人工智能设备公司工程项目前期准备方案.docx
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1、人工智能设备公司工程项目前期准备方案目录第一章 现代工程咨询方法4一、 层次分析法概述及优缺点4二、 SWOT分析法的基本步骤7第二章 项目简介9一、 项目名称及项目单位9二、 项目建设地点9三、 建设规模9四、 项目建设进度9五、 建设投资估算9六、 项目主要技术经济指标10第三章 行业背景分析12第四章 数据采集分析与知识管理14一、 大数据系统和数据挖掘技术14二、 工程咨询信息采集途径18第五章 资源环境承载力概述21一、 资源环境承载力分析框架21二、 资源环境承载力的特征24第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标27一、 环境承载力影响因素识别及评价指标27二、 资源承载力影
2、响因素识别及评价指标28第七章 现金流量分析30一、 现金流量分析的原则30二、 常用的资金等值换算公式32第八章 市场分析35一、 简单移动平均法35二、 市场需求预测35第九章 建设期利息估算38一、 建设期利息的估算方法38二、 建设期利息估算的前提条件38第十章 建设投资简单估算法39一、 工程费用估算39二、 生产能力指数法45第十一章 并购融资及债务重组46一、 并购融资方式46二、 公允价值估值方法54第十二章 资产证券化方案分析60一、 资产证券化模式设计60二、 资产证券化概念和特点69第十三章 财务分析的价格及选取原则75一、 财务分析的价格体系75二、 财务分析的取价原则
3、77第十四章 财务分析概述80一、 财务分析的步骤80二、 财务分析的内容80第十五章 经济分析概述83一、 经济分析的基本方法83二、 经济分析的作用83第十六章 经济效益与费用的识别与计算87一、 经济效益与费用的估算原则87二、 间接效益与间接费用的识别与计算87第一章 现代工程咨询方法一、 层次分析法概述及优缺点(一)层次分析法概述层次分析法(简称AHP)是美国匹茨堡大学运筹学家T.L.satty教授于20世纪70年代初,在为美国国防部研究“应急计划”时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。该方法将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基
4、础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。这一方法的特点,是在对复杂决策问题的本质影响因素及其内在关系等进行深人分析之后,构建一个层次结构模型,然后利用较少的定量信息,把决策的思维过程数学化,从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供一种简便的综合决策分析方法。层次分析法的应用范围十分广泛,应用的领域包括:经济与计划;能源政策与资源分配;政治问题及冲突;人力资源管理;教育发展;医疗卫生;环境工程;军事指挥与武器评价;企业管理与生产经营决策;项目评价;规划咨询;资源环境承载力评价等。层次分析法优缺点1层次分析法的优点(1)系统性的分析方法层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、
5、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰明确。(2)简洁实用的决策方法这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,将多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。该方法计算简便,结果明确,且易于决策者了解和掌握。(3)所需定量数据信息较少
6、层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲究定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法,该方法把判断各要素的相对重要性化为简单的权重进行计算。2层次分析法的缺点(1)不能为决策者提供新方案对于大部分决策者来说,如果一种分析方法能替我们分析出在我们已知的方案里的最优者,然后能指出已知方案的不足,或者甚至能提出改进方案的话,这种分析方法才是比较完美的。而层次分析法只能从原有备选方案中选择较优者,而不能为决策者提供解决问题的新方案。(2)指标过多时工作量大,且权重难以确定当我们希望能解决较普遍的问题时,指标的选取数量很可能也就随之增
7、加,而指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵,那么就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下两两比较是用1至9来说明其相对重要性,如果有越来越多的指标,对每两个指标之间的重要程度的判断可能就会出现困难,甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响,使一致性检验不能通过,如果不能通过,就需要进行调整,在指标数量多的时候其调整的工作量大,且权重难以确定。(3)特征值和特征向量的精确求法比较复杂在求判断矩阵的特征值和特征向量时,所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候,还比较容易处理,但随着指标的增加,阶数也随之增加,其人工计算也变得越来越
8、困难,需要借助计算机来完成。二、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析环境因素;构造SWOT矩阵;制定行动计划。(一)分析环境因素运用各种调查研究方法,分析出企业或组织所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对企业或组织的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素,一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴。内部环境因素包括优势因素和劣势因素,它们是企业或组织发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,一般归类为管理、组织、财务、人力资源等不同范畴。在调查分析这些因素时,不
9、仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展问题(二)构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等进行排序,构造SWOT矩阵。在此过程中,将那些对企业或组织发展有直接、重要、迫切、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接、次要、不急、短暂的影响因素排在后面。(三)制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服劣势因素,利用机会因素,化解威胁因素;考虑过去,立足当前,着眼未来;运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列企业或组织未来发展的可选择对策。第二章 项目简
10、介一、 项目名称及项目单位项目名称:人工智能设备公司项目单位:xxx集团有限公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xxx,占地面积约99.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越,交通便利,规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备,非常适宜本期项目建设。三、 建设规模该项目总占地面积66000.00(折合约99.00亩),预计场区规划总建筑面积129063.21。其中:主体工程88038.72,仓储工程17344.80,行政办公及生活服务设施12488.73,公共工程11190.96。四、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xxx集团有限公司将项目工程的建设周期确定为12个月,其工作内容包
11、括:项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。五、 建设投资估算(一)项目总投资构成分析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41883.57万元,其中:建设投资34899.36万元,占项目总投资的83.32%;建设期利息512.53万元,占项目总投资的1.22%;流动资金6471.68万元,占项目总投资的15.45%。(二)建设投资构成本期项目建设投资34899.36万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用31133.80万元,工程建设其他费用2952.52万元,预备费813.04万元。六、 项
12、目主要技术经济指标(一)财务效益分析根据谨慎财务测算,项目达产后每年营业收入70900.00万元,综合总成本费用56017.39万元,纳税总额7200.96万元,净利润10874.59万元,财务内部收益率20.53%,财务净现值11359.06万元,全部投资回收期5.59年。(二)主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积66000.00约99.00亩1.1总建筑面积129063.21容积率1.961.2基底面积39600.00建筑系数60.00%1.3投资强度万元/亩344.692总投资万元41883.572.1建设投资万元34899.362.1.1工程费用万元31
13、133.802.1.2工程建设其他费用万元2952.522.1.3预备费万元813.042.2建设期利息万元512.532.3流动资金万元6471.683资金筹措万元41883.573.1自筹资金万元20963.813.2银行贷款万元20919.764营业收入万元70900.00正常运营年份5总成本费用万元56017.396利润总额万元14499.457净利润万元10874.598所得税万元3624.869增值税万元3192.9410税金及附加万元383.1611纳税总额万元7200.9612工业增加值万元25297.6813盈亏平衡点万元27832.97产值14回收期年5.59含建设期12个
14、月15财务内部收益率20.53%所得税后16财务净现值万元11359.06所得税后第三章 行业背景分析根据2020年全球人工智能产业地图,2020年,美国人工智能企业占全球总数的38.3%,中国排第二,占24.66%,中美两国依然占据人工智能领域内的绝对竞争优势。根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新中国新一代人工智能科技产业发展报告2021中对2205家人工智能样本企业调研数据显示,创建时间主要集中在2012年至2018年之间,占比为63.93%,企业创建的峰值出现在2015年,占比为14.36%。其中,成立于2010年之前的企业相当大的比例在创建之初不属于人工智能企业,2010年之
15、后通过自主研发和引进人工智能技术转型升级为人工智能企业。传统产业企业集中进入人工智能领域的时间为2013年至2015年。通过智能化转型,传统产业类人工智能企业大都成为人工智能科技产业发展中融合部门的主导者。分领域来看,我国人工智能企业广泛分布在20个应用领域,其中企业技术集成与方案、智慧商业和零售两个应用领域的企业数占比最高,分别为17.20%和10.31%。智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗、智能制造领域企业数占比相对较高,分别为8.39%,8.06%,7.39%,7.27%,6.26%。企业技术集成与方案提供应用领域占比最高,说明在全面融合发展阶段突破应用领域的共性和关键技术是中国人
16、工智能科技产业关注的焦点。从人工智能企业的技术层次分布看,应用层人工智能企业数占比最高,达到84.05%;其次是技术层企业数,占比为13.65%;基础层企业数占比最低,为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业是需求牵引的。从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为7.64%,6.81%,5.64%;紧随其后,物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%和4.72%。第四章 数据采集分析与知识管理一、 大数据系统和数据挖掘技术(一)数据挖掘
17、概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力,或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量,且种类多、实时性强,蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案,及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番,面对前所未有的海量数据,为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外,计算机存储、处理大量数据,以及运算的能力大为增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为一门
18、独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于:(1)处理工作量。数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。(2)制约条件。数据分析是从某些假设出发,建立方程或模型,而数据挖掘不作假设,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是针对数字型数据,而数据挖掘对象类型繁多,例如图像、声音、文本等。(4)处理结果。数据分析可以解释结果的含义;数据挖掘的结果不易解释,着眼于预测未来,并提出决策建议。想要从数据中发现规律(即认知),往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。(二)数据挖掘步骤按挖掘对象,数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述如下
19、。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。(1)信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征,然后选择合适的收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排,以便以后使用。(3)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数据往往较多,数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示,规约后数量大减,但仍能保持原数据的完整性,对规约数据的挖掘结果,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(4)数据清理。有些数据不完整(
20、属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),不一致(同一信息有多种表示),需要清理,使其完整、正确、一致后存入数据仓库。(5)数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据,可将其分层和离散化。(6)数据挖掘。根据数据格式、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络,取得有用的信息。(7)模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。(8)知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户,或作为新的知识存人知识库,供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源,则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数
21、据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程,若一次未满足要求或未得到有用结果,则需回到前面,经过调整后重新开始。2,网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上,通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性,进而在网络中提取用户感兴趣的信息,获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot,全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜
22、索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下:(1)确立目标样本。由用户选择目标文本,提取特征信息。(2)提取特征信息。根据目标样本的词频分布,从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。(3)网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点,再利用Robot程序采集静态Web页面,最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息,生成WWW资源索引库。(4)信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量,并与目标样本的特征向量对照,将符合要求的信息交给用户。二、 工程咨询信息采集途径调查方法可分为普查与抽样调查两大类,这两类都有文案调查、实地调查、问
23、卷调查、实验调查等几种。选择调查方法要考虑收集信息的能力、调查研究的成本、时间要求、样本控制和人员效应的控制程度。上述各种方法,各有利弊,各有适用范围。文案调查是上述各种调查方法中最简单、最一般和常用的方法,也是其他调查方法的基础。实地调查能够控制调查过程,应用灵活,信息充分,但耗时长、费用多,调查对象易受心理暗示影响,不够客观。问卷调查适应范围广、简单易行、费用较低,得到了大量应用。实验调查最复杂、费用高、应用范围有限,但调查结果可信度较高。(一)文案调查法文案调查法是指对已经存在的各种资料档案,以查阅和归纳的方式进行的市场调查。文案调查法又称二手资料或文献调查。文案资料来源很多,主要有:国
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