電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查專家入庫標準與智能匹配方法研究

【中圖分類號】F426；F251【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）04-0140-06

1引言

在當今快速發(fā)展的經(jīng)濟環(huán)境中，企業(yè)規(guī)模的擴大和業(yè)務(wù)復雜性的增加使得物資管理成為企業(yè)運營中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為電力行業(yè)的基礎(chǔ)支撐，物資管理直接關(guān)系到電網(wǎng)建設(shè)的質(zhì)量和效率，以及企業(yè)運營成本的控制[，為電網(wǎng)企業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展提供有力保障。當前電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查工作急需大量審查專家，但如何科學快速篩選專業(yè)化的審查專家并實現(xiàn)專家與待審查項目的高效、精準匹配，已經(jīng)成為制約電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查管理質(zhì)效提升的重要瓶頸。

基于此，本文聚焦電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查專家這一研究對象，在對審查專家進行分類的基礎(chǔ)上，設(shè)計審查專家與電網(wǎng)物資管理部門的交互表單，據(jù)此構(gòu)建審查專家人庫標準，并提出審查專家與物資計劃項目匹配度評估方法，支撐電網(wǎng)物資計劃管理的高效、科學開展。

2相關(guān)研究進展

物資計劃審查領(lǐng)域的理論演進始終與企業(yè)管理實踐保持緊密互動。早期物資管理理論聚焦于ABC分類法、經(jīng)濟批量模型等基礎(chǔ)方法論，隨著供應鏈管理理論的發(fā)展，逐步形成涵蓋需求預測、庫存優(yōu)化、供應商協(xié)同的完整體系。在電力行業(yè)特定語境下，學者們深入探討了電網(wǎng)物資的全生命周期管理特性，構(gòu)建起融合設(shè)備可靠性分析、應急物資調(diào)配、綠色采購準則的專業(yè)化管理范式。值得關(guān)注的是，智能算法技術(shù)的突破性進展正在重塑傳統(tǒng)物資管理理論框架，協(xié)同過濾算法在供應商推薦、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在需求預測、區(qū)塊鏈技術(shù)在溯源存證等領(lǐng)域的創(chuàng)新應用，為物資審查智能化轉(zhuǎn)型提供了全新理論視角。

專家系統(tǒng)研究領(lǐng)域呈現(xiàn)出從通用型向行業(yè)專用型演進的特征。早期專家系統(tǒng)多采用規(guī)則引擎構(gòu)建知識庫，存在適應性差、維護成本高等局限。隨著機器學習技術(shù)的發(fā)展，基于特征工程的專家畫像構(gòu)建、依托知識圖譜的領(lǐng)域建模、結(jié)合深度學習的動態(tài)匹配機制等新型研究方法不斷涌現(xiàn)。在電力行業(yè)應用層面，已有研究著重探索特高壓設(shè)備選型、新能源并網(wǎng)技術(shù)審查等專業(yè)場景的專家系統(tǒng)構(gòu)建，但普遍存在3方面理論缺陷：一是專家能力評估多局限于靜態(tài)資質(zhì)認證，缺乏對知識更新能力的動態(tài)量化；二是專家-項目匹配模型過度依賴顯性特征，忽視技術(shù)發(fā)展前沿的潛在關(guān)聯(lián)；三是審查過程監(jiān)管機制仍沿用傳統(tǒng)審計理論，未能有效整合區(qū)塊鏈存證、零信任架構(gòu)等新型可信計算理論。

本研究在理論構(gòu)建層面實現(xiàn)如下突破：一方面，將物資集約化管理理論、智能算法應用理論、專家系統(tǒng)構(gòu)建理論進行有機融合，形成覆蓋專家全生命周期的\"選-用-育-留\"理論框架；另一方面，緊密結(jié)合電力行業(yè)物資特性，在特高壓設(shè)備技術(shù)審查、新能源項目經(jīng)濟性評估、電力應急物資調(diào)度等專業(yè)領(lǐng)域深化理論應用場景。這種多理論融合與行業(yè)特性結(jié)合的研究路徑，既延續(xù)了傳統(tǒng)物資管理理論的核心要義，又充分吸納智能時代的技術(shù)方法論創(chuàng)新，最終形成具有電力行業(yè)特色的物資審查專家管理理論體系。

3電網(wǎng)物資計劃審查專家分類

根據(jù)電網(wǎng)企業(yè)物資計劃管理實踐，將物資計劃審查專家分為物資類商務(wù)綜合專家、服務(wù)類商務(wù)綜合專家、物資類技術(shù)專家、服務(wù)類技術(shù)專家等類型。

3.1物資類商務(wù)綜合專家

物資類商務(wù)綜合專家是企業(yè)經(jīng)濟效益提升的關(guān)鍵力量。首先，物資類商務(wù)綜合專家不僅要關(guān)注商務(wù)層面的策略布局，還要綜合考慮國家政策、行業(yè)法規(guī)、技術(shù)標準等多方面因素；其次，物資類商務(wù)綜合專家運用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對物資市場的供需關(guān)系、價格走勢、供應商實力等進行深人挖掘，為企業(yè)制定出科學、合理的采購策略；最后，在采購合同執(zhí)行過程中，物資類商務(wù)綜合專家充分發(fā)揮監(jiān)督作用，確保合同條款得到嚴格執(zhí)行，及時發(fā)現(xiàn)并解決合同履行中的問題[4]。

3.2服務(wù)類商務(wù)綜合專家

服務(wù)類商務(wù)綜合專家是企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量和降低成本的關(guān)鍵力量。首先，服務(wù)類商務(wù)綜合專家不僅關(guān)注服務(wù)范圍、條款、價格模型以及合同條件等基本要素，還會綜合考慮服務(wù)的可持續(xù)性、創(chuàng)新性以及對企業(yè)戰(zhàn)略目標的支撐作用。其次，服務(wù)類商務(wù)綜合專家運用專業(yè)的評估工具和方法，對服務(wù)項目的成本效益、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)商的信譽和實力等進行全面分析，為企業(yè)篩選出性價比最高的服務(wù)方案。在風險管理方面，服務(wù)類商務(wù)綜合專家通過建立風險評估和預警機制，幫助企業(yè)制定出周密的風險防控措施，確保服務(wù)采購的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

3.3物資類技術(shù)專家

物資類技術(shù)專家是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展的推動者。物資類技術(shù)專家通過對物資的技術(shù)性能、適用性、安全標準以及耐用性等方面的分析和評估，為企業(yè)提供全面的技術(shù)支持，使得企業(yè)在面臨技術(shù)問題時能夠迅速做出反應，避免可能的安全事故和經(jīng)濟損失。在供應商管理方面，物資類技術(shù)專家參與供應商的技術(shù)評審，確保供應商能夠提供符合企業(yè)技術(shù)標準的物資。此外，物資類技術(shù)專家還積極參與制定和更新物資技術(shù)標準，促進企業(yè)內(nèi)部技術(shù)管理的規(guī)范化，也為整個行業(yè)的技術(shù)進步和創(chuàng)新樹立標桿。

3.4服務(wù)類技術(shù)專家

服務(wù)類技術(shù)專家是企業(yè)服務(wù)效能提升的關(guān)鍵推動者。服務(wù)類技術(shù)專家對服務(wù)方案進行技術(shù)評估，不僅考慮技術(shù)路線的合理性、技術(shù)指標的先進性以及技術(shù)實現(xiàn)的可行性，還會結(jié)合電網(wǎng)企業(yè)的實際需求和行業(yè)發(fā)展趨勢，提出具有前瞻性的技術(shù)建議，為項目的順利實施提供堅實的技術(shù)保障。

4基于交互表單的專家入庫標準

4.1交互表單設(shè)計

設(shè)計專家交互表單是一項系統(tǒng)性的工作，旨在全面、準確地收集和展示審查專家的綜合信息，以便于電網(wǎng)企業(yè)能夠高效地篩選和利用專家資源。

4.1.1基本信息

基本信息是交互表單最為關(guān)鍵的組成部分，詳細記錄了專家的個人和工作相關(guān)的基本資料，包括但不限于專家的姓名、性別、年齡、工作單位、職務(wù)、聯(lián)系方式等核心要素。這些基本信息不僅是快速識別和有效聯(lián)系專家的重要依據(jù)，也是構(gòu)建和完善專家檔案的基礎(chǔ)。

4.1.2專業(yè)信息

專業(yè)信息是交互表單中至關(guān)重要的一環(huán)，詳細記錄了專家在各自專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)特長和專長所在，涵蓋了廣泛的專業(yè)領(lǐng)域，如電力工程、信息技術(shù)、供應鏈管理、財務(wù)管理等，以及與之相關(guān)的各項技能。在這一部分，將對專家的技術(shù)特長進行深入細致的描述，還將詳盡地列出專家所持有的各類專業(yè)資格證書。

4.1.3審查經(jīng)驗

審查經(jīng)驗是交互表單中不可或缺的一部分，它全面反映了專家的職業(yè)生涯歷程，尤其是其在電網(wǎng)物資或服務(wù)計劃審查領(lǐng)域的豐富項目經(jīng)驗。這一部分內(nèi)容的詳盡記錄，旨在為企業(yè)提供一個清晰、全面的專家能力畫像，幫助企業(yè)在關(guān)鍵時刻作出精準的決策。

4.1.4榮譽成就

榮譽成就部分是交互表單中的重要補充內(nèi)容，它詳盡地記錄了專家在其職業(yè)生涯中所取得的一系列杰出成就，包括獲得的獎項、榮譽、專利等。這些成就不僅是專家專業(yè)水平、創(chuàng)新能力和社會貢獻的顯著體現(xiàn)，更是其在行業(yè)內(nèi)認可度和影響力的直接反映。

綜上所述，本文建立電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查專家交互表單如表1所示。

4.2專家入庫標準

基于所設(shè)計的專家交互表單，本文構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查專家入庫評價指標體系，并設(shè)計相應的入庫評價標準，如表2所示。

本文構(gòu)建的電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查專家人庫評價指標體系，圍繞專家資質(zhì)、專業(yè)經(jīng)驗及行業(yè)貢獻等維度，設(shè)計了包含最高學歷（7分）職稱（10分）榮譽成就（8分）工作年限（15分）審查年限（20分）參與審查次數(shù)（25分）和已審查招標單位數(shù)量（15分）的7項核心指標，總分100分。其中，學歷與職稱側(cè)重基礎(chǔ)專業(yè)資質(zhì)；榮譽成就體現(xiàn)行業(yè)認可度；工作年限和審查年限突出經(jīng)驗積累；參與審查次數(shù)和審查單位數(shù)量作為實踐能力的關(guān)鍵量化指標，突顯高頻次、多場景的審查經(jīng)驗價值。該體系通過差異化賦分結(jié)構(gòu)，強化了實踐經(jīng)驗在專家入庫評價中的核心地位，同時兼顧學術(shù)背景與社會認可度，形成多層次、階梯化的綜合評價標準。

4.3指標權(quán)重建構(gòu)方法

在構(gòu)建物資計劃審查專家評價指標體系的過程中，指標權(quán)重的確定直接關(guān)系到評價結(jié)果的科學性與可靠性。本研究基于多準則決策理論框架，融合層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）與模糊綜合評價法的理論精髓，構(gòu)建具有動態(tài)適應性的權(quán)重確定模型。通過建立“技術(shù)能力-實踐效能-價值貢獻\"三維評價空間，運用Saaty標度法對專家評審能力、知識更新頻率、項目匹配精度等核心指標進行兩兩比較，形成判斷矩陣并計算特征向量，由此確定各層級指標的初始權(quán)重。針對電力行業(yè)物資審查中設(shè)備可靠性、技術(shù)前沿性等專業(yè)特性，引人Zadeh模糊集理論處理評價過程中的不確定性，通過隸屬函數(shù)量化定性指標的模糊邊界，有效解決傳統(tǒng)評價中主觀判斷偏差問題。

為進一步增強權(quán)重體系的動態(tài)適應性，研究借鑒Hochreiter長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的時序?qū)W習機制，構(gòu)建基于歷史評審數(shù)據(jù)的權(quán)重自修正模型。該模型通過分析5年期物資審查項目中的專家行為數(shù)據(jù)，自動識別不同項目類型（如特高壓設(shè)備采購、新能源并網(wǎng)工程）對指標權(quán)重的差異化需求，實現(xiàn)權(quán)重參數(shù)的情景化調(diào)整。特別是在應對突發(fā)性電力設(shè)備應急采購等特殊場景時，模型依據(jù)實時輸入的供應鏈波動指數(shù)、設(shè)備故障關(guān)聯(lián)度等參數(shù)，動態(tài)提升響應速度與風險評估指標的權(quán)重占比，確保評價體系具備應對復雜工況的彈性調(diào)節(jié)能力。這種融合經(jīng)典決策理論與機器學習算法的混合權(quán)重確定范式，既保持了層次分析法的結(jié)構(gòu)化優(yōu)勢，又賦予了評價體系與時俱進的演化能力，為電力物資審查專家評價提供了堅實的理論支撐與方法論創(chuàng)新。

5審查專家與物資計劃項目匹配度評估

5.1電網(wǎng)企業(yè)物資計劃管理分析

電網(wǎng)企業(yè)物資計劃管理以全流程管控為核心，構(gòu)建覆蓋批次管理、需求分析、預算控制、供應商篩選及采購執(zhí)行的標準化體系。在批次管理中，通過賦予物資唯一編號與命名規(guī)則建立可追溯的“身份證”系統(tǒng)，并依據(jù)采購性質(zhì)劃分常規(guī)、緊急、戰(zhàn)略儲備等類型，結(jié)合公開招標、競爭性談判等合規(guī)方式匹配采購策略，強化供應精準性。需求管理實施全要素記錄，從需求部門、物資規(guī)格到使用場景、緊急程度形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)鏈，通過需求-業(yè)務(wù)-時間的動態(tài)關(guān)聯(lián)機制，規(guī)避信息缺失導致的供應延誤風險。

預算管理實行總額控制與分項配比相結(jié)合的模式，在明確資金總額及來源（內(nèi)部資金、專項資金、政府補貼等）基礎(chǔ)上，建立預算執(zhí)行動態(tài)監(jiān)測體系，通過集中采購、批量議價等策略優(yōu)化成本，并設(shè)置彈性調(diào)整機制應對市場波動，保障資金使用合規(guī)性與效益最大化。供應商管理建立資質(zhì)、質(zhì)量、服務(wù)、信譽四維評估框架，從企業(yè)規(guī)模、財務(wù)能力到環(huán)保責任實施全鏈條審查，通過招標流程透明化篩選優(yōu)質(zhì)供應商，形成供應鏈韌性保障機制。

采購流程實施節(jié)點化責任分工，將需求提報、審批立項、招標執(zhí)行、驗收交付等環(huán)節(jié)明確責任主體：需求部門負責數(shù)據(jù)準確性，采購部門統(tǒng)籌計劃制定與供應商管理，質(zhì)量部門牽頭驗收并建立不合格物資追溯機制，形成從需求端到交付端的閉環(huán)管理。驗收環(huán)節(jié)設(shè)置多部門聯(lián)合工作組，重點核查物資數(shù)量、技術(shù)參數(shù)及質(zhì)量指標，對異常情況觸發(fā)退貨、索賠等標準化處置程序。

基于上述信息，本文構(gòu)建電網(wǎng)物資計劃批次信息表單，如表3所示。其中，項目關(guān)鍵詞與專家的審查領(lǐng)域關(guān)鍵詞一致。

5.2審查專家與項目匹配度評估方法

5.2.1基于雙軌機制的智能匹配算法

如圖1所示，本研究提出“關(guān)鍵詞精準匹配 + 專家能力分層\"的雙軌匹配機制，通過3階段計算實現(xiàn)專家-項目精準適配。第一階段采用改進的TF-IDF加權(quán)TextRank算法處理項目描述文本進行關(guān)鍵詞精準匹配。對項目文檔進行分詞、去停用詞預處理，構(gòu)建詞圖模型。計算詞節(jié)點權(quán)重：

式中，阻尼系數(shù) d=0.85，w_ji 表示詞 v_i 與 v_j 的共現(xiàn)頻率。提取權(quán)重最高的Top5研究方向關(guān)鍵詞 K_project ，匹配專家研究方向關(guān)鍵詞集 K_exper ，計算方向匹配性得分：

第二階段依據(jù)專家入庫評分構(gòu)建三級能力池（見表4），進行專家能力分層。

表4中基礎(chǔ)能力評分計算采用加權(quán)融合模型：

S_base=0.15S_edu+0.15S_itie+0.30S_vear+0.40S_count

式中， $S _ { ＼mathrm { e d u } } ＼lsetminus S _ { ＼mathrm { u i l e } } ＼lsetminus S _ { ＼mathrm { y e a r } } ＼lsetminus S _ { ＼mathrm { c o u n t } }$ 分別為表2中學歷、職稱、審查年限、參與次數(shù)的標準化得分。第三階段綜合前兩階段結(jié)果生成匹配度終評，合成動態(tài)評分：

MatchScore： =0.25S_dir+0.40S_kw+0.35S_base

式中， S_kw 為審查領(lǐng)域關(guān)鍵詞匹配性得分（計算邏輯同S_dr ）。最終，系統(tǒng)按MatchScore降序輸出Top3專家推薦名單，確保匹配結(jié)果兼具專業(yè)契合度與實踐可靠性。

5.2.2入庫標準與匹配方法的聯(lián)動機制

如圖2所示，聯(lián)動機制構(gòu)建了雙向反饋的閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)，通過正向聯(lián)動與反向更新機制的協(xié)同作用，實現(xiàn)專家?guī)炷芰Φ某掷m(xù)進化。

在正向聯(lián)動路徑中，專家入庫評分直接決定能力層級分配與匹配優(yōu)先級：A級專家（ （?90） 分）在重大項目匹配中獲得 30% 的權(quán)重提升，新人庫專家需完成 ?5 個B級項目審查且評分 gt;85 分方可晉升A級，并通過季度動態(tài)調(diào)整公式：

實現(xiàn)能力層級的持續(xù)優(yōu)化。在反向更新機制中，項目執(zhí)行表現(xiàn)觸發(fā)評分動態(tài)校準，系統(tǒng)將MatchScore 且用戶主動更換專家的案例定義為匹配失敗事件，依據(jù)動態(tài)調(diào)整公式：

更新入庫分（式中， N_fail 為近半年匹配失敗次數(shù)， N_total 為總匹配次數(shù)），當失敗率 N_fail/N_totalgt;0.15 時自動觸發(fā)專家復評并推薦專項培訓。

該機制創(chuàng)造雙重優(yōu)化循環(huán)。短期通過實時MatchScore優(yōu)化項目分配，例如，將“高壓絕緣技術(shù)\"關(guān)鍵詞匹配度 580% 的專家優(yōu)先分配至特高壓項目；長期則基于UpdateScore推動專家?guī)炷芰Φ?。實證案例顯示某技術(shù)專家在新能源項自連續(xù)3次匹配失敗后，系統(tǒng)自動降低其“光伏技術(shù)\"標簽權(quán)重23% ，經(jīng)定向培訓后匹配成功率回升至 92% 。此設(shè)計經(jīng)實證檢驗，使匹配準確率提升至 92.7%±2.1% ，較傳統(tǒng)方法提高28.8個百分點，同時專家能力更新周期縮短至45天，顯著優(yōu)于行業(yè)平均水平。

6物資計劃審查中專家考核評價機制實證研究

針對電網(wǎng)企業(yè)物資計劃審查中專家管理存在的專業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、考核體系不完善等問題，本研究構(gòu)建了多維度的專家考核評價機制，并在某省級電網(wǎng)企業(yè)開展實證檢驗。通過采集2019-2023年參與物資審查的327名專家數(shù)據(jù)，采用層次分析法與模糊綜合評價相結(jié)合的研究方法，驗證了考核機制的有效性與適用性。

6.1評價指標體系設(shè)計

如表5所示，本研究構(gòu)建了四級遞階考核評價體系。該體系包含4個一級指標、12個二級指標，采用差異化權(quán)重設(shè)計。

6.2AHP-模糊綜合評價法應用流程

本研究采用層次分析法（AHP）與模糊綜合評價相結(jié)合的混合模型進行專家考核評價，具體實施流程如下：首先邀請10位平均從業(yè)年限15.6年的物資管理高管，采用 Saaty1-9標度法對評價指標進行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。例如，當判定專業(yè)能力（ （C₁） 與工作質(zhì)量 （C₂） 的相對重要性比值為1.5時，矩陣元素 α₁₂=1.5 ，對應地 α₂₁=1/1.5 。通過特征值法求解獲得一級指標權(quán)重向量 W=[0.35，0.30，0.25，0.10]^T ，經(jīng)檢驗一致性比率 CR=0.072lt;0.1 ，滿足一致性要求；二級指標權(quán)重則依據(jù)一級權(quán)重進行分配，如\"知識儲備更新度\"權(quán)重 W₁₁= 0.15/0.35≈0.428 。

在模糊評價階段，設(shè)定評語集 優(yōu)秀，良好，合格，警告}，組織30人評審組對327名專家進行多維度評分。以“問題檢出率”指標為例構(gòu)建模糊評價矩陣，其行向[0.67，0.25，0.08，0]表示 67% 的評審人給予“優(yōu)秀\"評價。隨后進行多級模糊合成：先對二級指標進行合成運算 B_i=W_i°R_i 再對一級指標進行合成 ，此過程采用M（?，⊕） 算子以兼顧主因素突出性與信息完整性。最終將評語集量化（90，75，60，40]的分值，通過公式 S 計算專家綜合得分，其中 μ_A（v_k） 表示對評語 v_k 的隸屬度，完成從定性評價到定量得分的轉(zhuǎn)化。

6.3實證結(jié)果與有效性驗證

如表6所示，考核機制實施后，特高壓設(shè)備采購與新能源服務(wù)審查兩類核心項目的審查效能均實現(xiàn)統(tǒng)計學顯著提升 _{（plt;0.01）} ）

在特高壓設(shè)備采購項目中，平均審查周期從14.6天縮短至10.4天，效率提升 28.8% ；質(zhì)量問題檢出數(shù)量由每項目3.2個增至4.3個，提升幅度達 35.2% ；報告一次通過率提高17.1% 。新能源服務(wù)審查項目同樣呈現(xiàn)顯著優(yōu)化：審查周期縮短 22.5% ，問題檢出率提升 29.7% ，報告一次通過率增加13.6% 。該結(jié)果證實考核機制通過量化指標引導和行為反饋強化，對審查效率與質(zhì)量產(chǎn)生雙重促進作用，顯著提升物資計劃審查的整體效能。

6.4專家能力結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化

如圖3所示，考核機制驅(qū)動專家群體能力分布發(fā)生本質(zhì)性轉(zhuǎn)變。實施前專家評分呈近似正態(tài)分布，實施后則演化為右偏分布。這種轉(zhuǎn)變體現(xiàn)為3方面特征：80分以上高分段專家占比從 24.5% 躍升至 68.3% ，反映專家群體整體素質(zhì)顯著提升；標準差縮減2.5個單位，表明專家能力離散程度收斂，群體能力趨同性增強；分布曲線右移驗證了考核機制有效推動專家向高能力區(qū)間遷移。這種結(jié)構(gòu)性優(yōu)化為持續(xù)提升審查質(zhì)量奠定了人才基礎(chǔ)。

7結(jié)論

隨著電網(wǎng)企業(yè)規(guī)模擴張與業(yè)務(wù)復雜度提升，傳統(tǒng)專家管理模式難以滿足高頻次、高精度審查需求，尤其在專家資質(zhì)評估、項目適配性等方面存在顯著短板。

基于此，本文針對電網(wǎng)企業(yè)物資計劃管理中專家篩選與匹配效率低下的核心問題，立足當前物資審查需求激增與專家資源優(yōu)化配置的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，提出了物資計劃審查專家人庫評價和專家-項目匹配方法。具體而言，通過專家分類體系構(gòu)建、交互式表單設(shè)計及多維度評價標準開發(fā)，建立了覆蓋“專家入庫-項目匹配\"全流程的智能管理框架。研究重點聚焦于物資類與服務(wù)類專家細分、基于7項核心指標的入庫評價體系，以及融合關(guān)鍵詞匹配與實踐經(jīng)驗量化的動態(tài)適配模型，形成了從專家資質(zhì)審核到項目需求對接的閉環(huán)管理體系。

研究成果表明，所構(gòu)建的專家入庫標準與智能匹配方法有效解決了專家篩選主觀性強、匹配精準度不足的痛點。通過分層賦權(quán)機制，強化了審查經(jīng)驗在匹配決策中的主導作用，同時兼顧學歷、職稱等基礎(chǔ)資質(zhì)的規(guī)范性要求，顯著提升了專家資源配置的科學性，為電網(wǎng)企業(yè)物資計劃管理提供了標準化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持工具。

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