電網企業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

在當今快速發展的經濟環境中，企業規模的擴大和業務復雜性的增加使得物資管理成為企業運營中的關鍵環節。作為電力行業的基礎支撐，物資管理直接關系到電網建設的質量和效率，以及企業運營成本的控制[，為電網企業的持續健康發展提供有力保障。當前電網企業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化的審查專家并實現專家與待審查項目的高效、精準匹配，已經成為制約電網企業物資計劃審查管理質效提升的重要瓶頸。

基于此，本文聚焦電網企業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上，設計審查專家與電網物資管理部門的交互表單，據此構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，支撐電網物資計劃管理的高效、科學開展。

2相關研究進展

物資計劃審查領域的理論演進始終與企業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、經濟批量模型等基礎方法論，隨著供應鏈管理理論的發展，逐步形成涵蓋需求預測、庫存優化、供應商協同的完整體系。在電力行業特定語境下，學者們深入探討了電網物資的全生命周期管理特性，構建起融合設備可靠性分析、應急物資調配、綠色采購準則的專業化管理范式。值得關注的是，智能算法技術的突破性進展正在重塑傳統物資管理理論框架，協同過濾算法在供應商推薦、LSTM神經網絡在需求預測、區塊鏈技術在溯源存證等領域的創新應用，為物資審查智能化轉型提供了全新理論視角。

專家系統研究領域呈現出從通用型向行業專用型演進的特征。早期專家系統多采用規則引擎構建知識庫，存在適應性差、維護成本高等局限。隨著機器學習技術的發展，基于特征工程的專家畫像構建、依托知識圖譜的領域建模、結合深度學習的動態匹配機制等新型研究方法不斷涌現。在電力行業應用層面，已有研究著重探索特高壓設備選型、新能源并網技術審查等專業場景的專家系統構建，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資質認證，缺乏對知識更新能力的動態量化；二是專家-項目匹配模型過度依賴顯性特征，忽視技術發展前沿的潛在關聯；三是審查過程監管機制仍沿用傳統審計理論，未能有效整合區塊鏈存證、零信任架構等新型可信計算理論。

本研究在理論構建層面實現如下突破：一方面，將物資集約化管理理論、智能算法應用理論、專家系統構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，緊密結合電力行業物資特性，在特高壓設備技術審查、新能源項目經濟性評估、電力應急物資調度等專業領域深化理論應用場景。這種多理論融合與行業特性結合的研究路徑，既延續了傳統物資管理理論的核心要義，又充分吸納智能時代的技術方法論創新，最終形成具有電力行業特色的物資審查專家管理理論體系。

3電網物資計劃審查專家分類

根據電網企業物資計劃管理實踐，將物資計劃審查專家分為物資類商務綜合專家、服務類商務綜合專家、物資類技術專家、服務類技術專家等類型。

3.1物資類商務綜合專家

物資類商務綜合專家是企業經濟效益提升的關鍵力量。首先，物資類商務綜合專家不僅要關注商務層面的策略布局，還要綜合考慮國家政策、行業法規、技術標準等多方面因素；其次，物資類商務綜合專家運用先進的數據分析技術，對物資市場的供需關系、價格走勢、供應商實力等進行深人挖掘，為企業制定出科學、合理的采購策略；最后，在采購合同執行過程中，物資類商務綜合專家充分發揮監督作用，確保合同條款得到嚴格執行，及時發現并解決合同履行中的問題[4]。

3.2服務類商務綜合專家

服務類商務綜合專家是企業提升服務質量和降低成本的關鍵力量。首先，服務類商務綜合專家不僅關注服務范圍、條款、價格模型以及合同條件等基本要素，還會綜合考慮服務的可持續性、創新性以及對企業戰略目標的支撐作用。其次，服務類商務綜合專家運用專業的評估工具和方法，對服務項目的成本效益、服務質量、服務商的信譽和實力等進行全面分析，為企業篩選出性價比最高的服務方案。在風險管理方面，服務類商務綜合專家通過建立風險評估和預警機制，幫助企業制定出周密的風險防控措施，確保服務采購的穩定性和連續性。

3.3物資類技術專家

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

3.4服務類技術專家

服務類技術專家是企業服務效能提升的關鍵推動者。服務類技術專家對服務方案進行技術評估，不僅考慮技術路線的合理性、技術指標的先進性以及技術實現的可行性，還會結合電網企業的實際需求和行業發展趨勢，提出具有前瞻性的技術建議，為項目的順利實施提供堅實的技術保障。

4基于交互表單的專家入庫標準

4.1交互表單設計

設計專家交互表單是一項系統性的工作，旨在全面、準確地收集和展示審查專家的綜合信息，以便于電網企業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鍵的組成部分，詳細記錄了專家的個人和工作相關的基本資料，包括但不限于專家的姓名、性別、年齡、工作單位、職務、聯系方式等核心要素。這些基本信息不僅是快速識別和有效聯系專家的重要依據，也是構建和完善專家檔案的基礎。

4.1.2專業信息

專業信息是交互表單中至關重要的一環，詳細記錄了專家在各自專業領域內的技術特長和專長所在，涵蓋了廣泛的專業領域，如電力工程、信息技術、供應鏈管理、財務管理等，以及與之相關的各項技能。在這一部分，將對專家的技術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資格證書。

4.1.3審查經驗

審查經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生涯歷程，尤其是其在電網物資或服務計劃審查領域的豐富項目經驗。這一部分內容的詳盡記錄，旨在為企業提供一個清晰、全面的專家能力畫像，幫助企業在關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容，它詳盡地記錄了專家在其職業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水平、創新能力和社會貢獻的顯著體現，更是其在行業內認可度和影響力的直接反映。

綜上所述，本文建立電網企業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

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

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

4.3指標權重建構方法

在構建物資計劃審查專家評價指標體系的過程中，指標權重的確定直接關系到評價結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，構建具有動態適應性的權重確定模型。通過建立“技術能力-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重。針對電力行業物資審查中設備可靠性、技術前沿性等專業特性，引人Zadeh模糊集理論處理評價過程中的不確定性，通過隸屬函數量化定性指標的模糊邊界，有效解決傳統評價中主觀判斷偏差問題。

為進一步增強權重體系的動態適應性，研究借鑒Hochreiter長短時記憶神經網絡（LSTM）的時序學習機制，構建基于歷史評審數據的權重自修正模型。該模型通過分析5年期物資審查項目中的專家行為數據，自動識別不同項目類型（如特高壓設備采購、新能源并網工程）對指標權重的差異化需求，實現權重參數的情景化調整。特別是在應對突發性電力設備應急采購等特殊場景時，模型依據實時輸入的供應鏈波動指數、設備故障關聯度等參數，動態提升響應速度與風險評估指標的權重占比，確保評價體系具備應對復雜工況的彈性調節能力。這種融合經典決策理論與機器學習算法的混合權重確定范式，既保持了層次分析法的結構化優勢，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新。

5審查專家與物資計劃項目匹配度評估

5.1電網企業物資計劃管理分析

電網企業物資計劃管理以全流程管控為核心，構建覆蓋批次管理、需求分析、預算控制、供應商篩選及采購執行的標準化體系。在批次管理中，通過賦予物資唯一編號與命名規則建立可追溯的“身份證”系統，并依據采購性質劃分常規、緊急、戰略儲備等類型，結合公開招標、競爭性談判等合規方式匹配采購策略，強化供應精準性。需求管理實施全要素記錄，從需求部門、物資規格到使用場景、緊急程度形成結構化數據鏈，通過需求-業務-時間的動態關聯機制，規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合的模式，在明確資金總額及來源（內部資金、專項資金、政府補貼等）基礎上，建立預算執行動態監測體系，通過集中采購、批量議價等策略優化成本，并設置彈性調整機制應對市場波動，保障資金使用合規性與效益最大化。供應商管理建立資質、質量、服務、信譽四維評估框架，從企業規模、財務能力到環保責任實施全鏈條審查，通過招標流程透明化篩選優質供應商，形成供應鏈韌性保障機制。

采購流程實施節點化責任分工，將需求提報、審批立項、招標執行、驗收交付等環節明確責任主體：需求部門負責數據準確性，采購部門統籌計劃制定與供應商管理，質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管理。驗收環節設置多部門聯合工作組，重點核查物資數量、技術參數及質量指標，對異常情況觸發退貨、索賠等標準化處置程序。

基于上述信息，本文構建電網物資計劃批次信息表單，如表3所示。其中，項目關鍵詞與專家的審查領域關鍵詞一致。

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階段計算實現專家-項目精準適配。第一階段采用改進的TF-IDF加權TextRank算法處理項目描述文本進行關鍵詞精準匹配。對項目文檔進行分詞、去停用詞預處理，構建詞圖模型。計算詞節點權重：

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

第二階段依據專家入庫評分構建三級能力池（見表4），進行專家能力分層。

表4中基礎能力評分計算采用加權融合模型：

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、參與次數的標準化得分。第三階段綜合前兩階段結果生成匹配度終評，合成動態評分：

MatchScore： =0.25S_dir+0.40S_kw+0.35S_base

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

5.2.2入庫標準與匹配方法的聯動機制

如圖2所示，聯動機制構建了雙向反饋的閉環優化系統，通過正向聯動與反向更新機制的協同作用，實現專家庫能力的持續進化。

在正向聯動路徑中，專家入庫評分直接決定能力層級分配與匹配優先級：A級專家（ （?90） 分）在重大項目匹配中獲得 30% 的權重提升，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，并通過季度動態調整公式：

實現能力層級的持續優化。在反向更新機制中，項目執行表現觸發評分動態校準，系統將MatchScore 且用戶主動更換專家的案例定義為匹配失敗事件，依據動態調整公式：

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

該機制創造雙重優化循環。短期通過實時MatchScore優化項目分配，例如，將“高壓絕緣技術\"關鍵詞匹配度 580% 的專家優先分配至特高壓項目；長期則基于UpdateScore推動專家庫能力迭代。實證案例顯示某技術專家在新能源項自連續3次匹配失敗后，系統自動降低其“光伏技術\"標簽權重23% ，經定向培訓后匹配成功率回升至 92% 。此設計經實證檢驗，使匹配準確率提升至 92.7%±2.1% ，較傳統方法提高28.8個百分點，同時專家能力更新周期縮短至45天，顯著優于行業平均水平。

6物資計劃審查中專家考核評價機制實證研究

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

6.1評價指標體系設計

如表5所示，本研究構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，采用差異化權重設計。

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，構造判斷矩陣。例如，當判定專業能力（ （C₁） 與工作質量 （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重向量 W=[0.35，0.30，0.25，0.10]^T ，經檢驗一致性比率 CR=0.072lt;0.1 ，滿足一致性要求；二級指標權重則依據一級權重進行分配，如\"知識儲備更新度\"權重 W₁₁= 0.15/0.35≈0.428 。

在模糊評價階段，設定評語集 優秀，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化。

6.3實證結果與有效性驗證

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

在特高壓設備采購項目中，平均審查周期從14.6天縮短至10.4天，效率提升 28.8% ；質量問題檢出數量由每項目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% 。新能源服務審查項目同樣呈現顯著優化：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，對審查效率與質量產生雙重促進作用，顯著提升物資計劃審查的整體效能。

6.4專家能力結構持續優化

如圖3所示，考核機制驅動專家群體能力分布發生本質性轉變。實施前專家評分呈近似正態分布，實施后則演化為右偏分布。這種轉變體現為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間遷移。這種結構性優化為持續提升審查質量奠定了人才基礎。

7結論

隨著電網企業規模擴張與業務復雜度提升，傳統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，本文針對電網企業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化配置的現實挑戰，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建、交互式表單設計及多維度評價標準開發，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，以及融合關鍵詞匹配與實踐經驗量化的動態適配模型，形成了從專家資質審核到項目需求對接的閉環管理體系。

研究成果表明，所構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。通過分層賦權機制，強化了審查經驗在匹配決策中的主導作用，同時兼顧學歷、職稱等基礎資質的規范性要求，顯著提升了專家資源配置的科學性，為電網企業物資計劃管理提供了標準化、數據驅動的決策支持工具。

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