PMS系统设备台账数据准确性核查方法研究

李兆方

【摘要】本文通过PMS数据运维知识、经验积累和规则库的建立，分析了PMS系统设备台账数据存在的主要问题和具体的解决措施，说明了积极推广以数据质量持续提升为目的的PMS系统设备台账数据分析小助手，对供电企业数据标准化工作有巨大的推广使用价值。

【关键词】数据核查；PMS系统；设备台账

生产管理系统（PMS）内设备类型多、数量大，传统依靠人工方式对数据进行梳理、完善，同时容易发生漏检、错检。通过采取自动化程度高、流程完备的PMS系统台账数据质量提升方法和工具，可以规范台账数据工作流程，快速、高效地发现问题数据，提升系统数据质量。

一、PMS系统设备台账数据主要存在的问题

一是原始资料缺失导致PMS系统信息失准。由于单位调整、管辖权属变更、人员变动等原因，设备原始档案缺失，投运前信息无法收集，导致了信息来源不准，造成台账数据与实际相差较远。

二是台账数据运维工作量大、工作效率低，缺乏有效的问题数据核查手段。数据运维人工检查时效性不足，检查覆盖面不够，作业效率低下，且难以避免错检、漏检等人为错误。

三是PMS系统中存在技术处理现象。强化PMS系统应用考核后，存在人为随意刷写字段现象，导致了信息与现场实际不致。主要体现在设备出厂型号、厂家、生产时间、投运时间等。

四是缺乏量化工具，工作量及工作质量无法量化考核。管理方式较为粗放、简单，无法支撑数据质量提升工作的规范化执行，工作量及工作质量也无法量化考核。

五是缺乏统一有效的数据质量知识积累、发布和培训体系。要使维护人员熟练掌握专业运行维护数据知识，快速提高数据运维处置能力，就需要建立统一有效的数据质量知识累积、发布和培训体系。

六是数据质量直接影响实际工作。在日常工作中通过数据反映设备基本信息、维护信息、运行状态等，如果基本数据不一致、不准确、不可靠，会进一步影响到生产规划、运营决策（技改大修）等。

二、PMS系统设备台账数据问题的解决措施

研制一种PMS台账数据准确性核查工具（小助手），帮助或替代人工核查的工作模式，实现数据信息运维工作的规范化、系统化、自动化，保障工作的可监控、可量化，解决数据量大、准确性核查的工作量大及前数据信息日常运维管理规范性差、缺乏流程管理机制、闭环节点监控不到位等难题。

第一，从“严管理”入手，细化履行精细化设备异动措施，为信息及时更新提供制度保障。及时修订设备变更管理办法，建立巡视（检修）人员、设备主人、运维专责、分管领导“四维立体审批”关口，确保设备变更后相关人员能及时知晓并在PMS系统中更新相关信息。

第二，日常管控措施。一是数据运维分析。对数据从获取、录入、维护、应用等阶段可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控等；主要包括数据分析、数据核查整改、数据监控、数据定义更新等内容。二是完善运维流程。建立流程化、清晰化的业务流程，确保运维人员全面、准确理解运维流程，保障日常运维工作流程化、职责角色清晰化，提高解决问题的速度和质量，快速从生产系统中发现、整理、评估异常数据并对异常数据进行清理。

第三，自动化核查工具。一是制定数据整改规则。首先，经验积累。重视经验知识的积累和共享，群策群力对规则内容进行讨论、分析后录入规则库，实现规则内容的共享。其次，整改规则的制定。采用班组参与、厂家支撑的方式，形成符合录入规范、技术标准等的数据规则，对数据规则内容进行集中审核，完成对规则内容的编制及完善。依据数据评估结果，将数据规则内容类型分为：选择类型、手工类型、计算类型、拼接类型、关联类型等。二是核查“小助手”的研制。首先，规则库的应用。以网省公司台账录入规范为基础依据，将前期汇总搜集整理的台账数据规则在核查“小助手”工具中形成统一规则库，以运行过程數据质量分析和数据质量体系为支撑，实现数据质量持续提升管理。其次，“小助手”研制简介。“小助手”采用人工导入EXCEL数据文档和从PMS系统中自动抓取数据的方式。通过分析变电、配电、输电设备台账数据构成，将数据逻辑模型分为计算、选择、拼接、手工和其他复杂的关系类型，再通过数据计算模型来实现。利用计算机语言将待核查数据逐条与对应数据规则库里的规则进行比对，通过判断是否满足规则要求来判定是否为异常数据，并在导出的文档中标注提醒。

第四，配套建立考核机制。以数据质量提升主体为基础，建立内部考核机制。对下发给各单位的问题数据进行跟踪管控，通过以对数据的“可视化监控管理”为主，结合季度考核、评优评先等工作建立考核机制，对整改不及时和完成率较低的单位和责任人进行季度考核。

第五，巩固成果，总结成效，建立PMS系统台账数据修改完善常态机制。确保实现PMS系统台账数据“五化”管理，即共享化、唯一化、准确化、对应化、可视化。完善设备台账使之与现场实际情况对应，做到信息多方使用，实现共享化；确保设备台账与图纸对应、图纸与PMS系统对应，每个设备只有一个编号、一个型号、一个设备厂家等，实现唯一化；设备台账与现场实际一致，实现准确化；运行信息、故障信息及设备台账与实际运行情况相对应，实现对应化；每基杆塔、每台设备均有整体外观、设备铭牌、双编号图片，实现可视化。

参考文献

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[2]宫学庆，金澈清，王晓玲等.数据密集型科学与工程：需求和挑战[J].计算机学报，2012，35（8）：1563～1578.