运用大数据优化水电企业运营管理的探讨

2018-02-17龚斯简

机电信息 2018年36期

龚斯简

（福建华电金湖电力有限公司，福建三明353300）

0 引言

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。个人、企业、政府在生活生产中的每个行动、每个环节、每一步都会产生各种数据，这些数据本身是没有意义的，只有通过一定的技术手段，收集、整理、分析、归纳各种数据，才能挖掘出隐藏在数据背后的价值。利用数据，我们可以预测未来各种情况出现的可能性，从而为企业运营、管理、重大事项决策提供科学的参考[1]。

近年来，大数据技术已成功运用到了各行各业。购物时使用的APP会推荐你所感兴趣的商品；超市会根据你往常的购物历史记录，推送你想要的减价商品；健身房通过对你生命体征数据的收集，自动制定你需要的课程；国外的权威机构还利用大数据预测犯罪的发生，利用搜索关键词预测流行性疾病的散布等等。现在也有越来越多的水电企业将大数据引入日常运营管理中，减少运营成本，增强日常运行的安全稳定性，增加企业经济效益。

1 优化安全生产

1.1 预警自然灾害

水电站一般建于偏远山区，发生自然灾害的可能性较高，尤其在雨季，易发生台风、泥石流、山体滑坡等，这些自然灾害破坏力较大，常常造成人、财、物的大量损失。随着科技的发展，这些自然灾害的可预测性渐渐提高。大数据技术可利用获取的水文、气象、地形、城市规划等信息，通过科学合理的计算，预测灾害发生的时间、范围和可能造成的破坏性，提高灾害预警能力，助力精准防灾减灾。企业可根据相关数据提前制定相关应急预案，在灾害发生前，采取相应的预防措施，制定灾后重建方案，做好设备维护、防护设施的搭建等，在灾害发生时能提高应变速度，及时作出相应的处理，灾后重建时也能大大节约时间。

而这也不仅仅只是设想，在深圳、上海等地，由气象部门牵头建立的突发事件预警信息发布系统融合了部分社会管理数据，精准预警已初显成效。就现阶段而言，利用大数据提高灾害预警能力，以目前的技术水平是完全能做到的，而其中的关键就在于打破数据壁垒。因大数据需要海量的数据作为分析的基础，考虑到国家安全、个人隐私等问题，当前社会数据的共享不足。如何制定相应的政策，统一安全地进行社会行为数据的收集，是今后大数据技术发展的一个重要考验。

1.2 提升安全监管能力

安全生产是水电企业发展的基石。目前，水电企业大多通过人力来发现、排查安全隐患，技术人员大多依靠自己的专业技术水平和工作经验来进行判断。由于人员水平的参差不齐，不能保证安全隐患的及时发现和准确判断，也难以在最短的时间内做出对事故的有效应对，这样的情况下，有时甚至会酿成重大事故。这种传统方式易受到主观因素影响，可靠性较差。尤其是地理位置偏僻的电厂，人员配备相对较弱，靠传统的安全生产管理理念和手段更难实现全方位、全过程、实时、可控、在控的要求[2]。

大数据通过对海量数据的科学分析，实现对生产过程中各种危险因素的预测和控制。通过进行生产过程中各个环节的实时数据分析，并和相关历史数据进行分析比对，查找事故发生的季节性、周期性、关联性等规律，可在一定范围内有效预判安全隐患，或是在事故分析中查找出事故发生的原因，及时进行整治，可大大减少安全生产事故的发生。

2 优化物资管理

水电企业在备品备件、低值易耗品的采购和仓储管理中也常常存在很多难题。水电站具有技术密集、资产密集、生产消费瞬间完成的特点，备品备件、低值易耗品等生产物资种类繁多、数量较大，给采购工作和仓储管理都带来了困难。随着对电站安全管理工作的日渐重视，如何优化物资管理成为一个值得思考的问题。在不影响生产运行的情况下，以减少仓储空间和库存积压资金、降低仓库管理难度为目标，利用大数据对电站在一段时间内的运行情况进行分析，由储存的水电设备的基本信息、运检信息及技改信息等信息的分析中，对电站在接下来一段时间里的物资需求制定大致的采购方案，再汇集包括历史供应商、采购价格、供货时间等在内的采购信息，可拟定采购方案，做好安全生产后勤保障，减少不必要的损失，优化仓库安全管理，大幅减少临时性采购，也给工作人员预留充裕的时间做好采购工作。

3 优化设备管理

水电企业因其特殊性，部分设备由于设计制造复杂、使用周期长等原因，需要定期合理维护，如行车（用于起吊）、叉车（用于装卸）、堆高车（用于堆垛和运输）、货架（用于存放物料）等，这些设备的不安全状态极易造成安全事故。而设备管理的程序也较为复杂，流程繁琐，从设备的购买、检验、接收、入库、出库、维护、保养到报废，设备在上述环节的流转中，会通过许多的部门和经手人，这给设备管理带来了很大的困难。

现阶段尽管企业在这方面投入了大量的人力、物力，但在维修保养和实际使用方面仍存在许多不足，一些电站还存在设备带缺陷运行的现象，一些隐患长期未能解决。如果能保证设备得到良好的维护和保养，使得设备的运行工况更加良好，发生故障的概率就大大减小了。企业可在kks编码的基础上，利用大数据进行统一管理。数据库中存有设备的历史使用情况、维修周期、最新一次维修时间、维修情况、维修负责人等信息，通过构建模型，大数据可以自主完成设备运行情况的诊断。通过采集的数据与历史数据的对比，可提醒工作人员日常保养检测，也可在一定程度上对设备的运行现状进行判断，根据设备的健康程度，提示工作人员。工作人员可对设备再进行评估，看备件是否需要维修，以便采取相应措施，将基于固定周期的维护计划变为基于需求的维护计划。设备的这类信息在收集储存后也可应用在今后的检修技改项目中。

4 企业运营的优化

（1）随着售电市场的开放，大数据在企业运营管理方面的作用日渐凸显。大数据能在一定程度上预测市场价格及用户需求量变化，并通过对常年来水量、水文、气候等数据的分析，利用丰水期和枯水期及电价系数的变化，为企业制定切实可行的发电方案，实现按需发电，保证企业的效益最大化。在监控机组运行时，根据对机组运行数据的分析，合理安排，可以达到降低能耗、节约成本的目的。大数据也能在企业实际运营中，综合剖析数据信息，得出适合企业现状的具有针对性的意见和决议计划，从而有效协助决策层对公司的发展和管理作出改善[3-4]。

（2）企业运营成本下降，尤其是人力成本将大大下降。原本简单的统计分析工作可利用大数据完成，从而使水电企业的员工结构也随之发生变化，员工偏向精、专发展。企业在今后的人员管理中，应大大增加信息技术方面的培训，保证所有员工能够熟练操作系统，并加强对创新型人才的培养。

企业可考虑将大数据引入人力资源管理中。将大数据的思想应用在人力资源管理中可使企业人力资源管理互联网化，为人事工作提供更加全面的量化参考，为实现扁平化的人员管理及员工服务创造有利条件，并能根据企业未来几年的发展趋势，建立有效的人才数据管理模型。

（3）大数据广泛应用后，企业的运营管理模式将发生一定程度的变动，可用数据来指引企业的成长。大数据“开放意识”的价值理念，将打破企业和员工之间的壁垒，实现信息数据共享。企业通过开放的数据共享平台，最大限度地将企业生产管理现状向员工乃至社会大众展示，能提高员工参与企业建设的积极性，增强企业在社会上的影响力。

5 企业在应用大数据时应注意的问题

随着一些电厂逐步引进大数据技术，该技术对水电企业生产运营管理的预测能力、决策支持能力逐渐突显。为了能更好地应用该技术，服务于电厂安全生产管理的需要，在进一步进行技术推广前，应意识到大数据以数据为基础，没有合适的数据来源，大数据技术也无法准确地运用与实施。大数据的特点是海量的数据高速地产生，数据成为了企业的核心资产。各种随时可以调用的数据成为了企业的核心载体，企业的所有信息都可以通过数据管理模型进行导入和输出。由此可见，数据的来源、数据库的构成十分关键。电厂在广泛应用大数据技术前，应构建好数据库，将我们的日常信息全部记录在数据库中。在日常工作中，也应注重相关数据的收集，更新维护数据库，数据越丰富、越详细，可靠性、真实性越高，则数据分析的准确性越高，这是个长期积累的过程。

由于水电企业的地理位置大多较为偏僻，电厂的信息通信基础设施往往也存在着一定程度的问题，往往难以负担大数据的应用。而且大数据作为新兴技术，在国内的实际运用时间并不长，相关的技术人员供不应求，水电企业也难以在短时间内培养专业能手。这也要求了水电企业在应用大数据前，应加强和完善大数据基础设施建设及服务功能，扩大大数据专业人才及技术引进力度；广泛应用云计算、分布式数据处理系统等新一代信息技术，促进信息化与企业发展的深度融合。在建设初期，可尝试将信息系统服务外包，设立针对大数据项目开发和应用的专项资金，同时加快内部人才培养计划，促进大数据的落地实施。

企业也可考虑将二维码引进日常管理。二维码是近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。二维条码具有储存量大、保密性高、追踪性高、抗损性强、备援性大、成本便宜等特性。为设备设立二维码也方便了员工的日常工作，使用随身携带的手机和平板电脑等智能终端便可对设备上的二维码进行扫描，从而获取二维码的表层信息，如果有需要，可以进一步通过互联网以及设备管理数据库，查看设备的详细信息，完成查询、修改等工作，减少出错率，提高识别率，便于数据库中相关数据的收集，便于移动办公的发展。