前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的電力企業物資管理模式優化，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
[摘要]大數據分析正在深刻影響著各行各業的技術革新，如何運用大數據分析解決實際工作中的問題是大數據得以廣泛應用的關鍵。本文以電力企業物資管理為研究對象，通過深入分析物資管理各環節的問題，基于大數據分析的技術手段，提出了對電力企業物資管理流程的優化建議，以實現降低庫存、提高資金利用率的目的。
[關鍵詞]物資管理；大數據；優化
隨著改革開放四十多年以來，當前我國經濟社會發展進入中國特色社會主義新時代，國民經濟增長進入換擋期和轉型期，國有企業治理體系正在逐步變革，能源供給側改革日益深入，市場化競爭越來越激烈，電力企業正面臨前所未有的巨大挑戰，為了在殘酷的市場競爭中求生存、謀發展，勢必要求企業主動探索新的管理模式，挖掘更多的利潤增長的驅動力，真正地樹立“成本領先、價值創造”的管理理念。以電力企業為例，采取大數據分析的新技術加強物資全過程管理是企業大幅降低可控成本，實現管理提升價值的有效途徑。
1電力企業物資管理現狀
1.1物資管理概況
物資管理是企業在生產經營過程中對其所需物資的采購、使用、儲備、處置等進行計劃、組織和控制的過程。電力企業需根據自身的生產經營的戰略目標和年度任務，有針對性地開展物資全過程管理。目前，C集團統一使用ERP系統，ERP系統是建立在信息技術的基礎上，以系統化的管理思想，把企業的物流、人流、資金流、信息流統一進行管理，最大限度地利用企業現有資源，為決策層提供決策手段，從而實現企業經濟效益最大化的平臺。ERP系統不僅是一個計算機網絡平臺，更是一種新的管理方法和組織方式，其按照統一標準原則、需求導向原則、業務集成高效原則、系統整合原則設計。ERP系統中物資模塊的執行規范了物資全過程業務管理，有效規避了網外采購的風險，實現了事前控制；充分發揮了集中采購的優勢，規范了業務流程，明確崗位權責，強化了監督，優化了庫存結構，降低了管理成本。如圖1所示，ERP物資模塊實現了主數據管理、需求計劃、采購計劃、采購尋源，采購合同、采購訂單、到貨接收、檢驗入庫、發票校驗以及庫存管理的物資全過程管理。ERP物資模塊主要包括的子系統如下：MDM平臺系統（主數據管理系統）為整個集團的系統提供高質量的數據，MDM的數據種類共7種，關于物資的是物資主數據和供應商主數據。SRM系統（采購及尋源管理系統）是ERP外圍集成系統之一，解決了ERP系統數據庫局限的問題。采購人員在SRM系統里對ERP中審批返回的采購計劃進行采購尋源，包括分包、采購方案編制、合同創建等，供應商在SRM系統里進行注冊、報價。另外，SRM系統還能對供應商供貨質量及服務進行評價，對采購合同情況進行統計分析。倉儲管理包括MM（物料管理）模塊和WM（倉庫管理）模塊，MM模塊包含采購、庫存管理、發票校驗、MRP管理等；WM模塊包含倉位管理、上下架管理、倉庫內部作業管理等。
1.2物資管理存在的突出問題
隨著信息化技術的快速應用，物資管理有了質的飛躍，在ERP系統規范物資業務流程的基礎上，實際管理中還存在一些效率低下、精益化管理不足的環節和問題，突出表現在以下三個方面：1.2.1物資計劃提報管理過于粗放。物資采購計劃的提報不能與生產實際需求高效、緊密結合，生產班組提報的物資需求計劃前瞻性不足，甚至有遺漏現象，在當前的物資采購流程下，物資到貨周期短則兩個月，長達半年以上，往往會造成對機組設備檢修工期的延誤或檢修質量的下降，對企業的安全生產影響較大。目前僅僅是努力加強班組技術人員的計劃提報準確性、及時性，暫時未能從技術角度來保障需求計劃提報質量。1.2.2物資倉儲備件冗余閑置率高，資金利用率低。存在對物資質量驗收把關不嚴格、對備品備件必需性判斷不足以及技術更新換代和設備系統技改等原因，經過長年累積，導致發電企業普遍存在著龐大的物資庫存（含二級庫），這些物資一般閑置年限較長，利用率很低，大量物資占據倉儲空間，提高了倉庫儲存成本，占用了大量流動資金，降低了資金利用率。1.2.3發電企業物資管理暫未建立聯合物資儲備機制。由于各基層發電企業限于公司機組設備類型、物資賬目資金要求等問題，尚未建立統一或者區域的聯合物資儲備機制，如果對當前各發電廠的備品備件建立有效的聯動機制，可大幅降低各單位的既有庫存，將之轉換為現金流，同時在機組設備遇有緊急需求時可以快速保障機組設備恢復安全穩定運行。
2大數據分析的應用現狀
近年來，大數據分析技術已經深刻影響我們的技術革新和企業經營，推動了各行各業的發展進步，一些學者認為，大數據分析能夠更好地理解未知的世界和商業競爭，并據此獲得深層次的競爭優勢和先機。例如，Walmart、eBay、Target等公司已經從大數據的挖掘中獲得了巨大的利益，他們在行業市場競爭中占得先機，提高了盈利能力，發現了新的價值增長點，并在一定程度上影響了其行業的規則制定[1]。大數據分析是伴隨著數據科學的快速發展和數據密集型環境的出現而產生的一種全新的分析思維和技術，大數據分析與情報分析、云計算技術等存在密切的關系，它更像是一種策略而非技術，其核心理念就是以一種比以往有效得多的方式來管理海量數據并從中提取價值[2]。大數據分析的過程是通過數據生成機制對數據進行廣泛采集和存儲，以大數據分析模型為基礎，在計算機分析平臺的支撐下，運用云計算技術調度計算分析數據資源，并最終挖掘出大數據背后的模式或規律的數據分析過程。目前，大數據分析在五個領域應用廣泛，分別是電子商務和商業智能、電子政務和政策方案、科學技術、健康和醫療、安保和公共安全[1]。隨著大數據時代的全面到來，必然有更多的領域融入大數據分析的優勢。
3基于大數據分析對物資管理的優化探討
從上述分析可以看出，部分電力企業的物資管理仍未做到精細化管理，倉儲資金利用率還有很大空間，物資計劃采購儲備環節仍較粗放，如果能夠具備獲取、儲存、分析企業生產及物資數據的能力，并迅速準確地從數據中挖掘潛在的規律，對于指導電力企業物資采購具有重要的意義和價值。下面本文結合物資管理工作實際對大數據分析可能應用的方向進行探討。
3.1大數據分析在物資采購計劃的應用
運營發電企業剔除燃料和人工成本中物資采購成本占比很大，主要包含日常維護材料費、機組檢修材料費、大宗物資費用等，通過采取措施大幅度降低采購成本是電力企業實施成本領先戰略的有效途徑。如表1所示是某燃煤發電廠年度維護物資費用表，由于大宗物資由集團公司統一進行年度招標，因此控制好日常維護材料和機組等級檢修材料的采購是對物資采購進行精細化管理的關鍵落腳點。通過對近幾年檢修維護材料類物資的采購訂單統計分析，將其主要分以下12小類：設備及電機類、閥門類、密封類、專用備件、潤滑油類、儀器儀表類、電工電料類、化工類、土雜類、氣體類、軸承類、五金建材類等，為精確分析各類物資采購情況，因此本文未按照鍋爐、汽機、電氣、熱控等大類專業進行劃分。目前某發電廠物資計劃模式是由各生產班組根據日常設備維護的需求每月提報采購計劃，另外根據機組大修、小修的計劃安排需要提前3-4個月提報等級檢修需求計劃，經部門級、廠級、集團公司級審批后，將自采及返委托物資由電廠物資管理部按規定招標采購。當前這種計劃管理方式比較粗放，造成實際上生產班組物資需求計劃提報主要落在了班組計劃員身上，而班長、部門主任的把關作用不強，而僅僅靠班組計劃提報人員的主觀判斷并不能保證其對該專業全年的日常維護材料、機組檢修材料有一個精確、全面的把握，更談不上精細化管理和資源的最優配置了，難免出現物資需求計劃的提報不及時、漏項、錯項、冗余采購等現象，進而導致在一定程度上產生了冗余庫存，庫存的逐年升高等現象，根據某發電廠總庫存數據統計約有26%的庫存物資為3年以上未使用物資，由此可見，對物資計劃提報的粗放管理的治理是降低無效低效庫存的源頭。為解決上述問題，本文認為結合引入大數據分析的技術應用，建議采取以下措施：第一，對近年來備品備件的采購數據進行大數據分析，以捕捉并初步建立符合該發電廠設備狀況的常用物資種類庫，并開展實時跟蹤日常材料的消耗及補充情況，逐步獲得精確、有指導意義和實用價值的常用維護物資類別庫，以此有針對性地指導班組計劃員實施最佳計劃提報策略，逐步提高維護費用使用效率，并降低庫存資金占用率。第二，根據集團公司機組等級檢修標準化的要求，機組等級檢修已形成了規范的檢修項目資料等，建議根據不同的機組檢修等級，通過對歷年檢修使用設備備件大數據分析，獲得典型等級檢修需求物資的參考類別庫，以指導各專業檢修人員可以不漏項、不添項的優化計劃提報，最大限度地降低檢修費用，如表2所示為機組等級檢修物資需求參考示意圖，限于篇幅本文不詳細列出具體類別的物資情況。由于各發電企業機組設備類型不同，故大數據分析所建立的數據庫和指導策略一般僅適用于該廠，但是這種分析模式可以適度推廣。
3.2大數據分析在物資倉儲管理的應用
與傳統制造類企業不同，發電企業的物資庫存主要是用于保障設備安全穩定運行的備品備件，但是吸取國內外先進企業關于優化庫存的經驗，對于降低庫存、減少資金占用、降低各項費用仍有很大的借鑒意義。為切實有效地降低庫存，并防止后續庫存增加，本文認為可以在倉儲管理中引入大數據分析的技術手段，具體建議如下：目前，倉儲管理已全面使用ERP系統，其對所有庫存物資均有非常詳細的記錄和檢索，為降庫存打下了堅實的技術基礎，但是ERP系統在倉儲管理正常業務之外，其系統集成的數據分析功能僅有庫存周轉率、閑置物資庫存金額占比、物資領用率、閑置物資增長率等幾個指標，更多的偏向于物資倉儲管理的統計性指標，不能有效地指導我們開展降庫存和后續保持低庫存的要求，因此建議引入大數據分析的技術手段對近年來物資倉儲全部物資的出入庫數據進行分析，找出使用數量、頻次較高的物資，通過數據分析提煉出有價值的采購策略，逐步優化庫存結構，將常用庫存保持在保障機組設備安全需要的最低水平，切實提高資金使用率。另外，根據集團公司建立聯合物資儲備模式的要求，由集團公司物資部整體協調，鼓勵各單位互借互用現有庫存，以實現整體庫存降低的目的。本文建議可將各單位進行大數據分析后建立的數據庫和采購策略在全局進行統籌優化，以更大程度的實現聯合物資儲備模式，簡單的說，以前是我廠缺什么急需物資時，再去聯系其他廠調用并支付相應費用，如果在全局層面實現了大數據分析信息共享后，那么可以實現有的備品備件我廠在制定采購計劃時就不必采購，而采取從別的廠必備庫存多的調用，這樣在一定程度實現整體最優庫存設計。
3.3建立電力緊急物資供應商聯動機制
電力企業從成本領先的角度降低庫存，一方面節約了資金，另一方面也產生了部分緊急物資采購時限性問題，因此建立電力緊急物資供應商聯動機制是對上述問題的有效補充?，F行的公開網采平臺模式下，企業與供應商的交易關系往往是短期、一次性的，具有較大的不穩定性，帶來的后果是：供應商的產品質量穩定性波動較大；采購方與供應商大多不熟悉，增加了交流成本；受價格博弈的影響，采購方和供應商之間的采購信息不能充分有效共享；采購方遇到緊急物資采購時無法快速找到滿足需要的供應商等。基于上述問題，建議通過大數據分析技術，將參與企業物資采購的所有供應商供貨時間、質量、價格、信譽等數據進行分析，建立每類物資的最佳供應商庫，當出現突發事件或者緊急物資采購時，在集團聯合物資儲備機制短時間無法滿足需要時，可盡快聯系最佳供應商盡快供貨。當然，要保證該機制的有效性，需要平時定期對供應商庫進行勝任力評估，并與之建立良好的戰略合作關系，通過上述各類措施確保發電生產保持長周期安全穩定。
4結語
大數據分析對電力行業等傳統行業的優化發展有著變革性的意義，如何通過大數據分析挖掘出有價值的數據和優化策略，并將其與生產實際緊密結合起來，是電力企業實現成本領先、價值創造的有效途徑。從基于大數據分析的角度提出了優化物資管理的建議和探討，希望對做好降低電力企業物資管理成本起到切實有效的作用，為企業創造更多價值提供有力支撐。
【參考文獻】
[1]官志華.大數據分析在供應鏈管理中的應用[J].物流技術,2017(9):132-135.
[2]官思發.大數據分析研究現狀、問題與對策[J].情報雜志,2015(5):98-103.
作者:馬久力 單位:山西魯能河曲發電有限公司