★ 福建華電電力工程有限公司 周輝坡，吳世健，鄧子琦

關鍵詞：數字孿生；RPA技術；電站物資管理

傳統電力企業物資管理工作存在信息準確度不高、實時性不強和輔助決策能力不足等問題，已無法滿足現代電力企業高效精準的管理需求。近年來，數字孿生、人工智能（Artificial Intelligence，AI）、 RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）等新興技術的出現，為解決上述問題提供了新的思路。數字孿生的核心是通過對物理實體進行虛擬數字化建模，通過實時數據的不斷輸入，實現模型的動態更新和持續演化，實現對實體從生成到死亡的整個生命過程的精確映射，并對其進行深入的解析。人工智能基于機器學習和自然語言處理等先進方法，能夠深度挖掘和分析大量歷史數據，并在此基礎上進行智能化的預測和分析，為企業生產經營決策提供可靠的科學依據。RPA技術通過模擬人對電腦軟件及系統的操縱，實現了業務流程高度自動化，從而大大提高了數據收集的效率與精度。本文重點研究了電力企業如何綜合利用先進的信息技術，突破傳統物流管理中的難點難題，推進電力企業物流管理向智慧轉型，為行業從業人員提供了參考和啟發。

1   相關技術基礎

1.1   數字孿生技術

數字孿生的實質是通過建立實體的虛擬數字模型， 通過實時數據驅動模型不斷更新和不斷演化，從而實現對實體生命周期的精確定位和深層解析。其核心是建立物理實體和數字化模型間的雙向信息交互和反饋機制， 保證數字化模型能夠準確地表達出實體的實時狀態、行為特征和性能[1]。本文的研究成果將促進物理世界與數字化世界的深度融合與協同演化， 并為復雜系統管理與優化提供新的思路與方法。

表1 數字孿生技術在電站物資管理中的應用優勢對比

1.2   AI技術

機器學習算法可以從海量的歷史數據中挖掘出隱含的規則與模式， 并建立相應的預測模型。例如， 在庫存預測方面， 傳統的庫存管理方式主要是依靠人員的經驗或單純的統計分析來進行， 很難對復雜多變的市場需求及材料消費情況進行準確地了解。而以ARIMA等為代表的機器學習方法，可以在考慮季節性、趨勢性等多個因素的基礎上， 深度挖掘出歷史存貨的時序特性， 進而提高對未來存貨變動趨勢的準確預測，達到準確的存貨水平。

利用大規模的文本數據，自然語言大數據可以自動理解并產生自然語言文本， 從而達到人與人之間的自然交互。在物料管理方案中， 該技術可以建立一個智能化的人機互動系統， 使管理者可以用自然語言與系統進行互動， 例如查詢物料信息、獲取庫存分析報告、接受采購建議等。通過語音或者文本輸入“請查看目前A材料的庫存狀況”， 該系統可以正確地了解和迅速地傳回具體的數據， 如庫存數量、存放地點、存放時間等。

1.3   RPA技術

RPA技術就是模擬人對電腦軟件及系統進行操縱， 從而實現企業生產過程的自動化。其工作原理是依托軟件機器人， 按照預定的程序， 自主地完成一系列重復的、有規律的工作， 例如數據錄入、文檔處理、系統操作等[2]。RPA機器人通過模擬鍵盤輸入、鼠標點擊、窗口切換等不同應用程序的人機接口來實現特定的工作。采用PA技術對物料運行數據進行自動化收集，可以大大提高數據收集的效率與精度。材料管理是一項復雜的數據收集工作，主要包括原材料的入庫、存貨的盤點、采購訂單的跟蹤等。然而，由于其分布于多個信息系統及文件中，手工收集既費時又易出錯。而RPA機器人可以按照預設的程序，自動登錄各關聯系統，根據指定的程序與路線，準確地獲取需要的數據。

2   基于數字孿生的電站智慧倉儲管理系統設計

2.1   系統架構設計

該體系由感知層、網絡層、數據層、平臺層和應用層組成。其中，感知層是整個系統的底層，它的作用就是采集各種物料的物理狀態、位置、數量等信息。該層通過傳感器、RFID標簽、攝像頭等設備，對物料進行實時監測，并獲取相應的信息；網絡層的任務是將傳感器獲取的數據傳送給各節點，以保證數據快速、穩定、安全的傳輸；數據層則是對海量數據的存儲、管理與分析，以輔助決策[3]；平臺層是整個系統的核心，它對數據層面的信息進行集成、處理、建模，并以此為基礎，實現對資源的智能化管理與優化；應用層是以終端用戶為導向，為電廠提供物料查詢、庫存管理、采購預測等多種功能模塊與服務，從而滿足電廠物料管理的多元化要求。

每一層之間的功能和聯系都是嚴謹而有序的。其中，感知層的作用就是能夠及時地獲得各種物料的具體情況，以便輔助管理人員進行決策，并通過仿真與分析，為應用層面的決策提供支撐。在應用層中，通過向用戶提供特定的操作接口與服務，使物流管理向智能化、自動化方向發展。各個層次通過數據接口、協議等相互聯系，保證了信息的順暢傳輸，保障了整個系統的高效率運作。比如，當感知層發現某個物品的庫存量小于某個閾值時，就會將其傳送至數據層， 由平臺層的數字孿生模型對其進行分析， 并提出相應的補充方案，再由應用層向管理者推薦，以達到協同工作的目的。

表2 基于數字孿生的電站智慧倉儲管理系統層次

2.2   數據集成平臺搭建

在數據收集上，為了保證數據的完整與準確，需要采用各種方法。針對傳感數據，采用MQTT、 CoAP等物聯網協議，以實現終端和平臺之間的實時通訊，保證數據的時效性[4]。針對結構化數據，采用ODBC、JDBC等數據庫接口，使其與已有的信息系統進行無縫連接， 并定期進行數據同步。針對圖像、聲音等非結構化數據，采用專門的采集裝置及軟件對其進行采集， 同時對圖像識別、語音轉換等進行前期預處理，為后續的分析與應用提供依據。

在數據存儲上，針對各類數據的特性，本文提出了一種混合存儲方式。結構化數據以MySQL、 PostgreSQL等為代表，具有較強的查詢與交易功能，適用于對結構化數據的存儲與管理。無結構數據被廣泛應用于諸如HDFS等分布式文件系統，或者是面向對象存儲（例如亞馬遜S3）的對象存儲服務，以滿足監測視頻、文檔等海量非結構化數據的需求。另外，本文還介紹了高速緩存與索引技術， 以加快系統的存取速度，從而提高系統的執行效率。

在數據管理方面，該系統建立了一套較為嚴密的數據質量控制程序， 包括數據清理、數據確認和數據更新三個步驟。數據凈化是指去除數據中的重復數據， 糾正錯誤數據， 并對遺漏數據進行填充， 以保證數據的精確性和連貫性。數據校驗是利用預先定義好的規則與模型，對數據進行校驗。同時， 該平臺還具備數據的備份與恢復功能， 有效避免了數據遺失和系統失效，從而保證了數據的安全可靠。

表3 數據集成平臺的數據來源與類型

3   AI+RPA技術在物資管理中的應用

3.1   智能數據采集與處理

R PA機器人能夠模擬人的工作過程，可自動登錄企業資源規劃（Enterprise  Resource Planning， ERP）、倉儲管理系統（Warehouse Management System，WMS）等業務平臺，有效采集重要的信息，如物料進出庫記錄、實時庫存狀況、采購訂單等。同時， 引入人工智能技術，進一步優化數據處理過程， 并通過智能化清洗、分類、分析等手段，有效提升數據的精準度和可用性[5]。經過實踐驗證， RPA在數據收集效率上表現出色。以物資進出庫記錄為例，原本人工耗時120分鐘的工作，借助RPA僅需5分鐘即可完成， 效率提高了95.8%。以上數據充分體現了AI+RPA在物流數據收集和處理過程中的優越性，不僅可以大幅節約人力成本，還可以為企業的物流管理決策提供更及時、更精確的數據支撐。

表4 RPA數據采集效率對比

3.2   多模態人機交互系統

將自然語言處理、計算機視覺、知識地圖等人工智能領域的最新研究成果相結合，構建一套支持語音、文字、圖像等多種交互模式的智能交互平臺。利用語音識別（Speech Recognition System，ASR）及用戶意圖辨識等方法，可實現物料盤點、入庫等信息的實時查詢，其響應時間可低于1.2秒，識別準確率達到95%。在物料辨識上，利用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN）的目標檢測方法，對物料圖像進行實時解析， 可使物料的響應時間低于0.8秒，辨識精度可達98%，有效提高了物料的庫管與驗收效率。在管理報告的生成方面，利用NLG技術及模板引擎，可以在3秒鐘的時間內，自動生成各種結構清晰、內容精確的統計報告， 準確率達到100%。同時，該系統還整合了基于知識庫的智能推理機， 可以對庫存預警、過期預警等異常狀態進行監控，并在0.5秒以內預警，預警精度高達93%。在降低作業人員技術要求的同時， 系統通過對數據的智能處理與分析， 為企業的物料管理決策提供了更及時、更可靠的依據， 真正達到了“思即所得”的智慧管理體驗。

表5 人機交互功能模塊與實現技術

3.3   智能預測與決策支持

對歷史數據的復雜性、季節性等特點進行深入研究，能夠有效提升預測結果的準確性。在實際應用中，某電廠采用該模型對電力設備的需求量進行了預測，預測精度達到92%，比傳統的移動平均值方法提高了24個百分點。實測結果表明，該算法對機械部件的預測精度為89%，較傳統算法的72%提高了17%。該模型既能準確把握物流消費周期變化的規律， 又能及時發現異常波動并對其進行修正，從而有效克服了傳統方法過分依賴人工經驗的局限。通過不斷的學習與優化， 可以使預測的準確性得到進一步提高，從而為企業制訂材料采購計劃提供更為可靠的基礎。通過將智能預測結果和庫存管理系統相結合， 可以自動產生最優的采購方案，不僅可以防止存貨積壓，還可以保證原材料的及時供應。

表6 物資需求預測準確率對比

4   智能化應用的實現與優化

4.1   系統集成與功能實現

將數字孿生、AI、RPA等先進技術與現行電廠物料管理系統進行深度集成，可以有效打通電廠內部的信息孤島，達到數據的無縫流轉與共享。 RPA機器人將收集到的材料數據實時傳送至“數字孿生”模型， 并將AI的分析結果反饋至物料管理平臺，為管理者提供了更全面、更精確的信息支撐。同時，根據電廠物資管理中的各種業務需要，本文設計了一個功能模塊化的智能應用系統。各模塊均具有獨立功能與操作接口，既便于用戶根據自身需要，靈活地選用與使用，又便于日后系統的維護與更新。另外，系統還對人機接口進行了詳細的設計，使得系統操作簡單、直觀。通過圖形、地圖、三維模型等可視化技術，可以將庫存分布、物料流向等信息直觀展示出來，便于管理人員迅速了解并把握該系統所提供的數據及建議，從而使工作效率得到有效的提升。

4.2   性能優化與提升

利用高效的數據處理和并行運算等方法， 可以進一步提升數據的清理、存儲、查詢與分析的速度。通過對數據庫結構與索引的優化，可以降低數據的冗余度、提高數據的存取效率，并通過緩存與數據預處理等方法，進一步降低系統的響應速度，保證系統的平滑運行。在模型優化迭代中，通過周期性的優化與迭代，可實現基于真實工況及反饋信息的實時修正，提升了模型的精度與自適應能力。針對物料需求預報模型，可根據當前市場動態及生產計劃，對模型輸入特性及預測算法進行持續優化，以實現系統對物料需求變動趨勢的準確預測。通過壓力測試、性能測試和安全性測試，可以對系統可能出現的缺陷和問題進行檢測和修正， 并通過冗余設計和備份機制，確保在出現硬件故障、網絡異常等突發事件時， 系統可以迅速地恢復正常工作，保證物流服務的連續性。

4.3   知識庫構建與更新

以電廠物料管理工作過程為基礎，收集大量的歷史資料，建立一個知識庫，并對各種類型的信息，如經驗知識、操作規范、故障案例等進行系統的分類與存儲。本項目以AI為工具，通過對知識庫進行語義解析與關聯挖掘，構建結構化的知識庫，既為智能問答奠定了理論基礎，也為輔助決策提供了強有力的支撐。同時，通過構建知識更新機制，可以將新的管理思想、技術應用、業務過程變化等信息及時地補充到知識庫中，保證了知識庫的內容具有時效性和精確性。此外，鼓勵管理人員將自己在實踐過程中碰到的問題與對策進行分享，以實現知識的共享與傳播。

5   結語

本文通過對“數字孿生”“AI”“RPA”等技術進行深入剖析，證明了該方法對提升企業物流管理的有效性、精確性和科學性具有重要意義。通過實測數據對比，驗證了本文所提出的方法在提高數據收集效率、交互精度以及預測準確性等方面的優越性，為電廠材料的科學高效管理提供了新的思路。采用上述方法，既能保證系統的有效運作，又能為管理人員提供全面、精確的信息支撐，進一步提升了決策的科學性與時效性。

作者簡介：

周輝坡（1980-），男，福建三明人，經濟師，學士，現就職于福建華電電力工程有限公司，研究方向為人工智能在企業采購管理中的應用。

參考文獻：

[1] 趙葉, 李文院, 涂瀟波, 等. 數字孿生技術在電力物資倉儲管理中的應用[J]. 海峽科學, 2022, (08) : 71 - 73 + 81.

[2] 張奇峰, 李紫珊. 基于深度學習的電力物資質量信息監督平臺設計[J]. 電氣技術與經濟, 2025, (01) : 233 - 235.

[3] 葉湖芳, 劉亞斐. RPA技術在電網物資管理工作中的應用探索[J]. 物流工程與管理, 2023, 45 (12) : 118 - 120.

[4] 柴利達, 劉江, 田行健. 基于深度學習技術的智能電力物資儲備方案編制研究與應用[J].數字通信世界, 2024, (11) : 180 - 183.

[5] 胡詩, 林清鑫, 陳虹. 智能化電網物資管理系統中RPA技術的應用探索[J]. 模具制造, 2024, 24 (03) : 212 - 214.

摘自《自動化博覽》2026年5月刊