CN116167543B - 计量资产供应指挥平台系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种计量资产供应指挥平台系统，包括：资产智慧供应链看板单元，与资产需求匹配单元、合理库存监测管理单元、到货管理单元、检定管理单元、配送管理单元、以及报表管理单元连接，资产需求匹配单元，与检定管理单元连接；合理库存监测管理单元，与检定管理单元连接；到货管理单元，与检定管理单元连接；检定管理单元，与到货管理单元、资产需求匹配单元以及合理库存监测管理单元连接；配送管理单元，与到货管理单元和检定管理单元连接；报表管理单元，与资产需求匹配单元、合理库存监测管理单元、到货管理单元、检定管理单元、配送管理单元连接。

Description

计量资产供应指挥平台系统

技术领域

本文件涉及电力企业计量资产管理领域，尤其涉及一种计量资产供应指挥平台系统。

背景技术

当前业界传统计量资产生产管理系统想要了解供应过程信息，需通过多途径、多人员、多系统、多层级对相关信息进行收集、查询、沟通，各环节信息传递有所滞后，过程管控需同时对多系统进行监控，数据关联分性分析极其不便。同时，在资产管理过程中需要过多的人为干预，不但增加了使用人员的工作量，也缺少信息化手段支撑，不够智能。随着电网行业数字化转型要求的不断提升，原有的资产管理手段已不足以满足各层级对计量资产管理的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种计量资产供应指挥平台系统，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种计量资产供应指挥平台系统，具体包括：

资产智慧供应链看板单元，与资产需求匹配单元、合理库存监测管理单元、到货管理单元、检定管理单元、配送管理单元、以及报表管理单元连接，用于实现资产采购、订货、到货、检定、配送、安装的全环节管控；

资产需求匹配单元，与检定管理单元连接，用于获取用户资产需求提报，通过后台的资产需求匹配模型为用户资产需求提报进行自动资产最优匹配，并将用户资产需求及匹配结果发送到检定管理单元；

合理库存监测管理单元，与检定管理单元连接，用于对不同库房的资产进行监测，并根据合理库存大数据模型预测各库房的每月最优库存值，并将各库房的每月最优库存值发送到检定管理单元；

到货管理单元，与检定管理单元连接，用于根据预设参数，基于数据中台的实时同步技术获取供应商确认的实际到货时间，智能生成每月的到货计划，并对到货计划进行相关管理，将每月的到货计划发送到检定管理单元；

检定管理单元，与到货管理单元、资产需求匹配单元以及合理库存监测管理单元连接，用于依据供应商的实际到货情况，结合用户资产需求提报和匹配结果以及每月最优库存值对到货需检定的物资进行工作量核算，并依据设备检定线的检定能力，基于检定智能排产模型进行智能排产；

配送管理单元，与到货管理单元和检定管理单元连接，用于根据预设参数，结合到货计划及车辆运力情况，基于配送智能核算模型，将检定后的物资智能生成每月的配送计划，并对配送计划进行相关管理；

报表管理单元，与所述资产需求匹配单元、所述合理库存监测管理单元、所述到货管理单元、所述检定管理单元、所述配送管理单元连接，用于根据所述系统各个单元生成的数据，智能生成相关参数报表并展示。

采用本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统，能够提高电力企业计量资产生产管理自动化水平，降低生产计划管理难度，提升管理人员工作效率；也通过供应路径的全过程展示，消除供应链盲盒给各层级带来的焦虑，助力解决供需矛盾，做到资产供应心中有数，极大降低了计量资产管理的沟通成本，提升服务基层能力，初步实现了计量资产供应链的集约化、数字化、智能化

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的示意图；

图2是本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的整体业务架构图；

图3是本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的整体技术架构图；

图4是本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的整体数据架构图；

图5是本发明实施例的资产智慧供应链看板的功能示意图；

图6是本发明实施例的资产需求匹配单元的处理流程图；

图7是本发明实施例的合理库存预测管理单元的处理流程图；

图8是本发明实施例的到货管理单元的处理流程图；

图9是本发明实施例的检定管理单元的处理流程图；

图10是本发明实施例的配送管理单元的处理流程图；

图11是本发明实施例的报表管理单元的处理示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。

根据本发明实施例，提供了一种计量资产供应指挥平台系统，所述系统采用数据中台加后台微服务的技术架构，前后端分离，其中后台微服务采用Spring Cloud技术栈开发，eureka作为微服务注册中心和配置中心进行服务注册和配置，消息队列采用原生RocketMQ；数据中台通过Dataworks进行数据开发，并将结果推送到数据存储组件，由Dataworks组件将结果表封装注册发布为数据服务API，通过API统一发布到云服务，并通过服务市场调用。

图1是本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的示意图，如图1所示，根据本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统具体包括：

资产智慧供应链看板单元10，与资产需求匹配单元11、合理库存监测管理单元12、到货管理单元13、检定管理单元14、配送管理单元15、以及报表管理单元16连接，用于实现资产采购、订货、到货、检定、配送、安装的全环节管控；资产智慧供应链看板单元10具体用于：

在招标和订货环节进行营销业务与财务业务绑定，将供应商的异常情况与订货功能进行关联，进行不良供应商的订购额度智能锁定，通过库存量和实际资产使用量的关联计算模型，进行计量资产招标数量智能预测，对库存异常进行提前预警；

在到货、检定以及配送环节，对不同系统、不同层级的到货物资进行实时跟踪，公开不同层级的计量资产配送权，对单个资产进行追溯，实时同步每个订单当前的状态，进行物资管控，分析物资到货、检定、以及配送计划执行情况，预判超期任务并进行智能预警，对物资检定及时率和合格率进行全线上管控；

在安装环节，进行资产安装后的运行数据共享，构建从招标到运行完整计量资产供应链，通过分析订货、配送及安装数据，实现对前期订货量和配送量的计划检视，对后期订货量和配送量进行闭环反馈。

资产需求匹配单元11，与检定管理单元14连接，用于获取用户资产需求提报，通过后台的资产需求匹配模型为用户资产需求提报进行自动资产最优匹配，并将用户资产需求及匹配结果发送到检定管理单元；所述资产需求匹配单元11具体用于：

获取用户资产需求提报，录入用户的资产需求，在后台通过资产需求匹配模型中的协议库存算法按照合同的招标批次、库存情况、供应商评价数据进行资产的合理智能分配，在资产匹配成功后，通过数据中台大数据技术，把匹配结果进行推送，以实现物资的采购，并将用户资产需求提报及匹配结果发送到检定管理单元。

合理库存监测管理单元12，与检定管理单元14连接，用于对不同库房的资产进行监测，并根据合理库存大数据模型预测各库房的每月最优库存值，并将各库房的每月最优库存值发送到检定管理单元；所述合理库存监测管理单元12具体用于：

通过数据中台的大数据技术，读取历史运行相关数据，通过合理库存大数据模型运用合理库存计算方法并结合其他外在因素，确定安全库存值和预警值并对用户进行展示，当实际库存值小于安全库存值时，进行补货提醒，并自动发起补货配送任务。具体用于：

执行以下合理库存计算方法：

业扩/故障合理库存下限＝业扩新装量+故障量；

业扩/故障合理库存上限＝(业扩新装量+故障量)*3；

业扩新装量＝同期业扩均值数据*(1+业扩平均增长率)；

故障量＝同期故障均值数据*(1+故障平均增长率)；

业扩平均增长率＝((M+1年业扩量-M年业扩量)/M年业扩量+(M年业扩量-M-1年业扩量)/M-1年业扩量+(M-1年业扩量-M-2年业扩量)/M-2年业扩量)/3；其中，M为具体年份，设置增长率下限值、增长率上限值和固定增长率，当某个区域某年数据低于增长率下限值时，取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限值和增长率上限值的范围内时，直接取设置的固定增长率；当某个区域某年数据高于增长率上限值时，取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限值和增长率上限值的范围内时，直接取设置的固定增长率；当某个区域合理库存测算日天气气温为高温大于或等于高温温度阈值、或者天气气温小于或等于低温阈值时，增长率系数固定增加预设值；

故障平均增长率＝((M+1年故障量-M年故障量)/M年故障量+(M年故障量-M-1年故障量)/M-1年故障量+(M-1年故障量-M-2年故障量)/M-2年故障量)/3；

同期业扩均值数据＝(M+1年第N月业扩数据+M年第N月业扩数据+M-1年第N月业扩数据)/3，其中，N为具体月份；

同期故障均值数据＝(M+1年第N月故障数据+M年第N月故障数据+M-1年第N月故障数据)/3。

到货管理单元13，与检定管理单元14连接，用于根据预设参数，基于数据中台的实时同步技术获取供应商确认的实际到货时间，智能生成每月的到货计划，并对到货计划进行相关管理，将每月的到货计划发送到检定管理单元；所述到货管理单元13具体用于：

通过数据中台的大数据技术同步供应商确定的物资具体到货时间，通过后台的到货计划计算模型，依据供应商确定的到货时间、检定能力以及库存容量，智能生成月度到货计划，其中，月度到货计划由每日到货计划组合生成；当库存容量大于供应商当日确定到货量与当日之前供应商确定的到货量的和时，每日到货计划等于当日供应商确定到货量加上当日之前供应商确定到货量；当库存容量小于供应商当日确定到货量时，每日到货计划等于当日库存容量；当库存容量大于供应商当日确定到货量且小于当日确认到货量与当日之前确定到货量的剩余量的和时，每日到货计划＝当日供应商确定到货量+(当日库存容量-当日供应商确定到货量)；

依据供应商的调整及异常情况对到货计划进行管理。

检定管理单元14，与到货管理单元13、资产需求匹配单元11以及合理库存监测管理单元12连接，用于依据供应商的实际到货情况，结合用户资产需求提报和匹配结果以及每月最优库存值对到货需检定的物资进行工作量核算，并依据设备检定线的检定能力，基于检定智能排产模型进行智能排产；所述检定管理单元14具体用于：

依据供应商的实际到货情况，结合资产需求匹配单元的用户资产需求提报、合理库存监测管理单元的每月最优库存值对到货需检定的物资进行工作量核算，生成月度检定任务；

获取人员工作情况、生产线检定能力参数，并根据所述月度检定任务、人员工作情况和生产线检定能力参数进行检定物资的智能排产，其中，月度检定计划由每日检定计划组合生成；每日检定计划＝月度总检定任务/总产能值*该日产能值；

依据人员工作的调整及异常情况对检定计划进行管理。

配送管理单元15，与到货管理单元13和检定管理单元14连接，用于根据预设参数，结合到货计划及车辆运力情况，基于配送智能核算模型，将检定后的物资智能生成每月的配送计划，并对配送计划进行相关管理；所述配送管理单元15具体用于：

根据预设参数，同时结合到货管理单元的到货计划及车辆运力情况，智能生成每月的配送任务。

根据月度配送任务及车辆运力情况，通过智能调度模型，进行车辆配送的智能调度和配送路线的智能规划，其中，月度配送计划由每日配送计划组成；每日配送计划＝度总检定任务/总配送值*该日配送值；

通过穷举的方式，计算出从始发地出发到目的地的最短路线，进行配送路线规划；

根据车辆情况、配送地情况、及异常情况对配送计划进行管理。

报表管理单元16，与所述资产需求匹配单元11、所述合理库存监测管理单元12、所述到货管理单元13、所述检定管理单元14、所述配送管理单元15连接，用于根据所述系统各个单元生成的数据，智能生成相关参数报表并展示。

所述报表管理单元16进一步用于：根据用户需要自定义新增报表。

综上所述，本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统围绕资产供应链的全过程进行构建，包含了招标、订货、到货、检定、配送、安装六个环节，每个环节数据均贯穿省、市、县三个层级，实现数据贯通，打破不同部门、不同管理层之间的壁垒，实现计量资产供应链信息的透明共享、计量资产各环节流程智能跟踪、生成智能排产、异常智能研判。

以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行详细说明。

本发明实施例涉及一种计量资产供应指挥平台系统，提供了一种电力企业全新的智能管理方法。本发明实施例包含资产智慧供应链看板单元、资产需求匹配单元、合理库存监测管理单元、到货管理单元、检定管理单元、配送管理单元以及报表管理单元；

其中，资产智慧供应链看板单元用于对资产采购、订货、到货、检定、配送、安装的全环节管控；

资产需求匹配单元用于用户进行需要使用资产的需求提报，并通过后台的资产需求匹配模型实现资产类型、厂家等详细参数的最优自动匹配；

合理库存监测管理单元用于用户对全省不同库房的资产进行监测，并依据合理库存大数据模型预测每月各库房的最优库存值；

到货管理单元，主要用于根据软件使用者设定的参数，基于数据中台的实时同步技术接入供应商确认的实际到货时间，智能生成每月的到货计划，并对到货计划进行相关管理；

检定管理单元，主要用于资产检定的智能排产，依据供应商的实际到货情况，结合资产需求匹配单元的需求、合理库存监测管理单元的每月最优库存值等对到货需检定的物资进行工作量核算，并依据设备检定线的检定能力进行智能排产。

配送管理单元，主要用于根据软件使用者设定的参数，同时结合到货管理单元的相关数据及车辆运力情况，智能生成每月的配送计划，并对配送计划进行相关管理；

报表管理单元，主要依据上述其他单元的基础数据，智能生成相关参数报表。

从上述技术方案可以看出，本发明实施例的技术方案依托数据中台，实现了计量资产的全流程追踪，同时实现了全省库房的合理库存监测与预计，并依托合理库存大数据模型、检定智能排产模型、配送智能核算模型等算法模型实现了计量资产的智能生产及配送。

本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的整体业务架构如图2所示，技术架构如图3所示，数据架构如图4所示，本发明实施例的计量资产供应指挥平台系统的数据来源主要通过源端层，从使用者其他软件系统或相关数据报表。通过数据中台，对源端数据进行数据计算、数据集成等步骤进行数据加工。通过业务层级相关数据模型，进行相关单元模块的应用，使得电力企业实现计量资产智能生产。

本发明系统架构设计遵循“中台+微服务”技术架构，架构上前后端分离，其中后台微服务采用Spring Cloud技术栈开发，eureka作为微服务注册中心和配置中心进行服务注册和配置。消息队列采用原生RocketMQ，为整个应用提供异步解耦和削峰填谷的能力。数据服务开发方面，统一基于数据中台，通过Dataworks进行数据开发，并将结果推送到数据存储组件(RDS、ES)，由Dataworks组件将结果表封装注册发布为数据服务API，API统一发布到云服务，应用统一通过服务市场调用。

以下对上述各个模块分别进行详细说明。

一、资产智慧供应链看板

如图5所示，资产智慧供应链看板主要包含招标、订货、到货、检定、配送、安装六个环节。招标、订货环节，在该环节主要实现了计量资产营财对等、订购额度智能锁定、招标数量智能预测三个功能，一是通过中台大数据+微服务的技术打通了软件使用者不同系统之间数据接口，实现了营销业务与财务业务的绑定，解决了营财不对等的问题。二是通过供应商评价及到货延期等异常情况与订货功能进行关联，实现了不良供应商订购额度智能锁定，有力管控不良供应商产品采购。三是通过库存量、实际资产使用量的关联计算模型，实现计量资产招标数量智能预测，对库存不足等异常进行提前预警。

到货、检定、配送，该环节主要围绕物资实时跟踪、信息公开透明、订单溯源分析三点进行建设。为打破供应链盲盒，贯通不同系统、不同层级实现到货物资的实时跟踪，对不同层级的计量资产配送权过程进行公开化、透明化，对单个资产可通过系统软件进行追溯，实时了解每个订单当前的状态，是否到货，是否检定、是否配送等等，让项目方实时掌握物资供应状态，合理安排项目工期。同时，进一步完善物资管控，分析物资到货、检定、配送计划执行情况，预判超期任务并智能预警，对物资检定及时率、合格率进行全线上管控，辅助软件使用者生产管理。

安装，该环节实现资产安装后的运行数据共享，构建从招标到运行完整计量资产供应链，通过分析订货、配送及安装数据，实现对前期订货量、配送量的计划检视，对后期订货量、配送量的闭环反馈，辅助全省计量资产智能供应链管控。

二、资产需求匹配单元

如图6所示，用户通过软件应用系统的资产需求匹配单元对自身的需求进行提报。资产需求匹配单元录入用户的资产需求后，在后台通过资产需求匹配模型中的协议库存算法按照合同的招标批次、库存情况、供应商评价等相关数据进行资产的合理智能分配。资产匹配成功招标批次、供应商等信息后，通过中台大数据技术，把相关技术推送至软件使用者的财务相关系统，实现物资的采购。

三、合理库存监测管理单元

如图7所示，合理库存预测管理单元首先通过数据中台的大数据技术，读取历史的运行相关数据。

合理库存大数据模型运用相关算法结合当前天气等其他外在因素，实现安全库存值、预警值等相关信息的计划，并对软件使用者进行展示。

合理库存计算方法：

1)业扩/故障合理库存下限＝(业扩新装量+故障量)。

2)业扩/故障合理库存上限＝(业扩新装量+故障量)*3。

3)业扩新装量＝同期业扩均值数据*(1+业扩平均增长率)。

4)故障量＝同期故障均值数据*(1+故障平均增长率)。

5)业扩平均增长率＝((2021年业扩量-2020年业扩量)/2020年业扩量+(2020年业扩量-2019年业扩量)/2019年业扩量+(2019年业扩量-2018年业扩量)/2018年业扩量)/3。

6)故障平均增长率＝((2021年故障量-2020年故障量)/2020年故障量+(2020年故障量-2019年故障量)/2019年故障量+(2019年故障量-2018年故障量)/2018年故障量)/3。

7)同期业扩均值数据＝(2021年7月业扩数据+2020年7月业扩数据+2019年7月业扩数据)/3。

8)同期故障均值数据＝(2021年7月故障数据+2020年7月故障数据+2019年7月故障数据)/3。

需要说明的是：

计算平均增长率时，可能出现某一年无数据或者激增时，采用如下措施，可设置增长率下限、增长率上限，固定增长率。

1)当某个区域某年数据低于下限值时，就取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限和上限的范围内时，直接取设置的固定增长率。

2)当某个区域某年数据高于上限值时，就取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限和上限的范围内时，直接取设置的固定增长率。

3)当某个区域合理库存测算日天气为高温>＝38c°或者<＝0c°时，增长率系数需固定+0.5。

当实际库存值小于安全库存值时，进行补货提醒，并自动发起补货配送任务。

四、到货管理单元

如图8所示，具体包括如下处理：

a)、到货管理单元通过数据中台大数据技术同步供应商确定的物资具体到货时间。

b)、到货管理单元通过后台的到货计划计算模型，依据供应商确定的到货时间、检定能力、库存容量等因素，智能生成月度到货计划。

1)月度到货计划＝由每日到货计划组合生成；

2)当库存容量大于供应商当日确定到货量+当日前供应商确定的到货量时，每日到货计划＝当日供应商确定到货量+当日前供应商确定到货量；当库存容量小于供应商当日确定到货量时，每日到货计划＝当日库存容量；当库存容量大于供应商当日确定到货量，小于当日确认到货量+当日前确定到货量的剩余量时，每日到货计划＝当日供应商确定到货量+(当日库存容量-当日日供应商确定到货量)。

c)、软件使用者可以依据供应商的调整及其他异常情况对到货计划进行管理。

五、检定管理单元

如图9所示，具体包括如下处理：

a)、检定管理单元依据供应商的实际到货情况，结合资产需求匹配单元的需求、合理库存监测管理单元的每月最优库存值等对到货需检定的物资进行工作量核算，生成月度检定任务。

b)、软件使用者把人员工作情况、生产线检定能力等参数录入软件系统，软件系统依据月度检定任务及实际录入的参数进行检定物资的智能排产。

月度检定计划＝由每日检定计划组合生成；

每日检定计划＝月度总检定任务/总产能值*该日产能值；需把产能值进行量化。如一天可以检定1000个资产，则设定产能值为1.(该参数比例可由软件使用者自定义)

c)、软件使用者可以依据人员工作的调整及其他异常情况对检定计划进行管理。

六、配送管理单元

如图10所示，具体包括如下处理：

a)、配送管理单元根据软件使用者设定的参数，同时结合到货管理单元的相关数据及车辆运力情况，智能生成每月的配送任务。

b)、软件使用者把车辆运力情况等参数录入软件系统，软件系统依据月度配送任务及实际录入的参数，通过智能调度模型，进行车辆配送的智能调度，配送路线的智能规划。

月度配送计划＝由每日配送计划组成；

每日配送计划＝度总检定任务/总配送值*该日配送值；需把配送值进行量化。如一天可以配送1000个资产，则设定配送值为1.(该参数比例可由软件使用者自定义)，配送值因需考虑车辆返回等原因，所以日配送值是动态的，会结合具体任务进行计算；

配送路线规划，通过软件系统写入该省的实际地图，同时通过穷举的方式，计算出从始发地出发到目的地的最短路线(含盖始发地1个，目的地有多个的情况)，然后当前端确认配送任务时，后端通过计算自动读取最短路线。

c)、软件使用者可以依据车辆情况及配送地情况及其他异常情况对配送计划进行管理。

七、报表管理单元

如图11所示，具体包括如下处理：

报表管理单元根据软件使用者设定的参数，同时结合资产智慧供应链看板、资产需求匹配、合理库存监测管理、到货管理、检定管理、配送管道等单元的基础数据，自动生成对应报表，同时软件使用者可依据自身情况自定义新增报表。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种计量资产供应指挥平台系统，其特征在于，所述系统具体包括：

资产智慧供应链看板单元，与资产需求匹配单元、合理库存监测管理单元、到货管理单元、检定管理单元、配送管理单元、以及报表管理单元连接，用于实现资产采购、订货、到货、检定、配送、安装的全环节管控；

资产需求匹配单元，与检定管理单元连接，用于获取用户资产需求提报，通过后台的资产需求匹配模型为用户资产需求提报进行自动资产最优匹配，并将用户资产需求及匹配结果发送到检定管理单元；

合理库存监测管理单元，与检定管理单元连接，用于对不同库房的资产进行监测，并根据合理库存大数据模型预测各库房的每月最优库存值，并将各库房的每月最优库存值发送到检定管理单元；所述合理库存监测管理单元具体用于：

执行以下合理库存计算方法：

业扩/故障合理库存下限=业扩新装量+故障量；

业扩/故障合理库存上限=(业扩新装量+故障量）*3；

业扩新装量=同期业扩均值数据*（1+业扩平均增长率）；

故障量=同期故障均值数据*（1+故障平均增长率）；

业扩平均增长率=（（M+1年业扩量-M年业扩量）/M年业扩量+（M年业扩量-M-1年业扩量）/ M-1年业扩量+（M-1年业扩量- M-2年业扩量）/ M-2年业扩量）/3；其中，M为具体年份，设置增长率下限值、增长率上限值和固定增长率，当某个区域某年数据低于增长率下限值时，取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限值和增长率上限值的范围内时，直接取设置的固定增长率；当某个区域某年数据高于增长率上限值时，取其他区域的增长率的平均值，当平均值不在设置的增长率下限值和增长率上限值的范围内时，直接取设置的固定增长率；当某个区域合理库存测算日天气气温为高温大于或等于高温温度阈值、或者天气气温小于或等于低温阈值时，增长率系数固定增加预设值；

故障平均增长率=（（M+1年故障量-M年故障量）/M年故障量+（M年故障量- M-1年故障量）/ M-1年故障量+（M-1年故障量- M-2年故障量）/ M-2年故障量）/3；

同期业扩均值数据=（M+1年第N月业扩数据+M年第N月业扩数据+ M-1年第N月业扩数据）/3，其中，N为具体月份；

同期故障均值数据=（M+1年第N月故障数据+M年第N月故障数据+M-1年第N月故障数据）/3；

到货管理单元，与检定管理单元连接，用于根据预设参数，基于数据中台的实时同步技术获取供应商确认的实际到货时间，智能生成每月的到货计划，并对到货计划进行相关管理，将每月的到货计划发送到检定管理单元；

检定管理单元，与到货管理单元、资产需求匹配单元以及合理库存监测管理单元连接，用于依据供应商的实际到货情况，结合用户资产需求提报和匹配结果以及每月最优库存值对到货需检定的物资进行工作量核算，并依据设备检定线的检定能力，基于检定智能排产模型进行智能排产；

配送管理单元，与到货管理单元和检定管理单元连接，用于根据预设参数，结合到货计划及车辆运力情况，基于配送智能核算模型，将检定后的物资智能生成每月的配送计划，并对配送计划进行相关管理；

报表管理单元，与所述资产需求匹配单元、所述合理库存监测管理单元、所述到货管理单元、所述检定管理单元、所述配送管理单元连接，用于根据所述系统各个单元生成的数据，智能生成相关参数报表并展示。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，资产智慧供应链看板单元具体用于：

在招标和订货环节进行营销业务与财务业务绑定，将供应商的异常情况与订货功能进行关联，进行不良供应商的订购额度智能锁定，通过库存量和实际资产使用量的关联计算模型，进行计量资产招标数量智能预测，对库存异常进行提前预警；

在到货、检定以及配送环节，对不同系统、不同层级的到货物资进行实时跟踪，公开不同层级的计量资产配送权，对单个资产进行追溯，实时同步每个订单当前的状态，进行物资管控，分析物资到货、检定、以及配送计划执行情况，预判超期任务并进行智能预警，对物资检定及时率和合格率进行全线上管控；

在安装环节，进行资产安装后的运行数据共享，构建从招标到运行完整计量资产供应链，通过分析订货、配送及安装数据，实现对前期订货量和配送量的计划检视，对后期订货量和配送量进行闭环反馈。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述资产需求匹配单元具体用于：

获取用户资产需求提报，录入用户的资产需求，在后台通过资产需求匹配模型中的协议库存算法按照合同的招标批次、库存情况、供应商评价数据进行资产的合理智能分配，在资产匹配成功后，通过数据中台大数据技术，把匹配结果进行推送，以实现物资的采购，并将用户资产需求提报及匹配结果发送到检定管理单元。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述合理库存监测管理单元具体用于：

通过数据中台的大数据技术，读取历史运行相关数据，通过合理库存大数据模型运用合理库存计算方法并结合其他外在因素，确定安全库存值和预警值并对用户进行展示，当实际库存值小于安全库存值时，进行补货提醒，并自动发起补货配送任务。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述到货管理单元具体用于：

通过数据中台的大数据技术同步供应商确定的物资具体到货时间，通过后台的到货计划计算模型，依据供应商确定的到货时间、检定能力以及库存容量，智能生成月度到货计划，其中，月度到货计划由每日到货计划组合生成；当库存容量大于供应商当日确定到货量与当日之前供应商确定的到货量的和时，每日到货计划等于当日供应商确定到货量加上当日之前供应商确定到货量；当库存容量小于供应商当日确定到货量时，每日到货计划等于当日库存容量；当库存容量大于供应商当日确定到货量且小于当日确认到货量与当日之前确定到货量的剩余量的和时，每日到货计划=当日供应商确定到货量+（当日库存容量-当日供应商确定到货量）；

依据供应商的调整及异常情况对到货计划进行管理。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述检定管理单元具体用于：

依据供应商的实际到货情况，结合资产需求匹配单元的用户资产需求提报、合理库存监测管理单元的每月最优库存值对到货需检定的物资进行工作量核算，生成月度检定任务；

获取人员工作情况、生产线检定能力参数，并根据所述月度检定任务、人员工作情况和生产线检定能力参数进行检定物资的智能排产，其中，月度检定计划由每日检定计划组合生成；每日检定计划=月度总检定任务/总产能值*该日产能值；

依据人员工作的调整及异常情况对检定计划进行管理。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述配送管理单元具体用于：

根据预设参数，同时结合到货管理单元的到货计划及车辆运力情况，智能生成每月的配送任务；

根据月度配送任务及车辆运力情况，通过智能调度模型，进行车辆配送的智能调度和配送路线的智能规划，其中，月度配送计划由每日配送计划组成；每日配送计划=度总检定任务/总配送值*该日配送值；

通过穷举的方式，计算出从始发地出发到目的地的最短路线，进行配送路线规划；

根据车辆情况、配送地情况、及异常情况对配送计划进行管理。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述报表管理单元进一步用于：根据用户需要自定义新增报表。

9. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统采用数据中台加后台微服务的技术架构，前后端分离，其中后台微服务采用Spring Cloud 技术栈开发，eureka作为微服务注册中心和配置中心进行服务注册和配置，消息队列采用原生RocketMQ；数据中台通过Dataworks进行数据开发，并将结果推送到数据存储组件，由Dataworks组件将结果表封装注册发布为数据服务API，通过API统一发布到云服务，并通过服务市场调用。