智能分拣设备公司工程项目前期工作方案.docx
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1、智能分拣设备公司工程项目前期工作方案xxx集团有限公司目录第一章 公司简介5一、 基本信息5二、 公司简介5三、 公司主要财务数据6第二章 行业背景分析8第三章 现代工程咨询方法12一、 逻辑框架法中的逻辑关系12二、 SWOT分析法模型14第四章 数据采集分析与知识管理16一、 数据统计分析16二、 大数据系统和数据挖掘技术18第五章 规划咨询方法23一、 调查方法23二、 宏观分析方法24第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标28一、 资源承载力影响因素识别及评价指标28二、 资源环境承载力评价综合指标体系29第七章 市场分析31一、 企业竞争能力分析31二、 行业竞争结构分析33第
2、八章 现金流量分析38一、 现金流量分析指标计算38二、 现金流量分析指标应用47第九章 建设期利息估算49一、 建设期利息估算的前提条件49二、 建设期利息的估算方法49第十章 流动资金估算50一、 扩大指标估算法50二、 流动资金估算应注意的问题50第十一章 资金结构优化比选52一、 比较资金成本法52二、 息税前利润每股利润分析法53第十二章 资产证券化方案分析56一、 PPP项目资产证券化56二、 资产证券化模式设计61第十三章 财务分析的价格及选取原则72一、 财务分析的取价原则72二、 财务分析的价格体系74第十四章 财务分析概述77一、 财务分析的内容77二、 财务分析的基本原则
3、78第十五章 经济效益与费用的识别与计算81一、 间接效益与间接费用的识别与计算81二、 经济效益与费用的估算原则85第十六章 投资项目经济影响分析方法86一、 定量指标分析方法86二、 分析原则及基本方法90第一章 公司简介一、 基本信息1、公司名称:xxx集团有限公司2、法定代表人:冯xx3、注册资本:1390万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2015-2-217、营业期限:2015-2-21至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事智能分拣设备相关业务(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准
4、的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)二、 公司简介公司不断推动企业品牌建设,实施品牌战略,增强品牌意识,提升品牌管理能力,实现从产品服务经营向品牌经营转变。公司积极申报注册国家及本区域著名商标等,加强品牌策划与设计,丰富品牌内涵,不断提高自主品牌产品和服务市场份额。推进区域品牌建设,提高区域内企业影响力。经过多年的发展,公司拥有雄厚的技术实力,丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系,综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今,始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进,
5、以技术领先求发展的方针。三、 公司主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额14901.5311921.2211176.15负债总额4486.163588.933364.62股东权益合计10415.378332.307811.53表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入47337.8337870.2635503.37营业利润9608.837687.067206.62利润总额7956.896365.515967.67净利润5967.674654.784296.72归属于母公司所有者的净利润596
6、7.674654.784296.72第二章 行业背景分析2020年疫情得到基本控制和经济社会的进一步发展,我国物流行业运行持续稳定恢复。2020年全国社会物流总额再上三百万亿元新台阶,达到300.1万亿元,物流规模增长持续恢复,四季度增速回升进一步加快。物流是国家经济发展的重要基础设施,是连接生产、分配、消费不可或缺的服务,2015-2020年中国社会物流总费用持续增长,2020年,我国社会物流总费用达到14.9万亿。根据发改委数据显示:2020年社会物流总费用14.9万亿元,同比增长2.0%。社会物流总费用与GDP的比率为14.7%,与上年基本持平。从结构看,运输费用7.8万亿元,增长0.1
7、%;保管费用5.1万亿元,增长3.9%;管理费用1.9万亿元,增长1.3%。然而我国物流行业目前仍处于效率不高的状态,2020年物流费用与GDP的比值为14.7%,和美国约7.4%的水平相比,供应链效率有较大提升空间。因此,国家发改委和交通运输部定下了5年后将社会物流总费用与GDP的比率降至12%左右的发展目标,而通过物流仓储装备升级等实现物流自动化则是提升物流运作效率的重要途径之一。在网购的推动下,并且随着拼多多等低客单价电商平台的出现,我国快递业务量在2015至2020年期间实现了32.17%的复合增长率,2020年,全国快递服务企业业务量累计完成833.6亿件,同比增长31.2%,其中电
8、商件占比超过80%,且以标准小件居多。因此,从外部因素看,电商的庞大业务量、消费对物流时效的要求以及商家对物流成本的高敏感度激发了快递业降本增效的需求,从而使智能分拣进入视野。引入自动化分拣设备需要大量的一次性投入,在行业发展前期,单套报价高达上千万元,即使目前设备价格明显下降个大型转运中心的全面自动化布局仍需要上亿元的资金投入,因此资金实力成为快递自动化的一道门槛。各家头部快递公司上市后在资本市场募集了几十甚至上百亿元的资金,其中相当一部分的资金使用目的是转运中心自动化升级。强大的募资能力满足了配套自动化设备所需要的庞大资金需求,为自动化普及提供了条件。1997年,中国邮政购买了第一套交叉带
9、分拣系统设备,邮政对该套系统的引进也推进了交叉带设备的本土研发与制造,并使其成为后来交叉带分拣机领域多数民营企业的黄埔军校。2011年至2015年,顺丰和京东开始陆续投资外资交叉带分拣设备,2015-2016年,韵达和中通先后试水将交叉带分拣机投入使用,2018年开始,随着头部快递企业纷纷完成募资以及高效分拣需求的爆发,行业进入了高速发展期。目前,头部快递公司已累计投入使用上千套交叉带分拣设备。快递量的不断增长导致单片区域的快递密集程度越来越高,从而驱动快递网点呈现颗粒度越来越细化的状态,使得分拣的自动化需求尤为迫切;对于分拣环节,随着小网点的集包操作逐步由总部通过自动化分拣设备承接以及自行集
10、包的大型网点的自动化转型,分拣自动化率也将持续提升,综合来看,2020年我国小件快递自动分拣的自动化率为61%。截至2020年底,快递行业的交叉带分拣机保有量超过2000套,其中转运中心占比超过80%。从转运中心的需求端来看,自动分拣的进一步渗透以及对预期吞吐能力的超前规划将驱动快递公司为转运中心采购更多交叉带分拣设备,而随着自动化渗透率逐步接近饱和,净增量将缓慢下降;从操作可行性来看,应对转运中心场地面积有限问题,不少厂商开始推广双层甚至四层的环形交叉带设备以实现节约面积的目的,此外,众多快递企业正在改扩转运中心或者新建更大的转运中心以替代原场地,从而更好地进行自动化升级的规划。快递企业在转
11、运中心安装交叉带分拣机的目标可以对应三个阶段。在2019年及以前,安装的目的主要是对当前包裹量中人工分拣模式进行自动化升级,其中2018和2019年是集中投入期;2020年后,进一步投放交叉带则主要是应对未来常态化业务量的提前规划。2020年我国快递行业交叉带分拣机购置量接近1000套。目前一套标准的交叉带的平均单套价格已降至400万左右,并且未来仍将平稳下降。此外,由于快递网点目前使用的交叉带设备的单套规格普遍小于转运中心所安装的规模,同时价格也更低,对产值的贡献力度较小,因此交叉带市场的收入主要来自于快递转运中心的采购。结合年交付量趋势,预计交叉带分拣机的市场规模将在2021年进一步突破3
12、5亿元。第三章 现代工程咨询方法一、 逻辑框架法中的逻辑关系(一)垂直逻辑关系目标各层次的主要区别是,项目宏观目标的实现往往由多个项目的具体目标所构成,而一个具体目标的取得往往需要该项目完成多项具体的投入和产出活动。这样,四个层次的要素就自下而上构成了三个相互连接的逻辑关系。第一级:如果保证一定的资源投入,并加以很好地管理,则预计有怎样的产出;第二级:如果项目的产出活动能够顺利进行,并确保外部条件能够落实,则预计能取得怎样的具体目标;第三级:项目的具体目标对整个地区乃至整个国家更高层次宏观目标的贡献关联性。这种逻辑关系在LFA中称为“垂直逻辑”,可用来阐述各层次的目标内容及其上下层次间的因果关
13、系。(二)水平逻辑关系垂直逻辑对项目目标层次的因果关系进行了分析,但这种分析不能满足对项目进行分析和评价的要求。水平逻辑分析的目的是通过主要验证指标和验证方法来衡量一个项目的资源和成果。与垂直逻辑中的每个层次目标对应,水平逻辑对各层次的结果加以具体说明,由验证指标、验证方法和重要的假定条件所构成,形成了LFA的4X4的逻辑框架。在项目的水平逻辑关系中,还有一个重要的逻辑关系就是重要假设条件与不同目标层次之间的关系,主要内容是:一旦前提条件得到满足,项目活动便可以开始。一旦项目活动开展,所需的重要假设也得到了保证,便应取得相应的产出成果;一旦这些产出成果实现,同水平的重要假设得到保证,便可以实现
14、项目的直接目标;一旦项目的直接目标得到实现,同水平的重要假设得到保证,项目的直接目标便可以为项目的宏观目标做出应有的贡献。对于一个理想的项目策划方案,以因果关系为核心,很容易推导出项目实施的必要条件和充分条件。项目不同目标层次间的因果关系可以推导出实现目标所需要的必要条件,这就是项目的内部逻辑关系。而充分条件则是各目标层次的外部条件,这是项目的外部逻辑。把项目的层次目标(必要条件)和项目的外部制约(充分条件)结合起来,就可以得出清晰的项目概念和设计思路。总之,逻辑框架分析方法不仅仅是一个分析程序,更重要的是一种帮助思维的模式,通过明确的总体思维,把与项目运作相关的重要关系集中加以分析,以确定“
15、谁”在为“谁”干“什么”?“什么时间”?“为什么”?以及“怎么干”。虽然编制逻辑框架是一件比较困难和费时的工作,但是对于项目决策者、管理者和评价者来讲,可以事先明细项目应该达到的具体目标和实现的宏观目标,以及可以用来鉴别其成果的手段,对项目的成功计划和实施具有很大的帮助。二、 SWOT分析法模型SWOT分析基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论。运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研
16、究,从而根据研究结果制定相应的发展战略。根据优势、劣势与机会、威胁两两组合,SWOT分析可以形成SO、WO、ST、wT四种不同类型的组合战略。SO战略(优势一机会):是一种发展企业内部优势与利用外部机会的战略,是种理想的战略模式。当企业具有特定方面的优势,而外部环境又为发挥这种优势提供有利机会时,可以采取该战略。WO战略(劣势一机会):是利用外部机会来弥补内部劣势,使企业改劣势而获取优势的战略。存在外部机会,但由于企业存在一些内部劣势而妨碍其利用机会,可采取措施先克服这些劣势。ST战略(优势一威胁):是指企业利用自身优势,回避或减轻外部威胁所造成的影响。WT战略(劣势一威胁):是一种旨在减少内
17、部劣势,回避外部环境威胁的防御性技术。SWOT分析法在应用于企业发展战略制定时,首先应根据企业优劣势分析和机会威胁分析,画出SWOT分析图,然后根据SWOT分析结果,在SWOT分析图上找到企业相应的位置,从而进行相应的战略选择。SWOT分析图划分为4个象限,根据企业所在的不同位置,应采取不同的战略。SWOT提供了4种战略选择:在右上角的企业拥有强大的内部优势和众多的机会,企业应采取增加投资、扩大生产、提高市场占有率的增长性战略;在右下角的企业尽管具有较大的内部优势,但必须面临严峻的外部挑战,应利用企业自身优势,开展多元化经营,避免或降低外部威胁的打击,分散风险,寻找新的发展机会;处于左上角的企
18、业,面临外部机会,但自身内部缺乏条件,应采取扭转性战略,改变企业内部的不利条件;处于左下角的企业既面临外部威胁,自身条件也存在问题,应采取防御性战略,避开威胁,消除劣势。第四章 数据采集分析与知识管理一、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析,在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征(期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等),还应当建立适当的模型,进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析,就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段,是统计过程的重要环节。
19、数字特征应当:(1)能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程;(2)尽可能突出重点,反映分析对象的全貌;(3)应能反映分析对象的变化;(4)便于资料获取。2收集并整理数据。确定了需用的数字特征之后,就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起,利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后,应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多,都有各自的特点及适用条件。选择模型时,应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点,以及咨询人员对方法的熟悉程度
20、等。5检验模型误差。建模之后,可利用样本检验模型的误差,误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点,分析和评价模型误差,以及模型和方法本身;若误差未达到要求,应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一,应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果(如离散程度、影响、走势等)进行概括,并寻找它们之间的联系。评价过程一般有:形成初步概念;对现象定性;提出主要观点;阐述所提观点的理由;提出论据;得出结论。咨询工程师在进行评价时,要在大局高度上全面、长远地看问题,多方面观察,不偏废任何一方
21、;注意数据的衔接,当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。二、 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
22、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
23、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
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