CN113361746A - 一种配电网物资品类优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种配电网物资品类优化方法，包括以下步骤：获取配网储备物资出入库历史数据，建立配网储备物资品类优化计算模型，构建自动排序进行推荐，并能使用专家经验进行微调优化，所述微调优化为根据技术发展特性和地理环境特殊性要求方面的信息构建审核模块，通过审核模块进行微调优化，生成智能化品类替换关系及品类优化结果。为配电网物资品类优化提供解决思路，并在计算机中建立品类优化模型，采用计算机充分获取历史数据并使用高速计算代替传统手动分析，减少因工人计算带来的误差，提升计算的精确度，提升品类优化结果的可靠性，让品类优化方法不断精进，规范物资使用，减少物资浪费。

Description

一种配电网物资品类优化方法

技术领域

本发明涉及电力计算分析方法技术领域。具体为一种配电网物资品类优化方法。

背景技术

品类(category)是指消费者认为相关且可相互替代的一组特殊商品或服务。依据FBI Best Practices Definition的定义，品类管理(Category Management，CM)是“分销商和供应商合作，将品类视为策略性事业单位来经营的过程，通过创造商品中消费者价值来创造更佳的经营绩效”。品类管理是把所经营的商品分为不同的类别，并把每一类商品作为企业经营战略的基本活动单位进行管理的一系列相关活动。它通过强调向消费者提供超值的产品或服务来提高企业的营运效果。品类管理是指消费品制造商零售商以品类为业务单元的管理流程,通过消费者研究,以数据为基础,对一个品类作出以消费者为中心的决策思维。品类管理是ECR(高效消费者回应〕的重要策略之一，是扩大需求，最大化店内资源的主要手段。品类管理可以简单的理解为核心的零售管理。它涵盖了采购部和运作部的主要工作内容，有些时候，还涉及到人事管理，如品类经理的设置。从实施的角度来讲，品类管理就是充分地利用数据进行更好的决策。

品类优化隶属供应链理论中的品类管理领域，在电力系统中的应用处于起步阶段，还没有一套成熟的配电网物资品类优化方法。

发明内容

有鉴于此，本发明主要提供一种配电网物资品类优化方法，为配电网物资品类优化提供解决思路，并在计算机中建立品类优化模型，采用计算机充分获取历史数据并使用高速计算代替传统手动分析，提高计算的精准度，提升品类优化结果的可靠性。

具体的，本发明是这样实现的：一种配电网物资品类优化方法，包括以下步骤：获取配网储备物资出入库历史数据，建立配网储备物资品类优化计算模型，构建自动排序进行推荐，并能使用专家经验进行微调优化，所述微调优化为根据技术发展特性和地理环境特殊性要求方面的信息构建审核模块，通过审核模块进行微调优化，生成智能化品类替换关系及品类优化结果。

进一步的，所述获取配网储备物资出入库历史数据，包括：获取历史配网各品类下储备物资出入库数据，对历史数据出入库数据做正确性校验；将可能存在问题的异常数据做出标记。

进一步的，所述建立配网储备物资品类优化计算模型包括：根据各品类下不同配电网储备物资的历史出入库数据，建立配网储备物资优化模型；基于“帕列托法则”建立配网储备物资品类优化模型。

进一步的，所述配网储备物资品类优化模型包括：

1)将各品类下物资历史领用数量从高到底排序；

2)使用该物资型号领用数量、该物资品类下所有物资型号的领用数量建立模型，有：

其中F(n)为物资型号为1的物资领用数量占该品类下所有物资领用数量的占比，x₁为物资型号为1的物资的领用数量，x₁+x₂+x₃+...+x_n为该品类下所有物资型号的物资领用数量；

3)根据模型计算结果，并生成品类优化结果列表。

本方法还包括：构建自动排序推荐与专家经验相结合的审核模块；

C1、将模型计算结果，按每个品类中每种物资出库数量占比排序，并自动计算累计占比；

C2、将累计数量占比为1-80％的物资标为绿色，累计占比为80％-90％的物资标注为黄色，累计占比在90％以上的物资标注为红色；

C3、其中标记为绿色的物资，为推荐纳入优化方案的物资；标记为黄色的物资，为推荐考虑纳入优化方案的物资，标记为红色的物资，推荐在优化方案中替代的物资；

C4、基于技术发展特性，地理环境特殊性要求等方面的信息构建审核模块，提供审核修改的优化步骤。

进一步的，所述智能化品类替换关系生成及品类优化结果包括：

D1、依照计算模型计算结果及专家人工修改结果，生成最终配电网物资品类优化方案；

D2、根据物资优化情况，基于审核优化步骤，确定物资去留，最终自动生成物资替换关系表；

D3、根据优化方案，自动生成优化前后物资种类对比图。

本发明的工作原理和有益效果介绍：收集和获取配网储备物资中的各种有用的历史数据，特别是出入库历史数据，基于这些数据，建立配网储备物资优化模型，模型基于“帕列托法则”，获取各品类下的物资的历史领用数量并排序，并和各个物资型号关联后建模，获得各物资领用数量占该品类下所有物资领用数量的占比值，构建自动排序推荐，并和专家经验相结合进行审核，进行修改或确认，生成最终配电网物资品类优化方案、生成物资替换关系表、优化前后物资种类对比图，得到直观、准确的品类优化。本发明提供品类优化方法，结合模型预测结果和专家经验，提升品类优化的可靠性。采用建立计算机模型进行计算，代替人工统计分析，减少因工人计算带来的误差，提升计算的精确度，提高品类优化工作的效率。通过本研究成果，将人工从繁杂重复的数据收集，统计，计算中解放出来，节约更多的时间用于其他更深层次的研究，让品类优化方法不断精进，规范物资使用，减少物资浪费。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明方法中品类优化分类推荐图；

图3为本发明方法优化前后对比图。

具体实施方式

实施例1：数据收集及分析

在云南电网公司范围内，统计全省及各子公司近两到三年，各类符合国家现有标准的物资领用数量，遵从以下过程，对数据进行分析：

1、对物资领用数量从高到低排序；

2、使用计算公式：该物资型号领用数量/该品类下所有物资型号的领用数量和*100％，计算出每种物资占该品类型号的使用数量占比及累计数量占比；

3、将累计数量占比为1-80％的物资标为绿色，累计占比为80％-90％的物资标注为黄色，累计占比在90％以上的物资标注为红色。

初步优化

根据数据分析结果，进行初步优化，初步优化的步骤如下：

1、基于“二八原则”，在数据分析中，将标记为绿色的部分的物资，纳入优化方案的推荐使用部分；标记为黄色部分，纳入优化方案的考虑推荐，有待评审部分，标记为红色部分，纳入优化方案的考虑替代部分。

2、考虑各种类型物资使用前景，进一步补充完善初步优化方案。通过物资更迭分析，针对每一种物资在未来的技术适用性进行分析，在这一步分析中，不仅仅对物资做“减法”，还有可能做“加法”，部分物资在“二八原则”分析中可能被推荐使用，但不符合技术标准时，应该将其取消推荐；部分物资在“二八原则”中被考虑替代，但是其技术标准是未来发展趋势时，应该将其加入推荐使用中。还有部分物资因刚上市，可能在当前的优化方案中未被包含，但其技术已十分成熟，且符合未来发展，应纳入优化方案考虑范围中。

3、考虑物资特殊性，保障品类优化结果的通用性。部分物资可能只在某一个地区使用，故领用数量较少，在“二八原则”分析中，被置于优化方案的考虑替代部分，但是因其特殊的地域性，应对其进行单独分析，明确是否具有无可替代的地域性，如确定无法替代，则应将该物资加入推荐使用中。

通过以上三个步骤的分析，品类优化初步方案完成。

经济效益分析

完成初步优化后，对品类优化方案进行经济效益方面的评价，评价优化结果是否对提升企业综合效益起到促进作用。经济效益评价公式如下所示：

其中f为某一品类优化后的收益；A为优化后某一物资的价格，B为优化后某一物资的数量；a为优化前某一物资的价格，b为优化前某一物资的数量；j为该品类下各种物资的型号。有F为总体经济收益，则：

如果优化结果对经济效益提到提升作用，则进入优化评审，如果未能达到经济效益促进作用，需要对初步优化方案进一步调整。

评审

为了使品类优化结果更成熟，更具有代表性，组织各分子公司生产单位、运行单位专家、设计单位专家，对通过经济效益分析的方案进行评审，听取不同专业的意见和建议，使优化结果更符合实际需求。评审完成后，评审小组出具评审报告，如不通过则对初步优化方案进行调整并重启评审，如评审通过则形成最终的品类优化结果。

评审时，基于实际需要，考虑品类优化结果是否符合实际应用上的需求相吻合，对和实际情况不符的数据，单独进行修改，并按类别和品种进行规律化处理，优化方案，定期审核，以逐步完善优化结果。

将最终的品类优化成果发放至各分子公司，为来年配网物资储备提供储备依据

配网储备物资品类优化结果

云南电网公司根据上述配网储备物资品类优化流程，对云南电网配网储备物资品类清单开展优化工作。建立“二八原则”分类法+物资更迭分析+物资特殊性分析优化方法：以不同规格型号的领用量、供电局使用频率为主要依据，对使用频率高、用量大的型号推荐为优化结果；对使用频率高、用量小，使用频率低、用量大的型号结合专家建议选择性列入优化结果；对使用频率低、用量小的型号不进行推荐。

通过对33个一级品类，46个二级品类，2122类不同规格型号的物资按年度领用量、供电局领用量等不同维度，基于“二八原则”、物资更迭分析、物资地域性分析等分析方法，最终得出优化后的二级品类21类、200类不同规格型号物资。根据公式：优化率＝(优化前-优化后)/优化前，二级品类优化率为54％，物资规格型号优化率为91％。

物资领域不断开展品类优化最终的目的是通过大数据分析，结合专家经验，标准设计建模和投资规模的分析指导各供电局开展配网20kV及以下项目物资储备工作，及时修编配网项目储备方案，及时调整储备定额，在物资供应过程中及时开展物资补仓，红线预警等相关工作，全方位提升储备物资管理水平。

实施例2：以下结合图1，图2，图3对本发明做进一步的说明：

将“二八原则”引入到品类优化中，对各品类中不同型号的物资从领用金额、领用数量等维度进行分析，从数据的表象，深入分析产生这种情况的原因，最终决定物资是否保留。

如图1所示，一种配电网物资品类优化方法，包括如下步骤：

A、自动获取配网储备物资出入库历史数据；

B、建立配网储备物资品类优化计算模型；

C、构建自动排序推荐与专家经验相结合的审核模块；

D、智能化品类替换关系生成及品类优化结果生成。

其中，步骤A中自动获取的配电网储备物资数据包括各品类下各种物资的历史领用数量和历史领用次数，数据获取成功后，对数据进行正确性校验，对有明显异常的数据做出标记，直到全部数据都校验通过。

数据获取完成后，建立配电网储备物资品类优化计算模型，模型如下：

其中F(n)为物资型号为1的物资领用数量占该品类下所有物资领用数量的占比，x₁为物资型号为1的物资的领用数量，x₁+x₂+x₃+…+x_n为该品类下所有物资型号的物资领用数量。

假如有品类电工产品A，包含有物资型号为a1、a2、a3、a4……a18的18种不同型号的物资。获取到不同品类A下不同型号物资的历史领用数量有：a1的领用数量为1879.18；a2的领用数量为1796.00；a3的领用数量为1323.00；a4的领用数量为1059.00；a5的领用数量为988.00；a6的领用数量为881.00；a7的领用数量为476.00；a8的领用数量为307.00；a9的领用数量为282.00；a10的领用数量为264.00；a11的领用数量为219.00；a12的领用数量为154.85；a13的领用数量为108.00；a14的领用数量为99.00；a15的领用数量为80.00；a16的领用数量为66.00；a17的领用数量为25.00；a18的领用数量为19.00。

根据公式计算其物资占本品类比重及累积领用数量占比，有

……

将所有物资依次计算后，如下结果：

如上表所示，将累计领用数量占比前80％的物资，标注为绿色，为用量较大的物资，将累计领用数量占比为80％-90％的物资标注为黄色，为用量较少的物资；将累计领用数量占比为90％以上的物资标注为红色，为用量很少的物资，该部分物资为推荐将其替代的物资。

基于系统模型计算推荐结果，结合物资使用频率，如图2所示，将绿色部分和黄色部分的物资划分为使用频率高，用量大；使用频率高，用量小；使用频率低，用量大；使用频率低，用量小四个象限物资。其中使用频率高，用量大的物资，为推荐进入优化方案的物资，使用频率低，用量小的物资为推荐将其替代的物资，而使用频率高，用量小和使用频率低，用量大的物资，则需要引入专家辅助，依靠专家经验，判断是否将这类型物资纳入优化方案。

经过系统辅助及专家辅助后，形成最终的配电网物资品类优化结果，并生成物资替换关系表，如下表所示：

从某电网公司，获取所有配网储备物资历史数据，使用品类优化方法及计算机产品程序，建立模型计算品类优化初步方案，通过评审辅助，对需要修改的数据结果进行特定修改，得出品类优化最终方案，根据最终的配电网物资品类优化结果，生成品类优化前后品类数量、物资数量以及他们的优化率对比图，如图3所示。

该产品通过收集数据，建立品类优化模型，自动计算生成品类优化方案，构建专家评审配置模块，基于专家经验，生成最终品类优化方案、品类替换关系网及优化前后对比图。该产品通过计算机建模，提高了配电网物资品类优化工作效率，提升了品类优化方案的可靠性，实现企业高效率、高效益的经营目标。

Claims (6)

1.一种配电网物资品类优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取配网储备物资出入库历史数据，建立配网储备物资品类优化计算模型，构建自动排序进行推荐，并能使用专家经验进行微调优化，所述微调优化为根据技术发展特性和地理环境特殊性要求方面的信息构建审核模块，通过审核模块进行微调优化，生成智能化品类替换关系及品类优化结果。

2.根据权利要求1所述的配电网物资品类优化方法，其特征在于，所述获取配网储备物资出入库历史数据，包括：获取历史配网各品类下储备物资出入库数据，对历史数据出入库数据做正确性校验；将可能存在问题的异常数据做出标记。

3.根据权利要求1所述的配电网物资品类优化方法，其特征在于，所述建立配网储备物资品类优化计算模型包括：根据各品类下不同配电网储备物资的历史出入库数据，建立配网储备物资优化模型；基于“帕列托法则”建立配网储备物资品类优化模型。

4.根据权利要求3所述的配电网物资品类优化方法，其特征在于，所述配网储备物资品类优化模型包括：

1)将各品类下物资历史领用数量从高到底排序；

2)使用该物资型号领用数量、该物资品类下所有物资型号的领用数量建立模型，有：

其中F(n)为物资型号为1的物资领用数量占该品类下所有物资领用数量的占比，x₁为物资型号为1的物资的领用数量，x₁+x₂+x₃+…+x_n为该品类下所有物资型号的物资领用数量；

3)根据模型计算结果，并生成品类优化结果列表。

5.根据权利要求4所述的配电网物资品类优化方法，其特征在于，还包括：构建自动排序推荐与专家经验相结合的审核模块；

C1、将模型计算结果，按每个品类中每种物资出库数量占比排序，并自动计算累计占比；

C2、将累计数量占比为1-80％的物资标为绿色，累计占比为80％-90％的物资标注为黄色，累计占比在90％以上的物资标注为红色；

C3、其中标记为绿色的物资，为推荐纳入优化方案的物资；标记为黄色的物资，为推荐考虑纳入优化方案的物资，标记为红色的物资，推荐在优化方案中替代的物资；

C4、基于技术发展特性，地理环境特殊性要求等方面的信息构建审核模块，提供审核修改的优化步骤。

6.根据权利要求5所述的配电网物资品类优化方法，其特征在于，所述智能化品类替换关系生成及品类优化结果包括：

D1、依照计算模型计算结果及专家人工修改结果，生成最终配电网物资品类优化方案；

D2、根据物资优化情况，基于审核优化步骤，确定物资去留，最终自动生成物资替换关系表；

D3、根据优化方案，自动生成优化前后物资种类对比图。

Images