农业机器人项目前期工作流程(范文).docx
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1、CMC.泓域咨询/前期工作流程农业机器人项目前期工作流程目录第一章 公司简介4一、 公司基本信息4二、 公司简介4第二章 现代工程咨询方法概述6一、 现代工程咨询方法的特点6二、 现代工程咨询方法框架8第三章 行业背景分析10第四章 现代工程咨询方法12一、 层次分析法的基本步骤12二、 SWOT分析法的基本步骤15第五章 数据采集分析与知识管理17一、 大数据系统和数据挖掘技术17二、 信息鉴别及必要性21第六章 工程咨询信息及其管理23一、 工程咨询信息及其管理概述23二、 工程咨询信息类型及来源24第七章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标29一、 环境承载力影响因素识别及评价指标29
2、二、 生态承载力影响因素识别及评价指标30第八章 规划咨询方法31一、 调查方法31二、 模拟预测方法32第九章 现金流量分析35一、 现金流量分析指标计算35二、 现金流量分析的原则44第十章 建设投资简单估算法47一、 系数估算法47二、 单位生产能力估算法47第十一章 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第十二章 资金结构优化比选50一、 息税前利润每股利润分析法50二、 比较资金成本法51第十三章 并购融资及债务重组54一、 公允价值估值方法54二、 并购融资方式59第十四章 财务现金流量的估算68一、 税费估算68二、 成本与费用估算73
3、第十五章 财务盈利能力分析87一、 动态指标分析87二、 静态指标分析97第十六章 经济分析基本方法98一、 项目费用效益分析98二、 项目费用效果分析104第十七章 投资项目经济影响分析方法109一、 分析原则及基本方法109二、 定量指标分析方法111第一章 公司简介一、 公司基本信息1、公司名称:xx集团有限公司2、法定代表人:韦xx3、注册资本:760万元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:2011-11-37、营业期限:2011-11-3至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事农业机器人相关业务(企业依法
4、自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,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、 公司简介公司始终坚持“人本、诚信、创新、共赢”的经营理念,以“市场为导向、顾客为中心”的企业服务宗旨,竭诚为国内外客户提供优质产品和一流服务,欢迎各界人士光临指导和洽谈业务。公司注重发挥员工民主管理、民主参与、民主监督的作用,建立了工会组织,并通过明确职工代表大会各项职权、组织制度、工作制度,进一步规范厂务公开的内容、程序、形式,企业民主管理水平进一步提升。围绕公司战略和高质量发展,以提高全员思想政治素质、业务素质和履职能力为核心,坚持战略导向、
5、问题导向和需求导向,持续深化教育培训改革,精准实施培训,努力实现员工成长与公司发展的良性互动。第二章 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,
6、选择建立合适的数学模型,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,
7、如考虑资金时间价值、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
8、,促进项目的顺利进行。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
9、逻辑思维形式,对事物进行归纳、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。
10、如利益相关者分析法,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。第三章 行业背景分析人口的快速增长、食物供应压力的增加、农业劳动力的不断减少,农业机器人市场需求不断攀升,无人农场概念也逐渐兴起。无论是建设“智慧农业”还是助推农场无人机,农业机器人都是当之无愧的主角。目前,农业机器人已经能完成播种、种植、耕作、采摘、收割、除草、分选以及包装等工作,主要应用于无人驾驶拖拉机、无人机、物料管理、播种和森林管理、土壤管理、牧业管理和动物管理等。过去几年,人工智能已经改变了大多数公司和组织的运作方式。如今,这些人工智能算法也开始渗透进农业领
11、域。如今,人工智能、大数据、物联网等前沿技术的发展正在改变着这个时代,农业生产方式从机械化向数字化迈进,精准农业技术已经悄然改变了传统的农业生产模式,高端智能化阶段已然到来.农业机器人与人工智能结合,将在农产品生产的整个过程发挥重要的作用,特别是农产品的收割工作中。人类的收割被称为屠宰式收割,大多数情况下一次性收割所有的农作物。但是人类在收割庄稼时,大约有20到60的庄稼因为不完全成熟被扔掉,因为超市不会卖不纯的蔬菜,顾客也不会买成熟程度不一的蔬菜。智能农业机器人也可以进行自定义设定,在庄稼完全成熟的时候才选择收割或者一次性收割。同时这也意味着要求农用劳作车必须拥有更高的精度、更强的灵活性、更
12、低的生产成本以及更接地气的价格。若排除农作物对日光的需要,人们可以轻松地利用远程监控经营全天候的小型农场。第四章 现代工程咨询方法一、 层次分析法的基本步骤当一个决策者在对问题进行分析时,首先要将分析对象的因素建立起彼此相关因素的层次系统结构,这种层次结构可以清晰地反映出相关因素(目标、准则、对象)的彼此关系,使得决策者能够把复杂的问题顺理成章,然后进行逐一比较、判断,从中选出最优的方案。运用层次分析法大体上分成四个步骤:建立层次结构模型;构造比较判别矩阵;单准则下层次排序及其一致性检验;层次总排序及其一致性检验。(一)建立层次结构模型层次分析法先将决策的目标、考虑的因素(评价准则)和决策对象
13、(行动方案)按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层,其中最高层称为目标层,这一层中只有一个元素,就是该问题要达到的目标或理想的结果;中间层为准则层,层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等,准则层中可以不止一层,可以根据问题规模的大小和复杂程度,分为准则层、子准则层;最低层为方案层,这一层包括了实现目标可供选择的方案。据此绘出层次结构模型图,模型中,目标、评价准则和行动方案处于不同的层次,彼此之间关系用线段表示,评价准则可细分多层。在层次结构模型中,各层均由若干因素构成,当某个层次包含因素较多时,可将该层次进一步划分成若干子层次。通常应使各层次中的各因素支配的元素一般不超过9个,
14、这是因为支配元素过多会给两两比较带来困难。一个好的层次结构模型对解决问题极为重要,因此,在构建层次结构模型时,应注意以下四点:1自上至下顺序地存在支配关系,用直线段表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系,同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系;2整个结构不受层次限制;3最高层只有一个元素,每个元素所支配元素一般不超过9个,元素过多可进一步分层;4对某些具有子层次结构可引入虚元素,使之成为典型层次结构模型。(二)构造比较判别矩阵层次结构建立后,评价者根据自己的知识、经验和判断,从第一个准则层开始向下,逐步确定各层不同因素相对于上一层因素的重要性权数。层次分析法在确定各层不同因素相对于上一层各因
15、素的重要性权数时,通常使用两两比较的方法。(三)单准则下层次排序及其一致性检验层次分析法的信息基础是比较判断矩阵。由于每个准则都支配下一层若干个因素,这样对于每一个准则及它所支配的因素都可以得到一个比较判断矩阵。因此,根据比较判断矩阵如何求出各因素对于准则的相对排序权重的过程称为单准则下的排序。计算权重的方法有多种,其中和法和根法是比较成熟并得到广泛应用的方法。1和法2根法3判断矩阵一致性检验由于客观事物的复杂性,会使我们的判断带有主观性和片面性,完全要求每次比较判断的思维标准一致是不大可能的。事实上,在构建比较判断矩阵时,我们虽然不要求判断具有一致性,但一个混乱的,经不起推敲的比较判断矩阵有
16、可能导致决策的失误,所以我们希望在判断时应大体上的致。而上述计算权重方法,当判断矩阵过于偏离一致性时,其可靠程度也就值得怀疑了,故对于每一层次作单准则排序时,均需要作一致性的检验。(四)层次总排序及其一致性检验1层次总排序计算同一层次中所有元素对于最高层(总目标)的相对重要性标度(又称排序权重向量)称为层次总排序。2总排序一致性检验人们在对各层元素作比较时,尽管每一层中所用的比较尺度基本一致,但各层之间仍可能有所差异,而这种差异将随着层次总排序的逐渐计算而累加起来,因此需要从模型的总体上来检验这种差异尺度的累积是否显著,检验的过程称为层次总排序的一致性检验。二、 SWOT分析法的基本步骤运用S
17、WOT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
18、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。第五章 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
19、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,使其成为一门独特
20、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。1
21、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(属性
22、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、数据变
23、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。现在的搜索引
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