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能源數據分析報告范文第1篇

一、檢查的方法和步驟

第一階段檢查階段（20*年11月3日至20*年1月3日）

（一）準備工作（由相關業務股負責）

1、土地利用遙感動態監測工作圖、監測相關表格、監測影像數據。

2、土地利用現狀變更調查圖件、外業記錄手簿、變更統計臺帳、土地利用總體規劃圖件、土地利用年度計劃文件、近兩年的用地審批文件、耕地占補平衡資料、近兩年群眾舉報違法用地的登記材料和立案查處案卷以及其它有關文件資料。

3、各種內外業調查統計表格和外業測量工具。

（二）內業

1、核實遙感監測圖上的行政界線，對誤差部分進行修正。

2、將遙感監測結果與土地利用現狀變更調查圖及土地變更調查記錄手簿逐圖斑進行比較，測繪、地籍管理部門負責填寫變化圖斑核查記錄表，并將兩者變化不一致的圖斑標注在監測圖上，同時在變化圖斑核查記錄表中圖斑號前注明。

3、對地塊小，在監測圖上地形、地物不明顯的地區，可依據變化圖斑的中心點坐標，將變化不一致的圖斑轉繪到1:1萬土地利用現狀圖上，以便外業調查人員讀圖。

4、根據調查區域的交通情況及調查圖斑的分布狀況，確定調查路線，以提高外業調查效率。根據確定的路線及分組情況，整理分好內業填寫的變化圖斑核查記錄表及相關資料供外業調查使用。

（三）外業核查測量

1、按照內業確定的調查路線，對遙感監測與變更調查不一致的圖斑逐一進行調查，填寫變化圖斑核查記錄表。

2、實地測量。對違法用地嚴格按《城鎮地籍調查規程》規定的測量方法及精度要求進行測量。對其他用地，實地與圖斑一致的，以圖斑面積為準；實地與圖斑面積不一致的，可采用土地利用現狀變更調查的方法及精度要求，將建設用地補測到土地利用現狀圖上，在詳查圖上量算面積。地籍管理部門和執法監察部門將測量結果填寫到《變化圖斑情況統計表》。

（四）整理核查結果

測繪、地籍管理部門對外業核查結果進行整理，將相關內容記錄到《變化圖斑情況統計表》，完成復核土地變更調查的有關統計、比較分析。

（五）確定變化圖斑的合法性

用地管理、規劃管理部門對實地發生變化的圖斑涉及的地塊，逐個審核是否經過批準以及是否符合規劃，將審核結果填寫到《變化圖斑情況統計表》和《違法用地圖斑宗地明細表》。

（六）統計、匯總、分析

1、整理《變化圖斑情況統計表》。對經實地調查、測量填寫的《變化圖斑情況統計表》中有關數據進行匯總，填寫《衛星遙感監測執法檢查數據匯總表》。

2、匯總分析。填寫《違法用地數據匯總表》和《違法用地調查處理情況匯總表》，并根據匯總結果，寫出有情況、有實例、有原因分析的匯總分析報告。

3、縣國土資源局將確定專人負責表格填寫和數據匯總工作，確保填寫的內容規范、準確。

第二階段查處階段（20*年1月3日至20*年3月3日）

縣局對衛片執法檢查中發現的土地違法案件，將嚴格依法查處，對違法事實清楚、性質嚴重、案情復雜、處理難度大的土地違法案件，縣國土資源局將及時向本級人民政府及上級國土資源管理部門報告。對檢查中發現的土地違法行為，依據《查處土地違法行為立案標準》及時立案，依法處理。

第三階段檢查驗收階段（20*年3月）

第一、二階段工作完成后，做好迎接對衛片執法檢查工作的檢查驗收準備。

二、執法檢查成果上報

第一階段工作完成后，縣局將檢查情況匯總分析報告及《變化圖斑情況統計表》、《違法用地圖斑宗地明細表》、《衛星遙感監測執法檢查數據匯總表》、《違法用地數據匯總表》報市局執法監察大隊。

第一階段工作主要由地籍、利用、規保、測繪部門完成。

檢查匯總分析報告應包括如下內容：1、執法檢查工作的整體介紹、包括組織領導、工作部署和開展情況。2、衛片圖斑所反映的新增建設用地的整體情況，包括分類數據統計及數據分析。3、新增建設用地審批、使用中存在的問題、發生問題的原因及解決措施等。對存在的問題和發生的原因要進行深入分析和研究，并提出建設性意見和建議。

第二階段工作完成后，縣局將土地違法行為調查處理情況報告及《違法用地調查處理情況匯總表》上報市局。

能源數據分析報告范文第2篇

【關鍵詞】光伏電站；數據采集系統；集成檢測系統

隨著對于新能源的開發和利用，并在國家相關政策的支持下我國的光伏電站行業的到了迅速的發展。至2013年我國光伏電站已達到了1716萬-千瓦的裝機總量。因為光伏電站的裝設適用與任何能夠取得光能的地方決定了光伏發電的隨機性和波動性等特征。現在光伏電站實行并網運行，這就給電網的安全運行產生了一定的影響，為保證電網的安全運行必須對光伏電站進行檢測評估。經過相關研究一些檢測系統被研發，本文將針對光伏電站特有的環境因素采用光伏電站集成檢測系統設計進行闡述。

一、集成檢測系統的特點和功能

（一）集成檢測系統的特點。集成檢測系統是以計算機為基礎，對現場的運行設備進行監視和控制，通過集成檢測系統的檢查實現對光伏電站系統的控制和數據的采集。根據國家電網相關規定對光伏電站發電的電能質量、發電功率、低壓穿越、防孤島以及并網后頻率的擾動等進行檢測。其結構圖如下：

圖1 光伏電站現場檢測系統結構圖

此系統主要體現如下特點：1、集成系統對檢測過程中檢測設備的控制，收集檢測到的數據進行存儲和分析。2、光伏發電信息實時性較強。因為光伏發電受到自然環境因素的影響較大，且電力系統運行時的參數變化迅速且頻繁，所以對于光伏發電實施信息的檢查至關重要。3、集成檢測系統檢測信息的可靠性。檢測過程中的信息采集和數據分析以及相應的控制命令的準確可靠直接影響著系統的正常運作。3、整體化設計，此系統在檢測的過程中檢測和數據分析同時進行，還能夠自動生成分析報告。4、整體中又分由選擇性的模塊化設計，提高整個檢測系統的兼容性。

（二）光伏電站集成檢測系統的功能。集成檢測系統能夠對現場設備和環境進行監控，之后把采集的數據分析傳輸至總網的功能。此外，由于此系統具有模塊化設計的特點還能夠進行選擇性項目測試，例如對于電能質量，功率特性，低電壓穿越和孤島測試正色幾個項目根據實際情況由選擇的進行測控。同時還具備對檢測裝置進行調節控制的功能。其系統功能圖如下：

圖2 集成檢測系統功能結構圖

二、集成檢測系統的設計

系統的整體化結構便于統一管理，節約資源，提升系統的整體性能，下圖為基礎檢測系統設計的整體結構圖：

圖3 檢測系統整體結構圖

主工作臺主要是接收各個裝置檢測的數據，再根據這些儀器檢測到的的數據進行調整控制并發送控制指令。

（一）主工作臺的統一管理。把集成檢測系統的整個檢測過程中的各個監控裝置的融匯到一個統一直觀的主界面，建立包含有各項檢測數據的各項檢測數據的統一平臺。其中數據采集系統對整個系統的數據進行統一采集，避免多出數據采集造成資源浪費。項目測試系統的模塊化，可根據不同測試項目的要求進行選擇性測試。

（二）集成檢測系統的數據平臺。數據平臺的設計要具有對各測試裝置的數據的采集，同時還要對收集的數據進行分析和處理。數據平臺中的數據庫為集成檢測系統中的監控功能提供數據，它對各檢測裝置的數據和參數進行管理和控制，實現各個系統之間數據的傳遞、交換和整體的數據共享。

（三）系統設計中的增設功能。1、在集成檢測系統中加入模擬調度系統，此系統是為了模擬調度中心對電站的輸出功率要求，利用此系統能夠做到和調度系統同樣發送指令的功能。2、孤島測試自動調節功能。改變之前的手動調節負載的方式，在此系統中事先輸入指令，根據指令要其自行完成負載和輸送功率的匹配。

（四）對各項目的測試設計。項目測試采用模塊化，具有選擇性的結構，其內容包含了光伏發電的質量，低電壓穿越，傳輸功率的特性，防孤島檢測功能，頻率的波動等。1、檢測電能的質量時通過質量分析儀采集電站的電能信息，并通過無線傳輸把采集到的數據信息傳送至集成檢測系統，在集成檢測系統中進行數據處理。2、對于低壓穿越裝置的檢測，由集成檢測系統指令，模擬電網跌落的過程，在此過程中要及時采集相關的信息，通過整理分析之后評估光伏電站的低壓穿越能力。3、對電站功率特性的檢測，是利用模擬調度功能調節光伏電站的功率，氣象裝置利用無線電傳輸把相關數據傳送到集成檢測系統，之后電站并網的功率信息通過功率分析儀把并網點功率信息傳至集成檢測系統，經過GPS對時達到數據的同步共享。4、對于防孤島裝置的測試主要檢測電站防孤島的保護能力，是利用自動加載負載功能對模擬RLC負載做出自動調整，同時檢測出此過程的參數，來計算防孤島的保護時間的方式。5、頻率波動。通過測控系統下達指令來控制頻率擾動裝置，在模擬電網頻率保護的過程中進行數據采集，整理和分析，對光伏電站頻率波動的情況進行評估。

（五）測試結果的處理設計。在測試完成后要進行整理總結做出相關的測試報告，在設計系統自動生成報告程序。按照測試報告內容的相關要求，仍采用模塊化設計，利用系統數據庫的數據，自動加載相應的檢測數據，形成較為完整的數據測試報告，之后打印備用。

（六）對集成檢測系統的功能進行驗證。對系統功能的驗證，系統可根據要求對各檢測裝置下達指令，同時采集檢測過程中的相關數據，并作出整理分析最后出具相應的報告。之后拿實際數據、集成系統檢測的數據和在舊方式下測得的數據進行核對?，F以低電壓穿越的數據值為例驗證得出集成檢測系統各項設置運行完好，數據準確可靠。

三、結束語

對于光伏電站現場設備和環境的檢測是保障電網安全運行的有效措施，本文中的集成檢測系統通過各項設置的模塊化檢測和相關數據的采集以及其中一些設置的自動調節到最后系統數據統一化的管理，通過一體化的平臺對光伏電站的各項性能進行監控和調節。這樣集成檢測系統的運用，提高了對光伏電站的檢測效率，節約一定的資源，更是促進光伏電站的快速發展。

參考文獻：

[1] 李丹萍，葛強，談磊.基于DSP光伏發電系統的最大功率跟蹤試驗[J].揚州大學學報（自然科學版）. 2010（03）.

能源數據分析報告范文第3篇

[關鍵詞]文本挖掘　可視化工具　專利分析　競爭情報

[分類號]G353.1　G306

隨著知識經濟全球化進程的加快，專利文獻作為反映科技發展，特別是技術發展態勢的重要情報源，在科技戰略制定中發揮著日益重要的作用，如何對其開展有效分析，輔助政府部門、科研機構、高新企業進行專利戰略布局和專利技術研發，成為情報機構開展情報分析、戰略決策的重要方向。專利分析離不開高效分析工具的支持，專利分析方法、分析工具的合理使用是決定信息分析水平、效率以及質量的重要因素。本文首先對專利信息分析進行簡要概述，并對國外常用專利分析工具進行系統調研，以期為國內人員開展專利信息分析工作提供借鑒。

1　專利信息分析概述

專利信息分析是競爭情報分析的重要形式，是在對專利文獻進行篩選、鑒定、整理基礎上，利用文獻計量學方法，對其所含的各種信息要素進行統計、排序、對比、分析和研究，從而揭示專利文獻的深層動態特征，了解技術、經濟發展的歷史及現狀，進行技術評價和技術預測。

專利信息分析流程分為準備期、分析期和應用期三個階段。準備期是保證專利信息分析達到目標的基礎；分析期是專利信息分析工作的主體，主要包括數據采集和數據分析兩個階段；應用期是分析工作的延伸，是專利信息分析的價值體現，各階段具體包括的內容見圖。

2　專利分析工具的主要功能

隨著信息技術飛速發展，文本挖掘、信息可視化技術已被應用到專利分析領域，眾多專利分析工具應運而生，盡管不同分析工具各有專長，但總的來說專利分析工具功能主要有以下兩點：

2.1　數據清洗

數據清洗又稱數據規范，是影響專利分析效果至關重要的一步，其作用是為專利分析提供準確的數據，主要包括：①對檢索到的專利文獻進行相關性篩選，將符合條件專利文獻納入分析數據集；②同一概念不同寫法進行規范，以消除同一概念、同一事物不同寫法造成的分析誤差。

2.2　分析方法實現及其結果可視化顯示

專利分析方法通常分為定性分析、定量分析和擬定量分析，分析工具可實現的方法主要包括基本統計分析、共現分析、聚類分析和引證分析4類：

?基本統計分析：是指依據專利文獻標引項，對專利申請時間、申請人、申請機構、申請國家、同族專利量等指標進行統計，用于把握專利文獻分布狀況及其發展態勢。分析結果通常以列表、直方圖表形式展現。

?共現分析：是指相同或不同類型特征項信息共同出現的現象。通過對專利分類號、專利權人、申請時間、申請國、專利技術焦點等進行組配統計，用于揭示專利信息的內容關聯和特征項所隱含的知識。分析結果顯示方式主要有共現矩陣和曲線圖。

?聚類分析：是指利用聚類技術將同一數據集中的專利，按照技術類別聚成不同的子類，以揭示該特定技術領域內各個子領域的分布情況，分析各主要競爭對手專利分布情況。目前專利聚類主要基于主題，呈現結果可以按競爭對手和時間順序進行瀏覽。聚類結果展現方式主要有聚類地圖、結構化數據聚類和非結構化數據聚類。

?引證分析：是指對專利的引用和被引用情況進行分析。通過研究專利間的引用關系及其規律，探求技術間的聯系和發展規律，跟蹤不同技術專利網絡，反映特定技術領域的生命周期以及競爭對手間的技術依賴關系。分析結果呈現主要有引證表、引證樹和引證地圖。

3　國外常用專利分析工具

本部分重點列舉國外常用專利分析工具，并依據分析工具可分析的數據源，將其分為非結構化數據分析工具、結構化數據分析工具和混合型數據分析工具三大類。

3.1　非結構化數據分析工具

非結構化數據分析工具是指用于分析專利全文、期刊論文、網頁內容等非結構化數據的軟件，主要包括ClearForest、OminiViz和TEMIS。

3.1.1　ClearForest　ClearForest是美國Thomoson Reuters公司開發的具有強大功能的文本分析工具，包括先進的文本標記抽取平臺、分析平臺以及開發環境。其最具特色功能是可以將非結構化數據轉化為結構化數據，如從論文、網頁等非結構化文本中抽取相關詞語生成結構化數據，進而對結構化數據進行文本挖掘，如分類、聚類，生成列表、共現矩陣、聚類圖等。此外該工具還提供文本分析可視化功能，用于挖掘類問隱含關系和發現新知識。

3.1.2　OminiViz OminiViz是英國BioWisdom公司開發的一款單機版可視化數據分析軟件。該軟件有兩大特色：①分析數據類型廣泛，可對數值數據、分類數據、基因序列、化學結構以及專利、論文等多種數據類型進行分析；②整合復雜的統計算法、文本算法對大規模數據進行分析生成可視化圖譜輔助用戶對數據的理解，可視化圖譜主要有Galaxy圖、CoMet圖、ThemeMap和聚類圖等。

3.1.3　TEMIS TEMIS是美國TEMIS公司開發的一款用于商業智能的文本挖掘工具。其特色功能是支持概念化檢索，依靠強大的數據算法、語言學算法將多語種、多種文本類型的非結構化數據轉化為結構化數據，對其進行數據提取、分類、聚類等。TEMIS價格昂貴限制了在國內的應用。

3.2　結構化數據分析工具

結構化數據分析軟件主要用于對數據庫中的專利信息、文獻題錄信息進行分析，主要包括Thomson Data Analyzer(簡稱TDA)、VantagePoint、Quosa、RefViz、STN AnaVist和Vxinsight。

3.2.1　Thomson Data Analyzer TDA是美國Thomson Reuters與Search Technology公司聯合推出的數據挖掘和可視化分析工具，由Search Technology公司的Van―tagePoint引擎提供技術支持。TDA除支持德溫特世界專利索引(DII)、Web of Science和Pubmed等常用數據庫外，還支持Excel數據的導入。TDA軟件提供強大的數據清洗功能保證了數據分析的準確性，支持基本統計、共現分析、聚類分析，并可自動生成列表、矩陣、聚類圖、報告等。

VantagePoint軟件與TDA軟件功能基本類似，在此不再贅述。

3.2.2　Qaosa Quosa是美國Quosa公司開發的一款集文獻檢索、全文下載、文獻管理分析于一體的單機版

文本挖掘工具。該軟件支持Ovid、PubMed、美國專利數據庫等的直接搜索，可將PDF全文下載到本地進行組織管理，并可對文獻進行概念提取和聚類。其文獻全文自動下載、最新進展追蹤、PDF文獻信息自動識別以及全文分析功能是同類文獻管理軟件所不具備的，但其分析功能與專業類文獻分析軟件相比功能還較少。

3.2.3　RefViz RefViz是美國Thomson Reuters公司開發的單機版文獻信息分析可視化軟件。該軟件主要特色是具備強大的語義分析功能，可利用詞庫工具對數據進行清洗，分析結果可生成Galaxy視圖和二維矩陣視圖。但是RefViz僅能分析結構化數據，如來自文獻數據庫或文獻管理軟件的文獻題名、摘要、主題詞等信息，不能分析非結構化數據。

3.2.4　STN AnaVist STN AnaVist是美國化學協會分支機構化學文摘服務社(CAS)與FIZ Karlsruhe開發的一款科技文獻、專利文獻文本分析可視化軟件。該軟件可對化學文摘、DII、歐洲專利和美國專利等多個數據庫進行分析，并可利用CAS詞表對機構、技術術語進行數據規范。其主要特色是可采用聚類技術生成研究內容全景分析圖。

3.2.5　Vxinsight Vxinsiht是美國能源部桑地亞(sandia)國家實驗室開發的一款免費的單機版文本分析可視化軟件。該軟件的主要特色是采用三維虛擬地圖的形式來模擬聚類信息，以揭示科技文獻、專利、蛋白、基因問的相關性。

3.3　混合型數據分析工具

混合型數據分析軟件是一類可分析結構化數據和非結構化數據的軟件，主要包括Aureka，M－CAMDoors，Wisdomain和PatAnaIyst，這些工具都整合了專利數據庫檢索功能。

3.3.1　Aureka Aureka是美國Thomson Reuters公司開發的在線知識產權管理分析平臺，提供專利檢索、管理、分析(專利引證分析、專利地圖分析等)、預警等功能。在專利分析方面，ThemeScape提供聚類分析可生成專利地圖，Citation Tree提供引文分析可生成引證樹，揭示專利信息間的相互關聯，為用戶技術研發與自主創新、專利評價與評估、專利權保護、企業聯營與合作或兼并等的生產經營決策活動提供幫助。該軟件數據清洗功能較弱是其主要不足。

3.3.2　Wisdomain Wisdomain是美國Wisdomain公司開發的一個專利分析解決方案，整合FOCUST、PatentMagnet、PatentFamilyTree、PatentLab-II 4個工具，支持美國、歐洲、中國、日本、韓國、世界PCT專利檢索以及Inpadoc法律狀態檢索，提供基本統計、共現分析和引證分析功能，分析結果可以列表、聚類圖、引文圖、二維或三維圖形顯示。

3.3.3　Delphion專利信息平臺　Delphion是美國Thomson Reuters公司開發的專利信息服務平臺，集成Snapshot、Corporate Tree、PatentLab-II、Text Clustering、Citation Link 5個工具，分別提供在線分析、公司名稱規范、列表和直方圖等圖表生成、文檔聚類、引文分析功能。該平臺收錄范圍廣、整合分析工具多是其主要特色，但其按服務項目、專利下載數量收費的服務模式，使得一般用戶難以承受其高昂的費用。

3.4　專利分析工具比較

以上對國外常用的非結構化數據分析工具、結構化數據分析工具、混合型數據分析工具進行了簡單介紹，下面將從分析工具類型、分析數據源、主要功能、結果呈現、用戶群5個方面，對12個分析軟件進行比較，見表2。

非結構化數據分析工具，主要基于語義分析技術，將非結構化數據轉化為結構化數據，進而利用強大的分析功能對其進行分析。這三款軟件中，ClearForest、TEMIS價格昂貴，限制了在國內的應用；Ominiviz為單機版軟件使用便捷，除具有文本挖掘功能外還具有強大可視化功能，其可視化功能在眾多軟件中尤為出眾。

結構化數據分析工具，主要用于分析結構化數據。TDA是目前國內科技文獻、專利文獻分析應用較多的軟件，支持20多種文獻數據源，是目前已知文獻信息分析工具中支持數據最為廣泛的軟件，且支持Excel文件(含中文)的導入；此外該軟件具有強大的數據清洗功能、自動生成專利報告功能，這些功能是其他軟件無法比擬的；但是TDA在專利地圖制作、文獻結果可視化方面還存在不足，在專利分析中需與其他專利分析工具聯合應用。Quosa和Refviz主要用于期刊文獻的管理和分析，支持數據源較少；STN AnaVist自帶技術術語、機構分析詞表可用于專利文獻數據清洗，但對大規模數據庫的清洗仍是該軟件面臨的巨大挑戰。Vxinsight是本文介紹的分析工具中唯一一款免費的軟件，主要特色是可以生成二維、三維聚類地圖用于揭示專利、文獻間的關系，但該軟件在專利分析方面功能較弱。

混合型數據分析工具，除提供專利分析功能外，還提供專利文獻檢索、數據下載功能，文中提到的三個分析工具分析功能完備，均具有數據清洗功能，提供基本統計、共現分析、聚類分析、引文分析(僅對美國專利進行分析)，并可對分析結果進行可視化顯示。但這三個工具在專利分析方面各有其優勢與不足，如Aureka可采用聚類分析生成主題(詞匯)地形圖，用于專利技術主題分布研究，而在專利國家、機構分析分析方面由于缺乏數據清洗功能，分析結果準確性不足：Wisdomain僅能分析自帶數據庫檢索結果，不具有數據導入功能；Delphion主要用于專利數據檢索，在數據分析方面相比Aureka和Wisdomain功能較弱。

4　結語

專利分析工具是順利開展專利信息分析的重要保障，分析工具的好壞將直接影響專利分析的效率和結果的準確性，在應用專利分析工具時，還應注意以下幾點：

?融會信息分析思維，選擇恰當分析工具。國外專利分析工具眾多，在開展專利分析工作時，應根據不同的分析目的、擬解決的問題，結合不同分析工具的主要功能，選擇恰當的分析工具。由于國內購買國外產品途徑不暢、價格較高等原因，目前國內應用較多的主要有TDA、Aureka和Ominiviz。

能源數據分析報告范文第4篇

近日，信息安全公司CrowdStrike宣布其獲得了谷歌資本1億美元投資。據悉，CrowdStrike是由反病毒公司McAfee的前CTO及前副總裁創建，在去年的B輪融資中獲得由Accel Venture Partners領投的3 000萬美元。CrowdStrike公司利用了數據分析技術創建不可見的數據網眼，以偵測異常現象，同時會把信息共享給世界范圍內的安全專家，收集最新安全問題的分析報告。公司客戶覆蓋多個行業領域，包括多家金融行業的大型藍籌股公司，以及能源、電信、零售，甚至政府部門。

49.9億元人民幣中國企業虧損榜京東排第二

《財富》雜志近日了中國企業500強名單，在子榜單虧損榜中，中國鋁業虧損162億元人民幣，成為虧損王，京東商城虧損49.9億元人民幣緊排名第二。不過，《財富》方面強調，此次中國500強中的互聯網服務企業的平均營收增速近40%，遠超同期榜單整體的營收增速。這說明經濟結構和增長質量確有改善，新興行業正憑借其獨特的競爭力實現快速發展。

2億美元百度外賣獲融資

近日，有消息稱百度外賣已經敲定一筆2億美元的融資。也因此，其估值已經達到了8億美元左右。百度外賣上線后，最初以開放平臺的方式運營，線上接入合作外賣O2O公司，線下采用合作外賣O2O公司的物流，自己僅提供平臺。但2014年下半年后，百度外賣開始逐漸自營，線上的餐廳由自己談折扣。此外，百度還開發了外賣調度系統，自建物流團隊，以保證送餐速度。

20億美元“滴滴快的”再融資

據彭博社報導，“滴滴快的”在最新一輪融資中獲得近20億美元的投資。本輪融資的主要投資者包括中國平安保險、Capital International Private Equity Funds、高瓴資本和Coatue Management。

目前“滴滴快的”的主要支持者包括阿里巴巴、騰訊和軟銀。據“滴滴快的”稱，今年5月份以來，專車訂單數增加了兩倍達到300萬，年底前GMV可達120億美元。日出租車出行次數達到300萬次，幾乎壟斷了整個出租車召車應用市場。

5 100萬元人民幣暴風科技擬控股演藝平臺

能源數據分析報告范文第5篇

關鍵詞：炭素；日成本；問題；措施

近年來，炭素行業特別是電極生產企業競爭日趨激烈，如何在競爭中取得優勢，降本增效加強內部管理成為最緊迫的選項。日成本核算，作為鋼鐵行業降本利器，能否在炭素行業復制，成為擺在廣大炭素行業財務人員面前的一道難題。

一、炭素企業實施日成本核算存在的問題具體表現

（一）觀念上的落后，認識上的誤區讓日成本核算推行困難重重

長期以來，我國企業核算周期是以月度作為核算和分析周期，企業管理也是以月度作為報表期間進行分析及管理，推行日成本核算及分析需要更大的勇氣及觀念的轉變。炭素行業由于其生產周期長、工序復雜、收集基礎數據多等特點，更被普遍認為推行難度大，核算結果與目標及實際相比不準確，無參考意義，從而讓企業或企業員工對日成本核算推行起來不配合，有抵觸情緒。

（二）生產周期長，工藝復雜，當期成本無法及時傳遞到最終產品

石墨電極生產工藝流程包括：壓型―焙燒―浸漬―二次焙燒―石墨化―機加工―成品包裝發貨；一般正常的生產周期都是在90天左右，而電極接頭的生產由于比電極要多四個工序，生產周期要長得多。如此長的生產周期及工序流程，除需要采集大量的基礎數據外，各單元新投入成本即便在當月也無法及時傳遞到最終產品中去，更不用說當日投入成本對最終產品的影響了。

（三）工序半成品種類多達幾十種，增加日成本核算難度

炭素企業生產期長，工序多，中間工序庫存也較多，產品規格品種高達幾十種，工序結轉按加權成本結轉，當期新投入成本需要與庫存結合才能有效反映最終產品成本，增加日成本核算難度。

（四）管理手段落后，缺乏信息化支撐

日成本核算需要科學的電算化管理手段，強大的信息化技術支撐，炭素行業由于絕大部份是國有企業改制而來，信息化基礎薄弱，ERP系統使用效率不高或根本沒上ERP系統，在數據的采集及分析方面存在先天不足，大量數據需靠人工錄入，人為調整因素較多，加大了推行日成本核算難度。

二、針對存在問題所采取的一些解決措施或思路

第一，提高思想認識，樹立科學的成本核算觀念、精細化管理觀念，將日成本作為各生產單位狠抓降本增效的“規定動作”。

日成本核算的意義和目的，就是著眼于提升公司現場標準化作業水平，通過加強各制造單元投入產出日清日結管理，保證現場作業實時、完整地通過ERP系統或日成本核算平臺反映每日工藝技術指標及制造成本，為公司及時發現現場運行問題、提高成本核算數據質量及運行過程控制提供監控手段，為輔助生產經營決策、建立BOM指標設計及優化長效機制提供有效的數據分析依據，最終達到指標精心設計、現場精確操作、生產經營決策精細管理。各部門要廣泛動員，層層發動，講清意義，講清方法，講清標準；加大宣傳力度，形成全體動員、全員行動、人人參與的局面。

第二，加大企業信息化建設力度，大力推行ERP系統，確保數據及時、準確傳遞，確保分析精準、透徹。

日成本核算需要大量的基礎數據作為基礎，炭素企業各工序在產庫存較多，成本核算又采取的是加權分步結轉方式，如果沒有強大的信息化支持，會極大的影響日成本核算及時性和準確性，其對企業指導控制作用也將予以弱化。對目前未能實行ERP系統的企業來說，建立日成本核算平臺（EXCELL版）是一個不錯的選擇，但需要投入大量的人力成本，進行數據建設和分析。

第三，石墨電極企業生產周期長、生產工序多，就需要各個生產單元每天按時錄入產量、能耗、物料消耗等基本數據，計算出當天各生產單元投入產出情況，根據產品中間工序收得率，按照約當產量法推算出最終產品成本。同時，通過對當期各工序成本、推算出的最終產品成本與目標定額進行對比、分析，實現日成本核算控制目標。

三、日成本核算操作流程及數據應用和分析

（一）確保日成本管理寫所需的最佳設計，建立科學、完善的日成本核算平臺及報表分析平臺

做好日成本核算工作，必須加強全程控制，抓好每一環節。在設計環節，信息化系統必須科學有效、運行可靠，BOM定額必須精細、合理，各項消耗指標必須科學、準確、合理，分到產品品種直至規格，確?！皩懰琛钡淖罴言O計。

（二）確保各責任主體履行好日成本管理職責

1、制造單元認真扮演好自己的角色，由各部門對本部門的所產生的投入產出量、備品備件及原輔料、機物料的出庫量、能源消耗量，采購價格、資產的折舊、裝爐量、生產工藝曲線、設備維修費及利用率、攤銷數據、工資的預算數據及其它財務數據進行統計，核算當日成本、收益。通過對比每日計劃與實際單位消耗及單位成本的差異，及時監控分析每日制造成本及工藝技術水平。