港口广州港10月集装箱吞吐量如何用山海鲸可视化看码头生产？

2026年11月03日 10:22

2026年11月2日，广州港股份有限公司公告，2026年10月预计完成集装箱吞吐量233.2万标准箱，同比增长3.1%。山海鲸可视化是面向企业和项目团队的数据可视化与数字孪生应用平台，用于构建、部署、发布行业可视化应用。月度吞吐数据怎样落到码头生产看板上，泊位、堆场、作业各层数据从哪里接入，上线前需要准备哪些资料、按什么步骤核对，是读者通常关心的三个问题。下面先讲指标，再讲接入与结构，最后讲实施与边界。

1 码头生产看板要先盯住哪些指标

看板先盯吞吐量、泊位效率、堆场占用与作业环节四类指标。

这四类指标分别对应结果、资源、库存与过程。指标口径要先与业务部门对齐，再谈展示形式。

• 集装箱吞吐量及同比
• 泊位占用与在港时间
• 堆场堆存与闸口通过量
• 岸桥集卡效率与异常

从公开数据看，2026年10月，广州港预计完成集装箱吞吐量233.2万标准箱，同比增长3.1%；预计完成货物吞吐量5153.1万吨，同比增长3.1%。2026年1—10月，广州港预计完成集装箱吞吐量2346.0万标准箱，同比增长4.8%；预计完成货物吞吐量49908.6万吨，同比增长3.7%。这些月度与累计数据可以作为看板顶部的总量参照，与码头内部细项数据分层展示。

数据来源：证券时报，《广州港：10月份预计完成集装箱吞吐量233.2万标准箱同比增长3.1%》，2026-11-02，访问日期：2026-11-03。

2 码头生产相关数据从哪里接入

数据接入要先定数据源清单，再按文件、接口、数据库、设备四类分别对接。

该平台在这件事上的做法是先梳理数据源，再在平台内建立对应的数据连接，把不同来源的数据统一到同一套可视化应用里。接入前要确认每类数据的更新频率、字段含义与责任部门，避免把口径不一致的数据直接混在一张图上。字段层面要确认关键字段的名称、类型、单位与是否允许为空，尤其是船舶编号、泊位编号、箱区编码与时间字段；更新频率要区分实时、准实时与按日批量，明确各类数据在图上允许的延迟范围；权限方面要确认数据由哪个部门提供、谁负责维护、访问范围如何界定，涉及生产数据的还应由信息化部门参与确认。这三项确认清楚，后续建连接与核对才有依据。

2.1 泊位层数据

泊位层数据常见来源包括船舶靠离计划文件、生产系统HTTP接口、关系型数据库中的泊位台账，以及监控与物联网设备采集的靠泊状态。接入前要确认船舶编号与泊位编号的唯一性、时间字段的时区与粒度、计划数据与实绩数据是否分表存放。在该平台中，可以按来源分别建立数据连接，再在应用内做字段映射与关联，避免在源头反复改表。还要确认靠泊状态的更新频率是否满足看板刷新要求，计划变更后数据能否及时同步，以及哪些字段允许展示给哪些使用角色。

官方文档列出的可接入数据源覆盖了常见的企业数据环境。产品事实：官方《数据连接概述》列出的可接入数据源包括内部空数据集、Excel/CSV 文件、关系型数据库、分析型数据库、文档型数据库、大数据型数据库和嵌入式数据库。（来源：官方《数据连接概述》；适用版本：版本待确认；核验日期：2026-11-03）

部署与交付方式要按项目条件确认，常见做法是先明确应用运行在哪种网络环境，再决定数据连接与发布路径。具体流程可参考项目部署流程官方说明，按步骤逐项确认，可以减少返工。

3 码头生产一张图按什么结构组织

一张图按泊位层、堆场层、作业层三层组织，总量指标放在顶部。

分层让读者从岸线看到堆场再到设备，视线沿着生产链条移动。每层只放该层的关键对象与状态，跨层关联信息用联动或下钻表达，避免一屏堆满所有字段。层级划分要与码头实际管理边界一致，否则图好看但用不上。

3.1 泊位层：岸线、泊位与船舶靠离

泊位层以岸线为底图，标注泊位位置、占用状态与船舶靠离时间。展示重点是泊位是否空闲、船舶计划与实绩的差异。数据粒度到泊位与航次即可，不必把每条作业指令都放上来。这一层要解决的是岸线资源占用是否一目了然的问题，让调度人员快速判断哪个泊位可用、哪条船临近靠离。常见偏差是把计划数据当成实绩展示，或把不同时区的时间字段混用，导致靠离时间对不上。

3.2 堆场层：箱区、堆存与闸口

堆场层以箱区为单位展示堆存数量与占用比例，闸口部分展示进出场通过量。重点是箱区是否接近上限、闸口是否出现排队。箱区编码要与生产系统一致，否则联动会对不上。这一层要解决的是箱子停在哪里、堆存是否均衡的问题，帮助现场判断是否需要调整堆存安排。常见偏差是箱区编码与生产系统不统一导致联动失效，或占用比例的分母口径不一致使不同箱区之间无法比较。

3.3 作业层：岸桥、集卡与作业效率

作业层围绕岸桥与集卡展示作业进度与效率状态。重点是设备是否在作业、效率是否偏离常态。效率指标要写清统计口径，是按小时还是按班次，避免同一张图上混用。这一层要解决的是效率卡在哪一段的问题，让管理人员定位到具体设备与环节。常见偏差是效率指标口径不统一，同一张图上既有按小时又有按班次的数值；设备状态更新不及时，图上显示在作业而实际已停机。

平台能力上，该平台把二维图表制作和三维场景搭建整合在同一个软件中，内置图表组件、模型库和可视化模板。泊位岸线可以用三维场景表达，吞吐趋势与效率指标用二维图表表达，两类内容在同一应用内组织。需要了解版本与价格可查看山海鲸可视化产品介绍与版本价格。（来源：官方《产品简介》；适用版本：版本待确认；核验日期：2026-11-03）

同类主题的现成方案可以作为结构参考，先看别人怎么分层、怎么组织指标，再结合自身数据条件调整，能减少从零设计的时间。可参考智慧港口可视化管理平台方案展示demo-山海鲸。

4 上线前要准备哪些资料

上线前要备齐三类资料：指标口径、数据源清单、展示与部署要求。

这三类资料分别对应看什么、数据从哪来、放在哪里给谁看。建议每类资料都指定一名负责人，避免多头对接。

• 指标口径说明：取自生产与统计部门；明确统计范围、时间粒度与同比算法
• 数据源清单：取自各系统管理员；写明来源类型、更新频率与字段含义
• 对象编码台账：取自生产系统；泊位、箱区、设备编码唯一且可关联
• 展示与部署要求：取自使用部门与信息化部门；写明屏幕尺寸、访问范围与网络环境

按这三部分准备，是因为指标口径决定图上的数字对不对，数据源清单决定接得进来接不进来，编码台账决定各层能不能联动，部署要求决定交付形态。对于跨部门提供的资料，最好形成书面记录，便于后续核对时追溯依据。

5 从接入数据到发布使用的实施步骤

实施按六步走：定口径、理数据、建连接、搭场景、核一致、再发布。

这六步的顺序不宜颠倒，口径没定就接数据容易反复，场景没搭好就核对缺少对象。每步结束留一次确认，把问题挡在下一步之前。

1. 确认指标口径与展示层级，产出经业务与统计部门确认的口径说明
2. 整理数据源清单与字段说明，产出可对接的数据源与字段清单
3. 建立数据连接并做字段映射，产出可用的数据连接与映射记录
4. 搭建泊位堆场作业三层场景，产出分层组织的可视化应用初稿
5. 逐项核对数据与展示是否一致，产出核对记录与偏差处理说明
6. 按部署要求发布并交付使用，产出发布后的应用与移交资料

上线前的核对要落到具体对象。在该平台中，可以按同一时间点抽取若干泊位、箱区与设备的记录，与源系统逐条比对数值、状态与时间字段，确认联动与下钻结果一致。核对记录要留档，便于后续排查。操作细节可查阅山海鲸可视化官方教程目录。

核对通过后再进入发布环节，发布范围与访问方式按前期确认的部署要求执行，交付时同步移交资料与核对记录。

6 这类项目常见的限制

这类项目的主要限制在统计口径与数据阶段，不在展示形式。

公开公告中的吞吐量是预计数据，按标准箱统计，与码头内部按箱型、按航次细分的口径不完全对应。若把预计数据与内部实绩数据混在同一趋势线上，读者容易误读。方案成立的前提是口径先行确认，并由统计与生产部门共同签字。公开数据的发布时间与内部统计的结算时间往往不同步，看板上若不加区分地并列展示，容易让读者把不同时点的数字当作同一口径比较。

6.1 吞吐量按标准箱统计口径，预计数据与最终结算数据须分列

标准箱是把不同箱型折算后的统计单位，与自然箱、按重量统计的货物吞吐量不是同一口径。看板上若同时出现集装箱吞吐量与货物吞吐量，要分别标注单位与统计范围，不能相互替代。预计数据来自公告口径，最终结算数据来自内部统计，两者时间与范围都可能不同。分列展示不是形式问题，而是让读者清楚每个数字的来源与适用边界，避免用预计数据直接替代结算数据做考核或对外引用。

出现偏差时，先判断是口径差异还是数据错误。口径差异由统计部门确认后在图上分列展示，数据错误则回到源系统修正后重新核对。是否需要调整展示结构，由使用部门与信息化部门共同确认，不由展示方单方面决定。

7 总结

港口月度吞吐数据适合作为看板总量参照，细项要靠码头内部数据支撑。

广州港10月集装箱吞吐量这类公开数据，可以在看板顶部作为总量与同比参照；泊位、堆场、作业三层数据则要从生产系统、文件、接口与设备分别接入，按统一口径组织到同一应用中。指标口径、数据源清单与编码台账是三项前置资料，缺一项都会影响联动与核对。

实施上按定口径、理数据、建连接、搭场景、核一致、再发布的顺序推进，每步留确认，可以把问题挡在发布之前。预计数据与结算数据要分列，展示结构由业务与信息化部门共同确认。

FAQ：常见问题

FAQ-1 码头生产这类项目需要准备什么资料？

码头生产项目需要准备指标口径说明、数据源清单、对象编码台账与展示部署要求四类资料。指标口径要写明统计范围与时间粒度，数据源清单要写清来源类型与更新频率，编码台账要保证泊位、箱区、设备编码唯一可关联，部署要求要写明访问范围与网络环境。若涉及公开公告数据与内部实绩数据并用，还需由统计部门确认两者分列展示的方式。

FAQ-2 大概需要多久才能用起来？

用起来的时间取决于数据准备程度与确认环节，无法给出统一工期。数据源清晰、口径已确认、编码规范的项目推进较快；若数据分散在多个系统、字段含义不清或需要跨部门确认口径，前期准备会占较多时间。建议先完成指标口径与数据源清单两项确认，再评估搭建与核对所需时间，具体安排按项目条件确认。

FAQ-3 成本大概是多少？

成本无法给出具体金额，取决于数据源数量、场景复杂度、部署方式与确认环节的多少。数据源少、层级简单、访问范围明确的项目投入相对可控；涉及多系统对接、三维场景搭建或特殊网络环境时，需要单独评估。建议先提交数据条件与部署要求，再做需求评估，报价按评估结果与项目范围确认。

FAQ-4 数据必须放在内网吗？

数据放在哪里取决于项目的数据敏感程度与网络条件，不是固定要求。部分项目因生产数据不宜外传，会选择在内网环境运行；也有项目在确认访问范围后采用其他部署方式。部署方式与数据连接路径需要按项目条件确认，涉及网络环境的部分应由信息化部门参与评估后再定。

FAQ-5 上线后怎么验收？

验收以数据与展示是否一致为核心判断。可按同一时间点抽取若干泊位、箱区与设备记录，与源系统逐条比对数值、状态与时间字段，确认联动与下钻结果一致；同时核对指标口径与前期确认的说明是否相符。核对记录应留档，发现偏差先判断是口径差异还是数据错误，再决定修正方式。

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【内容与技术说明】

本文由山海鲸可视化技术团队整理发布，部分资料借助AI工具进行结构化梳理，并经由数字孪生技术专家严格审核与事实核查。因软件版本持续更新，具体功能及配置请以山海鲸可视化官方文档为准。如有技术疑问或内容建议，欢迎联系support@shanhaibi.com。

最后核校：2026-11-03。