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user: 4. 模型在相关场景的具体实现 基于历年的监控实践活动，这个章节将讨论监控机制的总纲、需求以及如何基于上述通用的监控模型去实现。 4.1. 面向实际需求的落地的总纲 将ERP系统固定资产价值信息、设备状态信息相结合，监测固定资产效率评价；关联设备运行数据，是否带负荷监测投运真实性；监测报废流程各环节审批时长，评价各专业协同效率和数据贯通情况。开展电网资产账、设备卡是否对应，数据标准是否统一，业务是否贯通。于历年的实践，可知业务数据来源众多，从数据源到最终形成的资产新增、退出评价指标体系，海量数据要经过多层次的重组与整合运算，其跨系统关联设备资产数据，系统间的主数据关联性较弱，需要按照一定规则重新梳理关系。通过基础数据采集、抽取，汇总设备资产新增、运维、处置环节的原始数据、状态数据、费用数据和时间数据，监控业务过程，统筹资产数据资源，科学合理应用前端业务部门形成的业务数据，客观评价资产各阶段运行状态。 最终目标是以资产全寿命周期价值管理为抓手，落地通用的监控模型，以期能够支撑完整的指标体系结构和监控要求。 4.2. 需求的归集和抽象 在电网企业固定资产全生命周期管理中，“资产新增”、“在线运营”、“资产报废”是贯穿整个固定资产管理全生命周期的最主要的三个领域。如三个领域的如果已经有了较为成熟监控管理模式和模型，则整个固定资产管理其他领域都可以复用。 因此本文所阐述的资产实时监测模型将针对这三个领域进行讨论，以求得出可以推广的结论性方案。 业务面需求按照三个阶段的归集以及对应的基础数据的来源分析(如图12)。 图12. 业务需求及数据来源 资产精益评价指标体系最终落地的界面设想如图13。 4.3. 主要指标的具象 4.3.1. 资产新增环节 在投运环节主要监测新增设备投运有效性、已转资设备规范性监测、超期未转资设备监测、资产价值合理性监测、以及更细颗粒度的设备BOM的价值、流转和运营情况。需要对已完成转资的设备进行监测，分析其转资结果是否规范。依据固定资产管理办法，通过对不同设备类型定义设备帐卡物对应标准，形成计算公式，统计不符合标准的设备清单，并支持按单位按类型展示，同时跟据业务特点提供处置建议。 图13. 资产精益评价指标体系最终落地的界面设想 1) 已转资设备评价子模型 在已转资设备评价此类场景中，通过关联用采系统、调度系统，关联出当年新增已转资设备的实际使用情况。并且对转资过程的规范性、完整性，设备资产两端数据的原子性成都进行评估，确保转资过程准确有效。 2) 超期未转资设备监测子模型 在超期未转资设备监测此类场景中，我们首先根据“预算项目执行明细表”中数据抽取日期抓取当前月份的所有预算项目执行明细数据，依据项目编码获取ERP系统该部分项目的转资情况表。接着依据ERP系统的项目转资情况表中的资产卡片号，获取关联ERP系统中该单位的资产明细表。依据ERP系统中该单位的资产明细表专业系统编号，获取PMS生产管理系统台账。建立项目、资产、台账、营销系统、用采系统中间表。如果数据表相同字段值不一致或无法获取到则为问题。对比判断项目转资不及时对应的数据异常。 3) 资产价值合理性子模型 在资产价值合理性场景中，我们分别从ERP，PMIS，SAP等信道抽取数据源，使用统一资产模型进行必要整合，图14具体阐明了操作流程： 如图所示，使用统一资产新增流程模型可以实现多种场景下子模型的统一，归功于UML类图的优秀设计，本质上是一子类继承和工厂设计模式的使用。在不同的场景需求下，元模型可以实例化为对应场景的正确模型。实例化后的模型并不是单一的二维表结构，我们按照数据表范式结合实际情况解耦为适当的拓扑结构。 另外一个至关重要的点是复杂信道模型与元模型的匹配过程，在此案例中，我们根据业务知识以及对应的应用系统(ERP、SAP、PMS等)规约可以轻松地完成变量匹配。例如元模型的ERP设备编号–ERP信道模型的设备编号、元模型的SAP资产编码–SAP信道模型的资产编码等。另外一些比较模糊的配对我们可以使用统计学经典的皮尔逊、斯皮尔曼相关系数等算法模型来求解变量字段间的数学相关性，再通过实际验证完成匹配。 图14. 资产价值合理性子模型操作流程 4) 设备BOM检测子模型 在设备BOM检测这种场景中，首先分别从ERP盘点清单、采集系统、调用系统、ERP设备资产表等一系列信道中拉取所需物料集合作为信道源模型，因为存在着三码合一规范，即人为定义的BOM规范，用来形成设备，所以模型之间互相持有编码可以相互追溯。随后经过工作流审批、确认过程、分摊过账、最终同步等一系列动作，完成从物料到设备资产的完整流程。 虽然设备BOM的产品结构会有很多的层次，但在我们以单层的方式记录，只需维护父项和子项之间的关系，再经过串联，即可得到多阶层关系的产品结构，在我们设计模型中，通过添加父类、子类ID进行勾连，上一层结构的子项，在下一层结构中变成了父项。首先我们需要收集设备卡片的字段属性，将其载入到统一资产模型中，其中关键的3个字段：父类、子类、当前阶段3个字段是使统一资产模型能够承载BOM结构的关键。 4.3.2 资产报废环节 开展电网资产报废流程效率监测，分析固定资产报废流程各环节时长、跨专业协同和数据贯通情况，评价流程效率和工作质量。通过报废审批日志表，分析报废流程各节点审批时长，从而分析跨专业协调和数据贯通情况。关联设备运行数据和健康状况，分析固定资产处置的总体规模、报废原因。 通过设计资产退役、报废评价模型，对长期非在运资产情况、逾龄资产情况、退役设备平均寿命、报废资产损失情况等维度进行量化。通过报废资产价值成新率、固定资产报废及时率、资产报废业务规范执行率等指标，全面反映资产报废申请、审批流程等相关工作，实现对资产退出阶段的有力管控，为资产处置审批、监督和残值评估、回收提供了决策参考依据。按照所属专业系统和省、市、县、等维度，全方面统计汇总报废、退役设备的数量、规模、价值，通过图形、报表等形式进行跟踪和查验。并为进一步决策做好数据准备。 1) 报废综合统计子模型 在报废综合统计场景内，主要统计在报废全流程监控中，处于不同流程阶段的子模型，如审批负责人、处置方式、报废日期、报废原因等，便于综合监控与统计。从ERP数据信道中抽取载入报废全流程模型，并且在ERP中遵循完善的设备报废审批流程即可。 2) 报废全流程监控子模型 在报废全流程监控场景中，我们分别从ERP，PMIS，SAP等信道抽取数据源，使用统一资产模型进行必要整合，下图(图15)具体阐明了操作流程： 图15. 报废全流程监控子模型操作流程 如图所示，报废全流程相比新增资产的元模型主要区别在于输入的信道模型数量与类型的差异，我们只需选择对应的对匹配组合以及正确匹配方法即可。本例的复杂信道模型与元模型的匹配过程，在此案例中，我们根据业务知识以及对应的应用系统ERP、PMS规约可以轻松地完成变量匹配。因为报废与折旧的相关属性字段都具有比较明确的业务概念区别，这就便于匹配的完成。 4.3.3. 在线运营环节 固定资产账、卡的数据融合研究和关联监测。分析帐卡对应工作需求，建立帐卡对应率指标分析模型，通过对设备资产状态一致率、帐卡对应率、资产信息完整率、资产价值有效率等相关指标。立足系统关联情况，开展电网资产主要设备的资产账、设备卡是否对应，数据标准是否统一，业务是否贯通，便于公司有效掌握固定资产资源类别、数量、原值、折旧、投运年限，为有效资产分析奠定数据基础。 1) 资产设备关系不对应子模型 在设备关系不对应场景中，我们从ERP信道抽取数据源，使用统一资产模型进行必要整合，下图具体阐明了操作流程(如图16)。 图16. 资产设备关系不对应子模型操作流程 如图所示，规范性元模型相比前两者元模型就更为简单，只存在ERP一个信道模型输入，但是也要避免耦合过紧带来的强壮型差的问题，所以我们在元模型上设计了诸多的冗余字段来预留浮动空间和拓展性。本例的复杂信道模型与元模型的匹配过程，在此案例中，我们根据业务知识以及对应的应用系统ERP可以轻松地完成变量匹配。 2) 资产设备信息不一致子模型 在资产设备信息不一致场景中，我们针对设备资产已对应的台账，根据数据表中的项目编码查找资产卡片中的WBS元素，筛选出两者一致的资产卡片。再依据资产卡片的专业系统编号查找PMS设备台账中的设备编码，筛选出两者一致的设备台账。根据获得的设备资产项目清单提取关键字段，如设备卡片上的设备名称，资产卡片上的单位、设备类型、使用保管部门、实物管理部门、设备状态信息等字段。整合字段到一张二维表中，比对项目名称中的线路名称、设备关键字与PMS台账中的线路名称与设备名称不一致等问题。 3) 资产卡片价值异常子模型 在检测资产卡片价值异常场景中，我们首先抽取PMS数据源，因为是单一数据源，我们可使用图12直接进行导入资产卡片数据模型，并添加触发器来判断条件以检测价值异常现象，例如资产价值字段出现0值、空值、负值等异动数据，设备增资后的原值不符合实际情况，或者同类型、同型号、同投运年限的设备资产价值差异较大等。流程清晰，判断条件明确。 4) 设备超期未同步子模型 在设备超期未同步场景中，我们通过PMS2.0系统未同步设备的时间周期，统计超期未同步设备数量，具体超期时限根据业务要求而定，可使用图16直接进行导入设备资产卡片数据模型，添加判断条件以检测超期现象。 4.4. 系统实现的应用架构及讨论 这个时代监控管理的探索必须是以信息化为基础的，所以如何结合这个时代的信息化背景并清晰规范如何实现信息化体系之上的监控管理具有重要实践意义的。图17展示了监控管理系统的基本流程。 图17. 监控管理系统的基本流程 业务架构按照松耦合的理念，切分成三个部分(可视为三个子平台) (如图18)。 图18. 监控管理系统的三个子平台 1) 信道数据处理子平台 这部分主要解决如何把多口径的信道数据合理有序的获取，并如何获取预先定义的单位信息，以及如何实现单位信息的配对。 此部分需要考虑当信道数据不足，或者配对条件不足时需要手工外部输入的情况。 这个子平台强调源数据完整获取和客观信息完整留存，不做任何业务判断和处理。它包含了以下若干模块： · 信道信息传输 · 信道信息降噪处理 · 信道信息单位化处理 · 信道信息配对处理 · 信道信息处理日志管理 · 人工补录 · 人工配对处理 · 单位信息配对关系定义 · 单位信息定义 · 信道注册 · 信道格式及对应关系定义 2) 监控数据结构化处理子平台 此部分主要解决原始信道数据如何转换到后面业务决策所需要的结构化数据口径。因为这部分的数据结构会强烈的收到决策端的影响而变得不是那么刚性，从具体建设的角度来说应该以构建数据湖的思路来操作。 这部分的设计理念强调为决策端尽可能准备全面和颗粒度细的数据，让决策端模块尽量少做数据操作。包含以下若干模块： · 结构化数据处理 · 数据处理日志管理 · 结构化对象定义 · 结构化对象对应关系定义 3) 监控决策及汇报子平台 此部分主要解决如何输出决策信息，包括数据展示(直接)、数据计算(数学+与或计算)、预测(统计、概率和AI计算)。 这部分强调决策输出的便利性、决策定义的灵活性，目标是当有新的监控模型纳入时，如果数据基础满足则应该迅速能配置上线。包含以下模块： · 监控决策管理驾驶舱(依模型) · 监控决策管理报表 · 决策逻辑计算 · 决策预测计算 · 计算日志管理 · 计算逻辑定义 · 预算模型定义 · 报表定义 · 管理驾驶舱定义