一种基于多标准分类的电力物资品类分析方法与流程

1.本发明涉及电力行业物资品类分析的技术领域，尤其涉及一种基于多标准分类的电力物资品类分析方法。


背景技术：

2.高效率、高质量的物资供应服务体系，是保障安全生产，实现降本增效，促进高质量发展，提高整体竞争力的基础。品类分析是对物资的基本状态各个维度的数据分析，得到物资属性、采购特征、需求特征、价格特征，并通过结合各个维度的数据，分析物资合适的采购模式(框架协议采购与非框架协议采购)和仓储方式(中心仓与前置仓)，确定最优的物资供应策略。通过品类分析，可以提升企业物资集约化管理和采购管理水平，为企业集中物资供应服务提供决策支持，确定合适的物资采购、仓储方式，保障供应，降低成本。
3.现有的物资品类分析方法主要是通过定性分析和人工经验判断以及参考相关法律法规，决策者的技术水平、工作经验和对物资的了解程度对分析的准确性有很大影响。并且在物资品类众多的大型企业中，多个决策者做出的决策不尽相同，容易造成企业管理混乱，成本增加，不利于企业的物资集约化管理。对于物资的分类管理，众多企业采用经典的abc分类方法，其基本思想是按照不同的管理目标和要求，以物资累计资金占用额为分类标准，将其分为重点(a类)、次重点(b类)和一般(c类)三个等级，即一般将累计品种数占产品的总品种数5％～15％，而累计资金占产品资金总额60％～80％的物品归为a类；将累计品种数占产品的总品种数60％～80％，而累计资金占产品资金总额5％～15％的物品归为c类；把在a类和c类中间的物品归为b类。对被划分为a类的非常重要的物品，要严格控制其计划、采购和库存储备量；而对一般重要的b类物品要适度控制，在企业能力范围内，适度减少库存；而对不重要的c类物品采取放宽控制的政策。这种分类方法仅考虑资金占用额一个指标，具有很大的局限性。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明提供了一种基于多标准分类的电力物资品类分析方法，能够解决传统分类方法指标单一的问题。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，根据物资特点和物资管理经验构建物资品类分析指标体系；利用电力公司管理信息系统采集物资相关数据，结合所述物资品类分析指标体系对所述物资相关数据进行清洗和特征工程；计算清洗后的所述物资相关数据并输出物资各项指标数据，基于德尔菲专家法确定各个分析目标采用的指标；利用最大最小标准化策略将所述指标进行标准化处理，根据熵权法确定所述指标权重；利
用所述指标权重计算物资最终得分，基于专家意见得到分析结果，并对所述指标权重进行调整。
8.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：所述物资品类分析指标体系为二级结构，包括，一级指标和二级指标；所述一级指标包括，物资属性、通用性指标、采购指标、需求指标、价格指标和重要性指标；所述二级指标，包括所述价格指标中的最高价、最低价、价格中位数、价格波动四项；采购分析中的采购频次、采购周期、供货周期、采购数量四项；需求分析中的需求数量、需求频次、周转时间三项；重要性分析中的资金占用、重要程度评级两项。
9.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：所述物资相关数据包括，物资编码、时间节点、物资的采购、需求、出入库、请领、物资三级分类相关信息。
10.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：所述清洗和特征工程包括，对缺失值、异常值和重复值进行处理；对所述物资相关数据进行拆分和重新组合，删除无用数据。
11.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：计算并输出物资各项指标数据包括，覆盖率：区域内使用物资的公司数量/区域内公司总数；采购数量：筛选此类物资所有采购数据，采购数量求和；采购频次：筛选此类物资所有采购数据，每一条数据代表一次采购，统计数据条数；采购周期：需求计划审批——订单创建；供货周期：订单创建——物资入库；需求数量、需求频次：以采购数据替代；周转时间：出入库时间差；均价：选取时段内采购金额之和/采购数量；价格波动：时段内采购单价随时间折线图；重要程度：由物资管理专家给出；资金占用：所选物资全部采购资金之和/全部物资采购资金之和。
12.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：所述确定各个分析目标采用的指标包括，若对采购方式进行分析，则将资金占用、采购数量、采购频次和覆盖率作为分析指标；若对仓储方式进行分析，则将重要程度评级、覆盖率、需求数量作为分析指标。
13.作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：包括，利用所述最大最小标准化策略将所述指标进行标准化处理，使得不同量纲和取值范围的指标数据都位于[0,1]区间内。
[0014]
作为本发明所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的一种优选方案，其中：包括，将各个指标数据进行min
‑
max标准化；计算第j项指标相应各物资所占比重、指标熵值、指标差异系数和指标权重；根据所述指标权重计算物资最终得分。
[0015]
本发明的有益效果：本发明方法对物资属性、采购、需求、价格等特征进行刻画，从数据的角度进行分析，打破传统分析方法以人工经验为主的缺点，提高分析准确度；另一方面，本发明方法结合专家经验，合理选取物资的分类标准、采购分析指标及仓储分析指标，并采用多指标分类方法，将各项指标数据统筹兼顾，提高分析结果的准确性和实用性。
附图说明
[0016]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用
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发明的一些实施例，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它的附图。其中：
[0017]
图1为本发明一个实施例所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的流程示意图；
[0018]
图2为本发明一个实施例所述的基于多标准分类的电力物资品类分析方法的品类分析指标层次结构示意图。
具体实施方式
[0019]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0020]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0021]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0022]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0023]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0024]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0025]
实施例1
[0026]
参照图1和图2，为本发明的第一个实施例，提供了一种基于多标准分类的电力物资品类分析方法，具体包括：
[0027]
s1：根据物资特点和物资管理经验构建物资品类分析指标体系。其中需要说明的是，物资品类分析指标体系为二级结构，包括：
[0028]
一级指标和二级指标；
[0029]
一级指标包括，物资属性、通用性指标、采购指标、需求指标、价格指标和重要性指标；
[0030]
二级指标包括，价格指标中的最高价、最低价、价格中位数、价格波动四项；采购分析中的采购频次、采购周期、供货周期、采购数量四项；需求分析中的需求数量、需求频次、周转时间三项；重要性分析中的资金占用、重要程度评级两项。
[0031]
s2：利用电力公司管理信息系统采集物资相关数据，结合物资品类分析指标体系对物资相关数据进行清洗和特征工程。本步骤需要说明的是，物资相关数据包括：
[0032]
物资编码、时间节点、物资的采购、需求、出入库、请领、物资三级分类相关信息。
[0033]
进一步的，清洗和特征工程包括：
[0034]
对缺失值、异常值和重复值进行处理；
[0035]
对物资相关数据进行拆分和重新组合，删除无用数据。
[0036]
s3：计算清洗后的物资相关数据并输出物资各项指标数据，基于德尔菲专家法确定各个分析目标采用的指标。其中还需要说明的是，计算并输出物资各项指标数据包括：
[0037]
覆盖率：区域内使用物资的公司数量/区域内公司总数；
[0038]
采购数量：筛选此类物资所有采购数据，采购数量求和；
[0039]
采购频次：筛选此类物资所有采购数据，每一条数据代表一次采购，统计数据条数；
[0040]
采购周期：需求计划审批——订单创建；
[0041]
供货周期：订单创建——物资入库；
[0042]
需求数量、需求频次：以采购数据替代；
[0043]
周转时间：出入库时间差；
[0044]
均价：选取时段内采购金额之和/采购数量；
[0045]
价格波动：时段内采购单价随时间折线图；
[0046]
重要程度：由物资管理专家给出；
[0047]
资金占用：所选物资全部采购资金之和/全部物资采购资金之和。
[0048]
具体的，确定各个分析目标采用的指标包括：
[0049]
若对采购方式进行分析，则将资金占用、采购数量、采购频次和覆盖率作为分析指标；
[0050]
若对仓储方式进行分析，则将重要程度评级、覆盖率、需求数量作为分析指标。
[0051]
s4：利用最大最小标准化策略将指标进行标准化处理，根据熵权法确定指标权重。本步骤还需要说明的是：
[0052]
利用最大最小标准化策略将指标进行标准化处理，使得不同量纲和取值范围的指标数据都位于[0,1]区间内；
[0053]
将各指标数据进行min
‑
max标准化：
[0054][0055]
其中，x
i
为原始数据，y
i
为标准化后的数据；
[0056]
计算第j项指标相应各物资所占比重p
ij
：
[0057][0058]
其中，m为数据条数；
[0059]
计算第j项指标熵值h
j
：
[0060][0061]
其中，k＝1/m，m为数据条数；
[0062]
计算第j项指标差异系数g
i
：
[0063]
g
j
＝1
‑
h
l
[0064]
计算第j项指标权重ω
j
：
[0065][0066]
s5：利用指标权重计算物资最终得分，基于专家意见得到分析结果，并对指标权重进行调整。其中需要再次说明的是：
[0067]
根据指标权重计算物资最终得分v
i
:
[0068][0069]
根据得分高低对物资类别、采购方式以及仓储方式进行划分；
[0070]
其中，物资类别划分为abc三类，对最终得分在前30％的物资划为a类，30％—70％划为b类，70％—100％划为c类；
[0071]
采购方式划为两类，其中，前50％划为框架协议采购，后50％划为非框架协议采购；
[0072]
仓储方式划为两类，其中，前50％划为中心仓存储，后50％划为前置仓存储。
[0073]
实施例2
[0074]
为了更好地对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择以传统的物资品类分析方法和本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本发明方法所具有的真实效果。
[0075]
传统的物资品类分析方法(例如，采购形式分析与仓储方式分析)主要依靠人工经验，其科学性较低，准确性有赖于工作人员的专业水平和对领域的熟悉程度，物资的abc分类仅参考资金占用一个指标进行分析，这种单一指标方法不能同时兼顾多个物资特征，已经逐渐被淘汰。
[0076]
为验证本发明方法相对于传统方法具有较高的准确性，本实施例中将采用传统单指标abc分类方法和本发明方法分别对一批电力物资进行分类和比较测试。
[0077]
其中，传统abc分类方法仅考虑资金占用一个指标，本发明方法同时考虑物资的资金占用和重要程度两项指标，根据熵权法赋予权重，分别进行分类，部分结果示意如下：
[0078]
表1：传统方法。
[0079]
物资资金占用分类液压油0.00445284b
[0080]
表2：本发明方法。
[0081]
物资资金占用重要程度分类液压油0.004452844a
[0082]
参照表1和表2，由于传统方法只考虑物资的资金占用进行分类，液压油采购资金占用较少，被分为b类，但是液压油作为生产过程中必不可少的物资，对于维持生产非常重要，应当作为很重要物资进行采购和仓储的管理，本发明方法结合在生产中的重要程度指标，将其分为a类物资，更加准确合理。
[0083]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。