摘要：随着我国数字信息化技术的迅猛发展，大数据分析正在深刻影响着各行各业的技术革新，如何运用大数据分析解决实际工作中的问题是大数据得以广泛应用的关键。本文以电力企业物资管理为研究对象，通过深入分析物资管理各环节的问题，基于大数据分析的技术手段，提出了对电力企业物资管理流程的优化建议，以实现降低库存、提高资金利用率的目的。
关键词：大数据技术；电力物资需求；特性；模式优化
引言
在电力行业，智能电网的迅速发展，使得电网业务数据呈现爆炸性的增长态势，大数据“量、类、时”的特性，在电网业务中进一步凸显，电力大数据分析刻不容缓。随着电力系统的逐步加强和改进，以前传统的静态电力物资供应链，逐渐被高度灵活、数据驱动的物资供应链取代。大数据的最大价值，是可视化、需求计划和风险管理，因此，大数据的应用可以使电力物资供需管理更为有效。
1物资的配送方式以及优化电力物资配送的意义
1.1物资配送方式
物质配送主要包括三种形式：第一，独立配送。在独立配送模式下，货物配送可采用直达送货模式，这种送货模式的优势是货物中转次数减少，物流速度加快，货物可以以最快的速度从生产商转移到用户手上。独立配送是很多电力设备生产商所采取的最主要的物资配送方式。第二，共同配送。共同配送模式下，多个企业的相同物质或是相似物资被集中起来，由某一个物流企业统一派送，这种物流配送方式主要针对量少、非急用货物，优势是可以有效的降低生产商的物流费用，能够促使物流资源最大化利用。第三，集团配送。在集团配送模式下，专业流通的企业被聚集，企业之间相互配合，采取联合送货的方式进行物资配送。
1.2优化电力物资配送的意义
优化电力物资配送具备强的现实意义：首先，优化电力物资配送有益于健全物流运输体系、提高物流经济收益，不仅可以有效的降低物资供应商一方的运输成本，还能够有效的提高其经济效益。其次，电力物资配送能够保证电力物资高质量、快速度的从电力物资生产企业转移到电力物资需求者手中，不仅能够更好地满足物资需求者的需要，能够有效地降低企业的库存积压，还能够提高物资需求者对企业方面的信任度，稳固两者之间的经济合作关系。
2电力物资需求大数据平台构架
2.1优化数据存储和处理方式
优化物资需求模式的第一步，首先要收集整合项目物资采购流程中的各类数据，以及库存管理的各类数据。在数据处理中，数据一般分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据即为字符，可以用二维表结构，来逻辑表达实现的数据。非结构化数据，即不能用二维表结构，来逻辑表达的数据，包括文本、图像、音频和视频等。传统数据存储方式，一般作为结构化数据存储在数据库中，而非结构化数据存储在本地硬盘中。这种存储方式可以发现对不同的数据，要采用不同的处理方式，不仅效率低，而且容易造成本地数据缺失。在大数据平台中，通过建立非结构化数据中心和分布式文件系统，来接收非结构化数据。同时，针对图像、文本、音频等数据，开发特殊加工算法、特殊分析模型，从而在短时间内挖掘到有价值的信息。
2.2全面构建并管理采购需求模型
通过对电力物资需求特性的深入调研分析，全面构建并管理采购需求模型，包括不限于统计类分析模型、预测类分析模型、知识挖掘类分析模型。在结果展示方面，大数据平台具有报告自动生成功能，包括既定主题分析报告和即时自定义分析报告。在大数据平台中，要具有多种分析场景和自定义场景的功能。这部分叫做分析主题库，包括既定主题分析应用、即时分析主题应用和非结构化数据分析应用。在整个大数据框架中，大数据分析挖掘平台处于核心位置。它向下连接各类数据源，向上为日常报表、统计分析、实时监控、趋势预测等业务分析应用，提供报表展示、数据分析、数据计算等服务。
3基于大数据的电力企业物资管理模式优化策略
3.1物资仓库数量精益化
针对当前电网企业存在较多配网物资管理中心以及物资存储仓库问题，应当结合各个区域供电局实际发展情况，基于物资合理需求建立完善的电网企业物资配送网。在此基础上将各级小型的配网物资存储仓库作为电网企业日常“运行”、“检修”、“抢修”所需要物资的仓库，对内实现配网物资仓库管理二级网络的搭建，对外实现高效率的配电网运输形象。同时，也应当对各级供电所的物资配送中心以及小型仓库进行全面掌控，对其中需要优化的环节和流程予以调整，逐步降低、减少、优化各类大小型仓库。最终实现配网物资科学管理，提升管理效率，优化配网物资管理体系。
3.2优化物资存储系统，加大库存管理力度
电力企业的库存量不应该是一成不变的，而应该是随着物资需求、生产实际随时变化的。因此，电力物资生产企业必须积极构建物质配送指挥中心，积极落实物资存储调配指挥工作。要充分地考虑生产企业的分布特征，纵观全局的布局仓储位置，大力发展两级配送中心优化电力物资配送。值得一提的是，库存总量是不断变化的，最佳的库存量应该处在动态“0范围”内，然而就现实情况而言，“动态0范围”很难保证，因此电力物资生产企业方面应尽可能的采取有效措施确保应急备用物资库存能够达到最低限量需求，既能够满足配送需要，也能够保证应对突发情况。
3.3建立电力紧急物资供应商联动机制
电力企业从成本领先的角度降低库存，一方面节约了资金，另一方面也产生了部分紧急物资采购时限性问题，因此建立电力紧急物资供应商联动机制是对上述问题的有效补充。现行的公开网采平台模式下，企业与供应商的交易关系往往是短期、一次性的，具有较大的不稳定性，带来的后果是：供应商的产品质量稳定性波动较大；采购方与供应商大多不熟悉，增加了交流成本；受价格博弈的影响，采购方和供应商之间的采购信息不能充分有效共享；采购方遇到紧急物资采购时无法快速找到满足需要的供应商等。基于上述问题，建议通过大数据分析技术，将参与企业物资采购的所有供应商供货时间、质量、价格、信誉等数据进行分析，建立每类物资的最佳供应商库，当出现突发事件或者紧急物资采购时，在集团联合物资储备机制短时间无法满足需要时，可尽快联系最佳供应商尽快供货。
3.4信息平台建设精益化
通过完善物资仓库数量以及优化物资数量预测，配网物资信息化平台建设方面已初步具备相关理论基础和实践成果。因此，电网应持续深入研究分析配网物资信息化现状，以配网物资信息化平台建设为主要抓手，多角度开展配网物资信息化平台建设，对配网物资的进出库以及库存数量进行动态循环管控。在统一物资数据的基础上，充分分析物资流转环节中存在的问题并进行统一调配，加强各个环节的监督工作，严格加强配网物资体系化管理，最终实现配网物资“可视化”管理。
结束语
大数据分析对电力行业等传统行业的优化发展有着变革性的意义，如何通过大数据分析挖掘出有价值的数据和优化策略，并将其与生产实际紧密结合起来，是电力企业实现成本领先、价值创造的有效途径。从基于大数据分析的角度提出了优化物资管理的建议和探讨，希望对做好降低电力企业物资管理成本起到切实有效的作用，为企业创造更多价值提供有力支撑。
参考文献
[1]官志华.大数据分析在供应链管理中的应用[J].物流技术,2017(9):132-135.
[2]洪健，曾雪芳，陈金玉.物资全供应链大数据应用方法研究[J].物流工程与管理，2017（3）：65－67.
[3]官思发.大数据分析研究现状、问题与对策[J].情报杂志,2015(5):98-103.