1. 引言
电网企业的供应链数字化转型发展是顺应能源革命和数字革命相融并进的必然趋势，是不断提升管理水平和持续改善服务能力的内在要求，更是可持续推动供应链创新变革的强大驱动力。现代供应链发展在面对更加多元个性需求时，迫切需要以数字化、网络化、智能化手段推进管理变革，实现供应链运营管理全过程实时感知、可视可控、精益高效，促进发展质量、效率和效益全面提升，为电网建设和运营提供坚强有力的供应链服务体系，确保我国能源电力供应链韧性安全。
随着数字技术与供应链业务融合创新场景不断丰富，数据和模型两大要素成为驱动供应链数智运营的关键[1]，通过系统识别出业务场景智能改造需求，电网企业以数字技术为基础，以数据为核心，以产品和服务转型以及流程优化重构为手段[2]，对传统供应链业务进行全方位、全角度、全链条的改造，激活数据资产应用价值，并设计研发业务模型提供分析、预警、辅助决策等功能，形成供应链运营模型库，推动供应链运营向更为精益、智能、协同等方向转型升级，同步建立模型库管理机制，完善从模型需求提出、研发、入库、更新、迭代、退库等全周期管理，为供应链模型管理及应用提供有力支撑，进而提升电网企业供应链数智运营能力。
2. 理论研究
(一) 模型理论研究
通过对业务逻辑的认识来增加对复杂问题的理解和处理，管理决策中使用数学模型即数学方程或数学表达式来对决策过程进行抽象模拟，这不仅仅是单纯的数字计算和数学表达式的堆积，其中蕴涵了大量决策所需信息，例如使用模型所需要的经验知识、应用模型进行分析预测和输出决策结果的评价知识等。模型分析功能是利用信息技术工具和数据，针对某一模拟、评价、预测、管理和决策等实际问题的解决方案。关于模型的分类，可以分为静态模型和动态模型，按用途可以分为描述性模型和指示性模型，按表现形式可以分为物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型等。
(二) 模型库理论研究
企业在面对各类复杂问题分析和决策中，往往使用单一模型无法满足某一分析目标的需要，使用多类型模型组合解决特定问题，这就促使模型的形态由软件包变化为模型库。而模型库是围绕具体分析决策目标，按照一定的组织结构形式存储和管理多种相关联模型的集合体。因此。模型库是一个共享资源，库内模型可以反复使用，可以在不同专业系统、不同业务场景下被调用，提高利用灵活性、便捷性，进而避免冗余。一般来说，模型库由模型结构库、模型数据库和模型目录库组成，模型目录库用于记录模型库内各种模型的基本信息，模型结构库用于记录各个模型的逻辑结构，模型数据库用于存放各种模型的参数数值。因此，模型库可作为一种用于支持决策的重要组成部分，能够支撑模型生成、存储、维护、运行和应用的空间，以进行模型提取、访问、更新和合成等操作，并系统全面对各个模型进行有效的管理和使用。
(三) 研究启示
在供应链运营过程中，构建模型库有助于实现数据资产和业务场景的联动，有效提高供应链运作效率、资源配置、风险防范等能力，企业通过建立业务模型库、应用新技术助力精益供应链构建和运营[3]。
1、从概念解读上看
业务模型可用于准确描述供应链运营等方面的工具，针对业务需求、管理规范、用户特点等，组建由多种模型构成的数据库，提供一个可批量化操作的便捷模式。
2、从业务支撑上看
业务模型将各种业务类型及所需解决的问题收集起来，融入各种业务知识形成模型，为业务执行提供分析、预测及辅助决策等支撑功能，为企业解决供应链运营过程中的复杂问题。
3、从管理机制上看
确保业务模型能够覆盖每一个供应链环节，形成智能型业务辅助工具，便捷高效协助业务实施，需要构建模型库统一规范进行业务需求分析、模型评估、模型出入库及优化迭代等机制建设，实现运营提质降本增效的目标。
因此，电网供应链推动运营数智化升级，需要统一模型库建设，以业务模型为核心，一方面发挥全量数据价值，另一方面联动业务场景，实现供应链数智运营。
3. 模型库构建
(一) 模型库设计原则
供应链业务数据库是一个辅助业务智能化执行的管理工具，能够在业务实施过程中按照既定逻辑和规则，调用业务数据库内各种功能的模型，辅助业务分析决策等工作[4]。为确保数据库稳定可靠运行，需要制定原则作为供应链业务数据库设计的基础。
1、契合业务原则
模型是辅助业务执行的工具，模型库应该符合实际业务需求，设计不应受限于模型库技术本身。在推动模型库构建之前要系统分析业务需求和业务规则等，在掌握数据源、数据属性、业务关系及使用逻辑的基础上，进行模型库设计。
2、匹配业务原则
模型库内各业务表间关系要符合实际业务执行逻辑，以保证模型调用与业务执行高度匹配。在需要多个模型组合使用时，需要根据具体业务需求进行合理设计，清晰梳理业务规则及业务表间的调用关系，确保模型库运行机制与业务逻辑保持一致性。
3、模型独立原则
模型库设计要明确区分模型功能，同步厘清业务表间关系，避免出现功能重叠现象。在模型库设计和管理过程中，要确保各个入库模型与供应链业务节点建立关联，尽量减少复杂逻辑关系，造成模型冗余。
4、统一标准原则
为有效管理业务模型库，设计时应制定并采用统一的模型命名、算法规则、取数逻辑、模型特征及应用场景等标准规范，避免模型名称、取数逻辑、调用规则等错误，造成管理难度加大。
(二) 模型库总体架构
电网企业构建供应模型库要以实际业务需求为导向，整合具有统计、分析、预测、预警和评价等应用特征的模型集群，开发具备集中存储、分类管理等主要功能的业务模型库[5]，在确保模型库有效运作的基础上，为供应链业务数智化升级提供智能协作工具，全面提升供应链运营效能。
供应链业务模型库设计是以实际业务需求为抓手，以辅助业务执行为方向，以做好模型管理为基础，打造以“模型库管理、模型库运营、模型库应用”三大模块，形成模型“需求管理、设计管理、建设管理、标签管理、出入库管理、盘点管理、选用管理、反馈管理”八个主要功能，具备可访问、可共享、可协同的供应链模型库[6] (见图1)，解决模型成果分散、标准不一、复用困难三大难题。
Figure 1. Schematic diagram of the architecture of the supply chain business model library
图1. 供应链业务模型库架构示意图
(三) 模型集成与构建
围绕供应链运营数智化场景改造需要，建立统一模型设计标准，确保模型个性化设计的同时，满足模型库管理要求及电网供应链业务需求。模型可分为统计分析、预测预警、业务评价等用途，设计标准包括命名方式、业务规则、模型算法、取数逻辑、参数分离、模型特征、应用场景等内容，模型设计标准如下：
1、统计模型集成
基于适用的统计方法，选择合适的统计工具构建模型，模型应能够灵活适应不同的业务统计需求，支持多维度和多指标的统计工作，包括定制化和自定义报表功能，以满足不同层级的统计需求。
2、分析模型集成
能够实现对供应链运营的关键环节分析，识别业务运行中的问题，通过集成和应用先进的分析算法，以提高分析的深度和广度，以便用户能够根据实时数据进行决策。
3、预测模型集成
能够准确预测供应链运行状态和业务趋势，提供前瞻性指导，通过采用有效的时间序列分析和因果模型，以适应供应链的动态变化，预测结果应具有可调整性，能够根据不同的业务场景和假设条件进行调整。
4、预警模型集成
应实时监控供应链的关键指标和风险点，及时发出预警信号，应具备自适应学习的能力，能够根据历史数据和实时反馈调整预警阈值。预警模型应与供应链业务流程紧密结合，支持快速响应和风险处置。
5、评价模型集成
基于电网供应链现行的评价指标和考核标准，从多个维度和不同层次对业务全过程、各环节进行评价，评价结果能够为供应链业务改进和战略规划提供数据支持，促进持续的业务优化。
(四) 模型库运营
模型库管理重点考虑业务模型的新增、变更、退库和盘点等机制，支撑模型库功能开发，以匹配模型8个核心功能。制定模型管理机制是提供模型库运行过程中，新研制的业务模型评选入库、库内模型的分类检索、在用模型的迭代更新、停用模型的冻结删除等相关操作功能，确保模型库运行[7]。供应链业务模型库具体管理功能设计如下：
1、模型入库管理
根据供应链业务变化，收集模型新增建议，新入库模型要满足模型设计标准和规则，避免数据偏差与功能重复，经评估后纳入模型库。新增业务模型范围可涉及供应链战略引导下业务变更产生的新需求、实际业务执行过程中产生的新需求、各部门各单位在用模型中实用价值较高的模型转换需求等，可进行评估后纳入模型库。
2、模型分类管理
对已纳入库内的模型管理是要基于各种模型的特点、作用及关联业务场景等进行分类，可基于模型名称、专业领域、计算逻辑、应用规则等对每一类模型打上标签，形成完善的模型图谱。被赋予标签的模型，在实际使用过程中，将被记录调用、更新、维护、冻结等实际使用信息，可实现实时追踪库内模型使用情况，并定期开展模型使用评价，为模型优化迭代提供决策依据。
3、模型更新管理
定期组织相关部门或单位的供应链业务人员，对库内模型应用现状开展分析评价，识别模型使用过程中的各类反馈问题，提出模型优化改进建议，并为模型更新部署提供依据。模型更新迭代需要在出现以下情况，模型应用频次较低、出现较多模型修正改进反馈意见、业务变革造成模型迭代等情况，需要对模型进行更新升级。
4、模型退库管理
基于各类库内在用模型的定期应用评估结果，对使用频次高、反馈情况较好的模型持续进行迭代升级，对使用频次低、反馈问题较多的模型及时淘汰退库。在出现以下情况时可考虑模型退库，模型已经不满足实际业务需求、模型已长时间停用、模型算法逻辑已不具备先进性等问题，可清理库内空间。
4. 模型库应用
(一) 模型库应用需求
电网企业建成并应用业务模型库后，各部门或单位开展具体供应链业务、统计分析供应链运营工作时需要借助统一的数据标准、业务平台以及调用模型辅助业务执行[8]。实际使用时，可根据供应链业务流程，选用分析模型、预测、预警模型等，面向供应链采购、生产、物流等业务场景，分析业务可能存在的风险，如采购流标、缺货风险、供应逾期等业务风险，输出分析结果提供辅助决策服务；也可选用统计模型、评价模型等，面向供应链全链条运营及分子系统运营现状，开展运营效率效益等分析评价工作，识别供应链系统可优化升级的重点领域，支撑供应链运营提质降本增效。
因此，电网企业所设计的供应链业务模型库，满足各部门或各级单位推动供应链数智化升级需求，充分考虑供应链效率、效益、质量、时效等因素，建立供应链模型库，为业务统计、运营分析、运营评价及决策支撑，模型可提供全链条、各环节业务决策支持[9]。
(二) 模型库应用场景
模型库功能设计时，通过统一模型设计标准，确保模型功能满足业务需求，也适应模型库管理要求。电网企业根据供应链运营业务实际，从统计、分析、预测、预警及评价等业务，提出了模型应用需求及具体场景建设，利用算法模型技术为供应链数智化升级赋能[10]。
1、模型库统计功能方面
根据供应链计划、采购、合同、物流、供应商管理、废旧等各专业存在的业务统计需求，以业务标准统计表结构为基础，设计多维度和多指标的统计逻辑，形成统计类业务模型，可提供定制化、自定义的运营报表统计功能，以满足供应链运营方面统计需求。
2、模型库分析功能方面
关联供应链业务执行的关键环节，根据具体需要解决的问题，研制并适配应用业务分析模型算法，用于处理供应链全链业务环节存在的采购、供应等环节中存在的问题，并输出业务策略避免或降低风险发生，以便为各专业解决业务执行中的问题提供可用策略。
3、模型库预测功能方面
深入供应链各业务环节，研制适配需求预测、价格预测、库存预测等辅助业务开展的模型算法，为供应链各级计划编制和执行提供有益指导。模型库预测场景应用可融入市场上应用较为成熟的算法作为基础，结合供应链业务场景数智化改造需要，形成供应链运行趋势分析能力。
4、模型库预警功能方面
为提升供应链抗风险能力，深入识别出供应链运营全过程各环节风险因素，通过设定预警指标及引入风险模型算法，设定预警阈值，做到业务过程实时监控和预警，动态识别出原料价格变化、库存缺货、交期延迟等各种运营过程风险，可与库内分析模型组合使用，快速响应风险、输出最佳应对方案[11]。
5、模型库评价功能方面
电网企业需要定期对供应链运营成效进行评估，以优化改进供应链运营能力。通过选取能够反映供应链各业务实施成效的评价指标，根据指标评价规则建立计算模型，系统性评价供应链运营成效，为持续优化提升供应链业务能力提供评价依据。
5. 总结展望
电网企业在顺应数字经济及供应链数字化转型的发展趋势下，加快推动供应链数智化迭代升级，目标加强供应链韧性及安全水平来保障电网建设运营。本文研究构建了供应链业务模型库，有利于发挥供应链领域数据资产效益及技术创新能力，在基于4个管理功能、5个应用场景设计的供应链业务模型库，形成了一套业务模型全过程标准化、规范化、体系化的管控框架，为供应链业务向数字化、智能化转变提供技术支撑，全面支撑供应链运营数智升级。