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债权数据统计标准研究(百度)
债权数据统计标准研究(百度)
债权数据统计标准研究
北京东方建银工程机械有限公司张庆华
从201*年初以来，工程机械市场需求大幅度萎缩，设备闲置率高,客户还款能力下降，形成了行业性、灾难性的债权危机。探讨如何管理企业债权,已经成为企业必须面对的问题。企业管理的信息化建设中，ERP管理软件应用势在必行，债权管理是必不可少的核心内容。在建立健全债权管理体系过程中，首先要建立科学的债权数据统计标准，为债权信息的传递与交流，风险分析与控制、工作制定目标与管理决策提供依据。债权数据统计口径
债权数据统计就是对债权信息加工处理的过程，必须对统计的时间、空间、样本、参数、处理方法等要素制定统计标准与口径。统计样本与时间
统计时间标准：以自然月为统计时间段，以每月1日零点为债权数据统计时点。样本采集标准：在统计时点以前，履行中的信用销售合同为最小统计样本。总结报表标准：按照上月任务分工，出具月底的总结评价报表。任务报表标准：按照月初债权任务目标，出具本月债权催收统计报表。货币单位标准：管理分析报表货币单位为万元，收款使用报表货币单位为元。统计样本格式与分组方法
按照债权数据统计表格“附表一、附表二”，可以准确地核算出客户、公司、银行、融资公司各个方面之间的资金往来明细。当客户将款项交付到公司账户以后,建议按照由高到低的优先级别顺序入账：偿还首付款；偿还当期款；偿还逾期金额多的合同（客户有多个合同时）。
对于被收回的债权标的物，有两种记账方法：第一种，按照设备的账面余额计为债权收回款，设备进入公司库存。第二种，设备在没有销售之前，不记为债权回收款；
按照客户对付款的态度与状态，对债权样本进行分类，以便于做差异化管理：A1为客户与设备失踪；A2为恶意欠款用户；A3为重大纠纷客户；A4为逾期期数曾经超过或已超过规定值。A5逾期期数在规定值以内。在各子集之间没有交集，同一客户的样本必须在同一子集内。债权数据统计参数定义
定义债权数据统计参数的目的是客观、全面地反映债权管理状况，观察量变对质变的影响，为管理决策提供依据。
CR（Currentreceivables）当期应收款：还款计划中，当月客户应付款金额。OD（Overdue）逾期款：客户未支付的到期款。
AR（AccountsReceivable）应收款：在合同履行该过程中，客户未付货款合计。OL（OverdueLevel）逾期期数：评价付款逾期程度的参数，OL=OD/CR。RM（Receivablesthismonth）：本月实际收款金额。
Φ收款系数：指特定时间段内，实际收款金额占应收款的比率，既Φ=RM/CR。β团队信心系数：管理团队对收款任务的预测及完成任务的信心指数。
CRR（Customerrepaymentrate）客户还款率：本月还款样本数量/管理样本数量债权数据统计参数的应用
逾期期数OL反应出两个特征：第一、逾期期数OL值越高，客户还款意愿越低，风险越大，收款难度越高。第二、如“图-1”所示，OL值有先增加，后减少的趋势特点。该特点为合理制定债权管理目标提供了依据。例如在做201*年债权计划时,201*年销售合同的逾期金额要限制
在销售金额的3%~5%之间；201*年底以前的合同逾期要下降到年初逾期金额OD的20%~40%之间。同时警示我们，债权管理的责任在于能有效遏制LL逾期曲线的发生。
收款系数Φ反映了在特定阶段债权收款情况好坏的程度。当月收款金额超过CR时，Φ＞1，逾期金额OD将处于下降趋势。这个指标可用来横向比较各个团队债权管理的质量，通过对比可以发现债权管理有问题的团队并帮助改进。债权工作目标与绩效考核
根据工程机械代理商行业特点，非常适宜采用“目标管理”体系。在任何市场环境中，都会有主动付款的客户，所以要设定收款的下线目标RMd。当收款金额低于RMd时，说明债权管理不到位。还要设定收款的上限目标RMu，作为债权管理要超越的目标。
收款目标上线标准：RMu=(Φ+β)*CR；收款目标下线标准：RMd=(Φ+β-Ω)*CR；
其中Ω为收款目标下线调节系数，Ω值越大，考核难度越小。推荐使用的经验公式：Ω=8%+2%*OL。
债权工作绩效考核，既要考核数量，也要考核质量。以当月收款金额RM为数量考核指标；以目标达成率、收款率为质量考核指标。绩效考核奖励计算公式如下：
员工绩效考核奖金MQ=奖励基数BQ*考核评价分数（K1*P1+K2*P2）
绩效考核核算表考核性质考核指标类别目标达成K1质量考核收款率K2数量考核奖金基数BQ考核核算方法K1=100*（RM-RMd）/（Ω*CR）对相同岗位CCR参数，按照降序排列。第1名得分120分；最后一名得分0分BQ=RM*KV分值范围0~1500~120权重系数P1=80%P2=20%在上表中，KV为奖金基数比率，需要根据公司薪资水平、债权管理个规模、企业管理导向来确定KV取值，通常取值在2‰~5‰之间为宜。从企业管理者角度看，K1平均值在80分最为宜，K2的评价方法可以多样化。权重系数要根据逾期率OL值来确定，OL值较高时,P2的取值越大，有利于引导员工强化客户的还款意识。
债权数据统计标准研究过程是债权管理认识由感性阶段上升到理性阶段的必经之路。在企业逾期债权大幅增加的情况下，这项研究成果必将推动企业债权管理水平的提高。
附件一数据统计报表字段与格式
组名编号A1A2A、客户信息A3A4A5B6B7B、合同信息B8B9B10C11C、信用销售方式C13C14D、未付款D15D16E17E、逾期付款ODE19E20F21F、逾期评价F22G23G、当期应收CRG24G25G26H27H28H29H、本月收款H30H31H32H33I34I35I、管理人员姓名I36I37期数信用首付合计还款日首付过程未垫信用CR首付CR利息合计签约销售债权信审OD/CR(当期没有CR或合同还款期已过，以平均月付款代替CR）按照信用融资还款计划规定，本期应该偿还的款项按照首付款借款的还款计划规定，本期应该偿还的款项。上述两项合计。CR以信用分期还款日为准。收回的逾期首付款金额收回的为客户垫付的金融机构垫款。客户交到金融机构的逾期款。当期收到的信用融资还款计划款金额当期收款的首付款计划还款金额当期收到的利息H27~H31合计款（不含当期收到的利息）领取销售奖金的销售人员目前销售岗位的管理人员。目前债权岗位的管理人员销售时，参与客户家访的信审岗位人员未垫合计利息统计时点以前，客户对金融机构逾期款（公司为垫付部分）。以上三项合计金额（OD）按照合同规定，客户应该支付的逾期利息。E18信用首付信用首付首付垫付约定的信用融资金额约定的信用融资首付款金额客户未交付的信用融资款项（含信用逾期款）客户未交付的首付款（含逾期首付款）统计时点以前，首付款逾期付款金额统计时点以前，公司为客户已经垫付的逾期款金额。C12字段名姓名电话住址工地原籍合同号型号机号交付日期合同金额方式期数购买人姓名必须与身份证一致。移动或固定电话签署合同时客户长期居住地地址说明设备所在地。可以随设备迁移而改变客户身份证所在地买卖合同编号设备型号设备机号设备交付日期（也可以统一使用合同签署日期）合同的裸机价格（其他费用必须交齐）融资方式。光大、齐商为银行按揭；斗山为融资；公司为分期约定的以月为时间单位的分期还款期数。
附表二、债权日常收款统计报表格式A、客户信息序号姓名12345678910电话住址工地原籍合同号B、合同信息型号机号还款数量还款比率交付日期合同金额C、信用销售方式D、未付款E、逾期付款ODF、逾期评价G、当期应收CRH、本月收款I、管理人员姓名信用首付利息合计签约销售债权信审CRCR0000000000000方式期数信用首付信用首付首付垫付未垫合计利息期数信用首付合计还款日首付过程未垫分期光大斗山齐商分期光大斗山齐商分期光大0000000000000合计客户还款个数与比率公司光大齐商斗山利息债权人公司款光大齐商斗山债权人公司款光大齐商斗山合计公司款光大齐商斗山AROD合同性质分期按揭按揭融资合同性质分期按揭按揭融资RMCR合计款项流入公司00%款项流入光大银行款项流入齐齐哈尔商业银行款项流入斗山融资公司款项流入光大银行000000000000000OD合计客户对公司逾期款合计客户对光大银行欠款（公司为垫付）客户对齐齐哈尔商业银行欠款（公司为垫付）客户对斗山融资欠款（公司为垫付）统计时点以后，客户尚欠公司款项及预期款项统计时点以后，客户尚欠光大银行款项统计时点以后，客户尚欠齐商银行款项统计时点以后，客户尚斗山融资欠银行款项00000000000000000000000000
POSC数据模型与我国石油工业数据标准化
袁满yuanman@
(黑龙江省大庆市大庆石油学院计算机学院)
1前言
随着计算机的普及，尤其是随着计算机网络技术的发展，为石油工业的现代化管理
提供了基础保证平台。这一基础平台为石油工业发展的信息化、管理的现代化提供了优越的环境，而信息化的前题是数据的标准化，只有实现了数据的标准化，才能实现石油工业中各企业间信息的共享，才能使管理现代化。只有对石油工业数据标准化，才能够实现数据交换的标准化。在世界上，石油工业数据的标准化，不只是我国一直在从事这方面的研究，国外一些著名的大公司与相关的组织也一直在从事这方面的研究。
1990年，美国的BPExploration、ChevronCorporation、ElfAquitaine、MobileCopoartion及TexacoInc等五大石油公司联合发起并成立了POSC组织，该组织是目前最具权威的一个石油数据标准化组织。它定义的数据模型从1.0、2.0、2.1、2.2一直发展到今天的到3.0规范，在这个规范的发展中，使这个通用模型日渐成熟。整个模型的定义反映了石油勘探与开发中各种业务关系及技术关系。
经过总结与精炼，我们给出了POSC数据模型核心精湛理念：“对象-活动-关联－特性”思想。无论是模型的建模理念，还是模型本身的组织思想对于我国石油数据标准化具有深远的理论与应用上的指意义。
本文对POSC数据模型精湛理念进行了详细的剖析与论述，旨在使这种思想对于我国石油数据标准化能起到一定的指导作用。
26W模型、对象及特性
2.16W模型
对象的概念是一个广义的概念，它可能包括具体对象，也可能包括抽象对象。对象是由活动产生的，例如一口井，它是通过钻井活动产生的一个对象。所以在这里我们提出与传统观念相反的概念，即认为数据是以活动为中心的，而不是以对象为中心的，对象间的作用产生了活动，而活动又产生了新的对象与特性。
同样，特性的作用,通过研究认为:数据有两个主要的的作用，一个是用来描述对象本身的静态特性，即描述对象不变属性的那些特性，如一口井的编号、位置等信息，这部分特性以对象为中心；而另一部分是用来描述对象与活动相互作用而产生的过程特性,即对象的动态特性。以活动为中心，在活动中既产生了特性，又有可能产生一些新的对象。
在电信领域有人提出了描述业务活动的5W模型，这一模型具有通用性，基于这一模型，我们提出将油田整个活动的生命周期中涉及的业务抽象为一个“6W”模型，即某个活动是由谁(Who)发起的、在什么时间(When)发起的、在哪里(Wherer)发起的、为什么(Why)要发起这个活动、在这个活动中都涉及到了哪些(Which)对象、这些对象的特性是什么(What)。通过这个“6W”过程的提问，可以将某一业务活动中涉及的相关信息完全抽取出来，W见图1。
活动的发起者以及涉实际上，在我们日常的生产W及到的相活、起结关人或组织动也发发及间用括可起W与管理过程中，每天都在有目的动续时的活活持束地动能的地从事着各种有规规律的，甚至)点作包位置活识起(标特是重复的活动。这些活动既包括发的的性中动目记产活W活的动录生动W的过生产活动，又包括管理活动，而活动中所涉及程的对象，包括每一种具体的活动都有其描述的新产生的对象W特性。我们认为对象是为活动服图　1在一个活动生命周期中涉及的6W模型务，活动的过程不是目的，最终
是通过这些活动来达到某种目的。所以活动本身象一个胶水，它暂时将一些相关对象粘合在一起，由这些对象的联合作用完成一个活动。
2.2对象、活动、特性及关联关系
在一个活动的生命周期中，一个活动可能会涉及到若干个对象，同时该活动也可能
会产生一些新的对象；通常情况下，一个大的活动可能要由若干个子活动组成；特性是对对象、活动、对象与对象间的临时关系、对象与活动间的临时关系及活动与活动间临时关系的描述。一个活动中涉及的特性包括：描述对象本身的静态特性一、对象与对象临时关系特性一、对象与活动临时关系特性以及活动与活动临时关系特性一。它们间的关系见图2。
对象间建立临时关系Object活动象可对，能述下性对活会描用特象动产来作的与涉生性的生活及特动产动到对由活象间对象在对建象立临时关Property系Activity活动包含子活动由特性来描述活动活动间建立由活动产生特性临时关系图　2　对象、活动及特性间的关系一个大的活动可能要分成几个子活动才能完成，而每个子活动与大活动具有相似
性。每一个子活动可能又有几个子子活动组成，每个子子活动又会产生新的对象或特性。图3表示了一个活动通常是由n个子活动组成的，每一个子活动中可能会涉及一组对象，这些对象间相互作用可能会又产生一些新的对象。图3中的圆表示该子活动所涉及的对象，这些对象可能是原来就存在的，也可能是由该子活动产生的。
OOOOOOOOOOOOSub_Activity1Sub_ActivityiSub_Activitynt图　3一个活动通常是由若干个子活动组成的从图3中还可以看出，一个活动通常是按照活动的进度表来进行的，每一个子活动进行时必须遵循该子活动的模板，随着时间的向前推移，这n个子活动在逐渐进行，直到每一个子活动完成了，这一大活动才被完成。
对象、活动、特性及关联关系在数据建模中占有很重要的地位，下面我们对它们进行一一讨论。3对象的分类定义
3.1高层分类
POSC将对象分成了两大类，一类是与技术有关的技术对象，另一类是与业务有
Object_of_InterestTechnical_ObjectBusiness_ObjectToplogical_ObjectDocument_SpecificationLocatable_ObjectSpatial_ObjectInterpreted_FeatureFacilityEarth_FeatureMaterial图4对象分类关的业务对象,见图4。
在油田勘探、开采等活动中涉及的对象相当繁多，其中的业务对象关系既包括了拓
扑对象，又包括了文档规范对象；而拓扑对象又细化为可定位的对象与空间对象，这里的空间对象主要包括点、线、面、体等。可定位的对象既包括了由地震解释所获得的地质特征对象，同时又包括了对井筒中地质特征的解释对象,地球特征又包括若干个用来描述地球特征的对象。
3.1材料对象的分类
图5给出了POSC数据模型中关于材料的分类。这一材料对象模型包括了油田中所涉及到的各种材料对象。
图5材料对象的分类从图5可以看出，材料对象包括了生产中使用的设备、岩石材料及各种流体材料，同时将文档也归结到材料对象模型中去了。
3.3通用设施对象分类
从图4中还可以看出，在油田的整个生命周期中广泛使用的设施(Facility)属于可
定位对象。该对象又是由若干个对象组成的，其中占有很大比例的对象是通用设施对象(General_Facility)，它包括的对象见图6。这些设施主要是指地面上的一些设备，并不包括井筒中的一些设施。图6通用设施对象分类在通用设施对象的分类中包含了油田生命周期中涉及到的各种地面设施。
3.4井筒中设备对象的分类
无论是生产井还是注入井或者是其它类型的井，为生产或测试的目的，在井筒中安
装了许多的设备，如在机采井中安装了抽油杆、抽油泵、各种阀等。这些井下设备对象的分类见图7所示。
图7井筒中设施对象分类3.5描述对象的属性
通过上面的讨论可知，对象之所以存在千差万别，是因为不同类别的对象具有不同
的属性，所以POSC的数据模型对每一个对象均定义了描述其特性的属性。例如同是属于材料(Material)对象中的岩石样本的岩芯(Core)与岩石薄片(Rock_Thin_Section)，它们除了从它的父类岩石样本中继承了通用属性之外，还各自定义了它们相区分的属性，如Core定义了wellbore属性，以表明它是取自于哪一口井；而Rock_Thin_Section对象定义了sample_thickness属性，以反映该岩石薄片的厚度。不同的类型的属性描述对象不同方面的信息，如拓扑属性能够描述该对象与其它对象间的拓扑关系。
在POSC数据模型中，从不同的角度定义对象的属性，以实现从不同的方面描述对
象的目的。
3.6关于对象分类的总结
为描述石油勘探与开发中的各种活动，POSC定义了丰富的对象。在上文中，我们通
过对对象分类的讨论可知，在POSC中，对各种类型的对象采用科学的方法进行了细致的分类。可以清清楚地看出在POSC数据建模中涉及的基本原子对象就是这样各种类别的对象。而POSC对这些对象进行了明确的定义，并对描述各种类别对象的属性进行了定义。所以在一个具体的活动中，实际参与的是一些对象的集合，这些对象既包括了技术对象，又包括了各种业务对象，是这些对象相互作用的结果才完成了某一活动。
4活动的分类定义
4.1活动的分类
POSC在2.2版本中，对活动进行了分门别类的定义，即活动(Activity)定义了若干
种子类实体，而到了3.0版本只定义了一个实体Activity。为了反映不同的活动类别，在Activity实体中通过属性kind来标识该活动属于哪一种类型。POSC将油田生命周期中的活动从大类上定义为：井筒活动、电缆地层测试活动、瞬时压力测试活动、油藏摸拟活动、定向勘测分析活动、泥浆分析活动、矿物表征活动、流体分析活动、地学解释活动、材料处理活动、生产活动、样本采集活动等。
4.2描述活动的特性
通过上面的讨论可知，活动也是由特性表征，为此我们将描述活动的特性总结在表1中。
表1描述Activity的显示属性
属性名称类型含义IdentifierStringElement活动标识DescriptionStringElement对活动的描述instance_create_dateTimestampElement实例创建时间instance_creatorStringElement活动的发起者last_updatedTimestampElement活动的最后更新时间last_updated_byStringElement活动的更新者SourceStringElement该活动数据的提供方activity_contextIntanceElement描述活动的环境信息Containg_activityInstanceElement所包含的子活动CostMoneyElement活动所花的费用start_timeTimestampElement活动开始的时间DurationQuantityElement活动持续的时间end_timeTimestampElement活动结束时间KindInstanceElement活动的类型ref_existence_kindInstanceElement活动正在进行或计划中ref_transient_periodInstanceElement活动的周期naming_systemInstanceElement活动命名所遵循的规则的定义机构
除此之外，它定义了一些反映与该活动有关的一些逆属性,逆属性通常是该活动涉
及的一些其它对象实例，通过逆属性的形式，POSC的数据模型将活动中涉及的一些相关对象捆绑在一起。例如，这里的属性involved_object属性是activity的一个逆属性，它是一个集合的类型，其中集合中的元素是若干对象实例，由该属性定义该活动中涉及的各种对象。
5关联关系
活动中会涉及若干个对象，这些对象之间或者是对象与活动之间等都有可能建立临时关系，例如在完井活动中一个完井段与某一井筒建立的临时关系以及在作业活动中主方与承包方间的临时关系或者是某一设备与另一个设备间的临时联结关系等。
在POSC数据模型中，以活动为中心将相关的对象组织在一起，这些对象之间可能会
建立临时关系，也可能建立永久关系。这些不同对象间的相互作用便导致了相应的活动。POSC中的关联关系由Association与Transient_Association来描述。6特性模型
在POSC数据模型中，特性数据模型与对象、活动等捆绑在一起，用来描述对象的
静态与动态特性。在POSC的Epicentre3.0版本中定义了395个特性实体，例如仅密度一项就定义了几个不同的密度：Pty_liquid_density、Pty_solid_density、Pty_density_molar、Pty_bulk_density、Pty_charge_density、Pty_critical_density、Pty_current_density、Pty_current_density_linar、Pty_density_vapor、Pty_matrix_density、Pty_reduced_density、Pty_saturated_bulk_density等。POSC为了满足扩充性的需要，还定义了一些通用的，由企业根据自己的实际来定义一些新的特性的特性实体，这些实体包括:Pty_generic_angle、Pty_generic_binary、Pty_generic_boolean、
Pty_generic_date、
Pty_generic_daytimeinterval、
Pty_generic_element、Pty_generic_enumeration、Pty_generic_integer、Pty_generic_line、Pty_generic_location、Pty_generic_logical、Pty_generic_money、Pty_generic_point、Pty_generic_quantity、Pty_generic_ratio、Pty_generic_rational、Pty_generic_real、Pty_generic_string、Pty_generic_surface、Pty_generic_time、Pty_generic_volume。这些特性实体是3.0版本新增的，这就为企业定义自己特有的特性奠定了基础。
5井下作业活动在POSC中的描述
按照6W模型可以将井下作业涉及的相关对象总结在表2中。
表2三种模型的对比POSC数据模型井下作6W模型业模型涉及的技术对象与业务对象POSC数据模型中的属性井下作业中是否有此项活动的发起者Instance_creator活动的合作者cause_association(V)数据的提供者(商)SourceWho与合作者间建立的合同(合同Contract管理)contract_obligation合同双方的义务与职责Guideline_complianceGuideline_or_privilege实例的更新者last_updated_by活动的起始时间start_time√活动持续时间Duration活动的结束时间end_time√实例创建时间instance_created_date实例的最后更新时间last_updatedWhen活动发生的周期ref_transient_period活动进度表Schedual对进度的约束及遵循的规则constraint_forconstraint_by进度情况记录describing_schedual记录活动的完成情况fulfillfulfillment活动发生的地点located_by_spatial_object√where活动发生的周边环境activity_context涉及到的坐标系coordidate_system_contextWhy活动的分类kind对活动的描述descriptionWhich活动中涉及的业务对象与技术对象involved_object√活动中产生或涉及的数据集data_collection该实例存储在哪一个数据集populateWhat产生的一些过程数据process_data√定义的过程数据项的名称process_data_item活动中产生的或涉及的特性pty_genral_property√更新后的数据集update_collection
POSC数据模型在2.2之前，它的可扩充性还是很差的，为适应不同组织对该数据模
型的需求。在定义3.0模型时充分考虑了不同组织的通用性问题，在3.0版本中,各个组织根据自己的实际需求，可以对对象以及活动特性进行扩充定义。而对活动的定义也充分考虑这了一点，以2.2之前，对活动定义了若干个子类，后来发现这些子类的定义只能满足某些组织的需求，而不能满足另外一些组织的需求，所以在3.0版本中，取消了在2.2中对活动(Acivity)定义的子类，而取而代之的则是在Acivity中增加一个属性Kind用来标识该活动是属于哪一类活动，与此同时该属性也是一个开放的，不同的组织可以根据需要对其进行追加定义。
6我国石油标准化存在的一些问题
首先，在我们石油工业，以前由于组织与管理分离的原因，使得这些不同的组织在管理与制定标准时，只考虑自己企业关心的那部分，而与其它组织相交织的地方就忽略了。由于目前，我国的石油工业开始进行统一组织与管理，致使原来制定的一些标准不能满足目前的要求。所以在制定数据标准时要有一个全局的观点，对数据进行统一考虑，这样制定出的标准才能够满足行业内部各个企业间的需求，才能实现数据的共享。目前我们的石油勘探与开发数据标准中对技术方面的数据关心的程度很高，但对管理方面的关心程度就非常低，所以在我们的石油勘探与开发数据标准中可以找到关于生产、科研、实验等方面的所谓的技术数据，而管理方面的数据则是很少。有些数据在定义过程中存在着重复的现象，而有些数据在定义中还存在着二义性，例如一个数据项多种解释、不同的名称反映的是一个数据项等。
所以，这些标准过不能满足现代管理的需要，所以在进行我国石油行业数据建模时
必须全盘考虑，以全局的观点作为需求考虑我们的数据模型，以反映石油勘探、生产、炼化、销售及管理等的一个集成的数据模型。而POSC的数据模型在这方面是我们一个很好的参考。
7POSC数据模型及建模思想的指导意义
POSC数据模型技术从以下几个方面对我国石油工业建模的指导意义：POSC数据模型Epicentre的核心思想是“对象－活动－关联－特性”。这一思想与6W模型的思想是一致的。POSC通过对油田勘探与开发整个生命周期中涉及的对象进行细致地分类、并将这些对象按照层次关系组织在一起；而将油田勘探与开发整个生命周期中的各个事件按活动进行组织，认为每一个具体的事件都是一个活动，这个活动可能还包括若干个其它的子活动；在活动过程中，对象之间、活动之间或对象与活动之间会建立起一临时关系；无论是对象、活动还是它们各自的临时关系或之间的关联关系的均由特性描述。这就是POSC数据模型的核心理念。POSC依据这一理念进行数据的需求分析、并采用朴素的面向对象的建模思想将油田勘探与开发生命周期中的对象、活动、特性及关联关系进行了统一建模。在我国的石油建模中，这一思想是很值得借鉴的。具体来讲，我们可以从发下几个方面借鉴POSC数据模型的思想：
(1)对象的组织观点：将各种对象进行分类，并抽取各类对象的共同特性，将这些对象
从高层的角度抽象为技术对象与业务对象，认为其它对象均是这些对象的子类；(2)以活动为中心的观点：将油田中发生的各种事件抽象为活动，以活动为中心组织相关对象，在这些对象间或活动间以及对象与活动间可能会建立起一些临时关系，这个临时关系由关联关系描述；
(3)信息重用性：无论是对象、活动、还是关联关系，均是按照层次组织的，这就为信
息重用奠定了基础，对于重复的信息不必在子类中进行定义，而采用继承机制直接从父类中直接继承；
(4)可扩充性：在这里，我们所说的可扩充性包含两个方面的含义：一个是指模型本身
结构的可扩充性、另一个是模型中对象实例的可扩充性。由于POSC数据模型采用面向对象机制组织，所以它的扩充性是层次模型本身所固有的性质。在实际中，可以根据具体的需要来定义一个新的对象。Epicentre3.0加强了对模型实例的扩充性，例如，为了描述对象或活动的某些特殊特性在模型中没有显示定义的情况下，可以利用实例的扩充性原理来扩充一些新特性;
(5)特性的一次定义多次引用：在POSC数据模型中，对同一特性只定义一次，具体描述
什么对象，就看该特性与什么对象捆绑在一起，与哪一对象捆绑在一起就表示什么样的含义，这样消除了由于同一特性的重复定义而造成特性的二义性问题；(6)相关对象空间信息的描述：在POSC数据模型中，业务对象中有一类对象被称为拓扑
对象，POSC可对这些对象的空间拓扑结构及位置进行完整描述；
(7)定义了丰富的标准参考值：POSC在取得各大油公司一致的情况下，定义了许多有价
值的标准参考值；
(8)数据模型中定义了能够满足于E＆P应用的各种丰富的数据类型;(9)POSC为实现异构数据源间的数据存取，定义了数据交换标准。
8总结
多年来，作者一直在关注并跟踪POSC技术的发展的研究，经过多年的研究，将这
一模型的精髓进行了全面的总结。作者根据多年IT行业工作的经验,在电信行业提出的5W模型的基础上提出了描述我国石油行业业务过程的6W模型思想。认为在油田的整个生命周期中将所发生的事件均可通过6W模型来描述，这一模型在进行需求分析过程是十分有用的，根据这一模型可以提六个方面的问题，以便全面地抽取描述某一活动中所用到的信息。与POSC数据模型相比，6W模型不是一个具体的数据模型，它不能用来描述对象、活动、关联及特性，它只是一个概念意义上的模型。这一模型与POSC的“对象－活动－关联－特性”思想是直接相关的。在文中我们将POSC的数据模型及我国的井下作业模型进行了对比。通过对比可以看出，我们井下作业所涉及的数据特性均可由POSC的对象与特性模型来描述。
最后讨论了POSC数据模建模思想及模型本身对我国石油数据标准化的指导意义，
众所周知，无论是POSC的数据模型，还是它的一些其它的相关标准均是为石油勘探与开发中的信息集成与交换制定的，具有普遍的参考价值。
建立一个能满足现代石油工业需求的统一、标准化的数据模型，是现代石油工业发
展的必经之路。这一模型的建立不仅有利于中国石油工业内部企业间信息的联动，也有利于与世界石油行业的互动。在世界石油竞争中发挥中石油的优势，才能实现直正意义上的以信息化带动现代化的美好蓝图！
文中不当之处，还请专家指正。