国网物资智慧供应链「智慧供应链」

今天带来国网物资智慧供应链「智慧供应链」，关于国网物资智慧供应链「智慧供应链」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

不久的未来，每件物品都有“身份证”，扫一扫二维码便可完成现场收货，指纹按一下完成实物过账，电脑精准测算来年的需求。这些你能想象吗？

日前，国网浙江省电力公司“互联网 电力物资”专项攻关有了新成果，智能仓储、抽检、物流单据电子化、物资同业对标指标四项功能同步上线，通向智慧物资供应链的大门又打开了一道。

“互联网 电力物资”项目源于国家电网公司提出的“信息通信新技术推动智能电网和‘一强三优’现代公司创新发展行动计划”。作为该行动计划的具体实践，“互联网 电力物资”项目计划于今年11月底将全部上线。

作为国家电网公司“互联网＋电力物资”项目建设试点单位，国网浙江电力“互联网 ”和电力物资配送牵手后，会孕育出怎样的果实呢？

智慧物资供应链的“互联网基因”：更智能，会互动，能感知

互联网思维模式冲击下，各行各业都在发生革命性的变化。“大云物移”新技术的快速发展也为打造智慧、柔性的物资供应链创造了条件。国网浙江电力于今年5月启动“互联网 电力物资”专项行动计划，开启了建设智慧物资供应链的探索之路。

“更智能、会互动、能感知。”系统研发负责人、华云科技有限公司工程师陈茂锐向我们形容了他们理想中的智慧物资供应链的特点，“这种特点贯穿于物资供应链管理全流程。”

为了实现这一目标，研发团队把需求计划、采购管理、合同管理、仓储管理、配送管理、应急物资管理、质量监督管理和供应商关系管理等核心业务放入 “云计算、物联网、移动互联网和大数据”等新技术条件下，对原有流程进行革新，通过移动应用实时交互、大数据智能辅助决策，建立线上智慧供应链统一平 台。

这一平台整合了线下需求单位、物资部门、检测机构、供应商、第三方物流等资源，构建实时“连接、互动、协同”O2O（线上线下）新协同模式。国 网浙江电力物资部主任吴锦华表示，这一新的供应链平台可以实现采购精益规范、供应精准高效、质量稳定可靠、风险防控有力，使资源更集约、管理趋向扁平和物 资服务更专业。

以新上线的智能仓储功能为例，技术人员以建设“一系统、多仓库、多层级”的标准仓储管理系统及库内作业PDA（掌上电脑）应用为目标，支撑全省物资中心库、多个周转库、遍布各市县的仓储点业务开展，物联网技术在仓库入库、出库、盘点等作业环节的应用。

“互联网 电子物资”的另一项新应用是物流单据电子化。该应用通过信息系统固化电子凭证模板，实现单据在线流转，减少纸质单据数量及人工审核工作量，加快结算进度，通过指纹录入实现实物到货验收的实名制管理。

通过移动应用建设，将物资管理全供应链业务延伸到互联网端，建立物资服务需求方与供应方的连接。该公司以移动APP为信息传递接收工具，以二维 码、无线射频技术作为信息连接媒介，突破时间、空间限制，最终转变物资管理工作理念和方式，提升国网浙江电力的主动服务体系。

当物资管理遇上互联网：真正实现“兵马未动、粮草先行”

智慧供应链在总体设计上分为决策层、业务管理层、数据支撑层和保障层四个层面。项目以人才、资金、技术、组织、制度为保障，以ECP、ERP、 调配平台及其他数据为支撑，以移动应用、物联载体为手段，开展智能仓储、智能配送、物联探索、智慧服务、质量控制、履约结算、供应商管理、全供应链可视 化，以及基于大数据的物资需求等“8＋1”块业务的应用提升建设，用最先进的技术辅助管理决策，实现物资供应链与“互联网 ”的有机结合。

在仓储和配送环节，国网浙江电力致力于建设自动化作业仓库和服务型主动配送体系。工作人员利用自动化设备和物联网技术，对货物信息、仓库货位、 出入库、配送、退货、盘点、产品追溯进行精准管理，降低人工的作业强度，减少作业差错。在配送上，以仓储网络体系、质量检测体系为支撑，统筹需求计划、到 货计划、库存分布、在途物资等信息，制定不同的配送策略，进行智能调配、快速精准供应。

仓储和配送的智能化离不开对物资身份自动识别这一基础，技术人员探索编码技术标准、赋码实施方式，尝试对每件物资进行有规则的编码，建立物资在 全供应链的电子化索引管理标准。有了自己的“身份证”，物资在生产、运输、交货、安装、运行等各环节就能被准确定位、跟踪与监控。

质量控制是物资管理中的一个极其重要的内容。国网浙江电力在智慧物资供应系统中植入了抽检在线监管功能，配合省市两级物质检测中心库的硬件设施的完善和人员培训，为物资供应质量建立起线上线下全方位全过程筛查保障机制。

此外，全供应链的可视化能让使用者实时看到每一单物资的状态和具体数据，直观体现业务开展情况，依据预警机制自动推送预警信息给业务端，有效支撑物资管控工作开展。

吴锦华表示，智慧物资供应链体系全部上线运行后，管理人员可以依据各系统提供的数据刻画出整个企业的物资运转状况，依据大数据技术和数据模型预测来年乃至更长范围内的物资需求，提前谋划，真正实现“兵马未动、粮草先行”。（张子凡 蒋锦霞 马颖）