电网供应链物资品控技术研究与应用

中国南方电网云南电网有限责任公司大理供电局 王 进

1 引言

南方电网作为我国重要的电力企业，其供应链中物资品控的质量管理对于电力运营和用户服务具有重要意义。然而，由于供应链的复杂性和物资的多样性，南方电网在物资品控方面面临着一系列的挑战。因此，研究和应用适合南方电网供应链的物资品控技术，成为提高供应链质量管理水平的关键。

2 物资品控技术概述

2.1 物资品控定义和目标

物资品控是供应链中对物资质量进行监控和控制的过程，旨在确保所使用的物资符合预定的质量标准，以提供高质量的产品和服务。其主要目标包括确保物资的质量，包括外观、性能、功能和可靠性等方面的要求；减少质量问题和风险，通过严格的品控措施避免次品和不合格物资进入供应链，降低质量事故和客户投诉的发生率；提高供应链效率，确保物资的一致性和稳定性，减少因质量问题导致的生产延误、交付延迟和成本增加，从而提高供应链的运作效率。

2.2 物资品控流程和关键环节

物资品控流程如图1所示，物资品控流程涵盖了采购前评估、入库检验、生产过程控制、供应链配送控制以及售后服务和客户反馈等关键环节。在采购前评估阶段，对供应商和物资进行评估，确保供应商具备适当的质量管理体系和能力，并验证物资是否符合质量要求。入库检验阶段对进入供应链的物资进行外观检查、尺寸测量、功能测试等，记录相关信息并进行追溯。生产过程控制阶段通过质量抽检、工艺控制、设备校准等手段，监控和控制物资质量，确保其稳定性和符合要求。供应链配送控制阶段对物资进行追溯和监控，确保在运输和储存过程中不受损坏或质量问题影响[1]。最后，在售后服务和客户反馈阶段，及时收集客户的反馈和投诉，并进行分析和处理，以改进物资的质量和服务。

图1 物资品控流程

2.3 常用的物资品控技术和工具

在物资品控中，常用的技术和工具包括统计抽样、全面质量管理、六西格玛、物联网技术以及数据分析工具。统计抽样通过对物资进行抽样检验和统计分析，以评估质量状况并做出决策。全面质量管理是一种系统性的质量管理方法，通过全员参与、持续改进和质量管理工具的运用，提高物资品控的效果和效率。六西格玛是一种以减少变异和缺陷为目标的质量管理方法，通过数据分析和改进措施的实施，提高物资品控的稳定性和一致性。物联网技术可以实现对物资的实时监测和追溯，通过传感器和互联网的连接，提供物资的位置、状态和质量信息。数据分析工具如统计软件、数据挖掘和人工智能算法等，可以对物资品控数据进行分析和建模，发现潜在的质量问题和改进机会。

3 南方电网供应链的品控需求分析

3.1 南方电网供应链特点和挑战

南方电网供应链具有规模庞大、多级供应商网络和对物资质量的高度依赖等特点。面对多样化的物资要求和复杂的供应商管理，物资追溯和溯源的挑战，南方电网需要采取适当的技术和策略来应对。此外，数据管理和分析也是一个重要的挑战，需要有效地处理大量的供应链数据，并发现潜在的质量问题和改进机会。综上所述，南方电网供应链的品控需求分析涉及物资要求的多样性、供应商管理、物资追溯和溯源以及数据管理和分析等方面的挑战。为了确保物资质量和提高供应链效率，南方电网需要制定适应性强的品控策略和应用相应的技术工具。

3.2 南方电网供应链的品控需求分析

南方电网作为一个大型能源企业，在其庞大的供应链网络和复杂的物资流动中，对物资品控有着严格的需求。

首先，南方电网强调物资的可追溯性，要求建立物资追溯系统和标准化的数据管理，以清楚了解物资的来源、生产过程和运输过程，发现和排查潜在的质量问题。

其次，南方电网注重供应商管理，通过供应商的筛选、审核和持续监控，确保供应商具备良好的质量管理体系和供应能力，从而保证供应链中物资的质量稳定。此外，南方电网重视质量控制和检测，建立完善的检测和测试机制，通过外观检查、性能测试、功能验证等环节，确保物资的可靠性和稳定性。

最后，南方电网积极运用数据分析与预测技术，通过有效的数据管理和分析，识别潜在的质量问题和供应链瓶颈，并制定预测和预防措施。利用大数据分析、人工智能等技术手段，南方电网可以实时监测和分析供应链数据，优化供应链的运作效率和质量控制[2]。综上所述，南方电网在供应链品控中重视物资的追溯性、供应商管理、质量控制与检测以及数据分析与预测技术的应用，从而确保供应链中物资的质量符合标准，为电网的正常运行和可靠供电提供了坚实的基础。

4 物资品控技术在南方电网供应链中的应用

4.1 品控技术的选择和实施

在南方电网供应链中，选择和实施适当的品控技术对于确保物资质量至关重要。常见的品控技术包含统计抽样、全面质量管理（TQM）、六西格玛以及物联网技术等。以TQM 为例，在实施TQM技术时，可以按照如图2所示步骤进行。

图2 TQM 技术的实施步骤

第一步，确定品控目标。明确南方电网供应链中物资的质量目标，例如减少次品率、提高产品合格率等。第二步，建立质量管理体系。制定适用于南方电网的质量管理体系，包括质量政策、目标、流程和指标等。第三步，通过培训和教育，提高员工对质量管理的认识和能力，增强其品控中的参与度。第四步，建立数据收集和分析机制，收集与物资品控相关的数据，并进行统计分析，发现潜在的质量问题。第五步，基于数据分析结果，建立PDCA 循环，以制定改进措施并进行实施，解决质量问题和提升物资品控水平。

其中，合格率和次品率可以通过公式进行计算：合格率= （合格产品数量 / 总生产数量） × 100%，次品率=（不合格产品数量 / 总生产数量） × 100%。

4.2 物资质量评估和筛选技术

在南方电网供应链中，物资质量评估和筛选技术是关键的品控环节。以品质函数部分合格率法为例，该方法基于品质函数的概念，将物资的各项质量特性综合考虑，并通过设定合格标准，评估物资的整体质量水平。在应用品质函数部分合格率法时，可以按照以下步骤进行。

首先，确定品质函数。根据物资的特性和要求，确定适当的品质函数，用于评估物资的质量。品质函数可以采用线性、非线性或其他适当的形式。其次，收集质量数据。收集与物资质量相关的数据，包括各项质量特性的测量结果、检测记录等。然后，计算部分合格率。根据品质函数和设定的合格标准，计算物资的部分合格率。部分合格率表示物资在各项质量特性上达到合格要求的比例。接着，判断物资质量。根据部分合格率的结果，判断物资的质量水平。如果部分合格率高于设定的合格标准，则物资质量被认为是合格的；如果部分合格率低于合格标准，则物资质量不合格。最后，筛选物资。根据物资的质量判断结果，决定是否接受或拒绝物资，或采取相应的措施进行改进和修正。

部分合格率（PR）可以通过公式计算：

PR=(符合合格标准的物资数量/总物资数量)×100%

在南方电网供应链中，使用品质函数部分合格率法可以对物资进行综合评估和筛选，确保所使用的物资符合预定的质量标准[3]。通过设定合格标准和计算部分合格率，可以定量地评估物资的质量状况，并做出相应的决策。

4.3 物资追溯和溯源技术

在南方电网供应链中，物资追溯和溯源技术是至关重要的品控环节。其中，批次追溯技术是一种常用的物资追溯和溯源方法。通过对物资批次信息的记录和追踪，批次追溯技术能够快速追溯和定位任何质量问题的源头，并采取相应的措施进行处理。具体应用中，批次追溯技术可按照批次标识和记录、数据收集和存储、追溯查询、追溯分析以及溯源措施等步骤进行。通过收集与物资批次相关的数据并建立追溯数据库，批次追溯技术可以实现对物资流向和质量的溯源。通过数据分析和挖掘，可以发现潜在的质量问题因素，为问题解决和改进提供依据。在南方电网供应链中，批次追溯技术的应用能够及时发现和处理质量问题，确保所使用的物资符合质量要求。

4.4 自动化检测和测试技术

在南方电网供应链中，自动化检测和测试技术是物资品控的重要手段之一。该技术利用先进的自动化设备和系统，能够快速、准确地对物资进行检测和测试，以确保其质量符合要求。

一种常用的自动化检测技术是使用传感器和仪器进行物资的实时监测。这些传感器可以实时获取物资的各项指标，如温度、湿度、压力等以及物资所处的环境条件。通过与监测系统的连接，可以对数据进行实时采集、分析和报警，及时发现物资质量异常情况，并采取相应的控制措施。

另一种常用的自动化技术是利用自动化设备进行物资的自动化测试。例如，可以使用自动化测试仪器对电力设备进行电气性能测试，对材料进行强度测试，对产品进行功能测试等。这些设备能够通过预设的测试程序和算法，自动进行测试操作，并生成测试结果和报告，提供给品控人员进行分析和判断[4]。

自动化检测和测试技术的优势在于其高效性、准确性和一致性。相较于人工检测和测试，自动化技术能够大大缩短检测周期，提高测试的准确性和一致性。同时，也能够减少人为因素的干扰，提高品控结果的可靠性。

4.5 数据分析和挖掘技术

通过运用统计分析和数据挖掘算法，可以从大量的供应链数据中提取有价值的信息和见解，为改进品控流程、优化供应链运作以及发现潜在质量问题和改进提供支持。统计分析可用于揭示物资质量的整体情况和趋势，通过描述统计和高级统计方法，识别各种因素对物资质量的影响。而数据挖掘技术则能够发现隐藏的模式、关联规则和异常情况，例如利用关联规则挖掘物资特征之间的关系，或通过聚类分析对物资进行分类。常用的工具如统计软件、数据挖掘工具和机器学习算法，可处理大规模数据、提取有用信息并进行可视化展示。这些技术的应用有助于预测和预防质量问题、优化供应链运作、改进供应商管理以及持续改进和创新。

5 结语

南方电网作为一个大型能源企业，面临着庞大供应链网络和复杂物资流动的挑战。在保障电网正常运行和提供可靠电力的同时，物资品控是南方电网供应链管理中不可或缺的一环。通过合理选择和实施适当的技术，南方电网可以实现物资的质量监控、追溯和评估，提高供应链的效率和可靠性，进而有效应对供应链中的品控挑战，并为其可持续发展提供坚实支持。