大数据驱动的核电设备采购决策支持系统构建

核电设备采购决策工作本身具备较强的复杂性，期间也会伴随一定的潜在风险。此项工作之所以会具备此种特性，是因为工作周期较长，且具有较为严格的采购要求。这就需要工作人员对核电设备型号、性能等信息较为精通，且要拥有丰富的采购决策经验。在以往的工作环境中，工作人员虽然能够依照经验制定采购决策计划，但在信息量爆炸的当今社会，采购人员需要面临数据割裂的问题，如果沿用以往的决策思路则会出现工作滞后的问题。为了切实解决相关问题，需要紧跟时代的发展趋势，借助大数据技术完善以往的采购决策环境，通过对大数据技术的应用有效整合设备全生命的周期数据信息，且能够对当前市场动态了然于心。在选择合作供应商的时候也能依靠大数据技术进行挑选。因此，在后续的工作环境中需要积极运用大数据技术开展工作，确保采购决策的科学合理，最终保障核电工程安全稳定的推进。

一、大数据驱动的核电设备采购决策支持系统总体框架

大数据技术应用于核电设备采购决策工作是发展建设的必然选择，在大数据技术的支持下，能够实现对核电设备全生命周期数据的整合，相关企业也能够更好的把控市场发展动态，并且可以全面性的获取供应商的信息等。因此，在进行系统构建的时候需要包含需求分析、供应商评估、成本优化、风险预警等关键功能模块，且这些模块能够深度挖掘数据当中的要点内容，且可以从历史数据中提炼市场运作规律。这样能够为决策者提供清晰直观的采购方案，显著提升了核电设备采购决策的科学性[1]。

二、大数据驱动的核电设备采购决策支持系统核心功能

（一）采购需求分析模块

采购需求分析模块在构建的时候需要依托时间序列分析与关联规则挖掘理论，将这两个理论合理运用后能够对核电企业的历史采购数据进行调取，并能够有效分析出企业的设备运维情况。综合这些信息后，可以有效预测企业对于核电设备的需求趋势，并能发现核电设备与项目进度的关系等，从而实现设备需求的精准预测与动态调整。

比如，在核电集团筹备新项的时候，需求分析模块可以调取过往同类型核电站建设工作推进期间的采购记录，并运用时间序列模型对蒸汽发生器、控制棒驱动机构等关键设备的需求时间和数量进行预测。同时，要配合使用关联分析了解到冷却系统阀门更换频率的特点，并根据核电站运行需求来提前规划阀门采购计划，这样可以有效避免因需求误判导致的工期延误问题，也能有效避免成本资金的浪费，有效提升采购计划的科学性与前瞻性[2]。

（二）供应厂商评估模块

供应厂商评估模块在构建的时候可以考虑运用层次分析法和模糊综合评价理论作为基础，进而构建多维度的供应商评估模块，可以从供应商的技术力、设备质量控制情况，以及交货效率等方面进行综合评价。在层次分析法的支持下，可以有效确定各评估指标的权重，而模糊综合评价则可以用于处理评估过程中的不确定因素。当构建好模块框架后，则可以结合大数据技术采集供应商的生产数据或者市场口碑等信息，实现对供应商更为全面的评估，进而选出最为适合的供应商展开合作。

比如，在实施核电设备采购项目的时候，可以运用评估模块收集 50 余家候选供应商的数据信息，对这些供应商的专利数量进行汇总对比，且可以辅助考察供应商的生产设备参数及产品合格率等，这些内容的评估可以让采购人员对各供应商有了明确的认知。随后，需要运用层次分析法确定供应商的技术研发能力权重和质量稳定性权重，再通过模糊综合评价对供应商打分，最终能够可以筛选技术领先且质量可靠的供应商，再依据采购需求选择出可以最快交货的供应商，顺利将出现历史交货延迟率较高的供应商进行降级处理，成功规避了其中的潜在供应风险，为核电项目顺利实施提供保障。

（三）采购方案制定模块

采购方案制定模块在采购决策支持系统中是极为重要的，在构建此功能模块的时候需结合运用运筹学领域中的线性规划知识和成本效益分析理论，有了这些理论的支撑，模块在运用的时候会综合考虑采购成本和运输费用，还可帮助考虑到存储成本，且会将设备的使用寿命考虑进去。经过全面的分析和处理，此模块可以为采购人员制定出成本最小化或效益最大化的采购策略，辅助采购人员更好的权衡不同方案的投入产出比，最终挑选出最为适合的采购方案[3]。

比如，某核电企业采购核反应堆压力容器时便需要借助采购方案制定模块的力量，对市场价格波动数据和供应商报价的内容进行整合分析。在此期间，系统模块还能够将运输距离及项目工期要求等信息综合考虑其中，并运用线性规划模型制定出采购策略。随后，该核电企业会在系统的帮助下选择在设备价格低谷期加大采购量。同时，系统化会帮助考虑到设备市场价格受原材料价格波动影响大，且不同供应商运输距离和运输方式不同，也会造成较大的成本差异。随后，系统能够结合实时市场价格与运输成本数据，制定了从多个供应商分散采购和错峰采购的方案，并依据核电企业所在地区的特点，将部分设备的运输路线从铁路改为水运，有效降低了整体采购成本。这样，既能够让设备运输工作顺利开展，还能科学减少成本投入。

（四）风险因素预警模块

风险因素预警模块的建设是极为必要的，可以切实帮助采购人员规避潜在的风险。在构建此模块的时候需要借助贝叶斯网络技术与风险矩阵理论体系，将二者综合运用则可以不断优化风险预警模块系统。这样可以帮助采购人员精准识别可能存在技术问题或者品控问题的设备类型。此模块之所以能辅助完成风险识别，是因为其中的贝叶斯网络可以对历史风险数据进行学习，可以帮助预测风险发生的概率。而风险矩阵理论则可以将风险进行分级，能够为决策提供直观依据。

比如，在某次进口核电设备采购工作中，采购人员可以利用风险预警模块监测供应商所在国的原材料价格暴涨等风险信号，且可以配合运用贝叶斯网络计算出供应中断风险概率出现明显上升的情况。随后，系统会自动生成风险矩阵，将该风险列为高优先级，并基于决策树算法推荐备用供应商。这样可以成功化解因供应链突变导致的交付危机，切实保障了核电项目的顺利推进。

三、结束语

综上所述，核电行业的发展建设不能离开先进的核电设备，这是支撑日常工作的重要力量和基础。因此，在实施核电设备采购工作的时候需要做好科学合理的决策，这样才能确保选购的设备符合工作需求。但随着核电设备种类不断增加，供应商数量的显著提高，采购环境也变得愈发复杂。为了积极应对此种采购环境，大数据技术的运用便显得尤为重要，这样可以帮助构建完善的采购决策系统，有助于打破数据孤岛，且可以帮助采购人员深度挖掘核电设备的性能，有效分析了市场行情等，助力采购人员选择口碑优良的供应商展开合作，这显著增强了决策的信息基础与预见性，很多的采购风险也能得以规避。这不仅大幅提升了采购效率与透明度，还可以有效降低项目成本，切实保障核电站安全稳定运行。

参考文献：