植物基蛋白食品公司工程项目前期准备计划.docx
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1、植物基蛋白食品公司工程项目前期准备计划目录第一章 现代工程咨询方法4一、 层次分析法概述及优缺点4二、 PEST分析7第二章 行业背景分析10第三章 现代工程咨询方法概述12一、 现代工程咨询方法的特点12二、 现代工程咨询方法框架14第四章 数据采集分析与知识管理16一、 大数据系统和数据挖掘技术16二、 时间数据分析方法20第五章 工程咨询信息及其管理24一、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理24二、 工程咨询信息类型及来源31第六章 规划咨询方法36一、 调查方法36二、 宏观分析方法37第七章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标41一、 环境承载力影响因素识别及评价指标41二、
2、资源承载力影响因素识别及评价指标42第八章 现金流量分析44一、 现金流量与现金流量图44二、 现金流量分析指标应用45第九章 建设投资简单估算法47一、 系数估算法47二、 建设投资中的增值税、进项税额47第十章 建设期利息估算49一、 建设期利息的估算方法49二、 建设期利息估算的前提条件49第十一章 资金成本分析50一、 债务资金成本分析50二、 加权平均资金成本51第十二章 资金结构优化比选52一、 息税前利润每股利润分析法52二、 比较资金成本法53第十三章 财务分析的价格及选取原则56一、 财务分析的取价原则56二、 财务分析的价格体系58第十四章 财务盈利能力分析61一、 动态指
3、标分析61二、 静态指标分析71第十五章 经济分析基本方法72一、 项目费用效益分析72二、 项目费用效果分析78第十六章 投资项目经济影响分析方法83一、 经济影响分析模型简介83二、 分析原则及基本方法86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
4、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、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
5、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
6、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
7、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困难,需要借助计算机来完成。二、 PEST分析(一)政治环境
8、分析政治环境是指一个国家或地区的政治制度、行政体制、法律法规等,具体指标包括政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、政府补贴水平、民众对政治的参与度等。随着全球经济一体化和“一带一路”倡议的深入实施,我国大量企业“走出去”在“一带一路”沿线国家和其他区域国家设厂投资,在进行投资项目可行性研究时,要加强所在国的政治环境分析,高度重视各国政治环境的特殊性,因为不同的国家有不同的社会制度,不同的社会制度对组织活动有不同的限制和要求,即使在同一国家,由于执政党的不同,其政府的施政方针对组织活动的态度和影响也是不断变化的。由此可以看出,政治环境对企业的影响具有直接性、难预测性和不可控
9、制等特点,这些因素常常制约、影响企业的经营行为,尤其是影响企业较长期的投资行为。因此,在制定企业发展战略或进行境外投资时,需要掌握大量的、充分的相关资料,对政治环境的长期性和短期性的判断与预测十分重要。(二)经济环境分析经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长趋势,国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。(三)社会自然环境分析社会自然环境包括社会环境和自然环境。
10、社会环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等,其中文化水平会影响居民的需求层次;宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行;价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否;审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。自然环境包括土地、生物、矿产、能源、水资源以及生态环境。(四)技术环境分析技术环境对企业的生存和发展具有直接而重大的影响,不断的技术进步提高了生产效率,降低了生产成本,极大地影响了市场竞争的格局。随着技术更新速度的加快,新产品层出不穷,产品生命周期愈来愈短,越来越多的企业把技术研发作为企业的生存
11、之道。技术环境分析是要分析本企业的产品有关的科学技术的现有水平、发展趋势及发展速度,跟踪掌握新技术、新材料、新工艺、新设备,分析对产品生命周期、生产成本以及竞争格局的影响。第二章 行业背景分析植物基蛋白食品,是基于植物的蛋白质,用植物提取物制成的模仿或替代肉类的一种产品。植物基蛋白食品能减少畜牧业对资源的消耗,且营养价值高,相比于动物蛋白食品,植物基蛋白食品具有低胆固醇、低脂肪等优势。近年来,随着相关技术不断进步,以及市场需求逐渐释放,越来越多的植物基产品在食品领域涌现,植物基蛋白食品市场规模逐渐扩大。植物基蛋白食品原材料较广,包括大豆、小麦、燕麦、豌豆等农产品,我国是农业生产大国,为植物基蛋
12、白食品行业发展奠定了坚实的基础。植物基蛋白食品种类较多,包括植物基奶、植物基饮品、植物基肉等产品,随着相关技术的突破和改进,未来植物基蛋白食品种类将进一步增加,行业发展空间广阔。全球范围内,植物基蛋白食品主要参与者包括嘉吉、雀巢、杜邦、ADM、达能、凯爱瑞、荷美尔等企业以及麦当劳、肯德基、汉堡王等快餐企业。2019年,全球植物基蛋白食品市场规模接近200亿美元,随着市场市场参与者逐渐增加,未来五年内,全球植物基蛋白食品市场规模将以12.6%的年均复合增长率增长,2025年达到360亿美元。一直以来,食品安全都是各个国家十分重视的问题,牲畜饲料掺假、抗生素滥用等问题在传统肉制品生产中层出不穷,植
13、物基蛋白食品以植物为原材料,有效解决了传统肉制品生产中存在的问题。我国是全球最大的肉制品消耗国,植物基蛋白食品作为肉制品的替代品,未来行业发展前景较好。国内植物基蛋白食品相关生产厂家较多,2019年,国内仅从事植物基蛋白饮品的企业数量便达到4200家,整体来看,我国植物基蛋白食品产业集中度较低。与欧美等发达国家相比,我国植物基蛋白食品行业起步较晚,目前仍处于发展初期,随着居民消费观念改变,未来植物基蛋白食品行业发展空间广阔。植物基蛋白食品营养价值较高,具有低胆固醇、低脂肪等优势,近年来,随着相关技术不断进步,植物基蛋白食品种类逐渐增加,市场规模持续扩大。我国是农业生产大国,同时也是肉制品消耗大
14、国,植物基蛋白食品以植物为原材料,随着居民消费观念改变,未来行业发展空间广阔。第三章 现代工程咨询方法概述一、 现代工程咨询方法的特点现代工程咨询方法的特点是,定性分析和定量分析相结合,重视定量分析;静态分析与动态分析相结合,重视动态分析;统计分析与预测分析相结合,重视预测分析。定性分析与定量分析1定性分析定性分析是通过研究事物构成要素间的相互联系来揭示事物本质的方法,它是在逻辑分析、判断推理的基础上,对客观事物进行分析与综合,从而找出事物发展内在规律性,确定事物的本质。在工程咨询研究中,许多难以用计量表达的场合,定性分析方法可以发挥重要作用。2定量分析定量分析是依据统计数据,选择建立合适的数
15、学模型,计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。它是通过反映一定质的事物量的关系来揭示事物内在规律的方法,在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科基础之上,通过方程、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中采用定量分析的方法,对复杂事物进行数据处理,进行比较分析,可以使问题更为清晰,解决方案更精确。静态分析与动态分析1静态分析静态分析是观测和评价事物某一时点状态的一种方法。如项目评价中通过计算静态投资回收期、总投资收益率、资本金净利润率等指标,可以对项目的财务效益得出初步的判断。2动态分析在工程咨询服务的各个阶段,特别是在项目决策评价阶段,要树立动态观念,如考虑资金时间价
16、值、市场供求变化、技术发展变化、社会经济环境的变化等。现代项目财务评价一般以动态分析为主,主要进行项目现金流量分析,计算财务净现值、内部收益率等指标,并进行风险概率分析等。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现在的信息进行收集、整理、统计和分析。在现代工程决策研究咨询中经常需要采取多种方法和渠道,收集大量的统计数据,包括行业、区域、市场、技术、企业等的统计资料和信息,从而分析、归纳和总结事物的发展规律,把握发展动向;在项目执行阶段,也需要对项目的执行情况进行监控,对投资、质量、进度等进行统计分析,并与计划进行比较,判断项目的进展情况,以便采取有针对性的应对措施,促进项目的顺利
17、进行。2预测分析预测分析是依据分析对象过去和现在的信息,采用一定的方法,对事物未来发展趋势进行分析、推测、判断的方法。预测分析是现代工程咨询的重要方法,尤其是在投资前期决策阶段,预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在对未来预测的基础上的,需要对未来的社会经济环境、产业政策走向、技术发展趋势、市场需求变化、原材料供应、配套条件约束、资金市场等进行预测。二、 现代工程咨询方法框架(一)现代工程咨询方法体系现代工程咨询方法体系包括哲学方法、逻辑方法和学科方法。哲学方法一般是辩证地分析事物的两面性,包括它的优点和缺点、正面效应和反面效应;逻辑方法是用概念、判断、推理、假说等逻辑思维形式,对
18、事物进行归纳、演绎、综合;学科方法是利用各种学科中常用的研究方法,包括文献法、观察法、访谈法、问卷法、测量法和实验法、价值工程方法、网络控制方法、市场调查研究方法、战略规划研究方法、财务评价方法、经济评价方法、风险分析方法等。(二)常用现代工程咨询方法基于咨询工程师的基本能力要求,以项目周期的全过程咨询服务为主线,重点集中于投资项目前期咨询服务领域,常用的现代工程咨询方法包括综合分析、规划咨询、市场分析、项目评价、项目管理等五大类,每一大类中又包括若干具体方法。需要说明的是,虽然我们将某一具体方法归于某一大类名下,但其并不是仅限应用于此类项目咨询领域,亦可应用于其他项目咨询中。如利益相关者分析
19、法,经常应用于规划咨询,同时也常用于社会评价;如德尔菲法,不仅应用于市场预测,同时也应用于规划咨询、社会评价等。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
20、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
21、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。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
22、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(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
23、。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、
24、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
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