物资调控管理一直存在周期长、管理过程复杂等一系列问题，在实际物资管控过程中，发现物资检测所需的时间与现场紧急使用物资仍存在一定的时间矛盾。省公司物资调配管理平台中质量监督辅助决策管理模块,虽然可以实现检测计划的创建、送检信息及检测结果维护工作，但缺少检测物资对应工程的信息，所以管理人员无法及时获取工程物资使用时间要求，较难把控好每个物资管控的时间节点。
深化应用省公司物资调配管理平台的质量监督模块，收集检测项目计划的创建、送检信息和检测结果等数据,以及将对应的工程信息进行智能匹配合并，实现功能化的信息查询模块。
管理人员能够更好地掌握物资到货检测时间与项目实施进度情况，在后续各个时间节点通过短信提醒对接的项目人员，为检测合格的物资送至项目现场投入使用提供坚实保障。
对省公司范围内检测不合格的物资品类信息和供应商信息实现数据比对功能，用云平台大数据QuickBI平台对公司待履约物资进行比对分析，重点关注已检测不合格的物资品类和供应商，严格执行送检工作，确保物资质量管控水平更优更好。
基于省公司统一的物资调配管理云平台和线上集中数据库，该模块收集检测项目计划的创建、送检信息和检测结果等数据,和对应的工程信息进行智能合并汇总，以及对物资送检质量信息进行大数据对比，筛选出较为优质的项目物资和供应商。
将检测物资对应的工程项目信息，项目施工进度、投运时间节点、项目物资联系人等信息，以机器学习的技术与物资计划到货时间信息进行归并维护，以此来提高运输流程中物资信息的实时性和可靠性，从而使物资管理人员能够更好地掌握物资到货检测时间与项目实施进度情况，管理人员可以及时提醒对接的项目人员，确保所需的物资能够及时送至项目现场投入使用。
主要使用浙电云平台中的大数据QuickBI平台来对物资质量送检信息进行深度挖掘，筛选出较合格的物资和其供应商信息，对合格率较低的供应商进行重点关注。
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