緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的1篇電力物資供應鏈精細化管理系統淺析范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

摘要:為了提高電網企業供貨效率與供貨質量，提出電力物資供應鏈全過程精細化管理系統，通過供應鏈超平面向量與核函數構建支持向量機，構建電力物資消耗分析模型，得到用戶需求消耗量與需求量，推送電力物資需求到供應鏈庫房內，依靠協作云平臺與供應商直接聯系，組建電力物資二級庫，處理電力物資備貨，在此基礎上組建檢驗三級庫，檢驗供應鏈出庫物資，保障物資質量。依靠數據庫服務器System、數據庫軟件Oracle/（db2）、備份軟件TSM與平臺windows2003+spl，實現精細化管理系統構建。實驗證明，供應鏈供貨效率提升，保證供貨質量，可應用于現實供應鏈管理。

關鍵詞:電力物資；支持向量機；精細化管理

1引言

由于供應鏈技術屬于一體化管理，這就使得各個部門之間錯綜復雜，導致電力物資的供應出現效率降低，嚴重的甚至會使電力物資產生質量下滑的問題，因此就需要對電力物資的供應鏈進行精細化管理，以此提升供應鏈的處理效率與保障出庫電力物資的質量。對于當前各個企業使用的或正打算使用的公司庫存管理策略，一些國內學者進行了明確且簡要的分析，將庫存控制進行了供應鏈管理理念的引入，并制定出了切實有效的企業庫存控制管理系統，該方法起到了非常積極有效的作用，使整個企業能更好的進行庫存控制，改善了庫存積壓的現狀，并從一定程度上節約了企業自身的庫存成本，提高了整體的運作效率。國外的一些學者，主要通過建立數學優化模型，并利用優化算法對其求解，使庫存控制模型的建立得到了進一步優化和完善，讓企業的庫存在供應鏈環境下達到有效的優化控制。就此問題，本文提出一種電力物資供應鏈全過程精細化管理系統，通過支持向量機，對各類電力物資的消耗情況進行計算，進而預測物資需求，隨后通過云平臺將采購訂單上傳至供應商，依靠二級庫進行儲存，隨后通過三級庫進行檢驗，最后依靠數據庫服務器System、數據庫軟件Oracle/(db2)、備份軟件TSM與平臺windows2003+spl，組建精細化管理系統，以此來達到縮減供應鏈整體的供應時間，提高出庫電力物資質量的目的。

2基于支持向量機的物資需求預測

2.1支持向量機構建

對于支持向量機，它的作用主要體現在統計樣本量較少的時候，不僅能夠得到良好的統計規律，同時還能夠憑借支持向量機依靠歷史數據[1]完成對當前物資的供應量進行預測。支持向量機其實是一種基于統計學習理論的機器學習算法，它主要通過搜索架構風險最小化來實現經驗風險與置信范圍[2]的最小化，并且使得學習機的泛化性能得到一定程度的提升。支持向量機的基本思想即搜索可以讓所有訓練樣本點正確分類，且使其中離分類面最近的點至分類面間隔最大的最優分類面，被描述成最大間隔電力物資供應鏈超平面。超平面的數學表達式能夠表示成：(1)式中，w代表垂直超平面的向量，x代表超平面內的點，融入位移b的目的即提升間隔。要使間隔能夠達到最大，就需要獲取支持向量與最優超平面平行的同時離支持向量[3]最近的超平面。這些超平面能夠通過以下公式進行描述：(2)(3)因為w是超平面的法向量，因此式(2)與式(3)右側的1與-1即為便于運算而取的常量，假如挑選其他常量，只需要互為相反數就可以了。擬定這些訓練數據即線性可分的，那么符合需求的兩種超平面就能夠找到。沒有任何樣本在它們之間，同時這兩種超平面之間的間隔也是最大的。通過幾何理論計算，能夠得到2/|w|即兩種超平面之間的間隔。為使所有樣本點都在超平面的間隔區之外，需要確保對于所有|w|需要滿足以下條件當中的一種，即：(4)(5)式(4)與式(5)能夠簡化描述成：(6)在此約束下，從最初的搜索最佳超平面的問題，就變成了一種二次規劃內的優化問題，即最小化||w||2，取其一半，滿足ci(wxi-b)≥1，其中1≤i≤n。所以約束問題能夠描述成：(7)式(7)即為了搜索一種鞍點，經過擬定對應的ai為零，這樣所有能夠被ci(wxi-b)＞0分離的點就是無關緊要的了。再通過二次規劃[4]技術標準與程序來對上面的問題進行有效的解決，最后用訓練向量的線性組合來對結論描述：(8)由于只有很少ci會超過零，因此對應的xi即支持向量，因為這些支持向量在邊緣上能夠滿足ci(wxi-b)=1，并被擬定成偏移量b。一般NSV的支持向量魯棒性沒有支持向量強：(9)對于非線性向量機的狀況，超平面不能對上述這樣的問題進行處理，這時候就需要依靠核函數。支持向量機的關鍵在于核函數[5]，依靠核函數的處理流程主要是將最初輸入的數據轉換至另一空間，以便通過線性決策邊界進行正、負例的分割，這種轉換后的新的空間被描述成特征空間，而初始的數據空間被描述成輸入空間。K(x,z)表示核函數，是非線性映射φ()的復合函數，常規的組建形式即首先構建非線性映射φ()，然后憑借K(x,z)的定義將其表達式寫出來，需要確保函數內確實含有一種φ()與直接組建出來的K(x,z)是相應的，需要滿足K(x,z)條件。使X能夠代表K(x,z)的定義域，K(x,z)滿足：(1)對稱：K(x,z)=K(z,x),z,xX；(2)半正定：即針對定義域X其能夠被描述成一種有限集合，即X={x1,x2,x3,…,xn}。半正定定義即下式矩陣半正定：(10)對定義域X為Rn的連續緊子集，半正定定義成：(11)憑借Mercer定理，滿足上述條件時需要存在：(12)式中，φj代表K()的特征函數，≥0代表K()的特征值。憑借不同的核函數能夠獲得不同的支持向量算法，當前最常見的核函數存在以下四種即：(1)線性核函數；(2)徑向基函數；(3)Sigmoid函數；(4)多項式核函數。

2.2電力物資需求預測分析

在申請計劃時各電力生產單位提報物資很多且并不是急需的，不會考慮生產能力對生產計劃的干擾，致使采購不準確，大量電力物資被閑置與流動資金被占用，而產生損耗，電力物資的生產與供應過程中[6]的急需物資供應卻經常不及時。要得到有效合理的物資計劃，首先需要知道物資計劃的需求總量，隨后才能夠有效合理的制定物資計劃。和其他行業不同，因為電力行業的特殊性，受客觀條件制約，各個電力物資生產單位分散，生產條件不斷變化等因素干擾，物資需求存在物資消耗不能形成產品實體、物資消耗的類型與數量被自然條件干擾、物資相互間的關聯性較強、部分物資能夠回收利用、物資需求總量和電力物資的生產量存在關聯等特性。物資需求和物資消耗存在關聯，而物資消耗和物資生產計劃與地理因素和人為因素等都存在關聯。電力物資的生產技術以電網企業指標為準，并且會受到產生的影響。所以就能夠通過對物資消耗進行預測綜合顯示庫存數量[7]進而就得到物資需求量。

2.3電力物資消耗預測指標

憑借本文的預測方法對物資消耗進行預測，其流程如圖2所示。通過圖2能夠看出，首先需要確準預測目標，包括預測的物資類型與預測時間，綜合以往的物資計劃特性，物資特性提報擬定成按月提報，所以該預測模型的選取時間以月為單位，另外即收集與數據整理，數據的收集需要憑借實際的調查得到，因為是對電力物資消耗[8]數據的預測，因此數據還需要明確來源與干擾物資消耗的相關因素，包括地理條件、生產性能等，數據整理即對采集好的數據進行最后的預測處理。

3精細化電力物資供應鏈管理系統構建

3.1管理系統軟硬件配置方案

數據庫服務器使用的是System，X3850/X3755，接口和測試服務器是System，X3455，數據庫的軟件是Oracle/(db2)，系統備份軟件是TSM，數據備份服務器是System，X3105。系統的平臺配置是windows2003+spl。機器配置：普通PC機器，CPU為P42.0G，內存為1G，服務點通過J2EE技術架構開發，通過J2SE平臺與Java語言，其存在編寫一次，實時運行與可移植性強的優點，主體通過C8051與CP2102芯片構建，電路節點擬定成CAN節點，但因為只使用CAN控制器與UART的外設接口，因此無需添加其他外接口，這就使得外圍的電路能夠更為簡潔。節點通過3.3V低功耗RS485收發器來連接兩線制RS485總線，通信軟件通過CP2102與USB協議進行構建，上位機需要安裝SILabs免費供應的CP2102驅動程序，在主機CAN節點中添加一種虛擬的COM接口，使得用戶能夠憑借串行口控制的模式實現通信。

3.2電力物資供應鏈的管理流程優化模塊

電力物資供應鏈精細化管理流程能夠分成兩部分，供應商管理與配送鏈，以及電網企業內的采購、需求、倉儲使用。為了提升管理效率，對各個環節的流程進行優化，緊密配合上下、內外部門之間的工作，高效率的實現目標工作。以電力生產部作為發起點，推送到電網企業的各個供應鏈庫房內處理。有庫存的電力物資直接輸送至供應鏈中，零庫存的電力物資經過云平臺推送到供應商門戶中。供應商在協作云平臺接收電力物資的訂單，完成采購、生產、配貨業務。并推送配送信息到電網企業的物資管理部門，電力物資庫房掃描配送單就能夠得到配送信息，對電力物資進行驗收，信息化數據自動入庫。同步完成物資出庫與配送業務，最后通過發起點接收，完成電力物資使用消耗的記錄。通過上述對供應鏈的細化管理，分別對向內和向外的業務進行了細化監管。其中向內增強了各級庫房、賬務、物資消耗監管等，向外進行上游供應商信息鏈規范化的管理、物資質量與配送評測等，完全實現了以電力物資管理為源頭的內外一體化業務細化監管。

3.3電力物資二級庫管理優化模塊

二級庫管理模式以物資消耗作為需求導向，通過發起點作為推送申請的基礎，推送到電力物資庫房外進行采購。高值耗材經過備貨的形式預存到二級庫內，按照客戶的需求，記錄消耗，憑借二級庫自動高低儲產生新一輪備貨需求，循環補足基數庫存，解決電力物資以領代銷的不精確管理弊端。

3.4物資檢驗精細化管理再優化模塊

在二級庫的基礎上，延伸出三級庫的管理模式。檢驗三級庫憑借實際要求發起物資申領，在二級庫備貨庫房內依靠三級庫需求進行點對點的出庫配送，在庫存不足的時候進行采購提報中心庫，推送采購信息到協作云平臺，供應商在云平臺內對訂單進行處理，同時把信息輸送到電力物資管理系統內。物資中心庫核對驗收，并生成物資檢驗二級庫備貨信息，三級庫接收入庫。

3.5基于協作云平臺的電力物資內外供應鏈信息化推送

互聯網協作云平臺即電網企業和供應商門戶組建的一種基于互聯網的信息協作平臺，覆蓋了電網對供應商相關的采購業務、信息管理、質量管理等業務。同時也便于供應商直接在線接收和處理電力物資的業務，在線實現電力物資的各種采購訂單、對特殊的耗材備貨、流程業務處理、共享庫存、相關數據查詢等信息的同步推送，提高信息推送的準確性與及時性，也減少了工作人員日常處理的工作量，極大的提高了工作的效率。

4實驗證明

為了證明本文方法對電力物資供應鏈精細化管理的實用性，通過對沒有進行精細化的供應鏈與已經通過本文系統精細化后的供應鏈進行全過程效率對比，其結果如圖3所示。通過圖3能夠看出，隨著電力物資總量的不斷提升，兩種供應鏈都出現了不同程度的供應時間上升的情況，但由于本文方法會依靠支持向量機對物資需求進行預測，因此上升的程度并不高，而非精細化供應鏈的上升卻較為嚴重。

5結束語

為了加強出庫電力物資的質量與優化電力物資供應鏈的效率，提出一種電力物資供應鏈全過程精細化管理系統，通過支持向量機與云平臺對電力物資供應鏈進行精細化管理。但隨著研究的不斷推進，還是發現了系統中存在的弊端即：由于本文方法只針對重要物資的供應鏈進行精細化管理，而電力物資的分類中還存在另外三種類型，這就導致系統存在較大的局限性，因此下一步需要研究的課題即：在系統內增添，二級庫與數據挖掘算法，通過二級庫儲存更多的物資種類，憑借數據挖掘算法對不同種類的物資進行數據的分類與計算。

作者:江奮航 蔣雍 李情 單位:廣東電網有限責任公司廣州供電局