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通过用能数据构建企业活力指数 支撑园区数字化转型

作者:作者时间:2023-08-10 09:55:05 次浏览

信息摘要:

随着大型园区的建设与运营,园区运营管理中的实时性差、准确性低、信息不全等问题不断暴露出来,为让园区管理者及时掌握园内企业真实经营情况和发展态势,烽台科技提出新思路——“企业活力指数”

随着大型园区的建设与运营,园区运营管理中的实时性差、准确性低、信息不全等问题不断暴露出来,为让园区管理者及时掌握园内企业真实经营情况和发展态势,烽台科技提出新思路——“企业活力指数”,来破解这一难题。

企业活力指数

企业活力指数思路

当前园区已经具备了全面的感知手段和数据采集能力,比如企业的用电情况、用水情况、用气情况(若有的话)等,是否能够利用这些数据推导出一些指标来实时、准确、快速地反映企业的实时运行状态、人员变动情况、企业经营情况、企业创新能力、企业金融情况、企业发展态势呢?

通过监测企业的日常用电量、用水量、用气量(若有的话)等,基于数据驱动的分析方法,利用数据建模分析技术,来进行深度的分析、挖掘和综合计算,可以得到企业活力指数,来实时、准确、快速地反映企业的实时运行状态、人员变动情况、企业经营情况、企业创新能力、企业融资情况、企业发展趋势等等,帮助园区管理人员、物业人员及时了解入住企业的实时动态,为园区管理提供依据和支撑。

企业活力指数方法

通过采集企业日常用水数据、企业核心机房日常用电数据、企业空调用电数据、企业用气数据(若有的话)等,将各指标通过同比/环比的方式得出指标的变化趋势,侧面反映出企业内部动态。

例如,企业的日常用水数据,可以反应出企业内部人员的数量及变化,通过参考《生活和公共用水量定额及标准》中对于办公区人员每日用水定额,可以初步判定企业内部人员的数量,如果员工人数保持不变或者上涨趋势,则可侧面反应出企业处于扩张状态。

企业核心机房用电数据,通过结合烽台科技对某品牌某服务器的日用电量实测数据,可以反应出该企业核心机房服务器正常运行的规模,如果该数据保持稳定或者上涨趋势,则可以侧面反应出企业业务量的趋势是稳定或上涨;如果该数量逐月下降,则可大概判断为该企业核心设备逐步关停。

企业的空调用电数据,通过同比上年情况,可以反应出该企业人员活动区域是保持稳定还是处于扩大/缩减趋势。

综上,可通过对企业内部日常水电气数据有效地实时采集分析,形成对企业运营状态评估的活力指数模型。

企业活力指数计算流程

企业活力指数的计算流程如图1所示:

图1 企业活力指数计算流程图

  • 数据采集:实时采集企业日常用水数据、核心机房用电数据、空调用电数据、用气数据等相关数据。
  • 数据治理:在数据采集过程中,难免会发生各种情况,如设备故障、传感器故障、传输故障、解析问题等等,都会导致一些数据的异常,存在无效数据、死值、不稳定值、不合法值等,如果不加处理直接进行分析,必然会造成分析结果的失真,甚至错误,因此需要对异常数据进行高效地检测,如数据降噪处理、数据平滑处理、数据死值去除等,以保证后续分析的正确性。
  • 数据管理:在数据管理中,要统一定义数据模型和存储方式,按照分级分类的思想组织数据,方便后续统一分析和数据安全处理。
  • 计算引擎:设计高效的实时计算引擎,来实时计算企业的活力指数,得出企业活力值。
  • 可视化:将最终的计算结果以各种展示方式呈现给用户,使得园区管理人员可以实时、快捷、方便地查看到企业实时动态。

企业活力指数计算

企业活力指数的计算如图2所示。

图2 企业活力指数计算

1. 企业活力指数指标计算

(1)采集企业核心机房用电量K1、核心机房企业空调用电量K2、企业日常用水量K3、企业用气数据K4四项指标数据;

(2)为每个指标数据选择合适的对比时间间隔,如日、周、月、季、年等,如企业核心机房用电量、企业用水量、企业用气量以月度环比率(R1、R3、R4)为计算依据,企业空调用电量则以上一年同比率R2为计算依据;

(3)核心机房用电数据环比率如下所示:

其它数据计算方式同上。

(4)另外,通过对已经采集到的指标数据进行深度分析和计算,可以得到新的不同的指标。比如:

企业核心机房用电量K1,通过结合测算得到的服务器单台单日用电量数据(如图3),可以计算出企业核心服务器设备数量K5,同时计算出服务器设备变动率R5;

图3 实测某品牌服务器用电量

核心机房服务器数量计算如下:

(5)而企业用水量K3,结合《生活和公共用水量定额及标准》可以估算出企业常住人员情况K6(如图4),同时计算出人员变动率R6:

图4 生活和公共用水量定额及标准

参考《生活和公共用水量定额及标准》办公楼每人每日用水量大概是30-50L,取40L/日,计算出每月每人用水量大概为 40L*21.75=870L,企业月用水总量K3/870估算得出企业员工人数K6,同时算出人员变动率R6。

企业员工人数计算方式如下:

通过上述计算,可得到如下指标:

  • 企业核心机房用电量K1、企业核心机房用电数据环比率R1;
  • 企业空调用电量K2、空调用电数据同比率R2;
  • 企业日常用水量K3、用水数据环比率R3;
  • 企业日常用气量K4、用气数据环比率R4;
  • 核心机房服务器设备数量K5、核心机房服务器设备数量变化环比率R5;
  • 企业内部员工人数推算K6、员工人数变化环比率R6。

2. 指标权重计算

指标梳理清楚之后,还需要考虑各指标对企业的影响程度不同,为每项指标赋予不同的权重。常见的权重分析算法有多种,我们选用最适合的AHP层次分析法。

AHP层次分析法是一个多指标综合评价算法,由于算法简单、实用,因此在经管类或者实际生活中应用得非常多,其一般有两个用途,一是指标定权,一是量化方案选择。

层次分析法应用过程中,大体步骤主要包括四个:第一步是层次结构模型的构建;第二步构造判断矩阵;第三步为层次单排序及其一致性检验,这步即为对指标定权;第四步为层次总排序及其一致性检验,这步如果没有决策层的话,通常可以省略。

通过层析分析法,最终可以得到权重计算公式如下:

此处因为篇幅关系,我们就不详细介绍层次分析法具体算法了。

通过AHP层次分析法,将各指标分配的权重如下:核心机房用电数权重为W1,核心机房服务器设备数量权重为W5,空调用电量权重为W2,日常用水量权重为W3,企业内部人数变化权重为W6,企业日常用气量权重为W4;

3. 企业活力指数计算

通过对上述指标的综合计算,得出企业的活力指数A:

企业活力指数可视化

最后,将各企业活力指数通过可视化的方式展示,可准确、实时、快捷地查看园区内入住企业的活力指数,以此大致判断企业的业务情况等。

图5 企业活力指数

总 结

《2020-2026 年中国工业品产业园区行业市场专项调查及未来前景展望报告》数据显示:自1979年,中国第一家产业园——深圳蛇口工业区拉开我国产业园区建设序幕以来,中国产业园区迈向稳步发展的第40个年头。在这40年间,中国产业园区在数量和经济规模上均取得了瞩目的发展。数据显示,目前全国各种各类产业园区约2.5万个,对国家经济贡献达到35%以上。截至2017年底,全国有 156家国家级高新区、219家级国家级开发区,二者当年合计实现生产总值18.62万亿元,占2017年全国GDP的24%。2018年3月,国务院批复同意荆州、黄石大冶湖、潜江、九江共青城、宜春丰城、湛江、茂名、楚雄、淮南、荣昌、永川、怀化等12家高新区升级为国家高新区。至此,国家高新区总数已达168家。

随着园区的蓬勃发展,未来对园区的管理势必会成为新的需求点,如何高效、准确、快速地帮管区管理者达成目标,是信息化解决方案商需要考虑和解决的重要问题,本文只是从一个较小的点出发,提供了一种管理思路,旨在抛砖引玉,欢迎各领域的有识之士共同努力,提供新的思路,共同解决园区的实时高效管理。