省級(jí)供電企業(yè)供應(yīng)商全息畫像應(yīng)用研究

熊 濤,邢子路

(1.國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司物資公司,湖南 長(zhǎng)沙 410004;2.浙江華云信息科技有限公司,浙江 杭州 310008)

供應(yīng)商的選擇與評(píng)價(jià)是供應(yīng)鏈中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的供應(yīng)商信息化管理側(cè)重于信息及業(yè)務(wù)管理,缺乏客觀性、量化的選擇和評(píng)估手段,因此對(duì)于供應(yīng)商的風(fēng)險(xiǎn)提前預(yù)判能力較弱,持續(xù)跟蹤能力不強(qiáng)。

2018年以來,國(guó)網(wǎng)公司啟動(dòng)了智慧供應(yīng)鏈,實(shí)現(xiàn)了智能采購(gòu)、數(shù)字物流、全景質(zhì)量管理三大體系的全面支撐,深入推進(jìn)實(shí)現(xiàn)物資供應(yīng)商管理業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此建設(shè)趨勢(shì)下,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)評(píng)價(jià)和選擇供應(yīng)商,加強(qiáng)電網(wǎng)物資供應(yīng)高效管理、風(fēng)險(xiǎn)智能化評(píng)估,成為推進(jìn)供應(yīng)商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標(biāo)。

1 研究現(xiàn)狀

供應(yīng)商的選擇和評(píng)估是供應(yīng)商管理的核心,因此各類專家開展了一系列對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行定量分析評(píng)價(jià)的方法[1-3]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和畫像技術(shù)的發(fā)展[4-6],則衍生出了基于畫像技術(shù)的供應(yīng)商畫像方法[7-9],能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地對(duì)供應(yīng)商數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、歸納、存儲(chǔ),該方法得到的客觀結(jié)果比以往根據(jù)層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法等專家主觀評(píng)分較直觀。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類預(yù)測(cè)供應(yīng)商畫像的效率較高[10-12]。

國(guó)家電網(wǎng)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)所往來的物資供應(yīng)商多達(dá)5萬家,在數(shù)據(jù)方面,各類業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)高達(dá)900 T,包括各類供應(yīng)商基礎(chǔ)信息、業(yè)務(wù)往來信息等,但目前以供應(yīng)商為核心的全方位數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品很少[13-16],績(jī)效評(píng)估仍采用手工打分的方式,評(píng)價(jià)依賴于專家的主觀因素,對(duì)于不良行為問題,在招投標(biāo)環(huán)節(jié)對(duì)供應(yīng)商限制授標(biāo)。供應(yīng)商數(shù)據(jù)的利用度較弱,數(shù)據(jù)價(jià)值無法顯現(xiàn)。物資全業(yè)務(wù)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)過程中,以供應(yīng)商為核心,加強(qiáng)物資大數(shù)據(jù)整合貫通、充分挖掘利用供應(yīng)商數(shù)據(jù)勢(shì)在必行。

綜上所述,在供應(yīng)商全息畫像研究實(shí)現(xiàn)過程中,技術(shù)難點(diǎn)集中在兩個(gè)層面。一是如何歸集整合供應(yīng)商自身屬性和行為數(shù)據(jù)集;二是應(yīng)用什么方法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文圍繞這兩個(gè)重難點(diǎn)問題,秉承“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、開放共享”的建設(shè)理念,建立數(shù)據(jù)、標(biāo)簽、評(píng)價(jià)3大體系,繪制2類供應(yīng)商全息畫像,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)、外部多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用。

2 供應(yīng)商畫像數(shù)據(jù)體系建設(shè)

供應(yīng)商的履約管理、物資供應(yīng)、招標(biāo)采購(gòu)、資質(zhì)核實(shí)等信息分布在國(guó)網(wǎng)ECP、ERP、財(cái)務(wù)、供應(yīng)等各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,各業(yè)務(wù)線積累的供應(yīng)商相關(guān)數(shù)據(jù)高達(dá)900T由于業(yè)務(wù)管理的側(cè)重點(diǎn)不同,不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)商管理數(shù)據(jù)形成各種數(shù)據(jù)孤島,無法有效的貫通。

從數(shù)據(jù)集成層面,本文運(yùn)用系統(tǒng)論的理論方法,采用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的復(fù)雜集成,整合內(nèi)部(ECP、ERP、PMS、基建管控等)全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部的征信、金融、處罰等信息,共梳理了107個(gè)方面的數(shù)據(jù),建立了供應(yīng)商全量信息庫(kù),解決了供應(yīng)商數(shù)據(jù)分散,數(shù)據(jù)獲取難的問題。

從數(shù)據(jù)整合層面,本文運(yùn)用了知識(shí)圖譜技術(shù),圖譜構(gòu)建過程如圖1所示。通過實(shí)體提取、關(guān)系提取和屬性提取三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行“信息獲取”,然后基于這些信息完成本體構(gòu)建和知識(shí)融合,實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理,建立了以供應(yīng)商為核心的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),繪制供應(yīng)商數(shù)據(jù)圖譜,支撐高效靈活的多層次關(guān)系圖譜查詢、內(nèi)在關(guān)系識(shí)別,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商血緣分析,關(guān)系脈絡(luò)清晰。

圖1 供應(yīng)商知識(shí)圖譜構(gòu)建過程

基于ECP2.0和數(shù)據(jù)中臺(tái)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)完成實(shí)體構(gòu)建,然后與外部的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,補(bǔ)充屬性及關(guān)系,但由于外部數(shù)據(jù)可能存在命名模糊,數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、縮寫等問題,從而出現(xiàn)多詞一義和一詞多義的現(xiàn)象,為了解決上述問題達(dá)到實(shí)體消歧的目的,使用了TF-IDF計(jì)算向量之間的相似度完成實(shí)體對(duì)齊和實(shí)體連接。TF-IDF主要用來評(píng)估某個(gè)字或者用某個(gè)詞對(duì)一個(gè)文檔的重要程度。其中:

(1)

(2)

計(jì)算完相似度后,可以設(shè)置一個(gè)合理的閾值,融合超過該閾值相似度相近的實(shí)體,以消除冗余數(shù)據(jù)。

通過明確取數(shù)邏輯、更新頻次,按照資質(zhì)水平、運(yùn)營(yíng)能力、采購(gòu)履約、質(zhì)量管理、征信行為五個(gè)維度進(jìn)行分級(jí)分類管理,構(gòu)建了5維3級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系,解決了數(shù)據(jù)來源不一致、口徑不統(tǒng)一等問題,為后續(xù)建模和精準(zhǔn)分析奠定基礎(chǔ),避免噪聲數(shù)據(jù)和低質(zhì)數(shù)據(jù)在分析過程之間傳遞,減少數(shù)據(jù)干擾和不確定信息帶來的影響。

3 供應(yīng)商數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系建設(shè)

供應(yīng)商各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)總量高,依靠傳統(tǒng)的辦公軟件取數(shù)、匯總分析等工具,無法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和加工,也遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)發(fā)展的需求,大量的數(shù)據(jù)未被充分挖掘,導(dǎo)致一線業(yè)務(wù)人員跨專業(yè)獲取數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)較為困難。

本文創(chuàng)新了供應(yīng)商基礎(chǔ)標(biāo)簽與高級(jí)標(biāo)簽生成技術(shù)方法(見圖2),提升了供應(yīng)商數(shù)據(jù)挖掘與業(yè)務(wù)的簡(jiǎn)易性。

圖2 供應(yīng)商畫像基礎(chǔ)標(biāo)簽自定義組合高級(jí)標(biāo)簽

(1)基于數(shù)據(jù)特征選擇合適算法生成基礎(chǔ)標(biāo)簽。供應(yīng)商各指標(biāo)數(shù)據(jù)不規(guī)范,數(shù)據(jù)分布特征不一,因此本文基于數(shù)據(jù)分布多樣性,采用多種正態(tài)分布法、四分位法、關(guān)鍵字匹配法、自定義區(qū)間法等算法,將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定性或定量評(píng)價(jià)的“基礎(chǔ)標(biāo)簽”。如基于所有供應(yīng)商的成立年限繪制條形圖,發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)的數(shù)據(jù)趨近于正態(tài)分布,數(shù)據(jù)特點(diǎn)表現(xiàn)為多數(shù)數(shù)據(jù)集中在均值周圍,分別向兩側(cè)逐漸均勻下降,適用于正態(tài)分布劃分法,而注冊(cè)資金這一指標(biāo)的條形圖則呈現(xiàn)絕大多數(shù)數(shù)據(jù)集中并且單邊拖尾的特點(diǎn),因此選用四分位法進(jìn)行標(biāo)簽等級(jí)劃分。

(2)基于業(yè)務(wù)需要自定義組合高級(jí)標(biāo)簽。為更加全面地評(píng)價(jià)供應(yīng)商,本文滿足不同專業(yè)的分析需求,采用基礎(chǔ)標(biāo)簽定制化組合方式生成高級(jí)標(biāo)簽?！白远x”模塊基于Echarts開發(fā),利用其交互功能豐富、支持大數(shù)據(jù)展示等優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了“拖拉拽”的方式快速構(gòu)建,精準(zhǔn)快速地篩選符合條件的供應(yīng)商。

4 供應(yīng)商畫像評(píng)價(jià)體系建設(shè)

電網(wǎng)物資品類繁多,供應(yīng)商也呈現(xiàn)出多類別、多層次的差異特征。目前,省際電力公司在對(duì)供貨商的經(jīng)營(yíng)上,還停留在以價(jià)格、質(zhì)量、服務(wù)等因素為主的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)模式,缺少一套完整、科學(xué)的評(píng)價(jià)機(jī)制。本文從評(píng)價(jià)內(nèi)容上拓展了供應(yīng)商評(píng)價(jià)維度,從評(píng)價(jià)方法上優(yōu)化了評(píng)價(jià)算法。

每年11月后，嘉興地區(qū)進(jìn)入晚稻收割期，如太浦閘大流量供水，將在一定程度上抬高嘉北地區(qū)河網(wǎng)水位，雖然對(duì)嘉北地區(qū)水位抬高的影響比汛期小，但仍將影響部分圩區(qū)運(yùn)行。

4.1 精細(xì)化供應(yīng)商評(píng)價(jià)對(duì)象與內(nèi)容

從評(píng)價(jià)對(duì)象上,本文基于物資供應(yīng)商類型,定制了19種不同物資品類的供應(yīng)商量身定制評(píng)價(jià)模型,不同的物資品類采用適用的評(píng)價(jià)體系、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),精細(xì)化供應(yīng)商評(píng)價(jià)管理。從評(píng)價(jià)維度上,設(shè)計(jì)了信用方面3個(gè)行為、生產(chǎn)制造能力、供應(yīng)能力、履約能力6個(gè)能力,資質(zhì)水平、人力水平、低碳發(fā)展水平、財(cái)務(wù)水平等9個(gè)水平的量化評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)從簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)向全面評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)變。

4.2 科學(xué)化供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法

為了使評(píng)價(jià)得分結(jié)果既能科學(xué)量化又融合業(yè)務(wù)理解,此次評(píng)價(jià)算法采用層次分析法(AHP)和專家打分相結(jié)合的形式。層次分析法將目標(biāo)劃分為多目標(biāo),通過減少量化的數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或非結(jié)構(gòu)特征的多目標(biāo)的綜合判斷。層次分析法的步驟如下:

(1)建立分層的層級(jí)模式。在對(duì)總體目標(biāo)進(jìn)行全面的研究后,將每個(gè)影響因子按其屬性和類別劃分為若干等級(jí),評(píng)價(jià)采用標(biāo)簽體系。

(2)構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。每個(gè)層次中的所有要素重要性都要被特定地定量,用1～9表示兩個(gè)要素的重要性差異(見表1)。

表1 評(píng)價(jià)等級(jí)表

而在對(duì)各元素的重要性判斷時(shí),免不了出現(xiàn)個(gè)人主觀性或業(yè)務(wù)理解誤差的情況,因此在這里融合專家打分法,綜合多人意見構(gòu)建判斷矩陣:

A=(aij)n*n

(3)

(3)計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。計(jì)算判斷矩陣最大特征值,然后計(jì)算一致性指標(biāo)CI:

(4)

式中:λmax為判斷矩陣的最大特征值。

通過檢驗(yàn)一致性比例來檢驗(yàn)一致性,具體如下:

(5)

5 供應(yīng)商全息畫像架構(gòu)及應(yīng)用

本文秉承“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、開放共享”的建設(shè)理念,在上述數(shù)據(jù)體系、標(biāo)簽體系、評(píng)價(jià)體系的建設(shè)基礎(chǔ)上,建立供應(yīng)商標(biāo)簽畫像和五維全息畫像,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)、外部多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用。

在此基礎(chǔ)上,通過標(biāo)簽系統(tǒng)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行分類,使之可以進(jìn)行多維度、全方位定性評(píng)估。并且能夠快速溯源、預(yù)知風(fēng)險(xiǎn),從而提高供應(yīng)鏈的整體管理能力和水平。具體供應(yīng)商畫像基本信息頁面如圖3所示。

圖3 供應(yīng)商畫像基本信息頁面

五維畫像是基于評(píng)價(jià)體系,對(duì)供應(yīng)商的資質(zhì)能力、運(yùn)營(yíng)能力、履約能力、質(zhì)量水平、信用水平五個(gè)維度以雷達(dá)圖等圖形方式直觀展現(xiàn)供應(yīng)商的優(yōu)勢(shì)和短板,并設(shè)置國(guó)網(wǎng)不良行為、行政處罰等重要信息開關(guān)項(xiàng),掌握供應(yīng)商存在的風(fēng)險(xiǎn)狀況。供應(yīng)商五維畫像如圖4所示。

圖4 供應(yīng)商五維畫像

目前平臺(tái)已完成10 845家供應(yīng)商的精準(zhǔn)畫像,且將畫像融入具體業(yè)務(wù),拓展供應(yīng)商畫像業(yè)務(wù)應(yīng)用,推動(dòng)物資管理變革與創(chuàng)新。

一是支撐商務(wù)評(píng)標(biāo)。改變傳統(tǒng)的專家打分模式,將商務(wù)評(píng)標(biāo)模板植入平臺(tái)的評(píng)價(jià)體系,平臺(tái)自動(dòng)計(jì)算得分,自動(dòng)比對(duì)18個(gè)維度的詳細(xì)參數(shù),一鍵導(dǎo)出打分結(jié)果,評(píng)標(biāo)環(huán)節(jié)更具有效性和公正性。該應(yīng)用自上線以來已支撐4次商務(wù)評(píng)標(biāo)工作,評(píng)標(biāo)工作由原有7人組的專家小組評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)?名專家在線上打分比對(duì),同時(shí)評(píng)標(biāo)工作時(shí)間由6天縮短到0.5天,評(píng)標(biāo)周期大幅縮短。按照評(píng)標(biāo)費(fèi)用組成(專家費(fèi)+場(chǎng)地社保費(fèi)+差旅費(fèi)+管理費(fèi)),預(yù)估每次節(jié)約評(píng)標(biāo)費(fèi)用326萬元。

二是支撐物資抽檢策略優(yōu)化:打破原有的單一抽檢計(jì)劃編制模式,綜合設(shè)備監(jiān)造、出廠驗(yàn)收、安裝、運(yùn)行等全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù),自動(dòng)更新并推送抽檢策略至業(yè)務(wù)系統(tǒng),一鍵生成差異化抽檢計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)資源優(yōu)化分配,避免不合格物資入網(wǎng),為電網(wǎng)建設(shè)提供高質(zhì)量物資保障。該應(yīng)用上線后自動(dòng)執(zhí)行差異化抽檢策略4 700余次,物資整體抽檢合格率由95.4%提升至98.7%。

三是支撐供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù):解決供應(yīng)商融資貴、融資難等問題,平臺(tái)實(shí)時(shí)掌握供應(yīng)商供貨進(jìn)度、應(yīng)收賬款等數(shù)據(jù),一鍵生成信用報(bào)告,精準(zhǔn)推送潛在客戶與金融機(jī)構(gòu)高效對(duì)接,帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展。該應(yīng)用首次拓展電網(wǎng)企業(yè)物資領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值,帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈飛速發(fā)展,2021年與國(guó)網(wǎng)系統(tǒng)多個(gè)金融機(jī)構(gòu)合作為供應(yīng)商提供融資金額達(dá)16.39億元。

四是提供供應(yīng)商增值服務(wù):平臺(tái)可向合作供應(yīng)商共享畫像成果以及提供數(shù)據(jù)增值分析服務(wù),讓其客觀了解行業(yè)格局,找準(zhǔn)自身定位,明確發(fā)展方向。

6 總 結(jié)

本文項(xiàng)目成果是國(guó)網(wǎng)系統(tǒng)首個(gè)供應(yīng)商大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái),平臺(tái)的易用性高。一是平臺(tái)引入“標(biāo)簽”概念,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化,標(biāo)簽業(yè)務(wù)化,將大數(shù)據(jù)挖掘過程內(nèi)置于標(biāo)簽中,降低了物資數(shù)據(jù)利用的理解度;二是平臺(tái)定制了層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度模型、熵值法、均值方差法等大數(shù)據(jù)算法功能,將復(fù)雜的算法轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)易的“拖拉拽”操作,幫助業(yè)務(wù)人員更方便快捷地自主建模,構(gòu)建高級(jí)標(biāo)簽,精準(zhǔn)篩選符合條件的供應(yīng)商。

供應(yīng)商精準(zhǔn)畫像平臺(tái)創(chuàng)新了物資業(yè)務(wù)管理新模式,實(shí)現(xiàn)了智能評(píng)標(biāo)、精準(zhǔn)供應(yīng)、智慧質(zhì)控,為管理人員和一線人員賦能,全面掌控供應(yīng)商的優(yōu)勢(shì)和短板,研判風(fēng)險(xiǎn),提高公司供應(yīng)商管理水平。未來平臺(tái)將繼續(xù)深耕數(shù)據(jù)價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)資源價(jià)值樞紐與業(yè)務(wù)統(tǒng)籌調(diào)配作用。