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大数据环境下的技改、大修项目专业协同精益化管理的研究

2023-01-12赵明江国网辽宁省电力有限公司物资部

现代企业文化 2022年31期
关键词:大修储备物资

赵明江 国网辽宁省电力有限公司 物资部

朱楠 国网辽宁省电力有限公司物资分公司 物资计划部

张诗雨 国网辽宁省电力有限公司物资分公司 物资计划部

郭子瑶 国网辽宁省电力有限公司物资分公司 物资计划部

电力企业技改、大修项目涉及的设备、系统都关系到电网的安全运行,是关系到国计民生的重要专业领域。随着国家层面提出了“双碳”目标,电网建设积极响应国家号召,在技改、大修项目中通过提升技术、改善工艺等手段,推进能源供应绿色化,助力节能减排也成为电力企业管理工作中的重要组成部分[1]。随着科学技术水平的不断提升和信息化管理水平的提高,电力公司针对技改、大修项目的相关大部分数据集中存储在数据中台的数据舱中。但是,目前获取的项目储备深度不足,项目储备数据与物资需求数据关联性不强,不能满足物资管理精准智能预测的基本需求。所以,进行各部门协同变被动为主动,有效挖掘使用各部门项目系统相关数据是技改、大修项目精益化管理的重要途径。

一、技改大修项目专业协同精益化管理研究背景

为深入贯彻国家供应链发展战略,坚决落实国家电网有限公司战略和“一体四翼”发展布局,深刻把握“十四五”规划方向,贯彻落实国家电网有限公司物资部关于“深化全网采购需求统一管理模块运营,推动物资与设备跨专业协同”工作的要求,公司按照跨专业协同和精益管理的原则,更好地利用物资采购数据资源,充分挖掘物资采购数据价值,以近三年技改、大修项目数据分析结论为基础,借助数字化技术手段,通过与综合计划的跨专业集成,运用模型精准智能的挖掘出技改、大修项目与物资采购管理中需求计划的关联规律,探索建立需求智能提报的场景,得以实现技改、大修物资需求计划智能提醒,促进生产、物资、财务的跨专业协同管理,达到提升计划申报准确性、时效性的目标,对进一步优化技改、大修等生产类项目应用情况分析与专业协同规避经营风险等具有重要意义。

二、技改大修项目信息化管理问题分析

生产技改、大修项目主要包括对电网一次设备、变电站自动化系统、调度自动化系统、继电保护及安全自动装置、电力通信系统、自动控制设备、电网生产建筑物、构筑物等辅助及附属设施、安全技术劳动保护设施、非贸易结算电能计量装置、监测装置等开展的技术改造和大修工作[2]。生产技改、大修项目涉及的设备、系统都关系到电网的安全运行,是关系到国计民生的重要专业领域。因此需要对生产技改、大修项目所需的物资进行精准的需求预测,保证在物资质量、采购及时性要求。同时,需要与生产技改、大修等项目进度开展联动,实时(准实时)监控项目进度,探索根据生产计划智能安排采购的应用场景。进而满足电网建设和物资精益化管理的要求。在对近三年技改、大修等生产类项目数据和需求及采购数据的清洗与分析中发现,项目与物资管理在专业协同等方面还存在以下几个问题。

(一)项目储备深度不能满足智能预测的基本要求

现阶段,技改、大修项目主要涉及设备管理部、电力调度控制中心、科技互联网部和安全监察部管理的项目。由于管理部门多、管理要求不统一等原因,技改、大修项目的建设提供的储备编制资料与物资相关需求存在差异性。因为大修、技改项目的项目性质决定了服务采购和物资采购的比例变动大,导致采购活动内容不确定。所以,从需求计划提报入手将无法精准预测其采购规模。为了提高后期搭建采购预测模型的精确性,按时按需保障项目的物资供应,必然需要在项目储备阶段增加储备的深度和广度,使需求计划提报的数据前移,从而在一定程度上增强物资需求预测的准确性和科学性。

(二)项目储备数据与物资需求数据关联性不强

在数据分析和系统联调中发现,发策部综合计划、项目部门技改、大修项目计划等前期数据与物料信息无法精准对应,导致物资部门在预测联动时无法通过结构化数据获取采购项目所对应物料信息,无法达到生产计划智能化安排的管理要求。

三、大数据环境下技改大修项目管理的探索

当下,信息化技术迅猛发展带动了企业管理上的提升和变革,利用大数据分析技术强大的分析、归集和计算能力,充分发挥各部门专业协同,不断完善原有技改、大修项目信息化管理制度,结合新技术改造已有的信息化管理系统是探索研究技改、大修项目管理水平提升的重要举措。

(一)全链条数据贯通,打破数据孤岛

通过研究,进一步深化全网采购需求统一管理模块作用,通过贯穿项目、预测、计划、采购、资金等全流程环节,打通PIS、PMS、ERP、财务管控等业务系统,打破以往专业部门各自为战的管理方式,依托总部数据中台,实现生产技改、大修等项目关联数据的全面融合,利用数据协同、信息共享等信息化技术手段解决现阶段业务痛点,推动模块长效运营,促进公司提质增效。

(二)全流程业务优化,变被动为主动

通过与专业部门业务协同,优化全流程业务管理,在项目设计阶段使用固化的设备材料及服务清册,将物料需求数据填报前移至项目储备与计划环节,提前建立储备项目数据与物资管理数据的基础映射关系,使需求计划预测从被动的数据接受,变为主动的业务联动,提升需求计划预测的准确性,达到预期建设期望。

(三)全生命周期管控,提升业务水平

通过增加项目储备阶段管理的深度和广度,打通项目及招标采购的全生命周期,推进生产技改、大修项目里程碑计划、项目物资服务生成节点等信息的共享[3]。同时,协同物资计划、招标采购、履约供应等专业信息,建立基于项目计划、执行情况、采购安排、物料清册、供货周期等信息的数学模型,探索需求提报智能生成的场景,达到生产计划智能提醒与安排采购的相关举措。

四、大数据环境下技改大修项目管理应用

(一)提升专业协同,打破数据壁垒

基于总部数据中台信息,对接发展规划、生产项目计划、物资采购、资金财务等环节,形成项目全生命周期的管理数据池,统筹项目开展的各个环节,为后续的采购需求精准预测、招标采购计划智能生成等任务的开展提供数据基础[4]。

(二)夯实数据基础,提高预测精准性

依托采购需求统一管理模块,结合生产技改、大修项目特点,在项目需求计划储备阶段,构建物料与项目前期设备、材料以及服务等数据的映射模型,同时确定数据维护标准和规范,以及人性化的人机界面,力争在项目储备阶段通过录入设备材料及服务清册,实现项目信息与物料的精确关联,提升需求计划预测的准确性,打破专业间数据壁垒。

(三)梳理历史数据,构建计算模型

通过对公司近三年技改、大修项目数据、投资数据和采购数据的分析,掌握项目储备资料与物资需求计划数据之间存在的差异,坚持跨专业协同和精益管理原则,依托公司数据中台、大数据分析平台等,实现对发策、设备、物资、财务等多专业数据融合分析,从项目、计划、采购、履约等多个业务维度出发[5],经过数据输入、模型分析构建、大数据预测、结果输出等环节,并形成相应解决措施,最终建立根据项目本年投资、历史采购金额及品类精准预测生产项目本年需求的预测模型。

(四)对接项目储备数据,实现计划需求精准上报

通过项目储备、映射数据填报等专业化管理,可实现技改、大修计划项目的年度需求计划智能提报。同时,通过储备项目需求计划预算与当年项目设备采购预算金额进行比较,可预判计划提报的合理性;通过项目储备过程中填报的设备材料及服务清册与采购目录和采购批次的智能比对,可实现批次提醒,确保采购活动准确、及时;通过人工智能技术,系统进行不断学习计划上报与项目储备之间的数据差异,逐步积累生产技改、大修数据,最终助力推进采购计划全面智能化提报。

(五)监控项目进度,推进智能采购

建立生产技改、大修项目执行进度更新日志,通过项目过程监控,常态化开展生产项目采购活动与项目建设精度的关联关系梳理,及时发现项目个性化物资需求进行有效干预,提前制定预案,发现规律,调整策略,持续提升生产计划智能安排采购的精准性[6]。

五、大数据环境下技改大修项目建立需求预测模型的主要做法

按照跨专业协同和精益管理原则,贯穿“综合计划至物资结算一条主线,针对生产性技改和大修两类项目,从品类、数量、时间、采购金额四个维度,建立一个物资需求及到货预测的模型”,紧紧围绕“1241”开展物资与设备跨专业协同应用研究,以大数据技术为手段,准确挖掘出综合投资计划与物资采购需求的客观规律,科学的推进专业间协同与数据共享和利用,为电力公司宏观决策打好数据基础[7]。

(一)开展技改大修物资采购数据分析

主要从总体预算、年度预算、项目数量、项目开工时间与需求计划、采购订单、物资到货时间等方面,选择近三年的实际业务数据进行统计分析。总体分析思路如图1。

图1 技改大修项目物资需求数据分析思路

通过数据分析发现,不同地域的技改、大修项目物资采购需求存在差异,主要表现在技改、大修的项目类型、电压等级(kV)、专业类别、专业细分、改造目的等维度的采购数据呈现出不同的需求规律[8]。因此,研究小组将项目类型、电压等级(kV)、专业类别、专业细分、改造目等列为对需求预测有关联关系的因子,并以此为基础开展技改、大修项目需求预测模型的构建。

(二)建立技改大修项目需求预测模型

需求预测模型的适用性和准确性需以实际业务数据为标尺进行测定,一方面以跨专业的多维数据分析结果作为模型因子的选择依据,并通过相关性分析,去除负面因子,选用关键因子进行采购规模和项目精准预测。另一方面通过数据分析发现不同年度的异常数据情况,为模型数据清洗及转换规则的设定奠定基础[9]。见图2。

图2 技改大修项目需求预测模型构建思路

以跨专业协同和精益管理为原则,以公司数据中台为依托,以大数据分析为手段,从项目、计划、采购、履约等多个业务维度出发,通过历史数据自动获取、预测模型构建、模型仿真优化等步骤,针对生产技改和大修两类项目,实现对发展、设备、物资、财务跨专业数据分析,最终实现物资需求及到货情况的精准预测。

(三)开展模型与智慧供应链集成应用

1.梳理集成应用场景。根据发展部确定的综合计划,基于项目物资需求映射标准得到本年需要采购的物资品类,模型自动结合项目里程碑计划信息、物资品类的供货周期、生成各项目物资需要采购的数量、时间段,最后结合采购批次计划、采购目录,自动生成各项目的采购需求计划库,自动提示用户在那个批次需要提报哪些品类的物资需求计划[10]。进行时间段和数量作为物资需求采购的数据准备。

2.完成系统集成开发及测试。根据模型与智慧供应链的集成应用场景,基于数据中台和微服务架构完成了技改、大修项目需求预测模型的固化,实现与综合计划、采购批次、采购目录的集成,并通过流程自动化处理机器人(RPA)实现模型输出与智慧供应链的应用集成。

六、结语

文章研究了基于大数据环境下的技改、大修项目管理的问题。对技改、大修等生产项目的需求和采购数据进行综合分析,总结规律,搭建模型,最终通过数字化信息内容完成从项目立项至需求计划预测和申报的智能连接,科学地推进专业间协同与数据共享和利用;同时,为技改、大修项目的精益化管理提供有效的数据支撑,促进技改、大修项目管理的精益化发展。

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