经过几十年的努力，中国的核电企业的信息系统已经具备了较好的规模，并且也取得了很好的应用成效。秦山核电目前已经有100多个应用软件，覆盖生产、经营和管理的方方面面。虽然信息系统的应用促进了工作效率的提升，但管理却没有发生质的飞跃。

原因是许多软件只是实现了管理信息化和工作流程的电子化，即信息系统只是实现了原来的管理计算机化、原来纸质流程的电子化，效率的提升只在于用计算机传输文件替代文员走路传递文件，其根本管理思路没有改变。

加上软件多是引进外部的软件，缺乏统一的数据架构设计、软件之间的数据贯通也缺乏预先设计，结果是单个软件的运行速度虽然比较高，一旦需要这些软件相互配合运行时总体效率就明显下降了。

为此，核电企业信息系统的设计思路应从人治管理转变为数字型管理，以实现智能管理，并逐步走向智慧管理。数字型管理的前提是做实三个基础。

01 根据管理对象，建立规范的基础数据库。

梳理清楚常用的基础数据，并对这些数据建立数据规范，确保这些数据在不同系统软件中都保持一致，实现快速识别。这项工作在信息系统初期架构设计时非常重要。缺乏对常用基础数据的识别和数据规范的建立，会导致在不同系统进行数据交换时的障碍，不仅带来数据维护上的混乱，而且在使用过程中，轻则影响整个系统的运行速率，重则无法实现系统间有效的数据传递。

例如，每一个工作人员要有唯一的、规范的代码，这样系统间数据传递时都以这个唯一代码作为识别号，系统对这个人员信息的识别就比较快。如果工作人员的代码在一个系统用的是职工号（数字编码），而另一个系统用的是邮箱号（拼音编码），那么这两个系统数据传输时就需要将职工号翻译到邮箱号，常见的后果就是影响系统的数据传输速率，甚至数据根本对接不上。如果再有一个系统用的是身份证号，那么三个系统间数据交换的速率又会进一步下降。

对于核电企业，主要基础数据分三类：人、物和事。人，比如：员工、岗位、培训课程等。物，比如：构筑物、系统、设备、备件等。事，比如：各类文件、程序、操作、维修活动等。

02 统筹规划数据基础架构。

数据架构是数据在信息系统的骨干神经网络。

根据主要基础数据库、生产运行和经营管理重要流程，分析确定主要功能软件之间需要频繁传输的主要数据，以及主要功能软件与其他辅助功能软件之间需要频繁传输的数据，建立先进、高效、一致的数据架构，规范这些数据格式，明确这些数据的产生规则，清理数据的应用规则。这些基础数据在哪个软件里面输入或者产生、在哪里应用，都需要预先规划好，确保其唯一性，并且所有软件都必须遵守。

如果没有预先确定基础数据架构和基础数据规范，各软件编程时自成一体，各自数据格式不同，一个软件的数据传输到另一个软件后，需要先把数据“翻译”成自己的格式，然后再应用，如果同时使用的软件多了、传输的数据多了，系统运转就会很慢，出现我们目前经常看到的计算机上走一个步骤需要等待几秒、几十秒甚至几分钟的现象。

规范了基础数据库，明确了主要功能软件之间数据传输基础架构，数据就可以在各软件之间高速传输，这是由于各软件在接受到这些数据后不需要做数据转化便能直接使用，相当于在各个软件之间构建了“数据高速公路网”。

03 根据管理目的，对不同的管理对象，建立量化的管理规范标准库。

这是数字型管理的核心，也是管理理念转变的重点。工作缺乏量化的标准，就很难度量和评估，管理的提升也只能是一件模糊的事。

管理规范标准必须是可以用计算机识别并快速做出判断的格式，可以是具体的标准，也可以是基于大数据的逻辑算法。通过将管理对象的数据和管理规范标准进行计算机比对，得到满足管理要求的数据或分析结果，然后再根据这些结果开展相应的工作。

例如，根据岗位资格与授权标准库，某个员工必须具备什么样的学历教育、身体状况、工作经历和资格证书等，并通过哪些课程的考试，计算机才允许给予该员工相应的岗位授权，他的领导才能批准给他这个授权。根据岗位权限标准库，某个员工在获得某个岗位授权后，计算机就给他开通该岗位允许进出的区域、允许到哪些软件上执行哪个角色操作的授权。

04 规划好或充分挖掘流程中产生的有价值的数据。

除了这三项基础工作，还有一个重要的工作就是要规划好或充分挖掘流程中产生的有价值的数据。通过对这些数据的量化分析，可以帮助发现管理中的薄弱环节，提升管理水平，这是数字型管理的一个重要应用，也是与传统管理相比的一个重要优势。

例如，通过数据分析，可以精确掌握每项工作各个环节中的人工成本和物项成本，以用于深入分析相关资源的投入是否恰当。通过数据统计可以了解某个员工的工作量，通过回退数据可以了解他的工作质量，或通过一项工作后的打分可以了解服务性工作的满意度。通过将工作票中工作对象所在位置和工作时间与工作人员出入控制系统的关联，可以有效防止走错间隔的人因失误。

数字型管理要取得成功，必须制定严细的制度对数字流程进行管理，明确基础数据库、数据基础架构、管理规范标准库的技术与质量标准，并落实责任人定期对数据按技术标准进行梳理，持续提升数据质量。

如果说基础数据库、数据基础架构、管理规范标准库是数字型管理的基础，那么对数据长期有效管理是数字型管理的关键。如果缺乏对数据的严格的管理，时间长了，各种不规范的数据泛滥，轻则影响工作效率，严重时甚至会导致整个数字管理系统不可靠或不可信。

这些年我们的备件一直不能得到有效的管控，其中一个重要的原因就是备件数据库不清楚，几百名工程师可以根据自己的需要，较为自由地申请物资编码，为了自己工作方便，可以不查询或者放弃原有的物资编码，轻松地申请一个新的物资编码，造成一码多物、一物多码等现象严重，备件物资不断重复采购并且难以共用。通过初步的筛选，35多万个物资编码已有将近12万个被冻结，也就是说，这些物资编码不再继续使用，成为数字垃圾。 

数字型管理流程不可能包罗万象，一旦碰到管理流程中的非预期事项，工作往往就不得不中断。这是数字型管理相比人治管理的一个弱点。

为此，需要有一个适用处理各种情况的通用流程，按照统一的流程处理跟踪，可以让中断的工作继续下去而不丢掉。例如，使用状态报告系统，记录非预期事项、分析原因并产生行动，以解决当前事项并跟踪处理长期行动。通过定期对非预期事项的状态报告的分析，综合考虑流程的合理性、发生的频度等各种因素，评价流程改进的必要性。通过一个通用流程处理非预期事项的这种方式，既保持流程在一定时期内的稳定性，避免流程的频繁变动；又能实现流程的简洁高效，避免为了处理极少出现的例外而将流程变得很复杂。

策划：杨金凤

编辑：李春平

图片：邵帅（秦山核电）