運用大數據優化水電企業運營管理的探討

龔斯簡

（福建華電金湖電力有限公司，福建三明353300）

0 引言

大數據技術是以數據為本質的新一代革命性的信息技術，從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。個人、企業、政府在生活生產中的每個行動、每個環節、每一步都會產生各種數據，這些數據本身是沒有意義的，只有通過一定的技術手段，收集、整理、分析、歸納各種數據，才能挖掘出隱藏在數據背后的價值。利用數據，我們可以預測未來各種情況出現的可能性，從而為企業運營、管理、重大事項決策提供科學的參考[1]。

近年來，大數據技術已成功運用到了各行各業。購物時使用的APP會推薦你所感興趣的商品；超市會根據你往常的購物歷史記錄，推送你想要的減價商品；健身房通過對你生命體征數據的收集，自動制定你需要的課程；國外的權威機構還利用大數據預測犯罪的發生，利用搜索關鍵詞預測流行性疾病的散布等等。現在也有越來越多的水電企業將大數據引入日常運營管理中，減少運營成本，增強日常運行的安全穩定性，增加企業經濟效益。

1 優化安全生產

1.1 預警自然災害

水電站一般建于偏遠山區，發生自然災害的可能性較高，尤其在雨季，易發生臺風、泥石流、山體滑坡等，這些自然災害破壞力較大，常常造成人、財、物的大量損失。隨著科技的發展，這些自然災害的可預測性漸漸提高。大數據技術可利用獲取的水文、氣象、地形、城市規劃等信息，通過科學合理的計算，預測災害發生的時間、范圍和可能造成的破壞性，提高災害預警能力，助力精準防災減災。企業可根據相關數據提前制定相關應急預案，在災害發生前，采取相應的預防措施，制定災后重建方案，做好設備維護、防護設施的搭建等，在災害發生時能提高應變速度，及時作出相應的處理，災后重建時也能大大節約時間。

而這也不僅僅只是設想，在深圳、上海等地，由氣象部門牽頭建立的突發事件預警信息發布系統融合了部分社會管理數據，精準預警已初顯成效。就現階段而言，利用大數據提高災害預警能力，以目前的技術水平是完全能做到的，而其中的關鍵就在于打破數據壁壘。因大數據需要海量的數據作為分析的基礎，考慮到國家安全、個人隱私等問題，當前社會數據的共享不足。如何制定相應的政策，統一安全地進行社會行為數據的收集，是今后大數據技術發展的一個重要考驗。

1.2 提升安全監管能力

安全生產是水電企業發展的基石。目前，水電企業大多通過人力來發現、排查安全隱患，技術人員大多依靠自己的專業技術水平和工作經驗來進行判斷。由于人員水平的參差不齊，不能保證安全隱患的及時發現和準確判斷，也難以在最短的時間內做出對事故的有效應對，這樣的情況下，有時甚至會釀成重大事故。這種傳統方式易受到主觀因素影響，可靠性較差。尤其是地理位置偏僻的電廠，人員配備相對較弱，靠傳統的安全生產管理理念和手段更難實現全方位、全過程、實時、可控、在控的要求[2]。

大數據通過對海量數據的科學分析，實現對生產過程中各種危險因素的預測和控制。通過進行生產過程中各個環節的實時數據分析，并和相關歷史數據進行分析比對，查找事故發生的季節性、周期性、關聯性等規律，可在一定范圍內有效預判安全隱患，或是在事故分析中查找出事故發生的原因，及時進行整治，可大大減少安全生產事故的發生。

2 優化物資管理

水電企業在備品備件、低值易耗品的采購和倉儲管理中也常常存在很多難題。水電站具有技術密集、資產密集、生產消費瞬間完成的特點，備品備件、低值易耗品等生產物資種類繁多、數量較大，給采購工作和倉儲管理都帶來了困難。隨著對電站安全管理工作的日漸重視，如何優化物資管理成為一個值得思考的問題。在不影響生產運行的情況下，以減少倉儲空間和庫存積壓資金、降低倉庫管理難度為目標，利用大數據對電站在一段時間內的運行情況進行分析，由儲存的水電設備的基本信息、運檢信息及技改信息等信息的分析中，對電站在接下來一段時間里的物資需求制定大致的采購方案，再匯集包括歷史供應商、采購價格、供貨時間等在內的采購信息，可擬定采購方案，做好安全生產后勤保障，減少不必要的損失，優化倉庫安全管理，大幅減少臨時性采購，也給工作人員預留充裕的時間做好采購工作。

3 優化設備管理

水電企業因其特殊性，部分設備由于設計制造復雜、使用周期長等原因，需要定期合理維護，如行車（用于起吊）、叉車（用于裝卸）、堆高車（用于堆垛和運輸）、貨架（用于存放物料）等，這些設備的不安全狀態極易造成安全事故。而設備管理的程序也較為復雜，流程繁瑣，從設備的購買、檢驗、接收、入庫、出庫、維護、保養到報廢，設備在上述環節的流轉中，會通過許多的部門和經手人，這給設備管理帶來了很大的困難。

現階段盡管企業在這方面投入了大量的人力、物力，但在維修保養和實際使用方面仍存在許多不足，一些電站還存在設備帶缺陷運行的現象，一些隱患長期未能解決。如果能保證設備得到良好的維護和保養，使得設備的運行工況更加良好，發生故障的概率就大大減小了。企業可在kks編碼的基礎上，利用大數據進行統一管理。數據庫中存有設備的歷史使用情況、維修周期、最新一次維修時間、維修情況、維修負責人等信息，通過構建模型，大數據可以自主完成設備運行情況的診斷。通過采集的數據與歷史數據的對比，可提醒工作人員日常保養檢測，也可在一定程度上對設備的運行現狀進行判斷，根據設備的健康程度，提示工作人員。工作人員可對設備再進行評估，看備件是否需要維修，以便采取相應措施，將基于固定周期的維護計劃變為基于需求的維護計劃。設備的這類信息在收集儲存后也可應用在今后的檢修技改項目中。

4 企業運營的優化

（1）隨著售電市場的開放，大數據在企業運營管理方面的作用日漸凸顯。大數據能在一定程度上預測市場價格及用戶需求量變化，并通過對常年來水量、水文、氣候等數據的分析，利用豐水期和枯水期及電價系數的變化，為企業制定切實可行的發電方案，實現按需發電，保證企業的效益最大化。在監控機組運行時，根據對機組運行數據的分析，合理安排，可以達到降低能耗、節約成本的目的。大數據也能在企業實際運營中，綜合剖析數據信息，得出適合企業現狀的具有針對性的意見和決議計劃，從而有效協助決策層對公司的發展和管理作出改善[3-4]。

（2）企業運營成本下降，尤其是人力成本將大大下降。原本簡單的統計分析工作可利用大數據完成，從而使水電企業的員工結構也隨之發生變化，員工偏向精、專發展。企業在今后的人員管理中，應大大增加信息技術方面的培訓，保證所有員工能夠熟練操作系統，并加強對創新型人才的培養。

企業可考慮將大數據引入人力資源管理中。將大數據的思想應用在人力資源管理中可使企業人力資源管理互聯網化，為人事工作提供更加全面的量化參考，為實現扁平化的人員管理及員工服務創造有利條件，并能根據企業未來幾年的發展趨勢，建立有效的人才數據管理模型。

（3）大數據廣泛應用后，企業的運營管理模式將發生一定程度的變動，可用數據來指引企業的成長。大數據“開放意識”的價值理念，將打破企業和員工之間的壁壘，實現信息數據共享。企業通過開放的數據共享平臺，最大限度地將企業生產管理現狀向員工乃至社會大眾展示，能提高員工參與企業建設的積極性，增強企業在社會上的影響力。

5 企業在應用大數據時應注意的問題

隨著一些電廠逐步引進大數據技術，該技術對水電企業生產運營管理的預測能力、決策支持能力逐漸突顯。為了能更好地應用該技術，服務于電廠安全生產管理的需要，在進一步進行技術推廣前，應意識到大數據以數據為基礎，沒有合適的數據來源，大數據技術也無法準確地運用與實施。大數據的特點是海量的數據高速地產生，數據成為了企業的核心資產。各種隨時可以調用的數據成為了企業的核心載體，企業的所有信息都可以通過數據管理模型進行導入和輸出。由此可見，數據的來源、數據庫的構成十分關鍵。電廠在廣泛應用大數據技術前，應構建好數據庫，將我們的日常信息全部記錄在數據庫中。在日常工作中，也應注重相關數據的收集，更新維護數據庫，數據越豐富、越詳細，可靠性、真實性越高，則數據分析的準確性越高，這是個長期積累的過程。

由于水電企業的地理位置大多較為偏僻，電廠的信息通信基礎設施往往也存在著一定程度的問題，往往難以負擔大數據的應用。而且大數據作為新興技術，在國內的實際運用時間并不長，相關的技術人員供不應求，水電企業也難以在短時間內培養專業能手。這也要求了水電企業在應用大數據前，應加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業人才及技術引進力度；廣泛應用云計算、分布式數據處理系統等新一代信息技術，促進信息化與企業發展的深度融合。在建設初期，可嘗試將信息系統服務外包，設立針對大數據項目開發和應用的專項資金，同時加快內部人才培養計劃，促進大數據的落地實施。

企業也可考慮將二維碼引進日常管理。二維碼是近幾年來移動設備上超流行的一種編碼方式，它比傳統的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數據類型。二維條碼具有儲存量大、保密性高、追蹤性高、抗損性強、備援性大、成本便宜等特性。為設備設立二維碼也方便了員工的日常工作，使用隨身攜帶的手機和平板電腦等智能終端便可對設備上的二維碼進行掃描，從而獲取二維碼的表層信息，如果有需要，可以進一步通過互聯網以及設備管理數據庫，查看設備的詳細信息，完成查詢、修改等工作，減少出錯率，提高識別率，便于數據庫中相關數據的收集，便于移動辦公的發展。

6 結語

綜上所述，大數據技術從信息、管理、生產、采購、倉儲、營銷、運輸等幾大方面，真正為企業實現了運營管理的優化。當前，越來越多的水電企業漸漸走向集中控制和區域化管理，這也為大數據的發展提供了優良的平臺。站在時代的浪潮上，水電企業應堅持追求改革創新，為躋身世界一流能源企業而不斷奮斗。