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二、服務簡介
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四、服務條款的修改及修訂
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七、有限責任
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用戶承諾：
1、在工業爐招標網的網頁上發布信息或者利用工業爐招標網的服務時必須符合中國有關法規(部分法規請見附錄)，不得在工業爐招標網的網頁上或者利用工業爐招標網的服務制作、復制、發布、傳播以下信息：
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依托大數據技術進行供應商管理，能更加精準地把握供應商信息，實現供應商優化和高效管理。電力系統是大數據應用的重要領域，電力大數據貫穿發、輸、變、配、用等電力生產及管理的各個環節，電力大數據在電網物資供應商關系管理中的廣泛應用，有利于更好地幫助電網企業與上游供應商構建和諧共贏的供需關系，有利于為供應鏈的各個環節提供智慧決策支撐，有利于更好地促進電網企業和供應商高質量協同發展。
一、引言
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據量的迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源。大數據正對全球資源的生產、分配、流通、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生日益重要的影響。當前，運用大數據推動經濟轉型升級、完善社會治理、提升企業服務和管理能力已成為趨勢，全球范圍內諸如商業、電力、石油，以及生物等數據密集型行業都致力于挖掘其數據當中的價值以提高自身的整體水平與行業競爭力。
習近平總書記在黨的十九大報告中提出了打造“現代供應鏈”的新發展理念，國務院明確了“打造大數據支撐、網絡化共享、智能化協作的智慧供應鏈體系”的工作要求，應用“大云物移智”等新技術驅動傳統供應鏈向現代(智慧）供應鏈轉型勢在必行。對于電力行業，企業發展已進入了由業務驅動向數據驅動轉變的時代，新技術、新思維、新方法將引領業務運作模式、管理方法、決策思路的變革，并驅動企業供應鏈管理向卓越、智慧模式發展。在電力大數據環境下，供應商關系管理作為供應鏈管理的重要環節，同時亦作為產生與搜集電力大數據的重要源頭，其定位和作用也在發生轉變，電力大數據在電網物資供應商關系管理中的廣泛應用有利于更好地幫助企業與上游供應商構建和諧共贏的供需關系，有利于為供應鏈的各個環節提供智慧決策支撐，有利于更好地促進電網企業和供應商高質量協同發展。
二、電力大數據及關鍵技術
（一）電力大數據及其共享價值
中國電機工程學會信息化專委會在2013年3月發布了《中國電力大數據發展白皮書》，掀起了電力大數據的研究熱潮。根據白皮書描述，電力大數據的特征可概括為“3V”和“3E”?！?V”為體量（Volume）大、速度（Velocity）快和類型（Variety）多;“3E”為數據及能量（Energy）、數據及交互（Exchange）和數據及共情（Empathy)。
電力大數據貫穿發、輸、變、配、用等電力生產及管理的各個環節，是能源變革中電力工業技術革新和管理創新的必然過程，其運用不僅涉及技術方面的進步，更是涉及電力系統管理體制、發展理念等方面的重大變革，是下一代電力系統在大數據時代下價值形態的躍升。
電力大數據具有原始應用價值和衍生共享價值的雙重價值屬性，其中最為 重要的為共享價值。共享價值體現為在更大范圍內，以最大限度共享和創造新的價值，即在數據被共享后，與其他部門、單位或其他行業關聯應用從 而產生的新的價值。
目前，電網企業已經逐步認識到電力大數據這種價值共享及價值傳遞的規律，更加注重與不同業務部門及社會行業的數據共享和融合，應用在不同業務場景，從而創造數據共享的新價值。
（二）電力大數據關鍵技術
電力大數據關鍵技術涉及數據的采集、存儲、處理、分析挖掘、數據展現技術。如圖1所示。
數據的采集：電力大數據具有數量巨大、復雜多樣、分散放置等特征，這些特征給數據抽取、轉換及加載過程帶來極大挑戰，因此電力大數據的采集分為流式數據采集、數據庫采集和文件采集三種。
數據的存儲：電力大數據采用分布式存儲方式，易于擴展、動態調節，針對不同的數據類型，采用不同的存儲引擎，同時構建各存儲系統之間的連接器，實現數據快速融合，因此電力大數據的存儲分為：分布式文件系統、分布式數據庫、關系數據庫管理、分布式消息隊列四種。
數據的處理：電力大數據處理的問題復雜多樣、不同業務應用領域的數據處理時間、數據規模各不相同，因此電力大數據的處理主要包括流式計算、內存計算和離線計算三種。
數據的分析和挖掘：電力大數據分析技術屬于傳統數據挖掘技術在海量數據挖掘下的新發展，但是很多傳統的適用于小數據處理的數據挖掘方法已不再適用，需要采用新的技術架構、數據分析方法或對現有數據分析方法進行改進。電力大數據的分析和挖掘方法主要包括：統計分析方法、數據挖掘方法、機器學習方法和深度學習、隨機矩陣理論、群智能等新興方法。
數據展現技術：電力大數據的展現技術主要包括可視化技術、歷史流展示技術、空間信息流展示技術等，借助電力大數據的數據展現技術可幫助管理人員更直觀、準確地理解電力系統數據表達的意義。數據可視化 是利用圖形圖像處理、計算機視覺及用戶界面，對數據加以可視化解釋的高級技術方法；空間信息流展示技術主要體現在電力系統相關數據與地理信息系統的結合上；歷史流展示技術體現在電力歷史數據的管理與展示上，繪制數據的發展趨勢，并預測未來的數據走勢。
三、電力大數據在電網物資供應商關系管理中的應用
為了保障電力大數據的有效處理，近年來，電力生產數據系統、電力營銷數據系統、GIS、SCADA、ERP等各類電力信息系統廣泛應用，電力企業內部日常流通著大量的同電網建設、規劃、運行、檢修相關的生產運行數據以及經營、市場銷售、企業管理方面的經營管理數據。與 此同時，在電力企業外部，還有許多潛在的外部數據源，如城市規劃方面的政府規劃數據、GDP指標等經濟發展數據、財稅繳納記錄或企業信用記錄等公共服務數據以及氣象信息等自然環境數據等。對這些數據進行有效而廣泛地 應用，將助力構建現代化的供應商關系管理體系，促進物力資源管理提質增效。
（一）基于電力大數據構建供應商綜合評價指標體系
供應商綜合評價指標體系的構建，表面上是數據來源問題、技術上是數據結構設計和計算問題，背后卻是關鍵指標的提取和結構化等理論問題。供應商綜合評價指標體系是眾多復雜巨系統中的一個系統。但是，再復雜的巨系統，都具有決定其存在的關鍵性、高敏感性、高顯示性因素或系統代表值；再散亂的海量數據，都或多或少包含反應評價目標的最主要的數據。與其他行業的大數據分析方法一樣，指標簡單還是復雜，采用什么計算方法，或多或少都存在偏誤，但這并不影響評價指標體系有助于認知客觀和科學決策的參考價值。
按照科學合理、評價全面、立足長遠、定性和定量相結合的原則構建的電網物資供應商綜合評價指標體系，經過對現階段電力行業內部的供應商相 關數據信息進行研究分析后，通過整合ERP、ECP、物資調配平臺、PMS系統數據等內部數據以及信用中國、工商注冊等外部數據，建立健全供應商大數據集，采用主成分分析法和德爾菲法相結合，篩選出關鍵指標；然后采用AHP和熵值法相結合確定各指標的權重；最后采用正太分布5階法、黃金比例分割3階法等方法對各指標進行離散化分布。
綜合考慮電網物資自然屬性、經濟屬性和電網物資采購的現實需要，從社會信用、資質能力、履約表現、運行績效四個維度對供應商進行綜合評價。兼顧通用性和專用性，設置通用指標（9個一級指標和27個二級指標）、設置專用指標（4～5個一級指標、13～23個二級指標），專用指標根據不同的物資類別（如變壓器、避雷器等），各有差異。綜合指標體系如圖2所示。一方面，可以根據綜合指標體系對供應商進行綜合評價，評價結果直接用于招標采購環節，輔助招標進行客觀、量化評審；另一方面，還可以截取部分指標如履約表現和運行績效，形成供應商績效評價指標體系，對供應商進行專業化的績效評價，評價結果可以直接用于招標采購環節，凸顯業主單位話語權，同時通過向供應商反饋供應商績效評價結果，有助于督促供應商重視質量、注重服務，精準完善自身不足之處。
此外，基于大數據構建供應商綜合評價指標體系，亦實現了大數據的有效篩選，通過評價指標的設置，幫助我們在海量的數據源中完成了有效數據的識別與提取工作，對原始數據的利用率和利用水平較之前有了大幅度的進展。
（二）基于電力大數據對供應商進行分類
供應商分類是現代化供應商關系管理的先行環節，科學合理的供應商分類 將大大促進供應商關系管理工作的精益化程度，降低采購成本和管理成本，優化資源配置，大力提升供應商關系管理的成效。在電力大數據環境下，由于數據收集的廣度和深度進一步加強，供應商分類的精準度和科學性也隨之加強。
結合電力大數據現狀，基于供應商的信用表現、資質能力和依存關系三個維度將供應商分為核心供應商（綠色）、風險供應商（灰色）、瓶頸供應商（藍色）和預控供應商（黃色）四個類型，分類結果如圖3所示，便于電網企業針對不同類型的供應商制定差異化管理策略，優化供應商關系管理資源配置。如下圖35kV及以上輸電線路導線供應商分類結果。
（三）基于電力大數據對供應商進行相關性分析
通過對某幾年的年均中標金額和供應商某項數據指標綜合實力評分的相關性進行分析，以確定數據指標的影響程度。如圖4所示。可見，供應商的綜合實力和年中標金額具有一定的正相關性，而且一元二次擬合結果優于一元一次擬合結果，整體實現對供應商的選優選強，但是采購策略仍然具有提升空間?；陔娏Υ髷祿南嚓P性分析有助于為招標采購環節進一步優化采購策略提供決策參考。
（四）基于電力大數據對供應商產品地域分布情況進行可視化展現
結合供應商的地理位置信息，可對供應商的產品類別及數量分布情況和綜合實力分布情況進行可視化地圖展現。一方面為招標環節的標包劃分原則提供參考，確保供貨半徑的合理性；另一方面，結合氣象信息、地址災害信息、突發事件等地理分布情況，提前設置風險預警，為供應鏈產能分配、供貨計劃制定等環節提供參考。
（五）基于電力大數據對供應商進行指紋畫像
基于電力大數據對供應商進行指紋畫像，可以最大程度抽象出供應商的信息全貌，幫助企業精準識別、精準選擇、精準評價供應商，提升供應商關系管理精細化水平。圖5展現了2個導線供應商和2個電能表供應商的指紋畫像。其中，橫軸代表指標名稱、縱軸代表指標量化值，每一個供應商的信息對應一張指紋畫像。由于供應商的信息各不相同，因而指紋畫像是差異化的。對供應商指紋畫像的評定，一方面可幫助評價者清晰地識別出供應商的優勢和劣勢，快速實現供應商行業內橫向對比及自身縱向對比，另一方面也可通過記錄圖譜不同期的變化，精確地反映出企業的發展態勢，提前預判并進行有效管理。
（六）結合部分異常表征指標對供應商行為進行預測分析
通過大數據研究分析，供應商部分關鍵指標具有較強的異常表征作用，如用電量指標，可以直接反應供應商的實際生產情況和生產規模，與供應商的主營業務收入具有較強的正相關性 。通過橫向比對相同類型的供應商的用電成本占主營業務收入的比重，縱向觀 測比重的變化情況，當某供應商的用電量成本比重發生劇烈變動時，特別是嚴重背離主營業務收入情況，可以 在某種程度上反映出該供應商存在非正常行為，如分包或轉包行為，電網企業可以將該供應商納入重點風險監控對象。通過7家電表類供應商的用電成本比重變化情況（如圖6所示），可以發現供應商 S4存在潛在非正常行為。
四、研究結論及建議
本文對電力大數據在電網企業供應商關系管理領域的應用場景進行了研究和分析，研究成果在實踐中進行了應用，取得了較好的成效，也為其他行業供應鏈管理領域的大數據應用和研究提供了思路。但是，在研究和實踐過程中，也發現了一些問題，有待進一步研究和提升：
1.數據質量較低，電網企業的數據在可獲取的顆粒度、數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面存在不足，各專業之間存在較嚴重的數據壁壘，數據重復存儲且不一致、不同系統之間數據難以對接。
2.數據 共享不暢，數據集成程度不夠。電網企業實行專業管理、條塊分割，造成了信息化系統和數據管理僅為滿足各自專業的需求而開展，電力大數據的應用難以徹底脫離線下處理方式，數據利用效率不高。
3.數據作為一種資產，產權屬性不夠清楚，數據產權的法律保護仍然存在空白，且數據一旦流出，其傳播和使用將難以被控制，且數據資產的交易機制也有待完善。
對于未來，在大數據的使用及建議上，將采用如下方式進行并預計實現如下結果。
1.電力大數據的結構化設置及采集。通過規 范化大數據采集設置方法，使得數據具有統一性及可讀性，保證數據質量的準確性及可用性。
2.電力大數據的智能化讀取實現。在規范化數據的基礎上，通過引入人工智能的模式，讓數據被自動讀取與評判，從而實現大數據的更高效運用。
3.電力大數據的多維度融合。對于目前已實現的，基于電力大數據構建的評價體系、指紋畫像、行為預測等，將在統一的維度或平臺上加以集中，實現指標之間的互通性，從而更好地反映供應商的真實情況，使供應商關系管理在更加精確地程度上真正實現合理評價。
作者： 賀紹鵬 李 屹 李 萍
作者單位：國網物資有限公司
來源：《招標采購管理》
