天津公司采集运维精益化管理围绕采集数据质量，系统运营班从“前期、中期、后期”三个阶段，前期开展采集数据精细分析，中期实施数据异常精准治理，后期数据精确发布。三个阶段环环相扣，紧密衔接，实现了采集数据“分析+治理+发布”的全过程运维精益化闭环管理工作。

（一）数据质量分析

1、基于大数据的多维度通信报文分析治理

以采集大数据为依托，抓住“计量关键业务数据核查的契机”，采用“清理存量数据、规范增量数据、持续提升治理、形成常态管理”的方法，通过多维度分层次的通信报文分析，提出采集主站、远程信道、采集设备、本地信道和智能电能表等各环节可能存在的问题。以制定采集数据质量标准、开发统一数据质量分析工具为先导，通过分析、整改、评估的闭环管理方式，开展常态的自查、整改及年终评价，逐步建立全面、长效的用电采集数据质量分析体系，实现采集数据质量的可控、在控。主要工作内容如下：

（1）数据质量提升方法建立

根据数据质量分析思路，以6σ质量管理方法论为指导，对于用采某一类数据的质量问题，采用记录数检查等方法，采取清除存量、规范新增、持续积累、常态管理的方法,周而复始开展工作，以消除该类数据的质量问题。以点带面，逐步开展数据质量分析，实现用采数据质量全面提升。

（2）核查规则制定管理。为落实公司提升用采数据数据质量的要求，我们梳理用采业务数据核查规则，规范和指导用采基础数据核查工作，切实提高用采数据质量提升。

2、终端全事件数据采集全过程管控

天津公司根据《国网营销部关于开展采集终端和电能表停电事件数据整理工作的通知》，积极开展现场采集设备事件配置、升级改造工作。加强省计量中心设备检测工作力度，从源头严控全事件配置工作，持续提升全事件采集能力。开展全事件阈值讨论制定工作，确定事件产生的合理阈值范围，进一步发挥计量装置在线监测与智能诊断作用。

（1）严把设备准入门槛。一是明确技术要求，出厂默认相关全事件自动采集。二是强化终端全性能检测，特别是事件记录及上报功能检测。天津公司计量中心从终端供货前、供货后抽样验收严把质量关，对终端所有全事件功能进行检测，确保设备进入现场前满足全事件上报功能。

（2）督促设备升级改造。一是协调主站厂家，批量设置事件参数。二是严格按照计划开展终端轮换或升级改造工作。对不满足全事件升级的09版终端逐步进行更换；对满足全事件升级的13版终端，督促设备厂商按照时间节点完成升级。

（3）优化事件阈值范围。天津公司依据终端运行现状及业务开展情况，适时调整各类异常的阈值，并结合采集人员实际应用情况，依托国网相关技术要求，调整异常判定规则，尽量减少自动诊断功能的误判率；同时定期开展异常事件数据的核查，保障自动诊断功能准确性。

（二）数据异常处理

1、数据异常处理推行精细化管理

（1）夯实基础，过程管控制度化。一是全面夯实数据基础。二是不断优化制度流程。完善运维闭环系统日监控记录、计量装置巡视检查记录、采集运维记录等，应用闭环管理建立计量装置巡查制，编制采集运维指导手册，在运维系统中固化时钟故障、软件故障等6项业务流程。三是持续完善协同工作机制。为适应天津公司的业务需要，采集运维闭环管理模块新增了督办工单，市公司及各供电公司公司可以对需要督办的运维工单发起督办工单，拓宽了运维执行渠道。在运维闭环管理系统完成工单后，工单内容涉及非计量专业业务，则应用业务流转单，推动专业联动、横向互通，实现营销各专业管理从各行其是到协同推进。

（2）创新方法，故障知识丰富化。一是推行现场运维“五步法”。推行台区经理人“一看系统、二做记录、三抄穿透、四行诊断、五走现场”的“五步工作法”，使得台区经理人能够熟练应用采集系统和运维闭环管理系统，对日常工作任务和标准熟记于心。二是全面加强总结梳理。通过对采集运维闭环系统的应用记录，总结梳理影响采集的问题，丰富完善天津公司采集运维特色知识库，编制诊断和操作手册，为现场治理提供有效技术支撑。

（3）指标发布，成果巩固常态化。一是建立指标发布体系。将采集运维指标在工作例会中发布，优劣一目了然，公开亮相。二是建立微信工作群。覆盖公司所有计量采集专业人员，每天对督办工单处理情况进行监控、发布，各供电公司责任人主动认领问题、快速解决、当日反馈，实现督办工单高效闭环、日清日结。三是强化通报激励。编制采集运维周报，每周在省公司计量网真周例会通报排名，有效促进指标责任部门、班所主动作为，补短板、保提升、争进位。

（4）状态轮换，供应商评价科学化。一是推动电能表状态轮换工作。定期汇总各类异常原因，按照设备类型进行归类分析，根据分析结果开展电能表状态检测工作，对重要项目增加到全性能检测工作中，提高设备质量，形成PDCA良性循环。依据检测结果分类分阶段逐步实施电能表状态轮换工作。二是完善供应商评价细则。

（三）数据应用发布

1、精准数据应用发布

（1）保证数据同源。一是采集系统基础档案信息全部来自于营销业务应用系统，并且与营销业务应用系统建立异动管理机制，一旦营销档案发生变更，采集系统实时同步更新，确保基础同源。二是制定异常档案纠查规则，定期开展异常档案信息的核查工作，推动源端基础档案与现场装置的准确性、一致性。

（2）设计异常标签。一是梳理不同的异常数据分类，细化异常大小类，对各类异常数据增加标签规则，设计异常标签视图，标识异常数据类型，用于区分采集数据质量，支持异常数据统计分析；二是采集数据标签化处理，识别异常数据来源、可用性，对数据质量进行过程管理。

（3）数据清洗补全。一是构建采集数据质量清洗规则及模型。面向业务部门内外的数据分析应用，梳理采集系统数据质量清洗分类，实现对内、对外业务的差别化数据质量清洗场景；二是完善数据修复补全规则。组织协调各业务部门调研并制定数据异常的补全规则，如抄表示数、台区线损分析、同期线损应用、停电事件分析及售电量统计等，在数据对外提供支撑时开展数据的审核、数据补全质量的核实，避免提供错误的数据影响业务部门的应用和决策，用于结算的数据杜绝采取补全的方法。

（4）信息及时推送。一是主动沟通，协商制定数据推送原则。采集系统管理定期主动组织召开数据推送讨论会，与数据应用部门人员讨论存在的问题，征求建议及意见，不断按照新的业务需求更新数据推送原则。二是建立数据推送异常应急预案。采集系统每日按照与数据应用部门约定的时间，准时开始数据推送。建立推送预警机制，当发生推送数据异常时，第一时间通知相关部门，同时开启接口核查治理应急预案，快速消缺，完成推送，避免给业务部门带来影响。