CN112100264A - 一种电力项目合同监控***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种电力项目合同监控***及方法,属于智能电网信息化领域。本发明针对现有电力项目合同监控方法缺乏从招标到执行整个项目生命周期有效监测、分析并有效的管理***等问题,提供了一种电力项目合同监控***及方法,该***包括数据源模块、数据整合模块、数据存储模块、数据分析模块、项目预警模块,其中数据源模块与数据整合、存储、分析、预警模块相连。配置设定后,无需人工干涉,自主独立对电力***合同进行精准跟踪和分析;解决目前人工进行合同跟踪、监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈,提升电网项目管理的合理性及精确性。
Description
技术领域
本发明属于智能电网信息化领域,特别是涉及一种电力项目合同监控***及方法。
背景技术
电力企业合同种类多、分类杂,合同管理复杂,监控信息多。由于电力企业设备资产管理的特点,常规的电力项目合同监控方法主要有人工核查的方式和项目里程节点监控等。
然而,这些电力项目合同监控方法缺乏从招标到执行整个项目生命周期有效监测、分析并有效的管理。另外,由于电力企业体制庞大,不同分支机构之间使用的管理方法及***不同,各***资产管理信息数据不一致,企业内部缺乏针对电网繁杂资产数据统一的分析及解决方案,导致国家电网公司各类项目合同支付情况的监测信息不及时,存在“多付、少付问题”、“提前支付、滞后支付问题”、“不该付款而付款问题”等问题,由于发现合同支付环节中存在的问题不及时,导致项目管理部门仅从经验或上报数据进行合同监控,使得成本增高,浪费严重,无法有效控制合同履约风险。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种电力项目合同监控***及方法,配置设定后,无需人工干涉,自主独立对电力***合同进行精准跟踪和分析;解决目前人工进行合同跟踪、监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈,提升电网项目管理的合理性及精确性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
包括数据源模块、数据整合模块、数据存储模块、数据分析模块、项目预警模块,其中数据源模块与数据整合、存储、分析、预警模块相连。
所述数据源模块:是分析和预警合同的数据来源,该模块通过ETL数据抽取技术从数据源端(ERP***)获取电力项目相关的合同信息,该信息包括合同支付汇总信息、订单支付明细信息、物资明细信息等。主要功能包括数据源配置、源端数据抽取控制。
所述数据整合模块:利用数据整合工具,将合同支付汇总信息、订单支付明细信息和物资明细表进行通过采购订单号和进行数据整合的控制过程。整合方法:以合同支付汇总表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取相关信息。
所述数据存储模块:是指对源端明细数据,整合过程数据和结果数据进行数据存储的功能模块。存储方法:利用常用数据库存储软件进行数据存储。
所述数据分析模块:是对项目合同执行情况进行分析和挖掘的过程,为业务部门进行根因分析提供数据支撑。分析内容包括:分单位执行情况分析、分项目类型执行情况分析、分环节执行情况分析、分时间执行情况分析、迟付分析、早付分析、多付分析、少付分析等。
所述项目预警模块:合同管控过程中发现问题类型,这些问题处理方法。根据监测规则,发现合同四个支付环节中的“多付/少付”问题和“早付/迟付”问题。发现以上问题后根据合同所述项目的项目类型,将项目合同信息反馈给财务部门和项目相关的业务部门,并持续跟踪项目合同支付信息。
本发明具有以下有益效果及优点:
本发明无需人工干涉,自主独立对电力***合同进行精准跟踪和分析;解决目前人工进行合同跟踪、监控、分析、排查工作量大、精准度低的瓶颈,提升电网项目管理的合理性及精确性。
附图说明
图1为本发明提供的一种电力项目合同监控***流程图。
图2为本发明提供的一种电力项目合同监控方法流程图。
图3为本发明提供的一种电力项目合同执行监控分析方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明的一种电力项目合同监控***,该***包括数据源模块、数据整合模块、数据存储模块、数据分析模块、项目预警模块,其中数据源模块与数据整合、存储、分析、预警模块相连。
所述数据源模块:是分析和预警合同的数据来源,该模块通过ETL数据抽取技术从数据源端(ERP***)获取电力项目相关的合同信息,该信息包括合同支付汇总信息、订单支付明细信息、物资明细信息等。主要功能包括数据源配置、源端数据抽取控制。
所述数据整合模块:利用数据整合工具,将合同支付汇总信息、订单支付明细信息和物资明细表进行通过采购订单号和进行数据整合的控制过程。整合方法:以合同支付汇总表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取相关信息。
所述数据存储模块:是指对源端明细数据,整合过程数据和结果数据进行数据存储的功能模块。存储方法:利用常用数据库存储软件进行数据存储。
所述数据分析模块:是对项目合同执行情况进行分析和挖掘的过程,为业务部门进行根因分析提供数据支撑。分析内容包括:分单位执行情况分析、分项目类型执行情况分析、分环节执行情况分析、分时间执行情况分析、迟付分析、早付分析、多付分析、少付分析等。
所述项目预警模块:合同管控过程中发现问题类型,这些问题处理方法。根据监测规则,发现合同四个支付环节中的“多付/少付”问题和“早付/迟付”问题。发现以上问题后根据合同所述项目的项目类型,将项目合同信息反馈给财务部门和项目相关的业务部门,并持续跟踪项目合同支付信息。
为了实现上述目的,本发明的另一方面提供了一种电力项目合同监控***,该方法包括如下步骤:
步骤1:通过ERP***通过业务流转、数据录入等方式存储合同基本信息和合同执行信息。其中合同基本信息:省公司名、省公司编码、地市公司编码、地市公司名称、项目编码、项目名称、项目类型、项目类别、采购订单号、供应商编号、供应商名称、付款条件、合同金额、合同支付比例、投产日期、合同生效日期、WBS编码、WBS描述等;
合同支付信息:省公司名称、省公司编码、项目编码、项目名称、会计年度、会计凭证号、会计凭证行项目、借贷标识、采购订单号、付款类型、支付金额、支付日期、WBS编码、WBS描述、行项目、到货日期、到货金额、物料编码、物料名称、收货数量等。
步骤2:通过数据抽取工具KETTLE将ERP***中的合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表抽取至合同执行监测数据库中。
步骤3:通过数据抽取工KETTLE将合同执行监测数据库中合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表根据宽表整合规则进行宽表整合,形成合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表。通过KETTLE软件进行数据库表关联进行数据查询、合并。
以合同支付汇总宽表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取相关信息。将物资明细表和物料编码表通过物料编码进行关联,组成物资明细宽表。
步骤4:将整合后的宽表数据数据,存储于oracle数据库中。
步骤5:基于合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表,利用tableau工具开展数据监测和分析工作。监测合同不合规的情况(“多付/少付”和“早付/迟付”),发现合同目前在支付上存在问题,及时告知业务部门进行关注和整改。
分析方法包括:分单位执行情况分析、分项目类型执行情况分析、分环节执行情况分析、分时间执行情况分析、迟付分析、早付分析、多付分析、少付分析等,得出项目的合同应该重点关注,项目相应环节应该得到重点关注,项目单位应该得到重点关注等。
监测的数据包括:合同金额、合同支付比例(预付款支付比例、到货款支付比例、投运款支付比例、质保款支付比例)、预付款实付金额、到货款实付金额、投运款实付金额、投运款实付金额、收货数量、合同生效时间、付款日期;
当付款类型为“预付款”时,付款金额不等于合同金额*预付款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“到货款”时,付款金额不等于合同金额*到货款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“投运款”时,付款金额不等于合同金额*投运款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“质保款”时,付款金额不等于合同金额*质保款支付比例,则为“多付/少付”异常;
有物料的项目合同,当收货数量为空时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当投运日期为空时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当投运日期与最后一次支付时间为同一年时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例+到货款支付比例)时,为“多付/少付”异常;
当预付款付款时间早于合同生效时间时,为早付;
到货款付款时间早于物资到货时间时,为早付;
当投运款付款时间早于项目投运时间时,为早付;
当质保款付款时间早于质保期时,为早付。
步骤6:将监测产生的告警信息通过数据接口形式传递给监控告警显示屏,进行告警指令下达,值班人员根据告警提示信息,向各业务部门传递合同执行不合规情况。
如图1所示,本发明提供了一种提供一种电力项目合同监控***及方法,该***包括数据源模块、数据整合模块、数据存储模块、数据分析模块、项目预警模块,其中数据源模块与数据整合、存储、分析、预警模块相连。
所述数据源模块:是分析和预警合同的数据来源,该模块通过ETL数据抽取技术从数据源端(ERP***)获取电力项目相关的合同信息,该信息包括合同支付汇总信息、订单支付明细信息、物资明细信息等。主要功能包括数据源配置、源端数据抽取控制。
所述数据整合模块:所述据数据整合模块:利用数据整合工具,将合同支付汇总信息、订单支付明细信息和物资明细表进行通过采购订单号和进行数据整合的控制过程。整合方法:以合同支付汇总表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取相关信息。
所述数据存储模块:是指对源端明细数据,整合过程数据和结果数据进行数据存储的功能模块。存储方法:利用常用数据库存储软件进行数据存储。
所述数据分析模块:是对项目合同执行情况进行分析和挖掘的过程,为业务部门进行根因分析提供数据支撑。分析内容包括:分单位执行情况分析、分项目类型执行情况分析、分环节执行情况分析、分时间执行情况分析、迟付分析、早付分析、多付分析、少付分析等。
所述项目预警模块:合同管控过程中发现问题类型,这些问题处理方法。根据监测规则,发现个合同四个支付环节中的“多付/少付”问题和“早付/迟付”问题。发现以上问题后根据合同所述项目的项目类型,将项目合同信息反馈给财务部门和项目相关的业务部门,并持续跟踪项目合同支付信息。
如图2所示本发明的另一方面提供了一种电力项目合同监控方法,该方法包括如下步骤:
步骤1:通过ERP***通过业务流转、数据录入等方式存储合同基本信息和合同执行信息。其中合同基本信息:省公司名、省公司编码、地市公司编码、地市公司名称、项目编码、项目名称、项目类型、项目类别、采购订单号、供应商编号、供应商名称、付款条件、合同金额、合同支付比例、投产日期、合同生效日期、WBS编码、WBS描述等;合同支付信息:
省公司名称、省公司编码、项目编码、项目名称、会计年度、会计凭证号、会计凭证行项目、借贷标识、采购订单号、付款类型、支付金额、支付日期、WBS编码、WBS描述、行项目、到货日期、到货金额、物料编码、物料名称、收货数量等。
步骤2:通过数据抽取工具KETTLE将ERP***中的合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表抽取至合同执行监测数据库中。
步骤3:通过数据抽取工KETTLE将合同执行监测数据库中合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表根据宽表整合规则进行宽表整合,形成合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表。通过KETTLE软件进行数据库表关联进行数据查询、合并。
以合同支付汇总表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取相关信息。
表1合同支付汇总宽表
2.订单支付明细宽表
直接对应。
表2订单支付明细宽表
3.物资明细宽表
将物资明细表和物料编码表通过物料编码进行关联,组成物资明细宽表。
表3物资明细宽表
步骤4:将整合后的宽表数据数据,存储于oracle数据库中。
步骤5:基于合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表,利用tableau工具开展数据监测和分析工作。
监测合同不合规的情况(“多付/少付”和“早付/迟付”),发现那些合同目前在支付上存在问题,及时告知业务部门进行关注和整改。
分析:分单位执行情况分析、分项目类型执行情况分析、分环节执行情况分析、分时间执行情况分析、迟付分析、早付分析、多付分析、少付分析等,得出那些项目的合同应该重点关注,哪些环节应该得到重点关注,哪些单位应该得到重点关注等。
监测的数据包括:合同金额、合同支付比例(预付款支付比例、到货款支付比例、投运款支付比例、质保款支付比例)、预付款实付金额、到货款实付金额、投运款实付金额、投运款实付金额、收货数量、合同生效时间、付款日期;
当付款类型为“预付款”时,付款金额不等于合同金额*预付款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“到货款”时,付款金额不等于合同金额*到货款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“投运款”时,付款金额不等于合同金额*投运款支付比例,则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“质保款”时,付款金额不等于合同金额*质保款支付比例,则为“多付/少付”异常;
有物料的项目合同,当收货数量为空时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当投运日期为空时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当投运日期与最后一次支付时间为同一年时,付款金额大于合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例+到货款支付比例)时,为“多付/少付”异常;
当预付款付款时间早于合同生效时间时,为早付;
到货款付款时间早于物资到货时间时,为早付;
当投运款付款时间早于项目投运时间时为早付;
当质保款付款时间早于质保期的为早付。
步骤6:将监测产生的告警信息通过数据接口形式传递给监控告警显示屏,进行告警指令下达,值班人员根据告警提示信息,向各业务部门传递合同执行不合规情况。
Claims (7)
1.一种电力项目合同监控方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
数据源模块,获取合同基本信息和合同支付信息;
数据整合模块,通过数据抽取工具将合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表抽取至合同执行监测数据库中,并将合同执行监测数据库中的合同支付汇总表、订单支付明细表和物资明细表进行宽表整合,形成合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表,并进行数据库表关联;
数据存储模块:将整合后的宽表数据存储于数据库中;
数据分析模块,基于合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表,进行数据监测和分析;
项目预警模块,将监测出的合同执行不合规情况告知其它部门。
2.如权利要求1所述一种电力项目合同监控方法,其特征在于,所述合同基本信息包括:省公司名、省公司编码、地市公司编码、地市公司名称、项目编码、项目名称、项目类型、项目类别、采购订单号、供应商编号、供应商名称、付款条件、合同金额、合同支付比例、投产日期、合同生效日期、WBS编码、WBS描述;
合同支付信息:省公司名称、省公司编码、项目编码、项目名称、会计年度、会计凭证号、会计凭证行项目、借贷标识、采购订单号、付款类型、支付金额、支付日期、WBS编码、WBS描述、行项目、到货日期、到货金额、物料编码、物料名称、收货数量。
3.如权利要求1所述一种电力项目合同监控方法,其特征在于,
所述合同支付汇总宽表包括宽表、合同支付汇总表、订单支付明细表、物资明细表、付款比例说明;其中,宽表包括公司信息、项目信息、付款类型、收货数量、付款金额、投运日期、预付款付款时间、到货款付款时间、投运款付款时间、当质保款付款时间;
所述订单支付明细宽表包括宽表、订单支付明细表;其中,订单支付明细表中的各属性与所述合同支付汇总宽表中的宽表各属性对应;
所述物资明细宽表包括宽表、物资明细表、物料编码表;将物资明细表和物料编码表通过物料编码进行关联,组成物资明细宽表。
4.如权利要求1所述一种电力项目合同监控方法,其特征在于,所述数据分析模块执行以下步骤:
当付款类型为“预付款”时,付款金额不等于(合同金额*预付款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“到货款”时,付款金额不等于(合同金额*到货款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“投运款”时,付款金额不等于(合同金额*投运款支付比例),则为“多付/少付”异常;
当付款类型为“质保款”时,付款金额不等于(合同金额*质保款支付比例),则为“多付/少付”异常;
有物料的项目合同,当收货数量为空时,付款金额大于{合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例)},则为“多付/少付”异常;
当投运日期为空时,付款金额大于{合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例)},则为“多付/少付”异常;
当投运日期与最后一次支付时间为同一年时,付款金额大于{合同金额*(预付款支付比例+到货款支付比例+到货款支付比例)}时,为“多付/少付”异常;
当预付款付款时间早于合同生效时间时,为早付;
到货款付款时间早于物资到货时间时,为早付;
当投运款付款时间早于项目投运时间时,为早付;
当质保款付款时间早于质保期时,为早付。
5.如权利要求1所述一种电力项目合同监控方法,其特征在于,该方法步骤5所述合同执行不合规情况包括:多付、少付、早付、迟付。
6.一种电力项目合同监控***,其特征在于,包括:
数据源模块:从数据源端获取电力项目相关的合同信息;
数据整合模块:以合同支付汇总表为基础,通过采集订单号与订单支付明细表和物资明细表关联获取合同支付汇总宽表、订单支付明细宽表和物资明细宽表;
数据存储模块:对数据源端获取的合同信息、数据整合模块的整合过程数据和结果数据进行数据存储;
数据分析模块:对项目合同执行情况进行分析,为业务部门进行根因分析提供数据支撑;
项目预警模块:发现合同支付环节中的问题后,根据合同所述项目的项目类型,将项目合同信息反馈给其它部门。
7.如权利要求6所述的一种电力项目合同监控***,其特征在于,所述合同信息包括合同支付汇总信息、订单支付明细信息、物资明细信息。
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