设备价值评估方法、系统及其装置与流程

1.本技术实施例涉及企业征信数据应用领域，尤其涉及设备价值评估方法、系统及其装置。


背景技术：

2.随着制造行业的兴起和鼓励技术入股、知识产权入股以及生产设备入股、融资等政策的倾斜，生产设备的价值评估以及设备的流转，将逐步成为包含设备制造商、设备购买方、设备贷款方等多方关注和重视的领域。
3.目前交易市场上尤其是当利用生产设备进行抵押和融资时，对于设备价值的评估通常采用交易双方自行协商或者由抵押贷款的金融机构对待估值设备进行基于行业生产和设备自身价值的角度进行估值。
4.但是这样的估值过程中容易因交易双方消息来源闭塞和用于估值的数据来源单一造成不公平交易，或者当银行或者其他金融机构对待估值设备进行估值时，由于用于设备估值的数据维度单一或者市场价格波动较大，导致估值结果缺乏准确性。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了设备价值评估方法、系统及其装置，用于运用多维度的数据对设备进行估值，提高估值结果的准确性。
6.本技术实施例提供的一种设备价值评估方法，包括：
7.获取目标估值模型，所述目标估值模型由设备性能参数和设备使用价值参数对初始评估模型进行机器学习训练得到，所述目标估值模型中保存有所述设备性能参数和所述设备使用价值参数的目标对应关系；
8.获取目标设备性能参数；
9.将所述目标设备性能参数输入至所述目标估值模型，得到所述目标估值模型根据所述目标对应关系输出的目标设备使用价值参数；
10.获取目标设备市场价值参数；
11.根据所述目标设备使用价值参数和所述目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数。
12.可选的，在所述获取目标估值模型之前，所述方法还包括：
13.获取设备性能参数和设备使用价值；
14.将所述设备性能参数和所述设备使用价值作为训练样本输入初始评估模型，使用所述训练样本对所述初始评估模型进行机器学习训练得到所述目标估值模型，所述目标估值模型中保存有所述设备性能参数和所述设备使用价值的目标对应关系。
15.可选的，所述获取目标设备性能参数包括：
16.通过对目标设备的使用性能数据进行流式处理得到目标设备性能参数，所述目标设备的使用性能数据包括所述目标设备的维护数据、所述目标设备生产过程中的耗材数
据、所述目标设备生产过程中的耗能数据、所述目标设备的产能数据。
17.可选的，所述获取目标设备市场价值参数包括：
18.通过对目标设备的商品价值数据进行流式处理得到目标设备市场价值参数，所述目标设备的商品价值数据包括所述目标设备的购买数据、所述目标设备的销售数据和所述目标设备的维护数据。
19.可选的，在所述根据所述目标设备使用价值参数和所述目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数之后，所述方法还包括：
20.将所述目标设备使用价值参数、所述目标设备市场价值参数以及所述目标设备总价值参数上传至云平台，以使得所述云平台更新并展示所述目标设备使用价值参数、所述目标设备市场价值参数以及所述目标设备总价值参数。
21.本技术实施例提供的一种设备价值评估系统，包括：
22.获取单元，用于获取目标估值模型，所述目标估值模型由设备性能参数和设备使用价值参数对初始评估模型进行机器学习训练得到，所述目标估值模型中保存有所述设备性能参数和所述设备使用价值参数的目标对应关系；
23.所述获取单元，还用于获取目标设备性能参数；
24.输出单元，用于将所述目标设备性能参数输入至所述目标估值模型，得到所述目标估值模型根据所述目标对应关系输出的目标设备使用价值参数；
25.所述获取单元，还用于获取目标设备市场价值参数；
26.得到单元，用于根据所述目标设备使用价值参数和所述目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数。
27.可选的，所述获取单元具体用于获取设备性能参数和设备使用价值；
28.将所述设备性能参数和所述设备使用价值作为训练样本输入初始评估模型，使用所述训练样本对所述初始评估模型进行机器学习训练得到所述目标估值模型，所述目标估值模型中保存有所述设备性能参数和所述设备使用价值的目标对应关系。
29.可选的，所述获取单元具体用于通过对目标设备的使用性能数据进行流式处理得到目标设备性能参数，所述目标设备的使用性能数据包括所述目标设备的维护数据、所述目标设备生产过程中的耗材数据、所述目标设备生产过程中的耗能数据、所述目标设备的产能数据。
30.可选的，所述获取单元具体用于通过对目标设备的商品价值数据进行流式处理得到目标设备市场价值参数，所述目标设备的商品价值数据包括所述目标设备的购买数据、所述目标设备的销售数据和所述目标设备的维护数据。
31.可选的，所述设备价值评估系统还包括：
32.上传单元，用于将所述目标设备使用价值参数、所述目标设备市场价值参数以及所述目标设备总价值参数上传至云平台，以使得所述云平台更新并展示所述目标设备使用价值参数、所述目标设备市场价值参数以及所述目标设备总价值参数。
33.本技术实施例提供的一种设备价值评估装置，包括：
34.中央处理器，存储器以及输入输出接口；
35.所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
36.所述中央处理器配置为与所述存储器通信，并执行所述存储器中的指令操作以执
行前述设备价值评估方法。
37.本技术实施例提供的一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行前述设备价值评估方法。
38.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：
39.通过预先建立机器学习训练得到的目标估值模型对设备的使用价值进行评估，并结合设备市场价值对目标设备进行多维度的价值评估最后得到目标设备总价值，多维度的数据支撑提高了评估过程的科学性，从而提高估值结果的准确性。
附图说明
40.图1为本技术实施例提供的设备价值评估方法的一种实施方式的示意图；
41.图2为本技术实施例提供的设备价值评估方法的另一种实施方式的示意图；
42.图3为本技术实施例提供的设备价值评估系统的一种实施方式的示意图；
43.图4为本技术实施例提供的设备价值评估装置的一种实施方式的示意图。
具体实施方式
44.本技术实施例提供了设备价值评估方法、系统及其装置，用于运用多维度的数据对设备进行估值，提高估值结果的准确性。
45.随着制造行业的兴起和鼓励技术入股、知识产权入股以及生产设备入股、融资等政策的倾斜，生产设备的价值评估以及设备的流转，将逐步成为包含设备制造商、设备购买方、设备贷款方等多方关注和重视的领域。
46.目前交易市场上尤其是当利用生产设备进行抵押和融资时，对于设备价值的评估通常采用交易双方自行协商或者由抵押贷款的金融机构对待估值设备进行基于行业生产和设备自身价值的角度进行估值。
47.但是这样的估值过程中容易因交易双方消息来源闭塞和用于估值的数据来源单一造成不公平交易，或者当银行或者其他金融机构对待估值设备进行估值时，由于用于设备估值的数据维度单一或者市场价格波动较大，导致估值结果缺乏准确性。
48.请参阅图1，本技术实施例提供的设备价值评估方法的一种实施方式包括步骤101至步骤105。
49.101、获取目标估值模型。
50.目标估值模型是预先建立的，具体是由设备性能参数和设备使用价值参数对初始评估模型进行机器学习训练得到。其中，设备性能参数是指设备运行过程中用于实现生产的相关数据，具体可以包括：目标设备的维护数据、目标设备生产过程中的耗材数据、目标设备生产过程中的耗能数据、目标设备的产能数据等，本实施例中仅对相关参数进行部分列举，还可以有其他可用作为设备性能参数的数据，具体此处不做限定。
51.建立目标估值模型过程中可以使用决策树算法，或者其他可以达到同样或者相似技术效果的机器学习算法，具体此处不做限定。目标估值模型中保存有设备性能参数和设备使用价值参数的目标对应关系。
52.102、获取目标设备性能参数。
53.将待估值的设备确认为目标设备，通过预先设定的流式数据采集方式获取目标设
备性能参数。由于获取到的目标设备性能参数的原始数据可能存在数据格式或者数据种类等问题，所以需要对获取到的目标设备性能参数的原始数据进行数据除杂和统一格式的规则化处理，将处理后的数据作为目标设备性能参数。
54.103、将目标设备性能参数输入至目标估值模型，得到目标估值模型根据目标对应关系输出的目标设备使用价值参数。
55.将目标设备性能参数输入至预先训练好的目标估值模型中，得到目标估值模型根据目标对应关系输出的目标设备使用价值参数。
56.104、获取目标设备市场价值参数。
57.本实施例中，对设备的价值评估从两种角度出发，分别是设备作为商品本身具有的价值和设备作为生产工具可以创造的价值，所以除了用于评估设备作为生产工具可以创造的价值的目标设备性能参数，还需要采集用于评估设备作为商品本身具有的价值的目标设备市场价值参数。
58.目标设备的商品价值数据包括目标设备的购买数据、目标设备的销售数据和目标设备的维护数据。具体地，目标设备市场价值参数可以是目标设备在市场中流通过程中的售卖价、购买价、损坏维护费用等，具体此处不做限定。
59.105、根据目标设备使用价值参数和目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数。
60.对目标设备使用价值参数和目标设备市场价值参数进行加权计算得到目标设备总价值参数，具体计算方式不是本技术方案的保护重点，故不在本实施例中赘述。
61.本实施例中，通过预先建立机器学习训练得到的目标估值模型对设备的使用价值进行评估，并结合设备市场价值对目标设备进行多维度的价值评估最后得到目标设备总价值，多维度的数据支撑提高了评估过程的科学性，从而提高估值结果的准确性。
62.请参阅图2，本技术实施例提供的设备价值评估方法的一种实施方式包括步骤201至步骤206。
63.201、建立目标估值模型。
64.目标估值模型是预先建立的，具体是由设备性能参数和设备使用价值参数对初始评估模型进行机器学习训练得到。其中，设备性能参数是指设备运行过程中用于实现生产的相关数据，具体可以包括：目标设备的维护数据、目标设备生产过程中的耗材数据、目标设备生产过程中的耗能数据、目标设备的产能数据等，本实施例中仅对相关参数进行部分列举，还可以有其他可用作为设备性能参数的数据，具体此处不做限定。
65.建立目标估值模型过程中可以使用决策树算法，或者其他可以达到同样或者相似技术效果的机器学习算法，具体此处不做限定。目标估值模型中保存有设备性能参数和设备使用价值参数的目标对应关系。
66.202、获取目标设备性能参数。
67.将待估值的设备确认为目标设备，通过预先设定的流式数据采集方式获取目标设备性能参数。由于获取到的目标设备性能参数的原始数据可能存在数据格式或者数据种类等问题，所以需要对获取到的目标设备性能参数的原始数据进行数据除杂和统一格式的规则化处理，将处理后的数据作为目标设备性能参数。
68.具体地，目标设备的使用性能数据包括目标设备的维护数据、目标设备生产过程
中的耗材数据、目标设备生产过程中的耗能数据、目标设备的产能数据。
69.203、将目标设备性能参数输入至目标估值模型，得到目标估值模型根据目标对应关系输出的目标设备使用价值参数。
70.将目标设备性能参数输入至预先训练好的目标估值模型中，得到目标估值模型根据目标对应关系输出的目标设备使用价值参数。
71.204、获取目标设备市场价值参数。
72.本实施例中，对设备的价值评估从两种角度出发，分别是设备作为商品本身具有的价值和设备作为生产工具可以创造的价值，所以除了用于评估设备作为生产工具可以创造的价值的目标设备性能参数，还需要采集用于评估设备作为商品本身具有的价值的目标设备市场价值参数。
73.目标设备的商品价值数据包括目标设备的购买数据、目标设备的销售数据和目标设备的维护数据。具体地，目标设备市场价值参数可以是目标设备在市场中流通过程中的售卖价、购买价、损坏维护费用等，具体此处不做限定。在评估设备采购、使用、维修、报废等整个生命链条的交易数据，形成设备交易的时间、对象、价格、内容的图谱数据，通过交易图谱数据，从而对设备的市场价格进行预测。
74.205、根据目标设备使用价值参数和目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数。
75.对目标设备使用价值参数和目标设备市场价值参数进行加权计算得到目标设备总价值参数，具体计算方式不是本技术方案的保护重点，故不在本实施例中赘述。
76.206、将目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数上传至云平台。
77.将目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数上传至云平台，以使得云平台更新并展示目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数。云平台用于对设备进行估值和交易，将目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数上传至云平台从而实现设备价值在行业内公开透明，从而促进设备估值和交易的市场成熟。
78.本实施例中，通过预先建立机器学习训练得到的目标估值模型对设备的使用价值进行评估，并结合设备市场价值对目标设备进行多维度的价值评估最后得到目标设备总价值，多维度的数据支撑提高了评估过程的科学性，从而提高估值结果的准确性。并且将估值过程和结果上传至预先创建的云平台，从而实现设备价值在行业内公开透明，从而促进设备估值和交易的市场成熟。
79.请参阅图3，本技术实施例提供的设备价值评估系统包括：
80.获取单元301，用于获取目标估值模型，目标估值模型由设备性能参数和设备使用价值参数对初始评估模型进行机器学习训练得到，目标估值模型中保存有设备性能参数和设备使用价值参数的目标对应关系；
81.获取单元301，还用于获取目标设备性能参数；
82.输出单元302，用于将目标设备性能参数输入至目标估值模型，得到目标估值模型根据目标对应关系输出的目标设备使用价值参数；
83.获取单元301，还用于获取目标设备市场价值参数；
84.得到单元303，用于根据目标设备使用价值参数和目标设备市场价值参数得到目标设备总价值参数。
85.获取单元301具体用于获取设备性能参数和设备使用价值；
86.将设备性能参数和设备使用价值作为训练样本输入初始评估模型，使用训练样本对初始评估模型进行机器学习训练得到目标估值模型，目标估值模型中保存有设备性能参数和设备使用价值的目标对应关系。
87.获取单元301具体用于通过对目标设备的使用性能数据进行流式处理得到目标设备性能参数，目标设备的使用性能数据包括目标设备的维护数据、目标设备生产过程中的耗材数据、目标设备生产过程中的耗能数据、目标设备的产能数据。
88.获取单元301具体用于通过对目标设备的商品价值数据进行流式处理得到目标设备市场价值参数，目标设备的商品价值数据包括目标设备的购买数据、目标设备的销售数据和目标设备的维护数据。
89.设备价值评估系统还包括：
90.上传单元304，用于将目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数上传至云平台，以使得云平台更新并展示目标设备使用价值参数、目标设备市场价值参数以及目标设备总价值参数。
91.本实施例设备价值评估系统中各组成部分所执行的功能以及流程与前述图1至图2中各组成部分所执行的功能和流程类似，此处不再赘述。
92.图4是本技术实施例提供的一种设备价值评估装置结构示意图，该设备价值评估装置400可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，cpu)401和存储器405，该存储器405中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
93.其中，存储器405可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器405的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对设备价值评估装置中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器401可以设置为与存储器405通信，在设备价值评估装置400上执行存储器405中的一系列指令操作。
94.设备价值评估装置400还可以包括一个或一个以上电源402，一个或一个以上有线或无线网络接口403，一个或一个以上输入输出接口404，和/或，一个或一个以上操作系统，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等。
95.该中央处理器401可以执行前述图1至图2所示实施例中设备价值评估系统所执行的操作，具体此处不再赘述。
96.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
97.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
98.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
99.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
100.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。