CN110941646A - 基于10kv工程三率数据挖掘的项目进度管控系统 - Google Patents

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CN110941646A CN201911092441.8A CN201911092441A CN110941646A CN 110941646 A CN110941646 A CN 110941646A CN 201911092441 A CN201911092441 A CN 201911092441A CN 110941646 A CN110941646 A CN 110941646A
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柯公武
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Abstract

本发明公开了一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统。包括用于获取项目进度数据的数据模块，用于基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线的曲线模块，用于将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果的对比模块，以及用于在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息的分析模块。本公开涉及的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，能够在电力系统工程中实现工程进度偏差动态预警，并进行配网线路工程里程碑节点管控和标准化管控。

Description

基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统。
背景技术
项目管理是管理学的一个分支学科，项目管理是指在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法，使项目能够在有限资源限定条件下，实现或超过设定的需求和期望的过程。项目管理是对一些成功地达成一系列目标相关的活动(譬如任务)的整体监测和管控。这包括策划、进度计划和维护组成项目的活动的进展。目前，在电力系统中的配网工程受限于数量多，单体工程规模差异大，打包施工现象较为突出，对于这些项目的进度数据如何进行管理以及管理过程中的配套机制和算法尚未明确。因此，需要一种新的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，能够在电力系统工程中实现工程进度偏差动态预警，并进行配网线路工程里程碑节点管控和标准化管控。
为了实现上述目的，本发明公开的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，包括：
数据模块，用于获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；
曲线模块，用于基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线；
对比模块，用于将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及
分析模块，用于在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。
在本公开的一种示例性实施例中，还包括：通过历史项目进度数据和机器学习算法生成所述进度完成模型。
在本公开的一种示例性实施例中，基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线，包括：基于各个时间段的建设进度完成率生成建设进度完成曲线；基于各个时间段的投资进度完成率生成投资进度完成曲线；基于各个时间段的财务入账进度完成率生成财务入账进度完成曲线。
在本公开的一种示例性实施例中，将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，包括：将所述建设进度完成曲线、所述投资进度完成曲线、所述财务入账进度完成曲线分别取预设进度完成曲线进行对比，生成多个进度偏差参数；以及通过所述多个进度偏差参数和多个参数偏差阈值生成所述对比结果。
在本公开的一种示例性实施例中，通过历史项目进度数据和机器学习算法生成所述进度完成模型，包括：基于标准建设文档生成理论曲线，所述理论曲线包括：理论建设进度完成曲线、理论财务入账进度完成曲线、理论投资进度完成曲线；基于历史项目进度数据生成历史曲线，所述历史曲线包括：历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线；通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型。
在本公开的一种示例性实施例中，基于历史项目进度数据生成历史曲线，包括：将历史项目进度数据按照时间段进行划分，生成多个子数据；分别计算每个子数据中的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；以及通过计算结果生成历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线。
在本公开的一种示例性实施例中，通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型，包括：通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元线性回归算法生成所述进度完成模型；和/或通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元多项式拟合算法生成所述进度完成模型。
根据本公开的一方面，提出一种项目进度数据处理装置，该装置包括：数据模块，用于获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；曲线模块，用于基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线；对比模块，用于将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及分析模块，用于在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。
根据本公开的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，基于项目进度数据生成当前进度完成曲线；将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息的方式，能够在电力系统工程中实现工程进度偏差动态预警，并进行配网线路工程里程碑节点管控和标准化管控。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的系统框图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的示意图。
图7是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种项目进度数据处理装置的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种数据处理工具、数据分析工具、数据记录工具等等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103收集的项目进度信息进行分析的的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的项目进度信息进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。
服务器105可例如获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；服务器105可例如基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线；服务器105可例如将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；服务器105可例如在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。
服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，需要说明的是，本公开实施例所提供的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统可以由服务器105执行，相应地，项目进度数据处理装置可以设置于服务器105中。
图8是根据一示例性实施例示出的一种项目进度数据处理装置的框图。如图8所示，项目进度数据处理装置80包括：数据模块802，曲线模块804，对比模块806，分析模块808。
数据模块802用于获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；
曲线模块804用于基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线；
对比模块806用于将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及分析模块808用于在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。
根据本公开的项目进度数据处理装置，基于项目进度数据生成当前进度完成曲线；将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息的方式，能够在电力系统工程中实现工程进度偏差动态预警，并进行配网线路工程里程碑节点管控和标准化管控。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统20至少包括步骤S202至S208。
如图2所示，在S202中，获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率。
在一个实施例中，获取项目进度数据，包括：获取项目相关数据，所述相关数据包括：主要工程量、工程时间节点、批复书上的建筑费、设备费、安装费、系统实际入账费用、信息管理平台投资费用；以及对所述相关数据进行数据清洗，生成所述项目进度数据。
在一个实施例中，对所述相关数据进行数据清洗，包括：对所述相关数据进行缺失值清洗；和/或对所述相关数据进行格式内容清洗；和/或对所述相关数据进行逻辑错误清洗；和/或对所述相关数据进行无关数据清洗。
更具体的，缺失值清洗可采用了剔除法和同等规模均值替代法。格式内容清洗，主要针对字段格式(数值、半全角)和非法字符，采用格式统一调整和半人工确认方式实现。逻辑错误清洗，针对重复数据、不合理值和矛盾内容等简单逻辑数据进行清洗，采用的方法是通过判断函数识别重复和逻辑错误数据，采用剔除、聚类和分箱法平滑噪声数据。无关数据清洗，为便于识别主次影响因子，开展分析数据逻辑关系，源端获取的每个工程相关条目的字段数多于算法要求的字段数，为满足算法要求，删除无关字段，保留参与计算的字段信息，形成预处理结果。
在S204中，基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线。包括：基于各个时间段的建设进度完成率生成建设进度完成曲线；基于各个时间段的投资进度完成率生成投资进度完成曲线；基于各个时间段的财务入账进度完成率生成财务入账进度完成曲线。
可例如，采集样本为139个项目，检测到3个数据不完整项目、5个噪声异常项目。将缺失和噪声数据处理后，保留3个测试项目后，得出136行、8列的矩形数阵作为“工程量--时间段”数据样本，即136组三维输入变量(工程量)，五维输出量(时间段)的训练数据。入账和投资费用都是二维(日期--费用)数据，四项费用是二维(类目--费用)数据；同上处理噪声和缺失数据后，保留三项同项目测试数据。将136组数据作累加处理后，得到工期中月份累计费用，通过时间段划分可以得出类目—时间段费用，进而得到136组二维数据样本。
基于136组二维数据样本生成当前进度完成曲线。
在S206中，将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成。
具体的，将所述建设进度完成曲线、所述投资进度完成曲线、所述财务入账进度完成曲线分别取预设进度完成曲线进行对比，生成多个进度偏差参数；以及通过所述多个进度偏差参数和多个参数偏差阈值生成所述对比结果。
进度完成模型可通过136组线路项目“工程量-时间段”数据，得出5个施工时间段与3个工程量的函数关系；将财务入账进度、投资进度、建设进度实际曲线进行聚类分析，拟合建设进度曲线和工程四项费用(建设、设备、安装和其他费用)的函数关系，以及投资和入账曲线之间的函数关系，形成算法模型。
在算法模型中，建设进度完成率相对复杂，基于主次因素分析法，结合专家判定法，确定了影响10kV架空线路工程的主要因素为电杆数量、钢管塔数量、线路长度。通过机器学习，将3个主要因素数值代入多元线性回归函数和多项式函数，得出对应5个时间段长度(工程前期、基础养护、杆塔组立、架线保护、消缺施工)，拟合5个时间段分布态势。
在S208中，在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。在实际验证过程中，所有正常进度的10kV配网线路工程“三率”同一时间点误差区间在5％以内，非正常进度线路工程的实际曲线和理论曲线差别可以清晰展现。如大族线的投资进度曲线、财务入账曲线，同一时间点误差都在20％以上。
通过针对历史项目验证分析，将同一时间点进度误差超过10％的项目定为问题项目，能够精准判定问题节点，实现工程进度偏差动态预警和全过程管控。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。图3所示的流程是对“通过历史项目进度数据和机器学习算法生成所述进度完成模型”的详细描述。
如图3所示，在S302中，基于标准建设文档生成理论曲线，所述理论曲线包括：理论建设进度完成曲线、理论财务入账进度完成曲线、理论投资进度完成曲线。
在项目建设过程中，建筑费用(主要针对土建阶段)往往会集中发生，安装工程费用(主要针对电气工程)、设备购置费用(电缆、电缆附件等)和其他费用(建设场地征用及清理费、工程监理费、项目前期工作费、勘察设计费、建设期贷款利息)通常不是一次性集中完成，分多阶段发生。
根据项目管理实际情况，将四项费用暂时按如下原则分摊：在项目开工报告提交到土建验收阶段，发生100％的建筑费和50％的其他费用；在设备材料安装阶段，发生50％的安装费用和50％设备费用；在电气验收阶段，发生50％的安装费用和50％设备费用；在完工投产阶段，发生50％的其他费用。至此，四项费用全部发生完毕，且对应项目建设进度基本完成，生成理论投资进度完成曲线。
在一个实施例中，可选取《XXXX10kV公变及线路新建与改造工程》作为样本，理论财务入账进度完成曲线。
选取《XXXX10kV公变及线路新建与改造工程》作为样本，绘理论建设进度完成曲线。
在S304中，基于历史项目进度数据生成历史曲线，所述历史曲线包括：历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线。
基于历史项目进度数据生成历史曲线，包括：将历史项目进度数据按照时间段进行划分，生成多个子数据；分别计算每个子数据中的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；以及通过计算结果生成历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线。
在一个实施例中，根据ERP系统导出的入账明细数据中的过账日期和业务货币值，汇总整理出项目入账的具体月份及每月入账资金。其次由每月入账资金计算出月度累计入账资金，月度累计入账资金除以项目概算得到项目累计入账进度。
从规划计划信息管理平台中获取项目投资进度数据，投资金额按日期进行统计并汇总至各月，计算出每个月投资完成占总投资的比例，累计生成投资进度实际曲线。
在S306中，通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型。可包括：通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元线性回归算法生成所述进度完成模型；和/或通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元多项式拟合算法生成所述进度完成模型。
具体模型计算过程将在图4,5对应的实施例中进行详细描述。
根据本公开的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，通过充分发挥大数据监督作用，开展发展、财务、运检、物资跨部门数据联合分析，推广投资计划执行监控、财务预算执行监控、里程碑计划执行监控，物资出库计划执行监控、多系统项目主数据匹配监控等应用场景，可以全方位、多角度加强项目执行过程管控，进一步提升项目计划和预算的执行效率，动态监控在建项目进展情况，深入分析进度滞后原因，为计划调整提供客观、真实的信息支撑，切实提高精准投资决策能力。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。图4所示流程是基于一个具体的实施例，进行的基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的详细描述。
如图4所示，在S401中，输入变量X1，X2，X3。
在S402中，是否求出Y1。
在S403中，输出Y1。
在S404中，是否求出Y2。
在S405中，输出Y2。
在S406中，是否求出Y3。
在S407中，输出Y3。
在S408中，是否求出Y4。
在S409中，输出Y4。
在S410中，是否求出Y5。
在S411中，输出Y5。
其中，X1:水泥杆数量，X2:钢管杆数量；X3:线路长度；y1:工程前期；y2:基础养护；y3:杆塔组立；y4:架线保护；y5:消缺竣工。
通过批复书上四项费用的函数分布构建建设进度理论曲线，以规划计划信息管理平台上的含税概算以及其与入账费用的函数关系，构建入账进度理论曲线和投资进度理论曲线。投资费用为含税概算，自规划计划信息管理平台获取，对应入账理论费用为：“含税概算*(1-税率)*调整系数”。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的流程图。图5所示的流程是对“通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型”的详细描述。
如图5所示，在S501中，开始绘制理论和实际曲线。
在S502中，输入变量及其对应的时间点。
在S503中，Z5是否为空。
在S504中，输入项目数据，变量值为X1，X2，X3。
其中，X1:水泥杆数量；X2:钢管杆数量；X3:线路长度。
在S505中，通过回归算法计算出Y1，Y2，Y3。
其中，y1:工程前期；y2:基础养护；y3:杆塔组立。
在S506中，通过累加算法计算并保存为Z5。
其中，Z5＝[Y1,Y1+Y2,Y1+Y2+Y3,Y1+Y2+Y3+Y4,Y1+Y2..+Y5]
其中，y4:架线保护；y5:消缺竣工；Z1:投资进度理论；Z2:投资进度实际；Z3:财务进度理论；Z4:财务进度实际；Z5:建设进度理论；Z6:建设进度实际。
在S507中，根据各个时间点及其对应的值绘制折线图。
完成理论曲线与实际曲线交叉分析，准确定位异常进度、准确剖析异常根源，实现工程进度偏差动态预警，有效跟踪项目全过程执行情况，确保全过程各环节可控、在控、能控。以武义公司10kV童白线分流工程线路为例，分别形成投资、财务、建设理论与实际曲线对比，可以发现，每个阶段整体趋势基本保持一致，说明该工程情况良好。理论曲线和实际曲线整体展现效果如图6所示。
图7是根据另一示例性实施例示出的一种基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统的示意图。以XX公司10kV大族线路工程为例，分别形成投资、财务、建设理论与实际曲线对比如图7所示。可以发现，在基础养护阶段，实际投资进度曲线与其他曲线趋势偏离较大，经调查核实后发现投资人员存在超前填报进度现象。财务实际入账曲线与财务理论曲线在完工阶段偏差较大，主要原因为该工程完工阶段财务结算偏慢。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (7)

1.基于10KV工程三率数据挖掘的项目进度管控系统，其特征在于，包括：
数据模块，用于获取项目进度数据，所述项目进度数据包括各个时间段的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；
曲线模块，用于基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线；
对比模块，用于将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，其中，所述预设进度完成曲线通过进度完成模型生成；以及
分析模块，用于在所述对比结果生成分析结果和/或预警信息。
2.如权利要求1所述的项目进度管控系统，其特征在于，还包括：
通过历史项目进度数据和机器学习算法生成所述进度完成模型。
3.如权利要求1所述的项目进度管控系统，其特征在于，基于所述项目进度数据生成当前进度完成曲线，包括：
基于各个时间段的建设进度完成率生成建设进度完成曲线；
基于各个时间段的投资进度完成率生成投资进度完成曲线；
基于各个时间段的财务入账进度完成率生成财务入账进度完成曲线。
4.如权利要求3所述的项目进度管控系统，其特征在于，将所述当前进度完成曲线与预设进度完成曲线进行对比，生成对比结果，包括：
将所述建设进度完成曲线、所述投资进度完成曲线、所述财务入账进度完成曲线分别取预设进度完成曲线进行对比，生成多个进度偏差参数；以及
通过所述多个进度偏差参数和多个参数偏差阈值生成所述对比结果。
5.如权利要求2所述的项目进度管控系统，其特征在于，通过历史项目进度数据和机器学习算法生成所述进度完成模型，包括：
基于标准建设文档生成理论曲线，所述理论曲线包括：理论建设进度完成曲线、理论财务入账进度完成曲线、理论投资进度完成曲线；
基于历史项目进度数据生成历史曲线，所述历史曲线包括：历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线；
通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型。
6.如权利要求5所述的项目进度管控系统，其特征在于，基于历史项目进度数据生成历史曲线，包括：
将历史项目进度数据按照时间段进行划分，生成多个子数据；
分别计算每个子数据中的建设进度完成率、投资进度完成率、财务入账进度完成率；以及
通过计算结果生成历史建设进度完成曲线、历史财务入账进度完成曲线、历史投资进度完成曲线。
7.如权利要求5所述的项目进度管控系统，其特征在于，通过所述理论曲线和所述历史曲线和机器学习算法生成所述进度完成模型，包括：
通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元线性回归算法生成所述进度完成模型；和/或
通过所述理论曲线、所述历史曲线和多元多项式拟合算法生成所述进度完成模型。
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