★ 福建华电电力工程有限公司 周辉坡，吴世健，邓子琦

关键词：数字孪生；RPA技术；电站物资管理

传统电力企业物资管理工作存在信息准确度不高、实时性不强和辅助决策能力不足等问题，已无法满足现代电力企业高效精准的管理需求。近年来，数字孪生、人工智能（Artificial Intelligence，AI）、 RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）等新兴技术的出现，为解决上述问题提供了新的思路。数字孪生的核心是通过对物理实体进行虚拟数字化建模，通过实时数据的不断输入，实现模型的动态更新和持续演化，实现对实体从生成到死亡的整个生命过程的精确映射，并对其进行深入的解析。人工智能基于机器学习和自然语言处理等先进方法，能够深度挖掘和分析大量历史数据，并在此基础上进行智能化的预测和分析，为企业生产经营决策提供可靠的科学依据。RPA技术通过模拟人对电脑软件及系统的操纵，实现了业务流程高度自动化，从而大大提高了数据收集的效率与精度。本文重点研究了电力企业如何综合利用先进的信息技术，突破传统物流管理中的难点难题，推进电力企业物流管理向智慧转型，为行业从业人员提供了参考和启发。

1   相关技术基础

1.1   数字孪生技术

数字孪生的实质是通过建立实体的虚拟数字模型， 通过实时数据驱动模型不断更新和不断演化，从而实现对实体生命周期的精确定位和深层解析。其核心是建立物理实体和数字化模型间的双向信息交互和反馈机制， 保证数字化模型能够准确地表达出实体的实时状态、行为特征和性能[1]。本文的研究成果将促进物理世界与数字化世界的深度融合与协同演化， 并为复杂系统管理与优化提供新的思路与方法。

表1 数字孪生技术在电站物资管理中的应用优势对比

1.2   AI技术

机器学习算法可以从海量的历史数据中挖掘出隐含的规则与模式， 并建立相应的预测模型。例如， 在库存预测方面， 传统的库存管理方式主要是依靠人员的经验或单纯的统计分析来进行， 很难对复杂多变的市场需求及材料消费情况进行准确地了解。而以ARIMA等为代表的机器学习方法，可以在考虑季节性、趋势性等多个因素的基础上， 深度挖掘出历史存货的时序特性， 进而提高对未来存货变动趋势的准确预测，达到准确的存货水平。

利用大规模的文本数据，自然语言大数据可以自动理解并产生自然语言文本， 从而达到人与人之间的自然交互。在物料管理方案中， 该技术可以建立一个智能化的人机互动系统， 使管理者可以用自然语言与系统进行互动， 例如查询物料信息、获取库存分析报告、接受采购建议等。通过语音或者文本输入“请查看目前A材料的库存状况”， 该系统可以正确地了解和迅速地传回具体的数据， 如库存数量、存放地点、存放时间等。

1.3   RPA技术

RPA技术就是模拟人对电脑软件及系统进行操纵， 从而实现企业生产过程的自动化。其工作原理是依托软件机器人， 按照预定的程序， 自主地完成一系列重复的、有规律的工作， 例如数据录入、文档处理、系统操作等[2]。RPA机器人通过模拟键盘输入、鼠标点击、窗口切换等不同应用程序的人机接口来实现特定的工作。采用PA技术对物料运行数据进行自动化收集，可以大大提高数据收集的效率与精度。材料管理是一项复杂的数据收集工作，主要包括原材料的入库、存货的盘点、采购订单的跟踪等。然而，由于其分布于多个信息系统及文件中，手工收集既费时又易出错。而RPA机器人可以按照预设的程序，自动登录各关联系统，根据指定的程序与路线，准确地获取需要的数据。

2   基于数字孪生的电站智慧仓储管理系统设计

2.1   系统架构设计

该体系由感知层、网络层、数据层、平台层和应用层组成。其中，感知层是整个系统的底层，它的作用就是采集各种物料的物理状态、位置、数量等信息。该层通过传感器、RFID标签、摄像头等设备，对物料进行实时监测，并获取相应的信息；网络层的任务是将传感器获取的数据传送给各节点，以保证数据快速、稳定、安全的传输；数据层则是对海量数据的存储、管理与分析，以辅助决策[3]；平台层是整个系统的核心，它对数据层面的信息进行集成、处理、建模，并以此为基础，实现对资源的智能化管理与优化；应用层是以终端用户为导向，为电厂提供物料查询、库存管理、采购预测等多种功能模块与服务，从而满足电厂物料管理的多元化要求。

每一层之间的功能和联系都是严谨而有序的。其中，感知层的作用就是能够及时地获得各种物料的具体情况，以便辅助管理人员进行决策，并通过仿真与分析，为应用层面的决策提供支撑。在应用层中，通过向用户提供特定的操作接口与服务，使物流管理向智能化、自动化方向发展。各个层次通过数据接口、协议等相互联系，保证了信息的顺畅传输，保障了整个系统的高效率运作。比如，当感知层发现某个物品的库存量小于某个阈值时，就会将其传送至数据层， 由平台层的数字孪生模型对其进行分析， 并提出相应的补充方案，再由应用层向管理者推荐，以达到协同工作的目的。

表2 基于数字孪生的电站智慧仓储管理系统层次

2.2   数据集成平台搭建

在数据收集上，为了保证数据的完整与准确，需要采用各种方法。针对传感数据，采用MQTT、 CoAP等物联网协议，以实现终端和平台之间的实时通讯，保证数据的时效性[4]。针对结构化数据，采用ODBC、JDBC等数据库接口，使其与已有的信息系统进行无缝连接， 并定期进行数据同步。针对图像、声音等非结构化数据，采用专门的采集装置及软件对其进行采集， 同时对图像识别、语音转换等进行前期预处理，为后续的分析与应用提供依据。

在数据存储上，针对各类数据的特性，本文提出了一种混合存储方式。结构化数据以MySQL、 PostgreSQL等为代表，具有较强的查询与交易功能，适用于对结构化数据的存储与管理。无结构数据被广泛应用于诸如HDFS等分布式文件系统，或者是面向对象存储（例如亚马逊S3）的对象存储服务，以满足监测视频、文档等海量非结构化数据的需求。另外，本文还介绍了高速缓存与索引技术， 以加快系统的存取速度，从而提高系统的执行效率。

在数据管理方面，该系统建立了一套较为严密的数据质量控制程序， 包括数据清理、数据确认和数据更新三个步骤。数据净化是指去除数据中的重复数据， 纠正错误数据， 并对遗漏数据进行填充， 以保证数据的精确性和连贯性。数据校验是利用预先定义好的规则与模型，对数据进行校验。同时， 该平台还具备数据的备份与恢复功能， 有效避免了数据遗失和系统失效，从而保证了数据的安全可靠。

表3 数据集成平台的数据来源与类型

3   AI+RPA技术在物资管理中的应用

3.1   智能数据采集与处理

R PA机器人能够模拟人的工作过程，可自动登录企业资源规划（Enterprise  Resource Planning， ERP）、仓储管理系统（Warehouse Management System，WMS）等业务平台，有效采集重要的信息，如物料进出库记录、实时库存状况、采购订单等。同时， 引入人工智能技术，进一步优化数据处理过程， 并通过智能化清洗、分类、分析等手段，有效提升数据的精准度和可用性[5]。经过实践验证， RPA在数据收集效率上表现出色。以物资进出库记录为例，原本人工耗时120分钟的工作，借助RPA仅需5分钟即可完成， 效率提高了95.8%。以上数据充分体现了AI+RPA在物流数据收集和处理过程中的优越性，不仅可以大幅节约人力成本，还可以为企业的物流管理决策提供更及时、更精确的数据支撑。

表4 RPA数据采集效率对比

3.2   多模态人机交互系统

将自然语言处理、计算机视觉、知识地图等人工智能领域的最新研究成果相结合，构建一套支持语音、文字、图像等多种交互模式的智能交互平台。利用语音识别（Speech Recognition System，ASR）及用户意图辨识等方法，可实现物料盘点、入库等信息的实时查询，其响应时间可低于1.2秒，识别准确率达到95%。在物料辨识上，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的目标检测方法，对物料图像进行实时解析， 可使物料的响应时间低于0.8秒，辨识精度可达98%，有效提高了物料的库管与验收效率。在管理报告的生成方面，利用NLG技术及模板引擎，可以在3秒钟的时间内，自动生成各种结构清晰、内容精确的统计报告， 准确率达到100%。同时，该系统还整合了基于知识库的智能推理机， 可以对库存预警、过期预警等异常状态进行监控，并在0.5秒以内预警，预警精度高达93%。在降低作业人员技术要求的同时， 系统通过对数据的智能处理与分析， 为企业的物料管理决策提供了更及时、更可靠的依据， 真正达到了“思即所得”的智慧管理体验。

表5 人机交互功能模块与实现技术

3.3   智能预测与决策支持

对历史数据的复杂性、季节性等特点进行深入研究，能够有效提升预测结果的准确性。在实际应用中，某电厂采用该模型对电力设备的需求量进行了预测，预测精度达到92%，比传统的移动平均值方法提高了24个百分点。实测结果表明，该算法对机械部件的预测精度为89%，较传统算法的72%提高了17%。该模型既能准确把握物流消费周期变化的规律， 又能及时发现异常波动并对其进行修正，从而有效克服了传统方法过分依赖人工经验的局限。通过不断的学习与优化， 可以使预测的准确性得到进一步提高，从而为企业制订材料采购计划提供更为可靠的基础。通过将智能预测结果和库存管理系统相结合， 可以自动产生最优的采购方案，不仅可以防止存货积压，还可以保证原材料的及时供应。

表6 物资需求预测准确率对比

4   智能化应用的实现与优化

4.1   系统集成与功能实现

将数字孪生、AI、RPA等先进技术与现行电厂物料管理系统进行深度集成，可以有效打通电厂内部的信息孤岛，达到数据的无缝流转与共享。 RPA机器人将收集到的材料数据实时传送至“数字孪生”模型， 并将AI的分析结果反馈至物料管理平台，为管理者提供了更全面、更精确的信息支撑。同时，根据电厂物资管理中的各种业务需要，本文设计了一个功能模块化的智能应用系统。各模块均具有独立功能与操作接口，既便于用户根据自身需要，灵活地选用与使用，又便于日后系统的维护与更新。另外，系统还对人机接口进行了详细的设计，使得系统操作简单、直观。通过图形、地图、三维模型等可视化技术，可以将库存分布、物料流向等信息直观展示出来，便于管理人员迅速了解并把握该系统所提供的数据及建议，从而使工作效率得到有效的提升。

4.2   性能优化与提升

利用高效的数据处理和并行运算等方法， 可以进一步提升数据的清理、存储、查询与分析的速度。通过对数据库结构与索引的优化，可以降低数据的冗余度、提高数据的存取效率，并通过缓存与数据预处理等方法，进一步降低系统的响应速度，保证系统的平滑运行。在模型优化迭代中，通过周期性的优化与迭代，可实现基于真实工况及反馈信息的实时修正，提升了模型的精度与自适应能力。针对物料需求预报模型，可根据当前市场动态及生产计划，对模型输入特性及预测算法进行持续优化，以实现系统对物料需求变动趋势的准确预测。通过压力测试、性能测试和安全性测试，可以对系统可能出现的缺陷和问题进行检测和修正， 并通过冗余设计和备份机制，确保在出现硬件故障、网络异常等突发事件时， 系统可以迅速地恢复正常工作，保证物流服务的连续性。

4.3   知识库构建与更新

以电厂物料管理工作过程为基础，收集大量的历史资料，建立一个知识库，并对各种类型的信息，如经验知识、操作规范、故障案例等进行系统的分类与存储。本项目以AI为工具，通过对知识库进行语义解析与关联挖掘，构建结构化的知识库，既为智能问答奠定了理论基础，也为辅助决策提供了强有力的支撑。同时，通过构建知识更新机制，可以将新的管理思想、技术应用、业务过程变化等信息及时地补充到知识库中，保证了知识库的内容具有时效性和精确性。此外，鼓励管理人员将自己在实践过程中碰到的问题与对策进行分享，以实现知识的共享与传播。

5   结语

本文通过对“数字孪生”“AI”“RPA”等技术进行深入剖析，证明了该方法对提升企业物流管理的有效性、精确性和科学性具有重要意义。通过实测数据对比，验证了本文所提出的方法在提高数据收集效率、交互精度以及预测准确性等方面的优越性，为电厂材料的科学高效管理提供了新的思路。采用上述方法，既能保证系统的有效运作，又能为管理人员提供全面、精确的信息支撑，进一步提升了决策的科学性与时效性。

作者简介：

周辉坡（1980-），男，福建三明人，经济师，学士，现就职于福建华电电力工程有限公司，研究方向为人工智能在企业采购管理中的应用。

参考文献：

[1] 赵叶, 李文院, 涂潇波, 等. 数字孪生技术在电力物资仓储管理中的应用[J]. 海峡科学, 2022, (08) : 71 - 73 + 81.

[2] 张奇峰, 李紫珊. 基于深度学习的电力物资质量信息监督平台设计[J]. 电气技术与经济, 2025, (01) : 233 - 235.

[3] 叶湖芳, 刘亚斐. RPA技术在电网物资管理工作中的应用探索[J]. 物流工程与管理, 2023, 45 (12) : 118 - 120.

[4] 柴利达, 刘江, 田行健. 基于深度学习技术的智能电力物资储备方案编制研究与应用[J].数字通信世界, 2024, (11) : 180 - 183.

[5] 胡诗, 林清鑫, 陈虹. 智能化电网物资管理系统中RPA技术的应用探索[J]. 模具制造, 2024, 24 (03) : 212 - 214.

摘自《自动化博览》2026年5月刊