隨著大型園區的建設與運營,園區運營管理中的實時性差、準確性低、信息不全等問題不斷暴露出來,為讓園區管理者及時掌握園內企業真實經營情況和發展態勢,烽臺科技提出新思路——“企業活力指數”,來破解這一難題。
企業活力指數
企業活力指數思路
當前園區已經具備了全面的感知手段和數據采集能力,比如企業的用電情況、用水情況、用氣情況(若有的話)等,是否能夠利用這些數據推導出一些指標來實時、準確、快速地反映企業的實時運行狀態、人員變動情況、企業經營情況、企業創新能力、企業金融情況、企業發展態勢呢?
通過監測企業的日常用電量、用水量、用氣量(若有的話)等,基于數據驅動的分析方法,利用數據建模分析技術,來進行深度的分析、挖掘和綜合計算,可以得到企業活力指數,來實時、準確、快速地反映企業的實時運行狀態、人員變動情況、企業經營情況、企業創新能力、企業融資情況、企業發展趨勢等等,幫助園區管理人員、物業人員及時了解入住企業的實時動態,為園區管理提供依據和支撐。
企業活力指數方法
通過采集企業日常用水數據、企業核心機房日常用電數據、企業空調用電數據、企業用氣數據(若有的話)等,將各指標通過同比/環比的方式得出指標的變化趨勢,側面反映出企業內部動態。
例如,企業的日常用水數據,可以反應出企業內部人員的數量及變化,通過參考《生活和公共用水量定額及標準》中對于辦公區人員每日用水定額,可以初步判定企業內部人員的數量,如果員工人數保持不變或者上漲趨勢,則可側面反應出企業處于擴張狀態。
企業核心機房用電數據,通過結合烽臺科技對某品牌某服務器的日用電量實測數據,可以反應出該企業核心機房服務器正常運行的規模,如果該數據保持穩定或者上漲趨勢,則可以側面反應出企業業務量的趨勢是穩定或上漲;如果該數量逐月下降,則可大概判斷為該企業核心設備逐步關停。
企業的空調用電數據,通過同比上年情況,可以反應出該企業人員活動區域是保持穩定還是處于擴大/縮減趨勢。
綜上,可通過對企業內部日常水電氣數據有效地實時采集分析,形成對企業運營狀態評估的活力指數模型。
企業活力指數計算流程
企業活力指數的計算流程如圖1所示:
圖1 企業活力指數計算流程圖
數據采集:實時采集企業日常用水數據、核心機房用電數據、空調用電數據、用氣數據等相關數據。
數據治理:在數據采集過程中,難免會發生各種情況,如設備故障、傳感器故障、傳輸故障、解析問題等等,都會導致一些數據的異常,存在無效數據、死值、不穩定值、不合法值等,如果不加處理直接進行分析,必然會造成分析結果的失真,甚至錯誤,因此需要對異常數據進行高效地檢測,如數據降噪處理、數據平滑處理、數據死值去除等,以保證后續分析的正確性。
數據管理:在數據管理中,要統一定義數據模型和存儲方式,按照分級分類的思想組織數據,方便后續統一分析和數據安全處理。
計算引擎:設計高效的實時計算引擎,來實時計算企業的活力指數,得出企業活力值。
可視化:將終的計算結果以各種展示方式呈現給用戶,使得園區管理人員可以實時、快捷、方便地查看到企業實時動態。
企業活力指數計算
企業活力指數的計算如圖2所示。
圖2 企業活力指數計算
1. 企業活力指數指標計算
(1)采集企業核心機房用電量K1、核心機房企業空調用電量K2、企業日常用水量K3、企業用氣數據K4四項指標數據;
(2)為每個指標數據選擇合適的對比時間間隔,如日、周、月、季、年等,如企業核心機房用電量、企業用水量、企業用氣量以月度環比率(R1、R3、R4)為計算依據,企業空調用電量則以上一年同比率R2為計算依據;
(3)核心機房用電數據環比率如下所示:
其它數據計算方式同上。
(4)另外,通過對已經采集到的指標數據進行深度分析和計算,可以得到新的不同的指標。比如:
企業核心機房用電量K1,通過結合測算得到的服務器單臺單日用電量數據(如圖3),可以計算出企業核心服務器設備數量K5,同時計算出服務器設備變動率R5;
圖3 實測某器用電量
核心機房服務器數量計算如下:
(5)而企業用水量K3,結合《生活和公共用水量定額及標準》可以估算出企業常住人員情況K6(如圖4),同時計算出人員變動率R6:
圖4 生活和公共用水量定額及標準
參考《生活和公共用水量定額及標準》辦公樓每人每日用水量大概是30-50L,取40L/日,計算出每月每人用水量大概為 40L*21.75=870L,企業月用水總量K3/870估算得出企業員工人數K6,同時算出人員變動率R6。
企業員工人數計算方式如下:
通過上述計算,可得到如下指標:
企業核心機房用電量K1、企業核心機房用電數據環比率R1;
企業空調用電量K2、空調用電數據同比率R2;
企業日常用水量K3、用水數據環比率R3;
企業日常用氣量K4、用氣數據環比率R4;
核心機房服務器設備數量K5、核心機房服務器設備數量變化環比率R5;
企業內部員工人數推算K6、員工人數變化環比率R6。
2. 指標權重計算
指標梳理清楚之后,還需要考慮各指標對企業的影響程度不同,為每項指標賦予不同的權重。常見的權重分析算法有多種,我們選用適合的AHP層次分析法。
AHP層次分析法是一個多指標綜合評價算法,由于算法簡單、實用,因此在經管類或者實際生活中應用得非常多,其一般有兩個用途,一是指標定權,一是量化方案選擇。
層次分析法應用過程中,大體步驟主要包括四個:步是層次結構模型的構建;第二步構造判斷矩陣;第三步為層次單排序及其一致性檢驗,這步即為對指標定權;第四步為層次總排序及其一致性檢驗,這步如果沒有決策層的話,通常可以省略。
通過層析分析法,終可以得到權重計算公式如下:
此處因為篇幅關系,我們就不詳細介紹層次分析法具體算法了。
通過AHP層次分析法,將各指標分配的權重如下:核心機房用電數權重為W1,核心機房服務器設備數量權重為W5,空調用電量權重為W2,日常用水量權重為W3,企業內部人數變化權重為W6,企業日常用氣量權重為W4;
3. 企業活力指數計算
通過對上述指標的綜合計算,得出企業的活力指數A:
企業活力指數可視化
后,將各企業活力指數通過可視化的方式展示,可準確、實時、快捷地查看園區內入住企業的活力指數,以此大致判斷企業的業務情況等。
圖5 企業活力指數
總 結
《2020-2026 年中國工業品產業園區行業市場專項調查及未來前景展望報告》數據顯示:自1979年,中國家產業園——深圳蛇口工業區拉開我國產業園區建設序幕以來,中國產業園區邁向穩步發展的第40個年頭。在這40年間,中國產業園區在數量和經濟規模上均取得了矚目的發展。數據顯示,目前全國各種各類產業園區約2.5萬個,對國家經濟貢獻達到35%以上。截至2017年底,全國有 156家高新區、219家級開發區,二者當年合計實現生產總值18.62萬億元,占2017年全國GDP的24%。2018年3月,國務院批復同意荊州、黃石大冶湖、潛江、九江共青城、宜春豐城、湛江、茂名、楚雄、淮南、榮昌、永川、懷化等12家高新區升級為國家高新區。至此,國家高新區總數已達168家。
隨著園區的蓬勃發展,未來對園區的管理勢必會成為新的需求點,如何高效、準確、快速地幫管區管理者達成目標,是信息化解決方案商需要考慮和解決的重要問題,本文只是從一個較小的點出發,提供了一種管理思路,旨在拋磚引玉,歡迎各領域的有識之士共同努力,提供新的思路,共同解決園區的實時高效管理。
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