工业互联网背景下制造业智能仓储与物流优化方案

工业互联网背景下制造业智能仓储与物流优化方案TOC\o"1-2"\h\u29739第一章绪论 3168711.1研究背景与意义 3316891.2国内外研究现状 362261.2.1国外研究现状 325251.2.2国内研究现状 3119591.3研究内容与方法 399611.3.1研究内容 3206141.3.2研究方法 42501第二章工业互联网与智能仓储物流概述 4137492.1工业互联网的基本概念 4320092.2智能仓储与物流的定义及特点 438582.2.1定义 411752.2.2特点 4138462.3工业互联网在制造业中的应用 5278063.1生产过程优化 593223.2设备健康管理 5300943.3供应链协同 5144593.4智能仓储物流 5114773.5客户服务优化 5142933.6安全生产监管 516478第三章智能仓储系统设计 5176863.1智能仓储系统架构 5192383.1.1系统概述 5283453.1.2硬件设施 5193053.1.3软件平台 6258713.1.4网络通信 6141243.1.5数据管理 664253.2仓储设施与设备选型 626133.2.1货架选型 6212863.2.2搬运设备选型 6165643.2.3传感器选型 618843.3仓储管理与控制系统设计 731023.3.1系统设计目标 780893.3.2系统功能模块 7153803.3.3系统关键技术 727984第四章仓储作业流程优化 7254164.1仓储作业流程分析 7192724.2作业流程优化策略 8165744.3作业效率与成本控制 830318第五章智能物流系统设计 9306805.1智能物流系统架构 977035.1.1系统设计原则 9138445.1.2系统架构组成 9285125.2物流设备与设施选型 970125.2.1设备选型原则 10155085.2.2设备选型 1088305.3物流管理与控制系统设计 10104325.3.1管理与控制策略 10288395.3.2系统设计要点 1016602第六章物流运输优化 11288586.1运输模式与路径选择 11304996.1.1运输模式的选择 11316106.1.2运输路径的选择 11232216.2运输效率与成本控制 1180526.2.1运输计划优化 12297826.2.2货物装载优化 12279046.2.3运输工具优化 12151106.2.4运输管理优化 1238636.3运输安全与风险管理 12260876.3.1安全管理制度建设 12326.3.2风险评估与预警 12200736.3.3应急预案制定 12250586.3.4人员培训与素质提升 1227879第七章信息技术在智能仓储物流中的应用 12312887.1数据采集与处理技术 1228387.2仓储物流信息化建设 1387667.3人工智能在仓储物流中的应用 1325327第八章仓储物流与生产系统的集成 1492318.1生产与仓储物流的协同 14220218.2仓储物流与生产计划的集成 1490398.3生产与物流数据的实时共享 142145第九章智能仓储物流项目管理与实施 15202369.1项目管理流程与方法 15172389.1.1项目启动 15204259.1.2项目规划 15266089.1.3项目执行 15150149.1.4项目收尾 15138079.2项目实施与控制 16233019.2.1项目实施 1649639.2.2项目控制 16281889.3项目评价与改进 1688079.3.1项目评价 1621329.3.2项目改进 167573第十章发展趋势与展望 162314210.1工业互联网与智能仓储物流的未来发展趋势 163101110.2制造业智能仓储物流的挑战与机遇 173189110.3我国智能仓储物流政策与发展策略 17第一章绪论1.1研究背景与意义工业互联网技术的快速发展，制造业正面临着深刻的变革。智能仓储与物流作为制造业的重要组成部分，其优化升级对于提高企业竞争力、降低运营成本、提升供应链效率具有重要意义。工业互联网背景下，制造业智能仓储与物流优化方案的研究，有助于推动我国制造业向智能化、绿色化、高效化方向发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状在国际上，发达国家对制造业智能仓储与物流的研究较早，已取得了一系列成果。美国、德国、日本等发达国家在智能制造、物流自动化、物联网等方面具有丰富的实践经验。这些国家通过政策引导、企业研发、技术创新等手段，推动了智能仓储与物流的发展。1.2.2国内研究现状我国在制造业智能仓储与物流领域的研究起步较晚，但发展迅速。我国高度重视智能制造、工业互联网等战略部署，推动了相关领域的研究与实践。国内高校、科研院所和企业纷纷投入研发，取得了一定的成果。但与发达国家相比，我国在智能仓储与物流领域仍存在一定差距。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究主要围绕以下三个方面展开：（1）分析工业互联网背景下制造业智能仓储与物流的关键技术，探讨其在实际应用中的优化策略。（2）构建制造业智能仓储与物流优化模型，结合实际案例进行分析，提出针对性的优化方案。（3）分析我国制造业智能仓储与物流的发展现状，提出政策建议，为推动我国制造业智能仓储与物流的发展提供参考。1.3.2研究方法本研究采用以下方法进行研究：（1）文献分析法：通过查阅国内外相关文献，了解制造业智能仓储与物流的研究现状和发展趋势。（2）实证分析法：以具体案例为研究对象，分析工业互联网背景下制造业智能仓储与物流的优化策略。（3）对比分析法：对比国内外制造业智能仓储与物流的发展水平，找出我国在相关领域存在的不足。（4）政策分析法：研究我国相关政策，为推动制造业智能仓储与物流的发展提供政策建议。第二章工业互联网与智能仓储物流概述2.1工业互联网的基本概念工业互联网是指利用互联网技术，将人、机器、数据和网络相互连接，实现工业全要素、全流程、全生命周期的高效协同和智能优化。它以物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术为支撑，通过实现信息物理系统的深度融合，推动制造业向智能化、网络化、服务化方向发展。2.2智能仓储与物流的定义及特点2.2.1定义智能仓储与物流是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，对仓储与物流环节进行智能化改造，实现仓储资源的高效配置、物流过程的自动化控制和物流信息的实时共享。2.2.2特点（1）高效性：智能仓储与物流通过自动化设备和技术，提高仓储作业效率和物流运输速度。（2）准确性：借助信息技术，实现库存管理的精确化，降低库存误差。（3）实时性：通过实时数据传输，实现物流信息的实时更新和共享。（4）协同性：智能仓储与物流系统具备与其他系统协同作业的能力，实现产业链上下游的信息互联互通。2.3工业互联网在制造业中的应用工业互联网在制造业中的应用主要体现在以下几个方面：3.1生产过程优化工业互联网通过实时采集生产线数据，对生产过程进行监控和分析，实现生产计划的智能调整，提高生产效率。3.2设备健康管理工业互联网可对设备运行状态进行实时监测，预测设备故障，实现设备维护的智能化，降低设备故障率。3.3供应链协同工业互联网可实现供应商、制造商和分销商之间的信息共享和协同作业，提高供应链整体运作效率。3.4智能仓储物流工业互联网通过对仓储物流环节的智能化改造，实现仓储资源的高效配置和物流过程的自动化控制，降低物流成本。3.5客户服务优化工业互联网可实时收集客户反馈，为企业提供精准营销和个性化服务，提高客户满意度。3.6安全生产监管工业互联网可对生产现场进行实时监控，及时发觉安全隐患，降低安全生产风险。通过以上应用，工业互联网为制造业提供了全新的发展机遇，推动了制造业向智能化、绿色化、服务化方向转型。第三章智能仓储系统设计3.1智能仓储系统架构3.1.1系统概述智能仓储系统是在工业互联网背景下，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现仓储管理与物流作业的智能化、自动化和高效化。系统架构主要包括硬件设施、软件平台、网络通信和数据管理四个部分。3.1.2硬件设施硬件设施主要包括货架、搬运设备、传感器、控制器等。货架用于存放货物，搬运设备用于货物的搬运，传感器用于实时监测仓储环境，控制器用于控制设备运行。3.1.3软件平台软件平台是智能仓储系统的核心，主要包括仓储管理系统、物流调度系统、数据分析和决策支持系统等。仓储管理系统负责货物的入库、出库、盘点等业务；物流调度系统负责搬运设备的调度与任务分配；数据分析和决策支持系统负责对仓储数据进行实时分析和决策支持。3.1.4网络通信网络通信是智能仓储系统实现信息传递的关键环节，包括有线通信和无线通信两种方式。有线通信主要通过以太网、串行通信等实现设备间的信息传输；无线通信主要通过WiFi、蓝牙等实现设备与系统平台之间的信息交互。3.1.5数据管理数据管理是智能仓储系统的数据基础，包括数据采集、存储、处理和共享等环节。数据采集主要通过传感器、控制器等设备实现；数据存储采用数据库技术进行管理；数据处理通过数据挖掘、数据清洗等手段提高数据质量；数据共享通过接口技术实现与其他系统的信息交互。3.2仓储设施与设备选型3.2.1货架选型货架选型应根据货物类型、存储需求、搬运设备等因素进行综合考虑。货架类型包括托盘货架、流利货架、阁楼货架等。托盘货架适用于大批量货物的存储，流利货架适用于小批量、多品种货物的存储，阁楼货架适用于空间利用率要求较高的场合。3.2.2搬运设备选型搬运设备选型应根据货物重量、搬运距离、搬运频率等因素进行综合考虑。搬运设备包括手动搬运车、电动搬运车、堆垛机等。手动搬运车适用于轻量级货物的搬运，电动搬运车适用于中重量级货物的搬运，堆垛机适用于重量级货物的搬运。3.2.3传感器选型传感器选型应根据监测需求、精度要求、成本等因素进行综合考虑。传感器类型包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。温度传感器用于监测仓储环境温度，湿度传感器用于监测仓储环境湿度，压力传感器用于监测货物重量。3.3仓储管理与控制系统设计3.3.1系统设计目标仓储管理与控制系统设计的目标是实现仓储业务的智能化、自动化和高效化，提高仓储管理水平，降低运营成本，提升客户满意度。3.3.2系统功能模块仓储管理与控制系统主要包括以下功能模块：（1）入库管理模块：负责货物的入库操作，包括收货、上架、验收等环节。（2）出库管理模块：负责货物的出库操作，包括订单处理、拣货、发货等环节。（3）库存管理模块：负责实时监控库存情况，进行库存预警、盘点等操作。（4）搬运调度模块：负责搬运设备的调度与任务分配，优化搬运路径。（5）数据分析模块：负责对仓储数据进行实时分析和决策支持。（6）系统管理模块：负责系统的权限管理、参数设置、日志管理等。3.3.3系统关键技术仓储管理与控制系统涉及以下关键技术：（1）物联网技术：实现设备间的信息传递，提高系统实时性。（2）大数据技术：对海量数据进行挖掘和分析，提高决策准确性。（3）人工智能技术：通过智能算法实现搬运设备的调度与任务分配。（4）网络安全技术：保障系统数据安全和稳定运行。第四章仓储作业流程优化4.1仓储作业流程分析仓储作业流程是制造业物流系统的核心环节，主要包括入库、存储、出库、盘点等环节。在工业互联网背景下，通过对仓储作业流程的深入分析，可以发觉以下关键环节：（1）入库环节：主要包括货物验收、上架、分类等操作。入库环节的优化目标是提高货物验收效率，保证货物准确上架，降低入库时间。（2）存储环节：主要包括货物存放、保管、安全管理等。存储环节的优化目标是提高空间利用率，降低库存成本，保证货物安全。（3）出库环节：主要包括货物拣选、打包、发货等操作。出库环节的优化目标是提高拣选效率，减少出库时间，保证货物准确无误。（4）盘点环节：主要包括库存核对、差异处理等操作。盘点环节的优化目标是提高盘点准确性，减少差异，保证库存数据真实可靠。4.2作业流程优化策略针对以上分析的关键环节，以下提出相应的作业流程优化策略：（1）入库环节优化策略：引入自动化验收设备，提高验收效率；采用智能化上架系统，实现精确上架；利用RFID等物联网技术，实现实时库存更新。（2）存储环节优化策略：合理规划仓库布局，提高空间利用率；采用先进的库存管理方法，如ABC分类法、库存预警等；加强安全管理，防范火灾、盗窃等风险。（3）出库环节优化策略：引入智能化拣选系统，提高拣选效率；采用自动化打包设备，减少人力成本；优化发货流程，保证货物及时送达。（4）盘点环节优化策略：采用自动化盘点设备，提高盘点准确性；建立差异处理机制，及时解决库存差异；定期对盘点结果进行分析，优化库存管理。4.3作业效率与成本控制在仓储作业流程优化过程中，作业效率与成本控制是关键指标。以下从以下几个方面进行阐述：（1）提高作业效率：通过引入自动化、智能化设备，降低人工操作失误，提高作业效率；加强作业人员培训，提高操作技能；优化作业流程，减少不必要的环节。（2）降低成本：合理配置资源，减少设备投资；通过精细化管理，降低库存成本；加强能源管理，降低运营成本。（3）提高作业质量：建立质量管理体系，保证作业质量；加强过程控制，预防质量；定期对作业质量进行评估，持续改进。通过以上措施，实现仓储作业流程的优化，提高作业效率，降低成本，为制造业物流系统提供有力支持。第五章智能物流系统设计5.1智能物流系统架构5.1.1系统设计原则在工业互联网背景下，智能物流系统的设计应遵循以下原则：高效性、稳定性、可扩展性、安全性和经济性。基于这些原则，系统架构应满足实时数据处理、设备协同、信息共享和决策支持等功能。5.1.2系统架构组成智能物流系统架构主要包括以下几个层次：（1）感知层：负责采集物流过程中的各项数据，如货物信息、设备状态、环境参数等。（2）传输层：将感知层采集的数据传输至平台层，实现数据的实时传输和共享。（3）平台层：对数据进行处理、分析和挖掘，为管理层提供决策支持。（4）管理层：负责物流过程的监控、调度和优化，实现物流系统的智能化管理。（5）应用层：为用户提供物流服务，如订单管理、仓储管理、运输管理等。5.2物流设备与设施选型5.2.1设备选型原则物流设备与设施选型应遵循以下原则：技术成熟、功能稳定、易于维护、符合实际需求、具备可持续发展潜力。5.2.2设备选型（1）搬运设备：根据货物重量、形状和搬运距离，选择合适的搬运设备，如手动搬运车、电动搬运车、堆垛机等。（2）存储设备：根据货物种类、存储需求和空间条件，选择合适的存储设备，如货架、托盘、周转箱等。（3）自动化设备：根据生产节拍、作业效率等要求，选择合适的自动化设备，如自动分拣系统、输送带、等。（4）信息系统：选择具备实时数据处理、信息共享和决策支持功能的信息系统，如物流管理软件、仓库管理系统等。5.3物流管理与控制系统设计5.3.1管理与控制策略物流管理与控制系统应采用以下策略：（1）实时监控：对物流过程进行实时监控，保证物流系统正常运行。（2）动态调度：根据物流需求和设备状态，动态调整物流任务分配和作业顺序。（3）优化决策：通过数据分析，为管理层提供优化决策支持，提高物流效率。（4）故障预警：对潜在故障进行预警，提前采取预防措施，降低故障风险。5.3.2系统设计要点（1）数据采集与处理：保证数据采集的准确性和实时性，对数据进行预处理和清洗，为后续分析提供有效支持。（2）设备协同：通过通信协议和接口，实现不同设备之间的协同作业，提高作业效率。（3）信息共享：建立统一的信息平台，实现物流信息的实时共享，提高物流透明度。（4）决策支持：利用数据分析技术，为管理层提供有针对性的决策建议，优化物流过程。（5）安全保障：加强对物流系统的安全防护，保证数据安全和设备稳定运行。第六章物流运输优化6.1运输模式与路径选择工业互联网的不断发展，制造业物流运输模式与路径选择成为优化物流效率的关键环节。本节将从以下几个方面探讨运输模式与路径选择的优化策略。6.1.1运输模式的选择根据制造业的特点和需求，选择合适的运输模式是提高物流效率的基础。常见的运输模式有公路、铁路、水运、空运和管道运输。以下为各种运输模式的优缺点分析：（1）公路运输：灵活性高，适应性强，适合短途运输；但运输成本相对较高，受天气、路况等因素影响较大。（2）铁路运输：运输速度快，成本较低，适合长距离、大批量运输；但线路固定，灵活性较差。（3）水运：运输成本低，适合大批量、长距离运输；但速度较慢，受天气、季节等因素影响较大。（4）空运：速度快，适合急需、高价值货物的运输；但成本较高，受天气、航线等因素影响。（5）管道运输：连续性好，运输成本低，适合液态、气态等特殊货物的运输；但投资大，建设周期长。6.1.2运输路径的选择运输路径的选择对物流成本和效率具有重要影响。以下为运输路径选择的优化策略：（1）考虑运输距离和成本：优先选择距离短、成本低的路径。（2）考虑运输时间和效率：选择运输时间短、效率高的路径。（3）考虑运输安全和风险管理：避免经过高风险区域，保证运输安全。6.2运输效率与成本控制提高运输效率与控制成本是制造业物流运输的重要目标。以下为运输效率与成本控制的优化措施：6.2.1运输计划优化制定合理的运输计划，合理安排运输任务，减少等待和空闲时间，提高运输效率。6.2.2货物装载优化合理配置货物装载，提高车辆利用率，降低运输成本。6.2.3运输工具优化选择适合的运输工具，提高运输速度和效率，降低运输成本。6.2.4运输管理优化加强运输过程管理，实时监控货物状态，保证运输安全与效率。6.3运输安全与风险管理运输安全与风险管理是制造业物流运输的重要组成部分。以下为运输安全与风险管理的优化措施：6.3.1安全管理制度建设建立健全运输安全管理制度，明确责任，加强运输安全监管。6.3.2风险评估与预警对运输过程中的风险进行评估，制定预警措施，预防发生。6.3.3应急预案制定针对可能发生的运输，制定应急预案，提高应对能力。6.3.4人员培训与素质提升加强运输人员培训，提高其安全意识和操作技能，保证运输安全。通过以上措施，制造业物流运输效率与成本将得到有效优化，为我国制造业的持续发展提供有力支持。第七章信息技术在智能仓储物流中的应用7.1数据采集与处理技术工业互联网的发展，数据采集与处理技术在智能仓储物流领域发挥着的作用。数据采集与处理技术主要包括以下几个方面：（1）传感器技术：传感器是数据采集的基础，通过安装在各种设备上的传感器，可以实时监测仓储物流过程中的温度、湿度、压力等环境参数，以及设备的运行状态。（2）RFID技术：无线射频识别技术（RFID）可以实现对物品的自动识别和跟踪，提高仓储物流效率。通过在物品上安装RFID标签，可以实现物品的快速识别和信息录入。（3）条码技术：条码技术是一种简单、高效的信息编码与识别技术。通过扫描条码，可以快速获取物品的详细信息，为仓储物流管理提供数据支持。（4）数据挖掘与分析技术：数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为仓储物流决策提供依据。通过对采集到的数据进行分析，可以优化仓储物流流程，提高运行效率。7.2仓储物流信息化建设仓储物流信息化建设是智能仓储物流的基础，主要包括以下几个方面：（1）仓储管理系统（WMS）：通过仓储管理系统，可以实时监控库存、出库、入库等环节，提高仓储管理效率。WMS可以实现与生产系统、采购系统、销售系统等互联互通，实现数据共享。（2）运输管理系统（TMS）：运输管理系统负责管理运输计划、车辆调度、货物追踪等环节，提高运输效率。TMS可以实现与WMS、GPS系统等互联互通，实现运输信息的实时共享。（3）供应链管理系统（SCM）：供应链管理系统通过整合供应链上下游资源，实现采购、生产、销售等环节的信息共享，提高供应链整体运作效率。（4）物联网技术：物联网技术可以实现仓储物流设备、物品、人员等要素的互联互通，提高仓储物流智能化水平。7.3人工智能在仓储物流中的应用人工智能（）技术在仓储物流领域的应用日益广泛，以下为几个典型应用场景：（1）智能仓库管理：通过技术，可以实现对仓库环境的实时监控，自动调整照明、温度、湿度等参数，提高仓库环境舒适度。同时技术还可以实现对库存的智能分析，预测未来库存需求，优化库存管理。（2）智能搬运与分拣：利用、无人机等智能设备，可以实现对货物的自动化搬运和分拣。技术可以实现对搬运路径的优化，降低运输成本，提高搬运效率。（3）智能调度与优化：技术可以实时分析仓储物流过程中的数据，为调度决策提供支持。通过智能调度，可以优化运输路线、车辆配置等，提高整体运行效率。（4）智能预测与预警：技术可以预测市场变化、库存波动等，为企业提供预警信息，帮助企业及时调整生产计划，降低运营风险。（5）智能客服与售后服务：技术可以实现对客户咨询、投诉等问题的自动识别和响应，提高客户满意度。同时通过智能售后服务，可以实时监测产品使用情况，提高售后服务质量。第八章仓储物流与生产系统的集成8.1生产与仓储物流的协同工业互联网技术的发展，制造业的生产模式发生了深刻的变革。在生产与仓储物流协同方面，企业通过构建统一的信息平台，实现生产系统与仓储物流系统的无缝对接。通过整合生产计划、物料需求、库存管理等数据，实现生产与仓储物流的实时互动。通过优化仓储布局和物流流程，提高仓储物流效率，降低生产成本。企业还需加强人员培训和管理，提升员工在协同作业中的综合素质。8.2仓储物流与生产计划的集成仓储物流与生产计划的集成是制造业智能仓储与物流优化的重要环节。企业应从以下几个方面着手：（1）制定科学的生产计划，保证生产任务与仓储物流能力相匹配。（2）建立完善的生产计划调整机制，应对市场变化和紧急订单。（3）实现生产计划与仓储物流信息的实时共享，提高物流响应速度。（4）通过物流系统优化，降低生产过程中的物料库存，实现准时配送。（5）加强生产计划与仓储物流的协同管理，提高整体运营效率。8.3生产与物流数据的实时共享在工业互联网背景下，生产与物流数据的实时共享对于制造业智能仓储与物流优化具有重要意义。以下是实现生产与物流数据实时共享的几个关键点：（1）构建统一的数据平台，实现生产、物流、销售等环节的数据集成。（2）采用先进的数据传输技术，保证数据传输的高效和安全。（3）制定完善的数据共享机制，明确各部门的数据共享权限和责任。（4）通过数据分析，挖掘生产与物流过程中的潜在问题，提出优化方案。（5）加强数据管理与维护，保证数据的准确性和可靠性。通过以上措施，企业可以实现生产与物流数据的实时共享，为制造业智能仓储与物流优化提供有力支持。在此基础上，企业还需不断摸索新的技术和管理方法，以适应不断变化的市场环境。第九章智能仓储物流项目管理与实施9.1项目管理流程与方法9.1.1项目启动项目启动是智能仓储物流项目管理的第一步，主要包括项目立项、项目目标确定、项目团队组建等内容。项目立项需根据企业发展战略、市场需求等因素进行充分调研，保证项目实施的可行性和必要性。项目目标应明确、具体，包括项目范围、质量、进度、成本等方面。项目团队组建需充分考虑人员素质、专业技能、团队协作等因素，保证项目顺利推进。9.1.2项目规划项目规划阶段主要包括项目进度计划、资源计划、质量计划、成本计划等。项目进度计划需根据项目目标、资源状况、关键技术等因素进行制定，保证项目按期完成。资源计划应充分考虑人力、物力、财力等资源的配置，提高资源利用率。质量计划需明确项目质量标准，保证项目质量满足要求。成本计划应合理预测项目成本，控制成本支出。9.1.3项目执行项目执行阶段是项目管理的核心环节，主要包括项目进度控制、质量控制、成本控制、风险管理等。项目进度控制需定期对项目进度进行跟踪、监控，保证项目按计划推进。质量控制应遵循质量管理体系，加强过程控制，保证项目质量。成本控制需密切关注项目成本变化，合理调整成本支出。风险管理应识别项目风险，制定应对措施，降低风险对项目的影响。9.1.4项目收尾项目收尾阶段主要包括项目验收、项目总结、项目评价等。项目验收需对项目成果进行全面检查，保证项目达到预期目标。项目总结应总结项目实施过程中的经验教训，为后续项目提供借鉴。项目评价需对项目实施效果进行评估，为项目改进提供依据。9.2项目实施与控制9.2.1项目实施项目实施需遵循以下原则：一是严格按照项目计划执行，保证项目进度、质量、成本等方面的控制；二是强化项目团队协作，提高项目执行效率；三是注重沟通与协调，保证项目顺利推进。9.2.2项目控制项目控制主要包括进度控制、质量控制、成本控制、风险管理等方面。进度控制需定期对项目进度进行检查，发觉问题及时进行调整。质量控制应加强过程控制，保证项目质量满足要求。成本控制需密切关注项目成本变化，合理调整成本支出。风险