关于推进盘锦港物流产业加快发展的建议》(第8号)建议的答复

王俊宇代表:

您提出的关于《关于推进盘锦港物流产业加快发展的建议》的建议收悉,现答复如下:

一、加快集疏运体系建设,助力经济发展需求

完善盘锦港服务功能,依托港口运输主业及其集聚效应,构建以现代物流业为基础、以临港工业为支撑、以航运服务业为方向、以信息产业为平台纽带的现代港口产业体系。

(一)盘锦港集疏运体系情况

1.集疏运体系

公路方面:通过港一号门连接中华路,与沈大高速、京沈高速、盘海营高速、305国道、202国道等相连接。

铁路方面:盘锦港铁路专用线通过金帛湾站与港外沈金线、沟海线汇入沈局路网直通全国。港内拥有铁路装卸线6条,其中,盘锦港自有道线2条,长度1.94公里,可一次性停放火车110节;铁路物流园区拥有道线4条,长度4.878公里,可一次性停放火车185节;设计年运力800万吨。

2.集装箱航线建设情况

盘锦港区现有11家船公司运营23条内贸集装箱班轮航线,暂无外贸航线。盘锦港区现有在港稳定运营航线13条,运力16艘,23万吨。通过上述航线可中转覆盖国内主要沿海、沿江港口。

3.货源情况

盘锦港集装箱货源目前主要以粮食、化工产品、矿建材料三大类货种为主。其中化工产品占比50%、粮食占比20%、矿建材料占比5%、其它小货种占比15%。

4.计划开通航线情况

盘锦港正在与东北新发地农产品有限公司沟通,洽谈。在各方面条件允许的情况下,争取在港区设立进境水果及冰鲜的海关指定开放口岸,新增东南亚至盘锦外贸班轮航线。随着集装箱码头新增两台岸桥,十台场桥的陆续投入使用,码头服务能力大幅提升的契机,盘锦港区下一步将积极与船公司协调、沟通,争取在现有航线上加密班期,加大运力及空箱资源投放,并结合市场形势,在条件允许的情况下,适时新增华南、东南等地区内贸集装箱航线,以满足腹地客户发运需求,为港口吞吐量增长提供保障。

(二)信息化建设现状

1.生产系统相关

盘锦港集团结合生产需要的实际,成功建立盘锦港散杂货生产系统、集装箱TOPS5.0生产系统、统计系统、磅房系统等各项信息系统,涵盖生产运营、日常管理等诸多方面。

2.基础建设

1)监控

盘锦港拥有前端监控摄像机500余台,实现了集装箱、散货、油品等货种专用码头、堆场以及海关、海事、边检等联检单位等重点区域的生产安全监管。并将此部分视频监控信号接入到盘锦港视频监控专用网络中,实现了统一管理、统一调用的需求。

2)存储、网络、安全等设施设备集约化

盘锦港完成了网络部署和机房建设,保障了港区后续信息化工作的开展。网络安全出口部署有ADS(抗DDOS攻击设备)、防火墙、入侵防御系统等。盘锦港区实现200M联通线路及100M移动线路的外网出口,通过30M移动专线实现与营口港区互联互通。

3)物联网

基于物联网研发方面。建设无人汽车衡,从优化设备安装位置和基于物联网的识别技术入手,实现自动称重,智能道闸控制、自助人机交互协同以及软硬系统集成的无人智能处理,避免人为干预,进而节约人力,降低成本。

建设移动端电子理货管理系统,以移动互联网为基础,形成手机电子理货系统架构模式,为散杂货库场、岸边、闸口等现场作业管理环节提供全面的解决方案。系统具备更先进分析功能,提供了作业完成情况实时统计,实现理货票自动生成、场地管理等功能,提高现场数据的真实性、有效性,为散杂货管理提供了数智化理货的移动产品。

4)日常管理

盘锦港在电脑端无纸化办公的基础上,创建了综合办公系统云桥模式并搭建在企业微信平台上。使公文流转、流程审批等移动办公模式初步成型,同时逐步完成了文件协同共享、自动报表、业务数据核对等软件项目。从员工的信息沟通和资源共享上为企业办公环境进行改善,有效提高企业协作效率、降低沟通成本、增加企业办公互动性、降低办公地域性因素及时间因素的影响。

3.线上业务

线上化业务模式已在盘锦港落地实施,主要包括集装箱业务、散杂货业务、油品业务三大项,其中集装箱提箱、预录等线上化业务基本覆盖了全部受理环节;散杂货线上办理业务包含内贸船舶预报、港建费、装卸合同、市入计划等环节;油品线上办理业务包含预报船舶、装卸合同、市入计划等。

二、下步规划

(一)目标

盘锦港将依靠辽港集团智慧服务、智慧物联、智慧运营等平台的落地实现各企业、客户和有关管理机构的信息充分互联;实现信息资源的共享和交换;实现精准管理、数字化决策;将港口与港口、港口与各联检单位、港口与货主、港口与承运商连接起来,形成一个开放的有机整体,做好IT服务,使盘锦港具备物流信息港的功能,形成合力、共商、共建、共享的可持续性发展态势。

(二)具体工作

盘锦港将开展BI可视化数据分析工作任务,积极探索数据层相关应用,实现数据服务赋能生产业务的目标。

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