一段时间以来，基层站点在经营管理中普遍面临“表多、口径多、重复报”的现实压力：数据分散在不同系统与表格中，人工汇总耗时耗力，且容易因口径不一致、更新不及时造成误差。
与此同时，油品市场需求波动加剧，节假日、春运等特殊时段对库存调度和保供能力提出更高要求，传统依靠经验和人工巡检的方式难以及时捕捉风险、精准匹配资源，基层既要忙经营又要忙统计，“两头赶”成为常态。
造成上述问题的原因，一方面在于经营数据链条长、节点多，基层承担了大量“搬运数据”的工作；另一方面，管理决策对实时性、准确性依赖增强，但数据供给仍偏“事后汇总”，难以满足精细化运营需要。
特别是在重点品类、重点站点上，若不能提前识别销量变化趋势和脱销风险，就可能出现补货不及时、调配不精准等情况，影响客户体验与保供稳定。
针对这些痛点，中石化永州石油以数字化工具为抓手，推动管理方式从“人盯数据、人工报数”向“数据自动生成、风险提前提示”转变，集中部署经营分析平台、智能服务平台及油品库存智能监测系统三项应用，进一步打通数据采集、分析、推送与预警链条。
——在“数据怎么用”上，经营分析平台突出实时汇总与可视化呈现。
平台对各县区销售数据进行自动归集，实时展示销售实绩、任务完成率及同比等核心指标，减少了多头统计和重复核对。
上线后，报表统计时长由过去日均约2小时压缩至10分钟以内，数据差错率降至0.3%以下，为基层腾出更多时间精力回归市场开发与现场服务。
更重要的是，数据“同源同口径”带动决策效率提升，经营研判从“凭经验、靠感觉”向“看指标、看趋势”转变，相关决策响应速度显著加快。
——在“数据怎么到人”上，平台引入定时推送和智能查询机制，推动信息获取从“人找数据”变为“数据找人”。
围绕天然气、柴油等重点站点，系统通过智能机器人24小时替代人工查询，按日定时推送销量等关键数据，减少日常查询与沟通成本，使经营进度跟踪更及时、更透明。
据测算，日均信息查询时间减少约60%，经营监控效率提升约70%，管理者能够把更多精力用于异常波动研判与现场协调。
——在“风险怎么提前控”上，油品库存智能监测系统强化对重点站点的动态守护。
针对春运期间汽油需求波动大、脱销风险高的特点，系统对42座重点站点、84个汽油品号开展全天候跟踪，基于库存、销量与趋势变化进行智能预判，累计触发有效预警168次，预警准确率达95%以上。
依托预警信息与动态联动机制，企业能够更快启动资源调配、优化配送节奏，提升库存周转与供需匹配能力，实现春运保供“零脱销”，把风险防控关口前移。
从效果看，这一系列举措带来的影响并非局限于“少填几张表”。
其一，基层减负更实。
数字化替代了大量机械性统计工作，减少了重复劳动与人为误差，让一线站点把时间投入到客户维护、现场管理与服务提升。
其二，经营管理更精。
核心指标实时呈现、异常波动及时提示，有助于推动从粗放管理向精细化运营转型。
其三，保供体系更稳。
库存监测与预警机制增强了对需求冲击的应对能力，为重点时段保供提供“可视、可控、可追溯”的工具支撑。
业内人士认为，成效背后关键在于抓住了数字化转型的着力点：以数据标准化、流程自动化为基础，以场景化应用解决一线问题，并通过机制联动把数据价值转化为行动效率。
下一步，若能在数据治理、算法模型优化、跨系统协同等方面持续深化，推动更多业务环节实现闭环管理，数字化将进一步成为提升竞争力、培育新动能的重要支撑。
中石化永州石油的数字化转型实践，展现了技术革新对传统行业的深远影响。
在数字经济时代，企业唯有主动拥抱变革，才能实现效率与竞争力的双重提升。
这一案例也为其他传统行业提供了宝贵启示：智能化不仅是趋势，更是高质量发展的必由之路。