金属软管工程项目数据采集分析与知识管理（工程项目组织与管理）.docx

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1、泓域咨询/金属软管工程项目数据采集分析与知识管理金属软管工程项目数据采集分析与知识管理一、 建立知识管理系统步骤建立知识管理系统，一般经历认知、规划、试点、投入使用与建立新制度几个阶段。（一）认知这一阶段任务是统一企业对知识管理的认识，评价企业知识管理现状，提出知识管理的策略。主要工作有：对企业管理者，尤其是高层培训，使其全面、正确地认识知识管理的作用；利用知识管理成熟度模型等多角度评价企业知识管理现状，调查、分析存在的主要问题；评价知识管理对企业发展的长远和近期影响；做出必要的决策；提出实施战略和努力方向等。（二）规划在认知的基础上，制订详细的实施计划。这一阶段主要是详细分析本企业所需知识的

2、类型，根据业务流程等制订知识管理计划。规划时，务必将知识管理融入企业管理之中。主要工作有：从战略、业务流程及职能划分的角度制订计划；实事求是地分析企业管理与知识管理的现状；从企业发展战略上提出知识管理的目标和实施策略，并对业务流程进行合理化改造；分析对知识管理的具体要求；为知识管理奠定坚实的理论与实施基础。（三）试点选取适当部门和业务试行知识管理。及时观察与记录实施结果，解决遇到的问题。咨询业务虽然需要多方面知识，但重点应放在关键知识上，提出改进知识管理的具体策略。在分析与总结试点成败、要求和改进计划之后，应考虑必需的IT系统建立或改造工作。应建立有力的团队，协调各业务部门、外部参与者等多方面

3、的行动。（四）投入使用知识管理计划试点并经完善之后，应全面推广。主要工作有：推广试点部门的具体作法和完善后的知识管理计划；将知识管理融人业务流程和价值链；建立初步的知识管理制度；将企业逐步改造成学习型组织，充分利用头脑风暴等手段和技术提炼知识。在全面推广过程中应注意：把握实施全局，合理协调企业文化、管理与技术；要恰当控制难免的混乱；将知识管理融入日常业务和工作并非一蹴而就，须持之以恒；努力使知识管理为企业发展做出贡献；对于人的思想观念等应予以引导，充分考虑实施知识管理造成的利益再分配；建立有效的激励和评价制度，确保知识管理成功.（五）建立新制度建立适合于知识管理与企业发展的新制度，既是知识管理

4、项目实施的结束，又是企业知识管理的新开端，也是企业自我完善的过程。为此，企业须重新定义发展战略，并改造企业组织结构及业务流程，准确评估知识管理为企业带来的价值。二、 工程咨询知识及其特点（一）工程咨询知识工程咨询需要多方面知识与技能。知识，有哲学、工程学、经济学、社会学、管理学、财务会计、法律等方面的知识；技能，有专业知识、项目管理、公共关系、野外考察、外国语、信息处理等方面的技能。（二）工程咨询知识的特点1数量多，种类庞杂工程咨询行业涉及国民经济众多部门，专业门类多，大小不一，跨地区、跨国界。即便是行业工程咨询，也涉及多种专业。例如对校舍工程的咨询，就涉及国民经济、统计、消防、建筑、结构、给

5、排水、暖通、电气、技术经济、法律等十多个专业。2隐性知识难以提炼隐性知识，特别是经验，在工程咨询中有重要作用。经验需要积累，且常难以提炼和恰当表达。正因为如此，长期积累的经验最容易随着这些经验的载体人离去而散失。3保密要求高咨询企业在咨询过程中获得了客户大量信息，有些很敏感，客户不希望透漏给第三方。在本企业内部共享由此而获得的信息、经验与知识时，或将来为其他客户服务时，应确保不透漏给第三方。三、 项目名称及投资人（一）项目名称金属软管工程项目（二）项目投资人xxx（集团）有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xx。四、 结论分析（一）项目选址本期项目选址位于xx，占地面积约35.00亩。（二）

6、项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。（三）投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资17780.19万元，其中：建设投资13716.51万元，占项目总投资的77.14%；建设期利息289.60万元，占项目总投资的1.63%；流动资金3774.08万元，占项目总投资的21.23%。（四）资金筹措项目总投资17780.19万元，根据资金筹措方案，xxx（集团）有限公司计划自筹资金（资本金）11869.96万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额5910.23万元。（五）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：41000.00万元。2

7、、年综合总成本费用（TC）：34791.46万元。3、项目达产年净利润（NP）：4528.19万元。4、财务内部收益率（FIRR）：17.46%。5、全部投资回收期（Pt）：6.42年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：18665.63万元（产值）。（六）主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积23333.00约35.00亩1.1总建筑面积42028.80容积率1.801.2基底面积13533.14建筑系数58.00%1.3投资强度万元/亩386.542总投资万元17780.192.1建设投资万元13716.512.1.1工程费用万元11935.472

8、.1.2工程建设其他费用万元1344.912.1.3预备费万元436.132.2建设期利息万元289.602.3流动资金万元3774.083资金筹措万元17780.193.1自筹资金万元11869.963.2银行贷款万元5910.234营业收入万元41000.00正常运营年份5总成本费用万元34791.466利润总额万元6037.597净利润万元4528.198所得税万元1509.409增值税万元1424.5210税金及附加万元170.9511纳税总额万元3104.8712工业增加值万元10609.8013盈亏平衡点万元18665.63产值14回收期年6.42含建设期24个月15财务内部收益率

9、17.46%所得税后16财务净现值万元2982.91所得税后五、 项目背景分析金属软管是工程技术中重要的连接构件，由波纹柔性管、网套和接头结合而成。在各种输气、输液管路系统以及长度、温度、位置和角度补偿系统中作为补偿元件、密封元件、连接元件以及减震元件，应用于航空航天、石油化工、矿山电子、机械造船、医疗卫生、轻纺电子、能源建筑等各领域。金属和大气中的氧气反应后会在表面形成氧化膜。在普通碳钢上形成的氧化铁继续进行氧化，使锈蚀不断扩大，最终形成孔洞。可以利用油漆或耐氧化的金属(例如，锌，镍和铬)进行电镀来保证碳钢表面，但是，正如人们所知道的那样，这种保护仅是一种薄膜。如果保护层被破坏，下面的钢便开

10、始锈蚀。不锈钢软管的耐腐蚀性取决于铬的含量，当铬的添加量到10.5%时，钢的耐大气腐蚀性能显著增加，但铬含量更高时，尽管仍可提高耐腐蚀性，但不明显。原因是用铬对钢进行合金化处理时，把表面氧化物的类型改变成了类似于纯铬金属上形成的表面氧化物。这种紧密粘附的富铬氧化物保护表面，防止进一步地氧化。这种氧化层极薄，透过它可以看到不锈钢表面的自然光泽，使不锈钢具有独特的表面。而且，如果损坏了表层，所暴露出的钢表面会和大气反应进行自我修理，重新形成这种钝化膜，继续起保护作用。我国是金属软管的生产和出口大国，其中，在全球销售的金属软管中，绝大部分是从我国生产并出口的，我国已经成为世界主要的金属软管供应商。虽

11、然我国金属软管产业规模较大，但由于技术创新能力偏弱、市场结构过于单一、品牌影响力较弱等因素，许多金属软管生产企业往往缺乏核心竞争力，难以做大做强。不锈钢软管销售额为145亿元，其中穿线不锈钢软管所占比例不足25%，不仅与国际市场软管产品结构相去甚远，也不能满足国内制造业对不锈钢软管日益增长的需求。六、 时间数据分析方法（一）时间数据时间数据也称时间序列（Timeseries）或动态数据，是按时序排列的一组来自同一现象的观察值。时间序列可按日、月、季度、年等收集，有些呈现很强的季节性，建模时应给予反映。气象、水文、生态环境、经济及社会活动都能观察到周期性时间序列。实际观测并记录的时间序列，实际上

12、是随机过程的样本，即，在产生时间序列的实际过程的每一时点上，人们看到的只是该时点随机变量的样本，并不能观察到母体。时间序列可分为平稳和非平稳序列，还可以分成线性和非线性时间序列。（二）时间序列分析1概述时间序列分析是根据随机过程理论，研究时间序列的统计规律。时间序列分析广泛应用于信息压缩、利用卫星照片识别地球资源、石油勘探、经营管理、预测（气象、水文、地震、地下水位、农作物病虫灾害）、控制（环境污染、生态平衡）（天文学和海洋学）等方面。时间序列预测的基本依据是：（1）客观过程是连续的，有惯性，现在是过去的继续，过去的信息会传递到现在与未来，利用过去的数据或信息能推测未来。（2）偶然因素会影响到

13、客观过程，使其行为与模式有随机性。预测要利用时间序列各时点随机量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”，时间序列分析首要要识别其模式，然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的时间序列数字特征（期望值、方差、协方差、自相关函数）等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分：趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势，是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动，是实际过程受气候、市场状况、节假日或风俗习惯等影响而呈现的周期性波动。规则波动，是周期不等的变动，呈涨落交替之状。波动的周期可能很长，但与趋势不同。不规则波动，是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之

14、后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加，例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图（）的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤（1）取得时间序列样本。（2）将样本点画成图，进行相关分析。时间序列图形可显示出变化趋势和周期，并发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值，建模时应加以考虑，若非，应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点，则在建

15、模时须分段用不同的模型拟合时间序列，例如用门限回归模型。（3）模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量（即观测值个数）大于50的平稳时间序列，可用ARMA（自回归移动平均）模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列，再用ARMA模型拟合。（4）预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型（1）ARMA模型（2）回归模型七、 数据分析与挖掘概述（一）信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要，对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合，以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途：1跟踪。所谓跟踪，就是及时了

16、解各领域新动向、新发展，从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后，把握事物间的联系，认识事物的本质，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段，推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标，应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法，可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理；而定量方法涉及数据间的数量关系，要建立数学模型，计算、求解。如今，信息越来越复杂，定性与定量分析已无法单独奏效，只能越来越多地结合起来。（二）数据分析数据分析是信息分析的一部分，数据分析是对收集数据进行系统的分析，建立适当的模型，

17、揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系，以及发展趋势，为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据，如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据，常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析，包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。（三）数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途，最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息，并建立模型，用于预测、判断或决策，帮助企业更好地适

18、应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与，并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面，并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别记录，或用搜索引擎查找互联网特定的网页，属于信息检索，不能视为数据挖掘。当然，数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。八、 信息的综合信息综合是信息工作的重要内容。采集来的信息经

19、常是零散、无序，甚至残缺不全，无法直接使用。对于这样的信息，须进行分析、联系、推断、整理和组合，使之成为有用信息，然后确定其特征，如精度、类型、长度、保密度、保留时间、用途等。信息综合有两种方式：一是对已有信息挖掘、延伸，引发创新需求的新信息，达到信息的“增值”，二是通过设计和试验创造新的信息。有价值的信息往往是反复推理分析和猜想后的结果，这个过程要求咨询工程师具备很强的分析、联想、综合与创造能力。九、 信息鉴别及必要性（一）信息鉴别数据与信息鉴别，可称信息识别，就是将信息与具有特定属性的“模式”进行比较，进而判断信息的类别或属性。具体而言，就是信息收集或使用者运用已有的知识和经验，在对获取的

20、信息进行初步分析之后，按照一定原则和目的，辨认与甄别信息的真伪、轻重主次、是否完整、是否有用，以及用途大小等。（二）信息鉴别的必要性互联网时代，信息极为丰富，大大开阔了人们的眼界。然而，蜂拥而至，难辨真假的信息掺杂在一起，常常使人们陷入另一种迷茫，甚至成了海量信息的奴隶。过量的信息若不筛选，会使决策者无所适从。现在，互联网上充斥着伪造、篡改缺失、无代表性、误传、以及过时等信息。有些信息背后隐藏着各种政治、经济社会的利益团体正当或不正当的目的和企图。信息识别及时与否决定了决策是否正确而又及时，决定了企业、事业、项目和其他活动的命运。对于工程咨询，信息识别同样十分必要。信息识别并非简单工作，对从事者有很高的要求。决策者固然应高瞻远瞩，但决策的基础是真实、可靠的信息。决定信息识别成败的主要因素有：对服务目标的正确认识及其深刻程度；识别者实事求是的态度和已有的知识、推理与判断能力。