基于數字化運營體系的企業級運營監控平臺設計與實現

李厚恩　黃安子　張云翔　余里程

摘? 要：從企業管理的角度出發，針對深圳供電局各ERP系統的核心數據未實現整合而無法充分發揮資產價值、手工方式采集經營指標等業務痛點，采用建立企業級運營監控平臺的方法，深度融合前沿云大物移智技術，實現實時在線監控核心指標、關鍵流程、重點任務等，及時通報精準預警，完成問題閉環處理。實踐證明，企業級運營監控平臺作為深圳供電局數字化工具，支撐業務經營運作，持續提升企業運營效率和效益，切實有效提升公司經營管理水平。

關鍵詞：企業管理;人工智能;運營監控;可視化;數據資產

中圖分類號：TP311.5? ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）02-0170-03

Abstract：From the perspective of enterprise management，the core data of the Shenzhen Power Supply Bureaus ERP systems have not been integrated and cannot fully utilize asset value，and manually collect business indicators and other business pain points. The method of establishing an enterprise-level operation monitoring platform is adopted for deep integration advanced technology of cloud，big things and intelligence transfer，real-time online monitoring of core indicators，key processes，key tasks，etc.，timely notification of accurate early warning，and complete closed-loop processing of problems. Practice has proved that the enterprise-level operation monitoring platform，as a digital tool of Shenzhen Power Supply Bureau，supports business operations，continuously improves the efficiency and effectiveness of enterprise operations，and effectively improves the company's management level.

Keywords：enterprise management;artificial intelligence;operational monitoring;visualization;data assets

0? 引? 言

深圳供電局近年來已建成并擁有生產、GIS、投資計劃、項目、物資、基建、財務、營銷、人力資源、OAK、綜合、EIP、客戶全方位等一批信息化管理系統，實現了業務全覆蓋，并構建資產全生命周期管理、客戶全方位服務等的企業管理體系。然而從企業管理的角度分析，目前的信息化平臺建設仍有不足之處。首先，企業級運營管控體系缺少總體規劃，各業務系統的核心數據未實現整合和應用，跨部門、跨業務、跨流程的信息管控仍存在真空，企業數據資產價值未充分發揮，無法為企業管理層帶來客觀準確的業務定位、管理對象、監測及分析方法與決策依據;其次，面向公司領導、相關管理委員會，企業經營指標等數據仍采用手工上報方式，無法實現指標的實時監控及隨時隨地查閱各關鍵指標情況;最后，平臺缺乏集約能力，無法合理地運用現代化技術充分展示公司良好形象。因此，為提升深圳供電局企業運營效率和效益，推動其創建高質量世界一流企業，需要結合國際先進的云大物移智技術，搭建專業級、企業級的數字化運營管理工具。

1? 系統設計

1.1? 需求分析

經過業務分析，從實際應用出發，確定建設目標：建設企業級運營監控平臺，通過融合云大物移智技術，實時在線監控公司核心指標、關鍵流程、重點任務等，及時預警經營異動和問題，為企業決策和管理提升提供數字化技術支持，并通過以大屏幕為載體，將公司企業風采、經營業績進行可視化展示，展現良好的行業形象，具體內容如下。

（1）運營監測功能：對資產、營銷、人資、財務、客戶全方位等相關的12個信息系統核心數據進行抽取分析，實現公司包括戰略核心、業績考核、綜合標桿、競爭性業務四大體系指標，涵蓋資產總額、營業收入、利潤總額、經濟增加值、凈資產收益率、資產負債率、電費回收率、客戶平均停電時間、綜合電壓合格率、第三方客戶滿意度等共計29個關鍵核心指標數據的直采直送，解決以往需要手工收錄、線下統計的業務痛點。同時對客戶全方位、故障搶修、物資供應鏈、項目全過程等7大關鍵業務流程環節進行實時監控，及時發現指標及流程處理環節的異常情況，有效管控企業經營的潛在風險。借助每日關注子模塊，涵蓋對電網負荷情況、電網作業情況、配變重過載情況、停電三次以上配電線路情況、配網線路跳閘及復電情況、12398投訴情況、95598投訴、業擴報裝情況、高壓業擴報裝超時情況等每日關注的重要工作進行對標、考核、統計、分析，實現對公司全年重點任務（城中村改造、四個全覆蓋、配網不停電作業）進展情況進行監控與通報;

（2）分析督辦功能：以監控月報、專題分析、預警通知功能支撐督辦工作，實時匯總業務數據形成報告進行通報展示，促使各責任單位形成比學趕幫超的良好氛圍。同時利用預警通知功能，剖析問題成因、影響，提出對策建議，形成督辦任務督促解決模式，實現問題的閉環管理;

（3）全景展示功能：作為企業經營狀況、社會責任形象、創新成果展示的重要窗口，按照“模塊化”思路建設公司全景展示主題庫，包含企業概況、品牌形象、安全生產、黨的建設等8個主題，根據不同對象、內容，可組合成不同“套餐”進行展示，為網內外領導來賓帶來一地參觀多種體驗的視覺盛宴，展現企業良好形象和優秀業績。

1.2? 系統總體架架構

企業級運營監控平臺主要分為應用層、微服務集群、數據集市、數據源。其結構如圖1所示。

（1）應用層：應用層包括核心指標、重點任務、預警督辦、指標管理、全景展示等功能。通過全景展示可看到企業運營動態信息，幫助管理者更直觀掌握企業工作整體運營狀況，同時通過配置的大屏可視化展示系統，可根據需求定制不同的展示主題，實現企業的全面監測，包括企業的運營分析，管理監測和可視化展示;

（2）微服務集群：微服務集群也稱為邏輯層，是通過微服務技術管理模式，設置指標微服務功能，并經此功能傳至消息中心，在消息中心可以實現數據清洗、預警分析、對于不滿意的服務要求做出預警，并通過發送消息的方式通知對方;

（3）數據集市：實現了數據資源管理工具的完善和企業流程庫的構建，擴大主數據平臺的管理范圍，滿足公司數據綜合治理要求，同時實現了數據的共享與利用。通過構建信息模型，按照公司業務需求，利用建模技術來表達建模語言。該模型根據業務層級劃分多個層次，且每個層次具有自己的屬性，加強與電網公司業務聯系。通過對數據采集覆蓋、終端采集質量、采集數據應用的完成情況及變化趨勢進行分析，制定企業信息采集建設推廣和運維工作;

（4）數據源：包括大數據平臺、海量數據平臺、SOA平臺和外部數據多個數據平臺。此層支持數據管理、數據資產的統一管理和維護，可以為上層應用提供智能分析和決策支持，充分展現大數據價值。同時可以利用大數據云計算平臺的能力，實現企業級智能分析和數據挖掘能力共享，大大提升大數據應用能力。

2? 系統關鍵技術

2.1? 微服務分層組合模式

采用微服務架構微服務分層組合模式，通過Restful API的方式向可視化平臺（桌面與大屏）、可視化平臺（移動端）以及可視化平臺（3D）提供業務和數據服務，微服務主要采取的是K8s編排Docker容器的方式提供服務，K8s根據配置將所需的微服務鏡像從鏡像倉庫中拉取下來，利用Docker容器啟動服務，根據業務和前端需求可以橫向拓展微服務規模提高吞吐量，可以按需根據新的業務快速加入新的微服務，而不影響已有服務，或者升級服務不影響在線服務，達到服務升級用戶的感知是透明的，自動的服務檢測可以在無人員干預情形下重啟失敗的服務，Docker容器實現內存、CPU、文件系統等資源的隔離，防止服務的攻擊與破壞。

2.2? 大數據技術

平臺涵蓋大規模數據同步、海量數據存儲建模、基于深度學習數據挖掘等技術，實現資產、營銷、人資、財務、客戶全方位等相關的12個信息系統核心數據的抽取、整合、統計、分析，實現全指標數據的直采直送。大規模數據同步技術，平臺主要體現為針對“6+1系統”及本地化業務系統存在不同的系統架構與底層開發語言難點，采用了更細致的數據調度方案，按照存儲量、實時性按需定制，實現資源合理搶占、數據有效隔離及公平調度，保障數據實時性。而針對企業級運營監控平臺全業務覆蓋、全流程監控的頂層設計需求，同時面對12大信息系統約300個業務表，相應數據庫表空間約2 TB級別的數據存儲壓力，平臺發揮高性能海量數據存儲建模技術特點，采用分布式高拓展性存儲結構以支撐表結構列式存儲彈性壓縮，保障數據存儲高性能高可用。同時，運用基于深度學習數據挖掘技術開展分析，對關鍵指標進行聚類算法分析，識別分析出指標之間的關聯度，從而進一步對指標進行構成影響分析，精準定位到影響核心指標的關鍵點。對指標計劃完成值、實際完成值及偏差值采用回歸分析，預測指標后續的完成情況，提前預警關注，另外也為后續指標的計劃值設定提供輔助參考。通過結合分類、時間、單位等維度對關鍵指標開展多維度統計分析，合理將企業業務數據“內增值”為數據資產，促進企業運營監控管理向數字化轉型，輔助領導決策。

2.3? 物聯網技術

通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知手段，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，形成一個智能物聯網絡體系，為監控業務提供實時的管理和控制能力。在生產領域，平臺以無人機、電網自動化設備、可視化移動作業終端為載體，通過使用其嵌入式系統技術、流媒體及傳感器技術，實現視頻的在線監控實時調取，并對深圳電網的負荷曲線趨勢監控、配網線路跳閘及復電、充電樁充電使用情況等進行感知，對監測到的故障及風險提前消缺提前預防，保障電網的安全穩定運行;在營銷領域，平臺則以智能電表、低壓集抄為載體，使用采集用戶電能電表電能量信息的采集終端、集中器、信道和主站等設備，并通過信道遠距離傳送到大數據中心，實現對配變重過載情況、電網熱力圖、遠程抄表進程、低壓集抄電子化結算作業進行感知及分析，有效提前獲取客戶用電需求并及時跟進，讓客戶辦電更高效、用電成本少、供電高可靠。

2.4? 移動應用技術

APP采用H5技術研發，通過與移動平臺OAuth 2.0授權機制進行身份授權認證，在內外網交互中，通過網關與代理轉發實現IDC與DMZ區的數據安全通信。同時通過企信關聯TOP平臺用戶，自動化開展權限配置，在應用層實現數據的權限控制，使運營監控APP的每一個功能板塊與數據指標都有指定的領導層權限、管理權限、決策權限、執行權限，防止用戶越權應用。

2.5? 人工智能技術

通過引入人臉識別技術，實現對平臺訪問客戶進行精準識別，以友好方式迎接來賓及簽到管理，并結合語音識別、體感手勢等人工智能技術，用戶在進行功能演示、匯報工作時，可隨時通過語音指令與手勢模擬滑動，快速切換展示內容，給來訪客戶一種全新的、科技感豐富、沉浸式的交互體驗。

2.6? 可視化技術

利用Unity3D、CSS3+Three.js技術實現全景展示的3D建模渲染與首頁星空旋轉、內容進場動效、模塊切換效果、界面點綴動效等視覺動效，大幅提高頁面的性能與用戶體驗。同時，通過大屏系統的單時鐘處理技術，保障所有信號在系統主時鐘的控制下同時輸出，實現拼接屏間圖像完全同步、影像清晰。在拼接屏上可顯示兩個或多個信號源圖像，完成在任意顯示畫面上疊加、裁剪、分割、拼接其他畫面，形成畫中畫的顯示效果。

3? 結? 論

深圳供電局依托企業級運營監控平臺，形成精細化管理的數字化運營管控體系，綜合利用各種先進的可視化軟件技術手段及相應硬件展示載體，對內實現企業運營管控預警與深入分析，對外全方位、深層次的展現公司企業運營成果，全面突出運營管控建設帶來的經濟和社會效益，充分體現企業集團化運作、集約化發展、精細化管理、標準化建設的發展理念，樹立公司行業良好央企形象。

參考文獻：

[1] 田消冰，郭靜宜，郭波.集體企業運營監控輔助決策分析平臺建設 [J].中國電力企業管理，2018（12）：42-43.

[2] 江潮洪.物聯網技術在電網的應用 [J].電子世界，2018（21）：133-134.

[3] 鄒士敏.淺析移動監控APP系統實現及在企業經營管理中的應用 [J].通訊世界，2016（21）：245-246.

[4] 王靜，牛瑞.基于大數據架構的智能電網可視化平臺的設計與實現 [J].集成電路應用，2019，36（4）：115-116.

作者簡介：李厚恩（1990-），男，漢族，廣東汕頭人，本科，工程師，從事電力行業信息化建設工作。