CN116664009A - 一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法 - Google Patents

一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，包括以下步骤：第一步：根据费用类型计算指标；第二步：按照经济指标计算指标；第三步：经营看板进行指标的可视化显示；第四步：对各指标根据改进的决策书算法进行进一步的数据挖掘，得出企业经营状态的评价值。本发明贴合业务场景，实时分析项目经营情况，抽象出项目‑>施工场景‑>收支类型‑>经济指标数据模型，实时分析项目经营情况。基于改进的决策树算法，可对项目经营状况做出准确的评估。

Description

一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法
技术领域
本发明属于工程技术领域，尤其涉及一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法。
背景技术
目前工程机械行业企业经营管理面临着几大问题：施工过程中经营报表不够及时，资源调整都是事后补救，成本浪费不可挽回；收支记录不方便追根溯源；收支明细数据庞大，统计易出错且效率低；不同施工场景下资源配置如何规划成本是可控的；不同施工场景下工程应该如何造价，拿到工程报价单后怎么评估。
普通的模型或解决方案可以实现收支账本在线化，经营看板，下钻溯源分析，但有几点不足：不能全自动实时统计分析矿山土石方开采的项目经营情况；“太通用”，未贴合用户的业务场景；收支费用类型不全或不能灵活按需扩展；经营经济指标不全或不能灵活按需扩展。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，可按项目、施工场景统计经营指标，并通过决策树算法对经营情况进行分析。
本发明公开的一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，包括以下步骤：
第一步：根据费用类型计算指标；
第二步：按照经济指标计算指标；
第三步：经营看板进行指标的可视化显示；
第四步：对各指标根据改进的决策树算法进行进一步的数据挖掘，得出企业经营状态的评价值。
进一步地，费用类型包括以下指标：
挖方收入：运输方量*挖方松方系数*挖方自然方单价；
填方收入：运输单卸料点标识为填方记一笔填方收入，运输方量*填方松方系数*填方自然方单价；
运方支出：取运输单上的运费字段，根据运费规则配置或线路上的运费计算；
设备租赁支出：按月、天、时计算，月租/当月天数；天租；时租*今日工时；
机手工资支出：按机手签约时的合同月薪/当月天数，本次迭代不包含提成和超时工资；
设备维保支出：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油支出：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费支出单价；
管理人员支出：包含工资、就餐、驻地费用，月使用费/当月天数；
设备维保收入：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油收入：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费收入单价。
进一步地，所述经济指标包括：
挖装成本指标：挖装设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
运输成本指标：运输设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
辅助成本指标：辅助设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
管理成本指标：管理人员当期或累计成本汇总/当期或累计产量。
进一步地，可视化显示包括：
项目内各成本单指标周、月度走势；
同规模同施工场景下项目经济指标平均值、客户上报经验值、用来辅助分析；
各经济指标下钻到设备维度成本排名和异常设备提醒；
所有成本指标之和与收入指标比对走势。
进一步地，对各指标进行数据挖掘，得出企业经营状态的评价值，包括：
将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与指标的历史平均值进行差分，得到第一差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业最好水平的指标数值进行差分，得到第二差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业平均水平的指标数值进行差分，得到第三差分指标序列；
将三个差分指标序列中的挖方收入、填方收入、运方支出、设备租赁支出、机手工资支出、设备维保支出、燃油支出、管理人员支出、设备维保收入、燃油收入、挖装成本指标、运输成本指标、辅助成本指标和管理成本指标分别作为分裂属性，计算信息熵；
每个指标属性的三个信息增益值进行如下计算，得到每个指标属性的总信息增益：
其中Gain1、Gain2、Gain3分别为该指标的三个差分数值的信息增益，α为调节因子；
比较各属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点，进行分枝，其余属性作为分节点，对分节点继续进行分枝，得到完整的决策树；
根据决策树生成规则集，并建立倾向矩阵，根据倾向矩阵对经营状态进行评级，包括经营状况优秀、经营状况良好、经营状况一般、经营状况堪忧。
进一步地，分别对这三个差分指标序列生成决策树并得出经营状态评级，得到三个经营状态评级；按照下面的方法评出总的经营状态：
如果两个或三个经营状态评级都是经营状况优秀，则总的经营状态评级为优秀；如果一个经营状态评级是经营状况优秀，另外一个或两个经营状态评级是经营状况良好，则总的经营状态评级为良好；如果一个经营状态评级是经营状况良好，另外一个或两个经营状态评级是经营状况堪忧，则总的经营状态评级为一般；其余情况，总的经营状态评级为堪忧。
进一步地，采集费用类型指标和经济指标计算指标，通过MQTT推送设备清单数据与事件给IOT中台；
IOT中台数据预处理后的工况数据和PDA、ETC硬件终端采集的挖装事件通过RocketMQ推送给业务中台；
业务中台通过定时任务登记各收支类型的收支记录；
根据不同分析计算口径统计多维度不同场景的经营分析数据和关键经济指标。
本发明的有益效果如下：
贴合业务场景，实时分析项目经营情况，抽象出项目->施工场景->收支类型->经济指标数据模型，实时分析项目经营情况。
基于改进的决策树算法，可对项目经营状况做出准确的评估。
收支类型和经济指标还可进行扩展，以覆盖更多业务场景。
附图说明
图1本发明项目经营情况分析流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
本发明对矿山土石开挖的每个项目抽象出对应的施工场景，不同的施工场景包含对应的收支费用类型，而收支费用可以计算出关键经营经济指标，底层逻辑可灵活扩展，功能应用紧贴业务场景，可以赋能矿山项目&土石方分项目两大核心场景。
具体地，本发明的矿山土石开挖项目经营情况分析方法包括：
第一步：根据费用类型计算以下指标：
挖方收入：运输方量*挖方松方系数(渣土类型)*挖方自然方单价(渣土类型)；
填方收入：运输单卸料点标识为填方记一笔填方收入，运输方量*填方松方系数*填方自然方单价(渣土类型)；
运方支出：取运输单上的运费字段，根据运费规则配置或线路上的运费计算；
设备租赁支出：可按月、天、时计算，月租/当月天数；天租；时租*今日工时；
机手工资支出：按机手签约时的合同月薪/当月天数，本次迭代不包含提成和超时工资；
设备维保支出：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油支出：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费支出单价；
管理人员支出：包含工资、就餐、驻地费用，月使用费/当月天数；
设备维保收入：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油收入：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费收入单价；
第二步：按照经济指标计算以下指标：
挖装成本指标：挖装设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量(方量)；
运输成本指标：运输设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量(方量)；
辅助成本指标：辅助设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量(方量)；管理成本指标：管理人员当期或累计成本汇总/当期或累计产量(方量)；
第三步：经营看板进行指标的可视化显示，具体包括：
1、项目内各成本单指标周、月度走势；
2、同规模同施工场景下项目经济指标平均值、客户上报经验值、用来辅助分析；
3、各经济指标下钻到设备维度成本排名和异常设备提醒；
4、所有成本指标之和与收入指标比对走势。
数据看板引导客户发现经营中的问题，包括：
1、某项成本指标偏高，实时下钻分析由维保成本引起，引导客户发现可能是设备老旧需更换新机；
2、某项成本指标偏高，实时下钻分析由油耗成本引起，引导客户发现可能是设备老旧或者机手操作不当需更换新机或加强机手管理办法；
3、某项成本指标偏高，实时下钻分析由设备租赁或者渣土运费成本引起，引导客户及时调整与供应商的商务合约；
4、产出收入指标偏低，实时下钻分析由产出过低，并及时分析是否装运效率不匹配，调度不是最优路线导致大量等待时长，引导客户及时调整资源和调度计划。
第四步，本实施例还对各指标进行进一步的数据挖掘，得出企业经营状态的评价值。具体步骤如下：
将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与指标的历史平均值进行差分，得到第一差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业最好水平的指标数值进行差分，得到第二差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业平均水平的指标数值进行差分，得到第三差分指标序列。将三个差分指标序列输入决策树进行数据挖掘。
将三个差分指标序列中的挖方收入、填方收入、运方支出、设备租赁支出、机手工资支出、设备维保支出、燃油支出、管理人员支出、设备维保收入、燃油收入、挖装成本指标、运输成本指标、辅助成本指标和管理成本指标分别作为分裂属性，计算信息熵。计算各属性的信息增益。由于有三个差分指标序列，因此每个指标属性计算出三个信息增益值，将三个信息增益值进行如下计算，得到某个指标属性的总信息增益：
其中Gain1、Gain2、Gain3分别为该指标的三个差分数值的信息增益，α为调节因子，根据实验测出。
比较各属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点，进行分枝，其余属性作为分节点，对分节点继续进行分枝，得到完整的决策树。
根据决策树生成规则集，并建立倾向矩阵，根据倾向矩阵对经营状态进行评级，包括经营状况优秀、经营状况良好、经营状况一般、经营状况堪忧。
由于存在三个差分指标序列，因此分别对这三个差分指标序列生成决策树并得出经营状态评级，会得到三个经营状态评级。本实施例按照下面的方法评出总的经营状态：
如果两个或三个经营状态评级都是经营状况优秀，则总的经营状态评级为优秀；如果一个经营状态评级是经营状况优秀，另外一个或两个经营状态评级是经营状况良好，则总的经营状态评级为良好；如果一个经营状态评级是经营状况良好，另外一个或两个经营状态评级是经营状况堪忧，则总的经营状态评级为一般；其余情况，总的经营状态评级为堪忧。
参考图1，在另一实施例中，本发明还提供一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的系统，包括：
采集模块：进行设备清单数据采集，并通过MQTT推送设备清单数据与事件给IOT中台。
工况数据预处理模块：IOT中台数据预处理后的工况数据和PDA、ETC等硬件终端采集的挖装事件通过RocketMQ推送给业务中台。
收支记录登记模块：业务中台通过定时任务登记各收支类型的收支记录。
经营分析实时计算模块：根据不同分析计算口径统计多维度不同场景的经营分析数据和关键经济指标，分析方法采用前述的数据挖掘方法。
本发明的有益效果如下：
贴合业务场景，实时分析项目经营情况，抽象出项目->施工场景->收支类型->经济指标数据模型，实时分析项目经营情况。
基于改进的决策树算法，可对项目经营状况做出准确的评估。
收支类型和经济指标还可进行扩展，以覆盖更多业务场景。
本文所使用的词语“优选的”意指用作实例、示例或例证。本文描述为“优选的”任意方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更有利。相反，词语“优选的”的使用旨在以具体方式提出概念。如本申请中所使用的术语“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或从上下文中清楚，“X使用A或B”意指自然包括排列的任意一个。即，如果X使用A；X使用B；或X使用A和B二者，则“X使用A或B”在前述任一示例中得到满足。
而且，尽管已经相对于一个或实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件(例如元件等)执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本公开的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以多个或多个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的存储方法。
综上所述，上述实施例为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、代替、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：根据费用类型计算指标；
第二步：按照经济指标计算指标；
第三步：经营看板进行指标的可视化显示；
第四步：对各指标根据改进的决策树算法进行进一步的数据挖掘，得出企业经营状态的评价值。
2.根据权利要求1所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，费用类型包括以下指标：
挖方收入：运输方量*挖方松方系数*挖方自然方单价；
填方收入：运输单卸料点标识为填方记一笔填方收入，运输方量*填方松方系数*填方自然方单价；
运方支出：取运输单上的运费字段，根据运费规则配置或线路上的运费计算；
设备租赁支出：按月、天、时计算，月租/当月天数；天租；时租*今日工时；
机手工资支出：按机手签约时的合同月薪/当月天数，本次迭代不包含提成和超时工资；
设备维保支出：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油支出：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费支出单价；
管理人员支出：包含工资、就餐、驻地费用，月使用费/当月天数；
设备维保收入：取维保单上的实际费用字段，机手或管理人员录入；
燃油收入：可按油耗或者加油记录来计算，今日油耗或今日加油记录*油费收入单价。
3.根据权利要求1所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，所述经济指标包括：
挖装成本指标：挖装设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
运输成本指标：运输设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
辅助成本指标：辅助设备当期或累计成本汇总/当期或累计产量；
管理成本指标：管理人员当期或累计成本汇总/当期或累计产量。
4.根据权利要求1所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，可视化显示包括：
项目内各成本单指标周、月度走势；
同规模同施工场景下项目经济指标平均值、客户上报经验值、用来辅助分析；
各经济指标下钻到设备维度成本排名和异常设备提醒；
所有成本指标之和与收入指标比对走势。
5.根据权利要求1所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，对各指标进行数据挖掘，得出企业经营状态的评价值，包括：
将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与指标的历史平均值进行差分，得到第一差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业最好水平的指标数值进行差分，得到第二差分指标序列；将费用指标和经济指标中的每个指标的当周、当月数值与行业平均水平的指标数值进行差分，得到第三差分指标序列；
将三个差分指标序列中的挖方收入、填方收入、运方支出、设备租赁支出、机手工资支出、设备维保支出、燃油支出、管理人员支出、设备维保收入、燃油收入、挖装成本指标、运输成本指标、辅助成本指标和管理成本指标分别作为分裂属性，计算信息熵；
每个指标属性的三个信息增益值进行如下计算，得到每个指标属性的总信息增益：
其中Gain1、Gain2、Gain3分别为该指标的三个差分数值的信息增益，α为调节因子；
比较各属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点，进行分枝，其余属性作为分节点，对分节点继续进行分枝，得到完整的决策树；
根据决策树生成规则集，并建立倾向矩阵，根据倾向矩阵对经营状态进行评级，包括经营状况优秀、经营状况良好、经营状况一般、经营状况堪忧。
6.根据权利要求5所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，分别对这三个差分指标序列生成决策树并得出经营状态评级，得到三个经营状态评级；按照下面的方法评出总的经营状态：
如果两个或三个经营状态评级都是经营状况优秀，则总的经营状态评级为优秀；如果一个经营状态评级是经营状况优秀，另外一个或两个经营状态评级是经营状况良好，则总的经营状态评级为良好；如果一个经营状态评级是经营状况良好，另外一个或两个经营状态评级是经营状况堪忧，则总的经营状态评级为一般；其余情况，总的经营状态评级为堪忧。
7.根据权利要求1所述的统计分析矿山土石方开采项目经营情况的方法，其特征在于，采集费用类型指标和经济指标计算指标，通过MQTT推送设备清单数据与事件给IOT中台；
IOT中台数据预处理后的工况数据和PDA、ETC硬件终端采集的挖装事件通过RocketMQ推送给业务中台；
业务中台通过定时任务登记各收支类型的收支记录；
根据不同分析计算口径统计多维度不同场景的经营分析数据和关键经济指标。
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