大數(shù)據(jù)時電企業(yè)燃煤庫存優(yōu)化分析

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了大數(shù)據(jù)時電企業(yè)燃煤庫存優(yōu)化分析范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；庫存管理；供應鏈管理

引言

電力的安全生產(chǎn)和可靠供應關系著人民美好生活的質量與經(jīng)濟社會的穩(wěn)定發(fā)展，尤其是在疫情防控新增的各種用電需求及全社會復工復產(chǎn)的關鍵階段，保障電力的安全供應尤為重要，而燃煤庫存的控制與管理直接決定著發(fā)電企業(yè)的安全生產(chǎn)與健康運營，通過建立科學合理的燃煤庫存既可以調節(jié)供求差異，對供貨時間等不確定因素進行緩沖[1]，提高安全運行效率，又可以通過減少不必要的燃煤庫存積壓，降低資金成本，提升資金流轉效率，促使發(fā)電企業(yè)在市場競爭中保持健康可持續(xù)發(fā)展。因此研究發(fā)電企業(yè)燃煤庫存，對燃煤庫存管理中存在的問題進行優(yōu)化，進而保持科學、合理的庫存水平對發(fā)電企業(yè)乃至全社會都有重要意義。當前，互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術正在快速更新迭代，我國數(shù)字化經(jīng)濟、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也在加速推進[2]，發(fā)電企業(yè)傳統(tǒng)的燃煤庫存管理手段、方式及技術水平已經(jīng)無法滿足安全生產(chǎn)風險的全面防控以及增效能力的快速挖掘。在中共中央政治局第二次集體學習時作出重要部署：“推動大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、構建以數(shù)據(jù)為關鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟、運用大數(shù)據(jù)提升國家治理現(xiàn)代化水平、運用大數(shù)據(jù)促進保障和改善民生、切實保障國家數(shù)據(jù)安全”。的重要部署為發(fā)電企業(yè)燃煤庫存管理提供了新的理念并指明了未來大數(shù)據(jù)背景下庫存管理的發(fā)展方向。同時，由于大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息技術的廣泛應用，數(shù)據(jù)收集、處理的能力快速增強，海量數(shù)據(jù)資源的寶貴價值被挖掘出來，過去對于大量數(shù)據(jù)無法有效利用的發(fā)電企業(yè)獲得新的發(fā)展契機，通過大數(shù)據(jù)技術將大量的異構數(shù)據(jù)、多業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行整合處理，形成有效的數(shù)據(jù)流，使得數(shù)據(jù)在庫存管理中發(fā)揮更大的價值。目前，國內(nèi)外對于庫存管理的研究文獻較多，但將大數(shù)據(jù)技術應用到庫存管理的研究文獻較少。張斌琪（2018）[3]在大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展的背景下，提出了中小型企業(yè)開發(fā)庫存管理數(shù)據(jù)平臺，分析了安全庫存的建立和供應商的融合。陳錦回等（2019）[4]認為將大數(shù)據(jù)與供應鏈庫存管理融合可以增強供應鏈的韌性，提升供應鏈的利潤。楊冰雪（2018）[5]對大數(shù)據(jù)環(huán)境下煤礦企業(yè)的材料管理進行了探討，并分析了存在的問題。褚蘭蘭（2017）[6]分析了大數(shù)據(jù)技術對庫存的影響，并討論了出入庫與庫存調配的優(yōu)化路徑。對于企業(yè)庫存管理中無法處理數(shù)據(jù)“多”、“雜”、“亂”的問題時，鄭小波（2020）[7]認為構建庫存管理大數(shù)據(jù)分析平臺可以有效利用數(shù)據(jù)、發(fā)掘數(shù)據(jù)價值。通過對現(xiàn)有文獻的研究發(fā)現(xiàn)，對于將大數(shù)據(jù)等新興技術應用到燃煤庫存管理的研究尚處于空白，因此有必要在此領域展開研究彌補空缺。本文對大數(shù)據(jù)環(huán)境下發(fā)電企業(yè)燃煤庫存管理優(yōu)化進行了研究，首先對當前燃煤庫存管理問題進行分析，指出燃煤需求預測不準確將會給企業(yè)帶來生產(chǎn)風險與成本負擔，對此作者借助大數(shù)據(jù)技術構建燃煤預測大數(shù)據(jù)平臺；同時針對庫存信息傳遞效率低下、企業(yè)與供應鏈交互性差的問題，建立供應鏈管控的庫存管理系統(tǒng)，加速企業(yè)同信息共享，實現(xiàn)庫存最優(yōu)決策。

1燃煤庫存管理在大數(shù)據(jù)時代所面臨的問題

1.1燃煤需求預測不準確

發(fā)電企業(yè)庫存管理相較于一般工商業(yè)企業(yè)更加復雜，為了保證電力的安全持續(xù)供應，燃煤庫存不允許出現(xiàn)缺貨的現(xiàn)象發(fā)生，電廠停機造成的損失是不可預估的。因此，鑒于燃煤庫存管理的特殊性，燃煤需求的精準預測是解決安全生產(chǎn)的重要抓手。燃煤需求預測具體包括兩方面內(nèi)容：對于燃煤需求用量的把控，即預測需求量與實際需求量保持平衡，預測量高于實際需求量，則會造成庫存積壓，反之則無法滿足生產(chǎn)需要[8]。一直以來發(fā)電企業(yè)受限于技術和管理水平的影響，無法精準獲取不同區(qū)域、不同時間段的需求信息，無法對大量需求相關的異構數(shù)據(jù)進行整合處理，對于燃煤需求無法準確響應，很多企業(yè)選擇對燃煤進行飽和式采購來應對生產(chǎn)需求[9]，在庫存中積壓了大量的資金成本，降低了資金周轉速率[10]，為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展帶來隱患。對于燃煤需用品種的把控，發(fā)電燃煤不僅對數(shù)量有要求，對品種與質量也有限制，要充分考慮燃煤品種的匹配性，即燃煤的品種要同燃煤鍋爐型號相匹配，并且要考慮燃煤的經(jīng)濟性、適用性等實際情況，要對燃煤的產(chǎn)地、質量、運費等各方面因素進行綜合分析。傳統(tǒng)的發(fā)電企業(yè)在編制燃煤需求計劃時，往往直接采用過去的燃料計劃，對于影響生產(chǎn)計劃的變動因素沒有綜合考慮，未能對市場需求、生產(chǎn)需求和銷售計劃進行分析，進而影響庫存的合理布局，造成安全生產(chǎn)隱患。

1.2庫存信息傳遞效率低下，同供應鏈交互性差

目前，很多發(fā)電企業(yè)都在進行庫存信息化建設，不斷應用新的信息軟件開發(fā)系統(tǒng)，取得了不小的進步，庫存信息化水平不斷提高。當前主流的庫存信息化管理方式是通過連續(xù)監(jiān)測庫存內(nèi)部的控制系統(tǒng)，所發(fā)揮的作用主要是實時監(jiān)測倉儲中各種燃料的剩余量，當庫存內(nèi)部的剩余量低于安全庫存時，則向采購部門發(fā)出通知，采購部門進行采購，補充存貨[11]。但隨著大數(shù)據(jù)技術的深入應用，多業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不斷融合，現(xiàn)有的信息管理方式的整體效率和實際作用效果都存在著明顯的不足，無法滿足精準、智能和高效的庫存控制，例如對于燃煤鍋爐匹配的燃煤無法進行準確控制，在配煤摻燒后的熱值無法達到鍋爐于負荷需要，引發(fā)熄火或負荷不足的生產(chǎn)事故。同時，由于發(fā)電企業(yè)庫存信息系統(tǒng)只是單一地服務于采購部門，未能將庫存信息在內(nèi)外部供應鏈中及時共享，庫存信息在內(nèi)外部供應鏈中存在信息傳遞障礙問題。在外部供應鏈中，信息傳遞障礙引發(fā)“牛鞭效應”[12]，供應鏈中各節(jié)點的發(fā)電企業(yè)獨立的庫存管理引起最終的需求變異逐步放大，導致上游煤炭企業(yè)維持較高的庫存水平，不僅要支付資金占用成本，還造成了大量的機會成本[13]。上游煤炭企業(yè)成本的激增帶來煤炭價格的上揚，導致整個供應鏈整體績效不佳。同時，信息傳遞障礙使得發(fā)電企業(yè)無法及時收集供應鏈中的信息。及時獲取外部信息對于庫存管理十分重要，當外部環(huán)境出現(xiàn)變化時，如電煤供應鏈中的上游企業(yè)出現(xiàn)停產(chǎn)或在運輸過程中由于天氣等不可抗力造成運輸停滯，發(fā)電企業(yè)庫存管理部門無法及時獲取庫存相關外部信息，對于不確定因素的風險不能及時把控，則會造成生產(chǎn)事故。在內(nèi)部供應鏈中，信息傳遞障礙使得發(fā)電企業(yè)中的物資管理部門及其他有關部門不能及時獲取燃煤庫存的最新信息，信息不通暢導致各個部門間各自運作、分散運行，直接影響企業(yè)內(nèi)部的資源調配與管理[14-15]，加重了企業(yè)的生產(chǎn)成本。

2大數(shù)據(jù)時代下燃煤庫存管理的優(yōu)化

2.1構建發(fā)電企業(yè)燃煤預測大數(shù)據(jù)平臺

當前，由于數(shù)據(jù)采集、存儲、分析等技術的迅猛發(fā)展，對于需求預測所需的海量數(shù)據(jù)獲取以及數(shù)據(jù)處理速度的能力大大加強，對于傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)燃煤需求預測不精確的問題也出現(xiàn)解決的曙光。本文將運用大數(shù)據(jù)技術，構建發(fā)電企業(yè)燃煤預測大數(shù)據(jù)平臺。如圖1所示，該平臺由相關數(shù)據(jù)收集模塊、大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊、預測建模模塊、編制需求計劃報表四大模塊組成，四大模塊借助較為成熟的大數(shù)據(jù)技術來最終實現(xiàn)發(fā)電企業(yè)燃煤需求的精準預測。正確掌握需求變化的原因是準確預測的關鍵，通過對影響發(fā)電燃煤需求的因素進行分析，發(fā)現(xiàn)主要影響因素可以歸納為內(nèi)部因素與外部不確定性因素，在數(shù)據(jù)收集模塊中通過采用多網(wǎng)融合技術與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫資源，采集內(nèi)外部影響因素的數(shù)據(jù)信息。內(nèi)部采集的數(shù)據(jù)主要包括：燃煤庫存現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、燃煤采購歷史數(shù)據(jù)、消耗歷史數(shù)據(jù)、不同燃煤品種對生產(chǎn)影響程度權重、生產(chǎn)任務數(shù)據(jù)；外部采集的數(shù)據(jù)主要包括：煤炭采購地區(qū)產(chǎn)量、運輸狀態(tài)、消費地電源結構、氣候環(huán)境、政策變化等。由于數(shù)據(jù)采集的廣度與頻度大大提高，數(shù)據(jù)庫的伸縮性顯著增強，數(shù)據(jù)采集的難度與成本顯著降低。將采集的內(nèi)外部數(shù)據(jù)輸入至大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊（如圖1），該模塊將應用包括模式識別、大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)可擴展的存儲系統(tǒng)以及分布式文件系統(tǒng)等多個領域的技術。大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊將對采集到的大量結構化或者非結構化的異構數(shù)據(jù)進行挖掘分析，將從數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)體量、數(shù)據(jù)密度、從屬關系、相關關系等多個維度出發(fā)，利用聚類算法、關聯(lián)規(guī)則算法、ARAM算法和改進的深度學習網(wǎng)絡技術進行計算分析，整合分析各異構數(shù)據(jù)庫之間的關聯(lián)性，提取異構數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系，同時將對影響燃煤需求的無關干擾因素進行剔除，進而建立燃煤需求關聯(lián)關系網(wǎng)絡。大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊在對數(shù)據(jù)進行處理時，為了提高處理效率，采用分級處理分析模式，模塊將根據(jù)數(shù)據(jù)資源的優(yōu)先級程度，選擇對優(yōu)先級高的數(shù)據(jù)進行優(yōu)先處理，滿足了系統(tǒng)化的處理體系，提高了運行效率。同時，大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊考慮到數(shù)據(jù)收集模塊可能采集到錯誤數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊會對數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，實時關注數(shù)據(jù)出現(xiàn)的變化，及時將信息反饋給數(shù)據(jù)收集模塊，使得采集的數(shù)據(jù)盡可能完善，為數(shù)據(jù)處理的精確性提供保障。在確定各個影響因素關系的基礎上，構建基于大數(shù)據(jù)的燃煤需求計劃模型，該模型將實現(xiàn)對燃煤需求中長期預測及短期預測，為了提高燃煤需求計劃模型的預測精度，將同步進行預測跟蹤反饋，即將需求預測的結果提供給物資需求部門，物資需求部門根據(jù)實際的燃煤需求信息反饋給預測建模模塊，通過分析比對燃煤預測結果與實際采購情況，以及結合物資需求部門的建議及時修正燃煤需求計劃模型的參數(shù)，逐步提高預測預測精度。在獲取燃煤需求預測的數(shù)據(jù)后，運用改進的ABC分類法，對燃煤的數(shù)量、品種、質量和價格進行歸類，將使用范圍廣、使用頻率高、價格低、質量佳的燃煤進行排列，編制年度、月度燃煤需求計劃。

2.2構建供應鏈管控的庫存管理系統(tǒng)

供應鏈管理體系架構的主要思想是借助大數(shù)據(jù)技術與物聯(lián)網(wǎng)技術，通過對供應鏈各節(jié)點企業(yè)庫存進行集成化、智能化管控，使傳統(tǒng)的發(fā)電企業(yè)燃煤庫存同供應鏈進行深度融合，從而實現(xiàn)燃煤最優(yōu)庫存決策的制定[16]；同時，在內(nèi)外部供應鏈完全信息共享下實現(xiàn)信息的快速傳遞，最終提升整個供應鏈的整體績效。在供應鏈管控的庫存管理系統(tǒng)構建過程中，大數(shù)據(jù)分析技術的成熟應用為整體供應鏈高效化、數(shù)字化管控提供了技術支撐。該系統(tǒng)的總體框架由兩大模塊構成（如圖2）：供應鏈大數(shù)據(jù)處理與共享平臺和倉儲管理平臺。供應鏈大數(shù)據(jù)處理與共享平臺是將供應鏈運作各環(huán)節(jié)企業(yè)的物資信息全方位收集到數(shù)據(jù)庫中，平臺的中央處理器將對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析處理，在充分考慮各節(jié)點企業(yè)的切身利益和整個供應鏈的績效最大化的基礎上，制定最優(yōu)的庫存決策，確定各節(jié)點企業(yè)的最佳庫存水平。平臺將處理后的結果反饋給各企業(yè)，發(fā)電企業(yè)針對平臺的建議結合自身的實際情況調整庫存。同時，為了實現(xiàn)供應鏈中的信息的快速傳遞，平臺將對各節(jié)點企業(yè)開放數(shù)據(jù)庫權限，各企業(yè)通過這個第三方模式的信息平臺獲取上下游企業(yè)庫存信息，及時調整自身的庫存策略。倉儲管理平臺（如圖2）主要針對發(fā)電企業(yè)內(nèi)部的庫存管理，將具備兩大功能：對燃煤庫存的智能追蹤，即對燃煤庫存數(shù)量、種類、價格等進行全方位的識別和包括燃煤出入庫、庫存盤點、庫存補充等全流程的追蹤管理，采用RFID技術[17]、無線傳感技術等實現(xiàn)動態(tài)地對庫存中燃煤的感知、定位、識別與計量。并且將采集的各項庫存數(shù)據(jù)上傳至供應鏈大數(shù)據(jù)處理與共享平臺中，加快庫存信息在供應鏈中的傳遞，方便供應鏈大數(shù)據(jù)處理與共享平臺中對數(shù)據(jù)收集與處理。制定最優(yōu)的庫存決策，并進行可視化展現(xiàn)。通過對供應鏈大數(shù)據(jù)處理與共享平臺庫存反饋的庫存決策信息，企業(yè)領導及時調整進貨策略，保持最優(yōu)庫存量，實現(xiàn)平衡庫存及精準化采購，改善燃煤庫存結構，實現(xiàn)對燃煤庫存的最優(yōu)控制。同時，倉儲管理平臺將庫存的各項數(shù)據(jù)及采購策略在企業(yè)內(nèi)部供應鏈中進行共享，各部門通過瀏覽器訪問倉儲管理平臺，實時查詢庫存信息，進而在企業(yè)內(nèi)部形成完善的信息流，強化企業(yè)內(nèi)部合作，提高資源調配效率。

3結語

大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術的快速發(fā)展與應用對發(fā)電企業(yè)燃煤庫存管理提出了更高的要求，同時也是燃煤庫存管理優(yōu)化的重要契機，利用大數(shù)據(jù)等技術對燃煤需求進行精準預測，并加速供應鏈中信息的傳遞速度，提升發(fā)電企業(yè)燃煤庫存的精準管控，為今后發(fā)電企業(yè)燃煤庫存優(yōu)化提供了新的理念與方向，具有一定的借鑒意義。但對于具體的落地實施以及后續(xù)的技術推廣等方面還有待更深入的研究。通過后續(xù)的研究，本文將最終致力于建立發(fā)電企業(yè)燃煤庫存優(yōu)化大數(shù)據(jù)治理模式。

參考文獻：

[1]郭京生,李昕玥.發(fā)電企業(yè)燃煤庫存優(yōu)化研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2014,26(20):29-30.

[2]田曉東,王昭力,李卓,胡春虹.探索大數(shù)據(jù)技術在發(fā)電集團的應用研究[J].貴州電力技術,2017,20(04):6-17.

[3]張濱琪.大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)中小型企業(yè)庫存管理改進中的作用[J].信息與電腦(理論版),2018(02):111-114.

[4]陳錦回,劉瓊芳.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)供應鏈協(xié)同庫存管理模型構建研究[J].數(shù)字技術與應用,2019,37(08):70-71.

[5]楊冰雪.淺談大數(shù)據(jù)環(huán)境下煤炭企業(yè)材料管理存在的問題及應對措施[J].中小企業(yè)管理與科技(中旬刊),2018(03):33-34.

[6]褚蘭蘭.基于大數(shù)據(jù)時代分析企業(yè)物資庫存管理的優(yōu)化途徑[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息,2017(15):98.

[7]鄭小波.面向軍工企業(yè)庫存管理大數(shù)據(jù)分析平臺設計與應用[J].信息系統(tǒng)工程,2020(04):10-11

[8]景林娟.供應鏈環(huán)境下煤炭企業(yè)的庫存優(yōu)化研究[J].煤炭經(jīng)濟研究,2018,38(08):64-68.

[9]陳艷.關于制造企業(yè)庫存管理的現(xiàn)狀問題和對策研究[J].當代會計,2020(09):110-111.

[10]王夢蝶.風力發(fā)電機生產(chǎn)企業(yè)庫存管理存在問題及對策研究——以金風科技為例[J].農(nóng)家參謀,2018(24):234-235+237.

[11]王雨,徐莉.企業(yè)庫存信息化管理優(yōu)化策略[J].企業(yè)經(jīng)濟,2019(09):100-104.

作者：高揚 王輝 單位：華北電力大學