国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司 黑龙江绥化 152000
摘要：在中国电网有限公司(以下简称“网公司”)“创建管理精益、服务精细、业绩优秀、品牌优异的国际一流电网企业”战略目标的指导下，追求企业管理的精益化、全面推行企业的精益化管理，成为提升电网企业核心竞争力的关键环节。因此，围绕“集约、规范、高效”的物资管理理念，开展物资需求预测管理工作显得尤为重要。
关键词：物资需求；计划；准确性
一、物资需求预测
一般情况下，地方开展物资需求预测管理工作的流程如下：地方电力企业根据省公司对物资需求预测管理工作的具体部署和具体要求，开展物资需求预测管理工作。根据年度投资计划及历年物资的使用情况，相关部门对本年度的物资需求进行预测，预测范围涵盖各区、县局。特别针对地方县级子公司的需求预测，市级一般会将审核关前移，县级子公司物流服务中心对本局的预测数据进行审核把关，市局物流服务中心派人现场指导及答疑。
预测单形成后，物流中心将负责第一轮核查，一旦发现错漏及时回退并要求需求人员修改。待所有需求预测单整理完毕，物流中心组织第二轮核查，集中现场核查，确保需求预测的准确性。两轮核查后，各需求人员签名确认后，由物流中心集中上报省公司。
二、影响需求预测准确性的因素
需求预测管理工作是一项长期性、重要性较高的一项工作。由于部门工作人员工作能力存在差异性，使得物资需求预测缺乏准确性和及时性，不能有效指导物资采购，从而营销公司的项目运转。在实际操作过程中，以下几种情况出现频率较高：申报流程不及时或相关部门重视程度有限；预测人员专业程度不够；考核指标缺乏效度；工程项目本身的不可测性。
三、基于精益管理下的提升预测措施
1、严格把控需求预测流程
（1）明确企业物资预测相关人员对实际情况进行调查研究，根据物料的情况和企业实际情况进行详细的了解和分析，根据研究的结果按照“全面安排、保证重点、照顾一般”的原则，修订需求预测的内容，实现物资需求预测计划的最优化。
（2）通过建立需求预测与实际需求申购挂钩，所有的物资在申购前需先预测，要求物资申请单必须在备注填写相应的需求预测单号，数量相符的，立即给予处理；数量不符的，主动与需求人员核实是否错漏或者还有其他的单据并进行统计，核对无误后再进行上报。
（3）逐步开放历史采购数据，供需求部门在进行物资需求预测时，了解相同或相近项目的申购情况；其次，进一步优化系统预测功能模块，改进系统功能性欠缺。
2、优化预测内容，提高人员素质
（1）统计范围更加精细。网省公司交叉的标的（如二次类保护设备、开关柜），可能存在采购目录交叉，致使统计的范围不准确，如地方局采用省公司框架招标二次保护申购的母差保护配件及插件，统计到了网公司的采购范围内，从而导致需求准确率大幅下降。
（2）统计公式的进一步优化。对于未预测和没有采购数据的标的要剔除在计算范围外，不应该纳入计算。对于不同的标的，有条件的情况下，要设置不同的权重系统。
（3）进一步提高专业人员的综合素质。实际过程中，让企业内非专业人员编制物资需求计划，很容易出现人为错误。物资预测的部门应加强培训，提高对相关术语以及实际情况的了解，同时布置好物资需求计划的日常性管理，以及物资需求预测计划编制前相关准备性工作，与计划提报部门人员应提前进行沟通，相互配合，以减少因信息不畅通而带来的预测失误。
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四、电网物资需求预测管理协同平台搭建
基于“1+2+3”的电网物资需求预测管理模式下，为了实现“保障物资供应能力”、“降低公司经营成本”、“提升物资管理水平”等目标，针对需求预测管理过程中由于各个业务模块相互独立造成预测工作困难等问题，建立需求预测管理协同平台，确保覆盖各个物资需求及管理部门，打通物资预测管理工作壁垒，明确需求项目主管部门的物资需求预测管理职责，保证各类项目物资需求预测以及申报信息的实时共享。另外一方面，利用电网物资需求预测管理协同平台，实现需求预测工作模式、系统功能进行优化和提升。平台的特点如下:
1、便捷化的材料清册编制方式
为材料清册编制方式提供信息化的手段，固化各类物资的属性，形成统一标准的项目材料清册，可供各个设计院(项目实施单位)导出和使用。极大的减少的需求单位在填报时，核对及录入的工作量，也提高了填报的工作质量。
2、智能化的预测数据填报依据
引用贝叶斯网络大数据挖掘模型工具，将历史工程项目所需材料进行先验概率计算，构成历史数据模型，需求单位根据工程情况已选择了一项物资时，系统根据历史数据模型，自动弹出推荐材料。
3、自动化的数据填报审查纠错
由于设备材料清册数据量庞大，审核人员无法对其进行一一审查。因此，通过总结需求人员在填报时一些常见错误，构建自助审查功能，规范数据填报的规范性，最终提高需求预测数据的有效性和准确性。
4、可视化的预测数据在线查看
基于需求单位各类项目清册基础数据，以各类物资的类别、计划申报时间等维度为基础统计条件，在平台上实现可视化的预测数据统计表，供物资管理人员以及其他管理人员进行实时查看。
五、大数据技术在需求预测中的应用分析
大数据是业务驱动型技术，以巨量数据为支撑，根据业务需求，挖掘数据关联性，为业务提供决策支持。物资需求预测领域应从上报前预测、上报中分析、上报后挖掘等角度寻找大数据应用突破口。结合大数据技术分类以及物资需求预测实际工作内容，我们应从以下几个方面开展相关的研究工作:
(1)基础架构研究:主要包括为支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。大数据处理需要拥有大规模物理资源的云数据中心和具备高效的调度管理功能的云计算平台的支撑，供电局要实施大数据项目，首先则需要相应的大数据基础架构，当然前期我们只要较小规模的基础架构，满足大数据应用技术架构需求即可。
(2)数据采集技术:数据采集技术是数据处理的必备条件，首先需要有数据采集的手段，把信息收集上来，才能应用上层的数据处理技术。在物资需求预测管理中，数据采集主要通过数据的ETL(采集、转换、加载)来实现，从而将不同年度、不同类别项目、不同物资的实际分配数据进行存储。
(3)数据计算:我们把与数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、BI商业智能等各项相关的技术统称为数据计算技术。数据计算技术涵盖数据处理的方方面面，也是大数据技术的核心。在物资需求预测中，我们需要基于大量历史分配数据来进行各类物资需求量的计算。
(4)数据展现与交互:数据展现与交互在大数据技术中也至关重要，数据最终需要为人们所使用。选择恰当的、生动直观的展示方式能够帮助我们更好地理解数据及其内涵和关联关系，也能够更有效地解释和运用数据，发挥其价值。在展现方式上，物资需求预测应用主要采用传统的数据报表、图形报表来展示，当然在数据报表方面，将根据实际应用需要，提供灵活的多维度报表，以更好指导实际应用。
结束语
我国电力企业的迅速崛起，要求电力物资计划管理更加具有合理性和科学性，然而，目前我国的物资管理过程中还存在着许多问题，不能满足新形势下电力物资计划管理水平的要求，如何强化电力物资计划管理成为电力企业重点关注的问题。
参考文献：
[1]史嫣.浅谈电网工程物资合同履约精益管控[J].中国管理信息化,2016,19(3):139-141.
[2]林凤思.关于电力企业物资供应合同履约管理的研究[J].经济研究导刊,2017,(9).
论文作者:吕梓瑞
论文发表刊物:《防护工程》2018年第30期
论文发表时间:2019/1/17
标签：需求预测论文; 物资论文; 数据论文; 需求论文; 计划论文; 清册论文; 技术论文; 《防护工程》2018年第30期论文;