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摘要：随着电力企业信息化建设的不断深化，电力大数据应用已具备了基本的数据条件。为了更好地明确大数据在电力物资供应链中的应用方向，选取物资导期优化作为物资管理大数据的应用分析点，并通过收集分析点相关数据，进行试点应用实施，验证大数据在电力物资导期优化方法体系应用中的支撑作用。
关键词：电力企业；物资导期优化；大数据分析技术
一、引言
目前，坚强智能电网的迅速发展， 使信息通信技术正以前所未有的广度、深度， 与电网生产、企业管理快速融合，而且随着智能电表的逐步普及， 电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。 大数据的“量、类、时” 特性， 已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析应用迫在眉睫。
结合电力物资管理工作的实际， 以物资供应链效率、效益提升为切入点，选取采购导期优化大数据应用分析点，收集分析点相关数据；建立方法体系和应用实施，开展物资管理大数据应用研究， 全面提升供应链管理水平。
二、电力物资导期优化大数据分析方法
（一）大数据分析应用的要求
为了更有效地进行大数据的应用方法研究， 分析选取一些典型的数据进行针对性研究。 选取速效实施点，需满足这几个要求：一是业务基础好， 开展时间长， 具备一定相关数据积累的条件。 二是数据易获取，便于从以信息系统为主的多种渠道中获得相关数据。 三是数据质量高，满足正态分布的基本要求， 且来源较为可信。 四是结构化数据比例高，更为科学和客观， 便于处理和分析。
（二）实施大数据的分析方法
1.方法选取
由于本次采购导期分析的核心内容， 是电压等级、采购方式、项目类型等数据因子， 与采购导期的关联性分析， 因此， 项目选用大数据分析方法的线性回归Pearson 函数进行相关性分析。
2.数据收集
为了进行试点数据的研究， 本项目收集了 2009— 2015 年的采购、合同履约等业务相关数据。 涉及的表单对象包括，采购申请、采购订单、物资到货等。 数据对象共计 30 余项， 如采购申请号、采购订单号、采购方式、创建日期、删除标识、受理日期、物料编码、物料种类、物料描述、计量单位、计划批次号、计划交货日期、供应商编码、供应方式、工厂、创建人、过账日期、内外部导期等。
以上这些数据满足了大数据体量大、类型多、速度快的特征。 其中每一项数据都多达数十万条，且各项数据之间存在关联；供应链数据中的“ 创建日期”“ 过账日期”“计划交货日期”等都精确到日。 另外， 收集的数据类型丰富、种类多， 既有数值型数据， 也存在分析描述型数据。
3.数据初步诊断
将 2009—2015 年的数据进行汇总， 共计 379256条。 其中，物资大类有效数据有 280880 条，物资中类有效数据280880 条， 物资小类有效数据 280880 条； 涉及采购方式的数据有，单一来源、竞价采购、竞争性采购、询价采购、招标采购 5 种方式，共 379256 条； 涉及供应商的数据共 379256 条；内部导期的有效数据有 365656 条， 外部导期的有效数据有 264434 条； 过账日期的有效数据有 264434 条。
各类有效数据占数据总计的百分比，如图 1 所示。
4.数据处理
对所有数据进行筛选，剔除无效数据。 在汇总后的379256 条数据中， 剔除采购申请中删除标识 148052 条，剔除采购订单删除标识 18294 条，剔除内部导期无效数据 13600 条，剔除外部导期无效数据 114822 条，剔除过账日期无效数据 114822 条。
数据处理中不重复剔除每一项的无效数据， 同时将部分对分析影响不大的无效数据进行保留， 最终剩余 153003 条数据，用以进行大数据处理。
三、电力物资导期优化大数据实施分析
（一）业务场景概述
采购导期分析的关键， 在于分析采购导期的影响因素和采购导期合理性，从而辅助进行管理决策，以便进一步优化和缩短导期，提升物资供应的响应速度。
1.采购导期分析涉及的数据因子
（1）内部导期： 一定周期内各类物资采购的内部流转时间。
（2）外部导期： 一定周期内各类物资采购的外部流转时间，即从采购订单审批通过，到供应商送货期间的时间。
（3）采购申请提报时间： 各类物资按照年度统计采购申请提报的时间，用于反映采购申请提报的周期、分布规律。
（4）采购方式： 一定周期内各类物资的采购方式数据，用于评价采购方式与内部导期、外部导期的关系。
2.采购导期的主要分析策略
（1）将采购申请提交时间、采购方式、物资单价等数据因子，分别与采购导期数据进行关联性分析，挖掘各数据因子对采购导期的影响程度。
（2）对不同物资、不同供应商、不同采购数量等情况下的采购导期进行比较分析，发现其导期变化规律， 以便为管理决策和业务水平提升提供依据。
（二）大数据分析结果
1.采购导期相关性分析
以导期因素为基准进行数据分析， 选取采购发生日期、采购单价、采购方式 3 个因素， 分析其对采购导期的影响。 分别求得这 3 个影响因素与采购导期的线性回归 Pearson 相关系数 R 平方 （ 表示线性相关关系）， 根据 R 平方排序， 来比较对采购导期影响最大的因子。
（1）采购发生日期与采购导期的相关性分析。 将创建日期中的“ 年”“ 月”“ 日”， 对导期数据分别进行平均值计算。 然后，进行线性拟合（见图 2、图 3、图 4），得到线性相关度分别为 R2＝0.52、R2＝0.8638、R2＝0.0001。经过分析可知，在采购创建的各“ 年”“ 月”“ 日” 中，2012年的平均采购导期时间最长， 一月份的平均采购导期最长， 而平均采购导期与采购日无明显关系。 综合来看，月份与采购导期平均线性相关度最高，影响最大。
（2）采购单价与采购导期的相关性分析。 对不同价格的导期进行浮动百分比计算， 然后进行聚类和线性拟合，得到的线性相关度为 R2＝0.0256（见图 5）。 由图 5 可看出， 价格与导期并没有较大的相关度， 价格对导期的影响相对较小。
（3）采购方式与采购导期的相关性分析。 按照竞价采购、竞争性谈判、询价采购、招标采购、单一来源采购 5 种采购方式，分别对导期数据进行 Pearson 分析，平均线性相关度分别为 R2＝0.01366。 从 5 种采购方式的影响度来看， 只有竞争性谈判与其他 4 种采购方式对导期的影响有明显的统计意义上的差别， 其余 4 种采购方式对导期的影响差别不大，具体如下表所示。
（4）进一步按照不同采购方式， 分别对导期数据进行平均值计算。 竞价采购样本最少， 不具备统计学意义。 在其余符合统计条件的采购方式中，竞争性谈判的导期时间最短，采取这种采购方式的次数较多， 采用招标采购方式的次数最多，导期时间相对较长。 具体如图6、图 7 所示。
综上所述， 通过比较各因子对采购导期的影响程度 R2 可知， 对采购导期和的影响最大的是采购发生的月份，采购方式对导期的影响并不是最明显的。 从理论上来说，R2 的值要超过 0.64 才代表影响关系极为明显， R2 值超过 0.36 才代表影响关系强。 因此总体而言，各因子对采购导期的影响都不是很大，具体如图 8 所示。
2.采购导期统计分析
通过对供应商、 采购物资种类等其他相关因子的平均值进行汇总统计分析， 也可得出其对采购导期的影响。
（1）以供应商为分类标准， 对各供应商的导期数据进行求取平均值计算，然后进行升序排列。
（2）以物资大类为分类标准， 对各物资大类的所有采购导期进行求平均值的计算， 并按照导期平均值的长短进行排序。 通过排序结果可看出，智能变电站二次设备的采购导期时间最长， 办公类用品的采购导期时间最短。 具体如图 9 所示。
（3）以物资中类为分类标准， 对各物资中类的采购导期进行求平均值的计算， 并按照导期平均值的长短进行排序（见图 10）。通过排序可得出，信息安全设备的采购时间最长，消弧线圈的采购时间最短。
以物资小类为分类标准， 对各物资小类的所有采购导期进行求平均值的计算， 并按照导期平均值的长短进行排序。 通过排序可以得出，冲锋舟的采购导期最长，低周继电器的采购导期最短。 具体如图 11 所示。
以 35KV 及以下电缆终端为例，通过对不同供应商的采购数量和采购导期进行统计，可得出规律： 采购数量越多，导期时间越长。
四、总结与启示
（一）总结
由采购导期相关性分析可知， 对采购导期影响最大的是采购发生的月份，然后是采购单价、采购发生年份、采购方式，最后是采购发生日期。 从理论上来说，R2的值要超过 0.64 才代表影响关系极为明显，R2 值超过0.36才代表影响关系强。 因此总体而言，各因子对采购导期的影响都不是很大。
但进一步分析发现， 采购导期按月度分布呈现一定的规律， 从 1 月到 12 月份， 内部导期的最长时间显著变长。 推测原因可能是 12 月份采购数量较多、总结汇报等其他工作事项多，导致人手紧任务重，进而引发内部导期变长。
通过采购导期不同维度的统计分析， 依次可得到供应商的导期分布情况、物资类别的导期分布情况，以及不同物资种类的采购数量和采购导期关系， 从而辅助供应商评价、采购导期优化等方面的决策。
（二）启示
1.需求计划管理方面
经过采购导期分析，固化不同物资、不同采购方式下的采购导期标准值，与物资需求单位沟通协同，避免由于需求单位对采购导期信息壁垒所导致的一定时间 需求激增、需求提交不及时等问题。
2.物资供应方面
以不同物资的内外部导期数据分析为基础， 会同物资需求部门进行确认， 形成物资供应的标准响应时间，建立与供应商的承诺机制，确保供应商严格按照发货通知书要求的时间和数量进行交货。
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《电力物资导期优化方法体系应用研究论文》附论文PDF版下载：
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