企业实时生产运营状况定量评估方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及企业管理，具体地涉及一种企业实时生产运营状况定量评估方法、一种企业实时生产运营状况定量评估装置、一种电子设备及一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、大型企业或集团型企业的业务板块和产业链往往广域且复杂，各类业务数据分散。管理决策层往往需要一种分析方法，以业务数据为基础，对企业生产运营状况的健康度得出一个综合评价，对生产运营情况进行整体把控，及时掌握生产运营状态、发现生产运营问题。

2、统计分析方法一般分为非定量(定性)分析和定量分析。其中，定量分析方法拥有定性分析所不具备的优势。通过量化数值来综合评价生产运营状况，不仅能清晰、直观反映当前企业状态，同时能够形成生产运营状况趋势，与历史状况进行对比分析或趋势分析，还能在辅助考核等方面起到作用。一套准确且实时的企业生产运营定量分析系统，能够在决策管理上，为各业务部门提供有力的科学辅助支撑。

3、目前，对于企业生产运营综合情况的定量分析，大多采用传统统计方法，或是依赖业务专家人工评估。这些现有方法往往存在一个两难困境：若是采用传统统计方法，依照固定规则例如加权平均法计算，虽能够实现量化评价结果的自动化计算发布，但实际业务运营状况往往复杂多变，且有各种内外部偶发因素等影响，企业运营的健康度与众指标之间用一个简单的线性规律并不能准确表述，因而经常存在失准，与实际业务表现会存在偏差；而若是让业务专家深度参与评定，可借助人的经验，对复杂的实际运营状况采取灵活应变，所给出的结果也可以更准确，但是长期依赖专家人工参与，意味着高昂的、持续的人工成本投入，无法自动化计算，难以建立实时性、可持续的运行机制。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种企业实时生产运营状况定量评估方法、装置、设备及介质，解决现有评估方法存在着高昂的、持续的人工成本投入，无法自动化计算，难以建立实时性、可持续的运行机制等问题。

2、为了实现上述目的，一方面，本发明提供一种企业实时生产运营状况定量评估方法，所述方法包括：

3、获取企业实时生产数据和对应的影响因子；

4、根据企业实时生产数据及对应的指标权重，确定基准指数；

5、将企业实时生产数据和对应的影响因子输入至预先构建的指数修正模型，得到指数修正值；

6、根据指数修正值对基准指数进行修正，得到评估指数；

7、对评估指数进行发布，以评估指数对企业实时生产运营状况进行评估。

8、优选地，所述方法还包括：对企业实时生产数据进行预处理，所述预处理包括：清洗处理和归一化处理。

9、优选地，所述方法还包括：确定企业实时生产数据的指标权重，包括：

10、根据企业实时生产数据进行逐级分解，构建多层级指标体系；

11、基于层次分析法，确定多层级指标体系的顶层指标权重，以顶层指标权重作为企业实时生产数据的指标权重。

12、优选地，所述方法还包括：构建指数修正模型，包括：

13、获取训练集，所述训练集包括：企业生产样本数据、企业生产样本数据对应的样本影响因子和指数修正样本值；

14、根据训练集对多类型预设模型进行训练，并在训练完成后，得到多类型指数修正待选模型；

15、对多类型指数修正待选模型进行筛选，得到指数修正模型。

16、优选地，所述多类型预设模型由xgboost模型、knn模型和lasso回归模型构成；所述多类型指数修正待选模型包括：由xgboost模型训练得到的指数修正第一模型、由knn模型训练得到的指数修正第二模型和由lasso回归模型训练得到的指数修正第三模型。xgboost模型训练得到的指数修正第一模型由knn模型训练得到的指数修正第二模型由lasso回归模型训练得到的指数修正第三模型

17、优选地，所述方法还包括：

18、对多类型指数修正待选模型进行筛选，得到指数修正模型，包括：

19、获取测试集，所述测试集包括：在预设时段内的企业生产测试数据、企业生产测试数据对应的测试影响因子；其中，所述预设时段为当前时刻前的一段历史时长，所述预设时段包括多个测试时刻；

20、将各测试时刻的测试集输入至多类型指数修正待选模型中，得到xgboost测试结果、knn测试结果和lasso测试结果；

21、基于误差分析法对比xgboost测试结果、knn测试结果和lasso测试结果的测试精度，得到最佳测试精度；

22、根据最佳测试精度对多类型指数修正待选模型进行筛选，得到指数修正模型。

23、优选地，所述方法还包括：基于专家库对指数修正值进行纠偏，以纠偏后的指数修正值作为新的指数修正样本值并加入到训练集中。

24、另一方面，本发明还提供一种企业实时生产运营状况定量评估装置，用于实现上述的企业实时生产运营状况定量评估方法，所述装置包括：

25、数据获取模块，用于获取企业实时生产数据和对应的影响因子；

26、指数确定模块，用于根据企业实时生产数据及对应的指标权重，确定基准指数；

27、修正预测模块，用于将企业实时生产数据和对应的影响因子输入至预先构建的指数修正模型进行预测，得到指数修正值；

28、指数修正模型，用于根据指数修正值对基准指数进行修正，得到评估指数；

29、指数分布模块，用于对评估指数进行发布，以评估指数对企业实时生产运营状况进行评估。

30、另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的企业实时生产运营状况定量评估方法。

31、另一方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的企业实时生产运营状况定量评估方法。

32、通过上述技术方案，本发明至少具有如下技术效果：

33、本发明实现了企业运营状况指数的实时自动化计算与发布，该方法具有科学、灵活、高效的特点，尤其是建设完善后无需人工成本投入即可给出相对准确的、满足企业运营状况的复杂性的结果，以此直观、准确地反映当前企业生产经营状态，为各业务部门提供有力的科学辅助支撑。

34、本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种企业实时生产运营状况定量评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对企业实时生产数据进行预处理，所述预处理包括：清洗处理和归一化处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定企业实时生产数据的指标权重，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：构建指数修正模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多类型预设模型由xgboost模型、knn模型和lasso回归模型构成；所述多类型指数修正待选模型包括：由xgboost模型训练得到的指数修正第一模型、由knn模型训练得到的指数修正第二模型和由lasso回归模型训练得到的指数修正第三模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对多类型指数修正待选模型进行筛选，得到指数修正模型，包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于专家库对指数修正值进行纠偏，以纠偏后的指数修正值作为新的指数修正样本值并加入到训练集中。

8.一种企业实时生产运营状况定量评估装置，用于实现权利要求1-7中任一项所述的企业实时生产运营状况定量评估方法，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的企业实时生产运营状况定量评估方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的企业实时生产运营状况定量评估方法。

技术总结
本发明提供一种企业实时生产运营状况定量评估方法、装置、设备及介质，属于企业管理技术领域。所述方法包括：获取企业实时生产数据和对应的影响因子；根据企业实时生产数据及对应的指标权重，确定基准指数；将企业实时生产数据和对应的影响因子输入至预先构建的指数修正模型，得到指数修正值；根据指数修正值对基准指数进行修正，得到评估指数；对评估指数进行发布，以评估指数对企业实时生产运营状况进行评估。本发明具有科学、灵活、高效的特点，尤其是建设完善后无需人工成本投入即可给出相对准确的、满足企业运营状况的复杂性的结果，以此直观、准确地反映当前企业生产经营状态，为各业务部门提供有力的科学辅助支撑。

技术研发人员：张家祺,刘荣杰,陈云峰,潘骅,苗靓
受保护的技术使用者：国能数智科技开发（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17