優化電力營商環境背景下電力供應商畫像方法應用

周鵬程，曾 鳴

（1.南方電網物資有限公司，廣東 廣州 510620；2.華北電力大學經濟與管理學院，北京 102206）

0 引言

在國家大力倡導優化營商環境的背景下，國家電網有限公司和中國南方電網有限責任公司等電力企業相繼出臺了進一步做好優化電力營商環境工作的措施［1-3］。對于電力企業而言，優化電力營商環境可以從兩方面開展：一方面是降低電力用戶的用電成本、減少辦電程序、提高用電可靠性等；另一方面是優化與電力供應商的關系，從以往買賣關系逐步轉變為戰略合作關系［4］。2020年11月，中國南方電網有限責任公司在廣州舉辦了首屆供應鏈合作伙伴大會，聯合一百多家供應商發起倡議，共同打造現代化能源電力產業鏈供應鏈，努力構建“利益共享、風險共擔”的供應鏈生態圈，助力構建新發展格局。

為持續優化電力營商環境，激發更廣泛的集群效應，推動電力企業與供應商打造現代化能源電力供應鏈，在供應商畫像研究基礎上，針對電力供應商畫像方法應用展開研究。首先，明確了電力供應商畫像的應用場景，包括輔助評標決策、制定標的抽檢計劃、實現招標采購尋源，以及供應商履約預警；其次，構建了包含電力供應商群體畫像、個體畫像、指標畫像的多維度層次的標簽體系，并進行標簽體系賦值；再次，構建了電力供應商畫像標簽體系預處理模型，建立了基于層次分析法的電力供應商畫像方法模型，并選擇中國南方電網有限責任公司某項招標采購項目中的若干供應商信息數據進行算例分析；最后，基于電力供應商畫像成像結果分析，提出了包括加強供應鏈上下游信息拓展、實現供應商分級分類管理、以及打造現代供應鏈生態圈在內的支撐供應鏈管理策略。

1 電力供應商畫像的應用場景

電力供應商畫像主要應用在輔助評標、標的抽檢、采購尋源和履約預警等方面，如圖1所示。

圖1 電力供應商畫像應用場景

1.1 輔助評標

評標工作是招標采購活動過程中的重要環節，而評審辦法的合理設置又是項目評審的關鍵。基于電力供應商畫像評級成像結果，對投標人進行精準定位，應用大數據技術分析投標人歷史信譽評價、報價行為以及投標習慣，并為評標委員會提供計算機輔助評標決策，更加高效地開展評標工作［5］。此外，通過運用供應商畫像，還能有效避免評審過程中造成的人為失誤。

1.2 標的抽檢

現階段，電力企業的物資抽檢計劃制定和管控主要依靠人工進行，具有一定的主觀性。基于電力供應商畫像評級成像結果，企業在制定抽檢計劃時，可分別對不同類型和級別的供應商，主要從歷年中標情況、標的抽檢情況、歷史信譽評價情況等方面有針對性地制定物資抽檢計劃，對供應商評價與選擇的精益化管理，不斷提高抽檢計劃的科學性合理性和抽檢工作的效率［6］。

1.3 采購尋源

基于數據挖掘等技術統計分析各家供應商活躍度、投標品類、中標情況等歷史數據，根據電力供應商畫像評級成像結果，有針對性地指導電力企業開展供應商尋源工作［7］。此外，對于未中標供應商，應注重招標采購信息推送工作；對于潛在供應商，應加大招標采購信息宣傳工作，擴大供應商范圍。

1.4 履約預警

電力供應商畫像模型和標簽體系能夠呈現出不同投標人的企業實力、標的質量、履約與售后、評價與監督等方面的評價信息數據。因此，基于供應商畫像評級成像結果，在考慮物資生產周期和供貨周期的基礎上，結合市場供需與價格波動等客觀因素，幫助電力企業有效預測供應商履約能力，及時制定信用風險與預警策略［8］。

2 電力供應商畫像標簽體系研究

2.1 供應商畫像標簽體系

將電力供應商群體畫像、個體畫像、指標畫像按不同維度層次構建供畫像標簽體系。按照電力企業的采購類別劃分，供應商群體畫像可分為工程類供應商、貨物類供應商和服務類供應商，但其個體畫像標簽均包括企業實力、質量、履約與售后、評價與監督4個方面［9］。

在企業實力、評價與監督方面，工程類、貨物類、服務類的供應商企業實力、評價與監督的個體畫像標簽基本一致。在質量方面，工程類供應商的質量標簽為施工質量，貨物類供應商的質量標簽為貨物質量，服務類供應商的質量標簽則為服務質量。在履約與售后個體畫像標簽下，工程類供應商分為合同履約率、工期準時性、售后便捷性、售后成本，而貨物類供應商偏向于供貨能力和供貨及時性，服務類供應商更偏向于服務技術方案及服務承諾。以工程類供應商為例展開研究，其標簽及屬性如表1所示。

表1 工程類電力供應商畫像標簽體系

2.2 供應商畫像標簽賦值

在電力供應商畫像標簽體系的基礎上，對各層次標簽進行編號與賦值［10］。

1）標簽編號。

設置電力供應商群體畫像標簽U={Ub，1，Ub，2，Ub，3}，其中Ub，1表示工程類電力供應商個體畫像標簽，Ub，2表示貨物類電力供應商個體畫像標簽，Ub，3表示服務類電力供應商個體畫像標簽；Ub，1={Ub，11，Ub，12，Ub，13，Ub，14}，其 中Ub，11表 示企 業實 力標簽，Ub，12表示施工質量標簽，Ub，13表示履約與售后標簽，Ub，14表示評價與監督標簽；以企業實力為例，Ub，11={Ub，111，Ub，112，Ub，113，Ub，114}，其中Ub，111表示企業規模標簽，Ub，112表示資信情況標簽，Ub，113表示財務狀況標簽，Ub，114表示業績情況標簽。

2）標簽賦值。

設電力供應商畫像標簽體系的評語集合為Vb，則供應商群體畫像標簽層的評語集可表示為：Vb={Vb，1，Vb，2，Vb，3}；同理可設置個體畫像標簽層和指標畫像標簽層。分別對構造的評語集合進行百分制賦值，則應商群體畫像標簽層的評語集賦值為：“很好=（80，100］”；“良好=（60，80］”；“中等=（40，60］”；“較差=（20，40］”；“很差=［0，20］”。

2.3 供應商畫像標簽預處理

在電力供應商畫像標簽體系中的指標標簽均為定性指標，為獲得標簽數值，采用集值統計法對指標標簽進行估值化處理。

1）設置評判區間。

2）計算指標標簽數值。

設評判區間的區間估計誤差為δ，并構造集值統計樣本。第j位專家對第i個指標標簽的評分gi，j可表示為

3）分析指標標簽可信度。

為驗證電力供應商畫像標簽體系的認可度判定結果gi，j的可信度，通過計算認可度評判結果的可信度ηi，具體如式（2）所示。

當每個指標標簽的可信度ηi＞0.9 時，則表明專家對指標標簽的判斷結果認可度較高。

在進行指標標簽量化的基礎上，還需要統一指標標簽的數量級，消除標簽數據之間的量級差異，該規范化方法較多，本文采用歸一化處理。

3 電力供應商畫像方法建模

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一種將與決策有關的元素分解成目標、準則、方案等層次權重決策分析方法，既包含專家對指標重要性的主觀判斷，又遵循指標間的客觀關系［11］。AHP法的具體步驟如下：

1）建立層次遞階結構。

設電力供應商畫像標簽體系的各層級中的標簽為元素，并按照元素的邏輯和屬性劃分為目標層、準則層和方案層，建立遞層次遞階結構。

2）構造判斷矩陣。

在考慮電力供應商畫像標簽體系各層級之間的邏輯關系與關聯關系的基礎上，將每層指標標簽分別與上層、下層標簽進行兩兩比較判斷，按照1～9 標度法構造判斷矩陣為

式中：zqp為第p個評價對象對應的第q個指標畫像標簽的數值；p=1，2，..，m，m為評價對象總數；q=1，2，…，n，n為指標畫像標簽總數。

3）計算特征值和向量。

對判斷矩陣中各標簽元素進行歸一化處理，并計算矩陣的特征值與特征向量。

4）一致性檢驗。

檢驗判斷矩陣的隨機一致性比例CR是否滿足CR=CI/RI＜0.1，若滿足則通過一致性檢驗。其中，CI表示一致性指標；RI表示隨機一致性指標。

5）進行層次排序。

利用同一層次單排序的結果，從上到下逐層進行排序；在此基礎上，進行總層次排序。

4 電力供應商畫像方法應用

4.1 畫像數據采集

為驗證所提供應商畫像模型的有效性和實用性，選取中國南方電網有限責任公司下屬二級單位的某次工程類項目公開招標采購，從中挑選收集了4 家電力供應商的畫像標簽體系相關數據。

4.2 算例求解與結果分析

1）標簽預處理結果。

采用集值統計法對電力供應商畫像指標標簽進行估值化處理，計算結果如表2所示。

表2 畫像指標標簽預處理結果

2）畫像建模計算結果。

按照電力供應商畫像標簽體系的邏輯關系和關聯關系，建立層次遞階結構，如圖2所示。

圖2 畫像標簽體系層次遞階結構

在層次遞階結構的基礎上，分別構造目標層與準則層、各準則層與隸屬方案層的判斷矩陣為：

根據各層級判斷矩陣，計算特征值與特征向量，得到電力供應商畫像標簽體系權重值，計算結果如表3所示。

表3 畫像標簽體系權重值結果

通過Yaahp 軟件進行算例仿真分析。在采樣點數為100 的樣本情況下，仿真得到目標層與準則層、準則層與方案層之間的權重值敏感性曲線，如圖3—圖6 所示，電力供應商群體畫像、個體畫像、指標畫像之間的關聯關系呈現出更直觀展示。

圖3 企業實力權重值敏感性分析

圖4 標的質量權重值敏感性分析

圖5 履約與售后權重值敏感性分析

圖6 評價與監督權重值敏感性分析

基于仿真結果可知，4個個體畫像標簽相對于工程類群體畫像標簽的靈敏度變化基本趨于一致，在企業實力方面，售后便捷性指標標簽的靈敏度最大，而在圖4—圖6 中，靈敏度最大的指標標簽分別為供貨能力、廉潔保密、客戶滿意度。因此，對于靈敏度高的指標標簽，表明該標簽在整個評價體系中的權重最大，其重要性也最強。

在計算求得電力供應商標簽體系的權重值基礎上，將其與畫像指標標簽預處理結果進行線性加權，并按照畫像標簽體系的評語集合和標簽賦值進行百分制賦值，4 家電力供應商畫像結果具體如表4所示。

表4 電力供應商畫像結果

表4（續）

對表4 分析可知，4 家供應商在不同指標標簽下的評分差異較大，其中供應商2 的畫像評分值最高，表示供應商2 相較于其他供應商更優質、可靠，為輔助評標委員會評審決策、優化供應商評價與選擇提供有力支撐。

為更直觀展現電力供應商畫像結果，結合前文設置的評語集合等級，通過可視化呈現將供應商畫像結果展示，如圖7所示。

圖7 電力供應商畫像可視化呈現

由圖7 分析可看出，電力供應商畫像可視化呈現能夠精準、直觀地將4 家供應商劃分為“優、良、中、差”等不同層級，大大降低了以往通過人為評價與分類的主觀，提升了電力企業供應商管理的科學性與可靠性。

5 基于畫像結果分析的供應鏈管理策略

5.1 加強供應鏈上下游信息拓展

基于電力供應商畫像成像結果分析，有利于拓展供應鏈上下游的市場信息，并形成覆蓋資質能力、技術實力、市場競爭力、標的質量、履約保證等供應商全息信息標簽體系，量化為全面精準、直觀明晰、的供應商多維度指標評價體系，實現公開透明的電力企業供應鏈信息管理［12］。

5.2 實現供應商分級分類管理

基于電力供應商畫像成像結果分析，有利于實現供應商分級分類管理，將供應商人為主觀評價轉換為量化客觀測評，逐步形成數據云算、動態更新的供應商分級分類評價體系，評級結果有助于激發供應商之間的良性“攀比”，實現電力企業供應鏈精益化管理［13-15］。

5.3 打造現代能源供應鏈生態圈

基于電力供應商畫像成像結果分析，有利于加強供應鏈資源合理的再分配和重點配置，推動供應鏈上下游企業提供更為高效、優質的服務，實現優質供應商進入、風險供應商退出的體制機制，與電力企業共同打造現代能源供應鏈生態圈。

6 結語

在優化電力營商環境和構建現代能源供應鏈體系的雙重背景下，如何運用大數據等技術對電力供應商全息畫像，有效指導和幫助電力企業加強供應商管理已逐漸成為研究熱點。針對電力供應商畫像方法應用進行了深入分析，以南方電網公司某招標采購項目為例選取若干供應商進行了算例驗證，基于畫像結果分析，建設性地提出了拓展供應鏈上下游信息、實現供應商分級分類管理、打造現代能源供應鏈生態圈等支撐和加強電力企業供應鏈管理策略。

現階段，電力供應商畫像建模應用仍停留在初期研究階段。未來，供應商畫像建模還可從以下方向進行深入研究：一是對單個品類的多家供應商采購份額進行畫像；二是對一家供應商的多個品類產能份額進行畫像；三是拓寬不同業務場景的供應商畫像細粒度。