“智能煤炭采購(gòu)與儲(chǔ)備場(chǎng)地融合調(diào)運(yùn)系統(tǒng)方案” 圍繞煤炭采購(gòu)、儲(chǔ)備以及場(chǎng)地融合調(diào)運(yùn)這幾個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)展開(kāi)，后續(xù)內(nèi)容將詳細(xì)闡述如何通過(guò)智能化手段，優(yōu)化煤炭從采購(gòu)到儲(chǔ)備再到場(chǎng)地調(diào)運(yùn)的全流程業(yè)務(wù)，以提升煤炭供應(yīng)鏈的效率與協(xié)同性。

本頁(yè)內(nèi)容清晰呈現(xiàn)了方案的六大核心板塊。從闡述項(xiàng)目開(kāi)展的背景和要達(dá)成的目標(biāo)出發(fā)，后續(xù)會(huì)依次講解支撐系統(tǒng)的技術(shù)方案、系統(tǒng)本身的架構(gòu)及核心能力，再說(shuō)明系統(tǒng)如何部署以及數(shù)據(jù)安全如何保障，接著給出實(shí)施計(jì)劃和相關(guān)報(bào)價(jià)，最后對(duì)方案進(jìn)行總結(jié)并凸顯其價(jià)值，整體邏輯層層遞進(jìn)，能讓受眾快速把握方案的整體脈絡(luò)與重點(diǎn)內(nèi)容。

一方面，點(diǎn)明傳統(tǒng)煤炭采購(gòu)模式效率低、成本高的痛點(diǎn)，凸顯技術(shù)優(yōu)化的緊迫性；另一方面，闡述整合 DeepSeek 人工智能技術(shù)的價(jià)值，既為煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)效率提升提供技術(shù)支撐，能通過(guò)系統(tǒng)模型輔助采購(gòu)決策、優(yōu)化合同簽訂與交付全流程，又可賦能煤炭行業(yè)，助力能源公司實(shí)現(xiàn)采購(gòu)流程智能化升級(jí)，進(jìn)而提升整體效率與效益，為后續(xù)方案的展開(kāi)提供了必要性與技術(shù)基礎(chǔ)的背景鋪墊。

要構(gòu)建智能決策系統(tǒng)，涵蓋煤價(jià)預(yù)測(cè)、調(diào)運(yùn)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)報(bào)表生成、前瞻性采購(gòu)計(jì)劃這四大模塊。

系統(tǒng)需全面覆蓋煤炭采購(gòu)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，達(dá)成全流程智能化決策支持。

借助智能化手段，大幅提高煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)的效率和效益，降低風(fēng)險(xiǎn)。

自然語(yǔ)言交互層：用戶能用自然語(yǔ)言描述報(bào)表需求，系統(tǒng)借助 DeepSeek，結(jié)合自然語(yǔ)言理解、知識(shí)圖譜以及預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如 BERT、GPT - 4），還有檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，從煤礦數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)取核心數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)的自然交互，快速生成精準(zhǔn)報(bào)表。

私有化知識(shí)增強(qiáng)：通過(guò) Apache Kafka 處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，結(jié)合 Elasticsearch 建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)索引層，部署企業(yè)專屬數(shù)據(jù)庫(kù)沉淀內(nèi)部運(yùn)營(yíng)規(guī)則文檔，微調(diào)訓(xùn)練提升 DeepSeek 對(duì)業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)的理解精度；基于 React + D3.js 打造低代碼交互的可視化配置界面，允許用戶拖拽字段生成自定義分析視圖，從而整合多源數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)的理解和響應(yīng)速度，同時(shí)提供靈活自定義分析功能。

智能模板生成：利用 DeepSeek 的文本生成能力，根據(jù)用戶歷史使用偏好自動(dòng)推薦圖表類型，支持多模態(tài)輸出，自動(dòng)生成包含數(shù)據(jù)解讀文本和可視化圖表的交互式報(bào)告（HTML/PDF），提升報(bào)表生成的智能化水平，為用戶提供更直觀、易理解的分析結(jié)果。

需求預(yù)測(cè)升級(jí)：接入 DeepSeek R1 模型的時(shí)序預(yù)測(cè)模塊，分析歷史采購(gòu)訂單、運(yùn)輸時(shí)效數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái) 72 小時(shí)區(qū)域需求波動(dòng)（誤差率<5%）；結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（煤礦開(kāi)工率熱力圖）動(dòng)態(tài)修正預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn) “宏觀政策 + 微觀生產(chǎn)” 雙驅(qū)動(dòng)決策，助力企業(yè)提前布局，優(yōu)化采購(gòu)計(jì)劃，降低庫(kù)存成本與缺貨風(fēng)險(xiǎn)。

多模態(tài)決策特征融合：構(gòu)建 Transformer - Based 多模態(tài)編碼器，通過(guò) DeepSeek 融合歷史采購(gòu)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化）、合同文本（非結(jié)構(gòu)化）、運(yùn)輸軌跡（時(shí)序）、網(wǎng)絡(luò)信息、政策信息等多源信息；以采購(gòu)成本、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、運(yùn)輸時(shí)效等為獎(jiǎng)懲因子，訓(xùn)練動(dòng)態(tài)決策代理（Agent）。技術(shù)上，用 RoBERTa 提取合同條款中價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞，通過(guò) Graph Neural Network（GNN）建模礦點(diǎn) - 電廠 - 運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)關(guān)系，融合多源信息構(gòu)建全面決策模型，提升決策科學(xué)性與準(zhǔn)確性。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)協(xié)同優(yōu)化：采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法訓(xùn)練采購(gòu)策略，目標(biāo)函數(shù)融合成本（線性規(guī)劃）與風(fēng)險(xiǎn)（蒙特卡洛模擬）雙指標(biāo)；通過(guò) DeepSeek 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)輸延遲告警（如暴雨導(dǎo)致鐵路停運(yùn)），自動(dòng)觸發(fā)替代路線計(jì)算與供應(yīng)商備選清單推送，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)結(jié)合，優(yōu)化采購(gòu)策略，降低風(fēng)險(xiǎn)與成本，保障采購(gòu)與調(diào)運(yùn)過(guò)程的穩(wěn)定與高效。

多源數(shù)據(jù)治理：利用 DeepSeek 對(duì)接專屬煤市數(shù)據(jù)庫(kù)，整合煤炭市場(chǎng)監(jiān)測(cè)價(jià)格、煤礦產(chǎn)能、火電企業(yè)日耗等 12 類高頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)數(shù)據(jù)更新；借助 DeepSeek 數(shù)據(jù)清洗模塊自動(dòng)修復(fù)異常值，為煤價(jià)預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

多模態(tài)時(shí)序預(yù)測(cè)模型：采用 LSTM - Transformer 混合模型為核心架構(gòu)，LSTM 捕捉短期波動(dòng)，Transformer 建模長(zhǎng)期趨勢(shì)與跨數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)；通過(guò) TSFresh 庫(kù)自動(dòng)提取產(chǎn)能、庫(kù)存、價(jià)格、政策、運(yùn)輸?shù)葧r(shí)序特征，并用 SHAP 值量化各因子貢獻(xiàn)度，精準(zhǔn)捕捉煤價(jià)波動(dòng)趨勢(shì)，提升預(yù)測(cè)精度與可解釋性，為決策提供有力依據(jù)。

指數(shù)融合技術(shù)：運(yùn)用 Graph Attention Network（GAT）構(gòu)建長(zhǎng)纖維指數(shù)與其他公開(kāi)指標(biāo)的隱含關(guān)聯(lián)，形成異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)齊層；基于 Kalman 濾波建立實(shí)時(shí)校準(zhǔn)機(jī)制，動(dòng)態(tài)修正預(yù)測(cè)值與實(shí)際交易價(jià)格的偏差，提升預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，助力企業(yè)優(yōu)化采購(gòu)策略。

聚焦 “多因子價(jià)格預(yù)測(cè)”，從三個(gè)維度詳細(xì)闡述相關(guān)技術(shù)與方法：

一、流式特征工程

借助 DeepSeek 實(shí)時(shí)計(jì)算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等外部數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)生成滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)量，比如過(guò)去 24 小時(shí)區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化情況。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成特征重要性報(bào)告，篩選并淘汰貢獻(xiàn)度低于 1% 的冗余特征，像 “建材企業(yè)數(shù)量對(duì)預(yù)測(cè)無(wú)顯著影響” 這類特征就會(huì)被剔除。通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算外部數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)生成并優(yōu)化特征集，能夠有效提升預(yù)測(cè)模型的性能與效率，保障模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

二、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）數(shù)據(jù)融合

采用橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在嚴(yán)格保護(hù)電廠私有數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合多方來(lái)訓(xùn)練全局模型。為解決產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題，利用 GAN 生成合成數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合，既保護(hù)了各方隱私，又提升了模型性能；數(shù)據(jù)增強(qiáng)則豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了模型的泛化能力。

三、因果推理增強(qiáng)

引入因果森林（Causal Forest）算法，能夠區(qū)分產(chǎn)能、需求等因子對(duì)價(jià)格的直接或間接影響，讓預(yù)測(cè)的可解釋性得到提升。并且基于 Attention 機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征融合，例如庫(kù)存波動(dòng)對(duì)煤價(jià)的影響權(quán)重會(huì)隨季節(jié)變化而調(diào)整。因果推理與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的結(jié)合，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)的可解釋性和適應(yīng)性，為企業(yè)決策提供更清晰的依據(jù)，助力企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。

從架構(gòu)層面，前端采用 Web 和移動(dòng)端雙平臺(tái)模式，能支持電廠、礦點(diǎn)、運(yùn)輸方等多角色便捷操作；后端運(yùn)用微服務(wù)架構(gòu)，對(duì)煤價(jià)預(yù)測(cè)、調(diào)運(yùn)優(yōu)化等核心功能進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)。這種雙平臺(tái)前端與微服務(wù)后端相結(jié)合的架構(gòu)，一方面可滿足煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)場(chǎng)景下多樣化的操作需求，另一方面也能有效提升系統(tǒng)的靈活性、可擴(kuò)展性以及維護(hù)效率，為系統(tǒng)高效、穩(wěn)定地服務(wù)于煤炭業(yè)務(wù)全流程提供了技術(shù)架構(gòu)保障。

將組建由資深架構(gòu)師、全棧開(kāi)發(fā)工程師、測(cè)試專家和UI設(shè)計(jì)師組成的專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，采用業(yè)界主流的開(kāi)發(fā)框架和技術(shù)棧，為招標(biāo)方打造高性能、高可靠的場(chǎng)地融合感知數(shù)字化平臺(tái)。我們將嚴(yán)格遵循軟件工程規(guī)范，從需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)到測(cè)試驗(yàn)收的全生命周期進(jìn)行嚴(yán)格把控，確保交付的系統(tǒng)在功能性、性能指標(biāo)、安全性和用戶體驗(yàn)等方面全面達(dá)到招標(biāo)要求。

在技術(shù)選型方面，前端將采用Vue3+TypeScript+Element Plus的技術(shù)組合，后端采用Spring Boot+Spring Cloud Alibaba的微服務(wù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)采用MySQL+TimescaleDB的混合方案，大數(shù)據(jù)處理采用Flink實(shí)時(shí)計(jì)算框架。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入，我們將開(kāi)發(fā)專用的協(xié)議轉(zhuǎn)換中間件，支持Modbus、OPC UA等工業(yè)協(xié)議的無(wú)縫對(duì)接。同時(shí)，系統(tǒng)將內(nèi)置完善的權(quán)限管理機(jī)制，支持RBAC權(quán)限模型，確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)安全可控。

這是一套完整且先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)方案，從多個(gè)層面詳細(xì)闡述了技術(shù)組件與融合要點(diǎn)，以保障系統(tǒng)的高效、靈活與智能運(yùn)行：

層級(jí) / 技術(shù)組件 / 大模型融合點(diǎn)：作為整個(gè)架構(gòu)的核心基礎(chǔ)，清晰界定了各層級(jí)之間的技術(shù)組件交互邏輯，以及大模型在不同層級(jí)的融合方式與作用點(diǎn)，為后續(xù)各層的協(xié)同工作奠定了框架性基礎(chǔ)，確保技術(shù)體系的整體一致性與可擴(kuò)展性。

數(shù)據(jù)層：采用 Apache Kafka 流處理技術(shù)，能夠高效、實(shí)時(shí)地處理海量的流式數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡脱舆t與高吞吐量；Ceph 存儲(chǔ)系統(tǒng)則憑借其分布式、高可靠的特性，為各類數(shù)據(jù)提供安全且可擴(kuò)展的存儲(chǔ)能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化與快速檢索；聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)沙箱的引入，在保障各參與方數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)了跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)聯(lián)合分析與模型訓(xùn)練，打破了數(shù)據(jù)孤島，為多源數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘提供了安全環(huán)境。

模型層：利用 PyTorch 強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合 DeepSpeed 的分布式訓(xùn)練能力，可高效訓(xùn)練大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型，大幅提升模型訓(xùn)練速度與效率，滿足復(fù)雜模型的訓(xùn)練需求；TimeSformer 多模態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)，能夠充分融合不同類型（如文本、圖像、時(shí)序等）的數(shù)據(jù)特征，精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)中的多模態(tài)關(guān)聯(lián)信息，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、全面的多模態(tài)預(yù)測(cè)分析，為業(yè)務(wù)決策提供有力的模型支撐。

服務(wù)層：基于 Spring Boot 微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個(gè)松耦合的微服務(wù)單元，每個(gè)微服務(wù)可獨(dú)立開(kāi)發(fā)、部署與擴(kuò)展，極大地提高了系統(tǒng)的靈活性與可維護(hù)性；Kubernetes 編排技術(shù)則對(duì)這些微服務(wù)進(jìn)行自動(dòng)化管理，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的自動(dòng)擴(kuò)容、故障恢復(fù)等操作，保障服務(wù)的高可用性；NL2SQL 動(dòng)態(tài)接口允許用戶通過(guò)自然語(yǔ)言直接生成 SQL 查詢語(yǔ)句，降低了用戶與系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互的技術(shù)門檻，讓業(yè)務(wù)人員能更便捷地獲取所需數(shù)據(jù)，提升了數(shù)據(jù)使用的效率與友好性。

終端層：前端采用 React 技術(shù)構(gòu)建可視化界面，憑借其組件化、高效渲染的特點(diǎn)，為用戶提供豐富、交互性強(qiáng)的視覺(jué)體驗(yàn)，便于用戶直觀地查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)與分析結(jié)果；移動(dòng)端輕量化模型（TinyML）針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的資源限制進(jìn)行優(yōu)化，可在移動(dòng)終端本地實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)的智能分析與預(yù)測(cè)，滿足移動(dòng)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性需求；邊緣端模型蒸餾（DistilBERT）通過(guò)對(duì)大型 BERT 模型進(jìn)行壓縮與優(yōu)化，在邊緣設(shè)備上也能高效運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)的快速推理與數(shù)據(jù)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升邊緣場(chǎng)景下的系統(tǒng)響應(yīng)速度。

整體采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，巧妙融合了流式數(shù)據(jù)處理、分布式存儲(chǔ)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、微服務(wù)、容器編排、自然語(yǔ)言處理等多種先進(jìn)技術(shù)，各層之間協(xié)同配合。這種架構(gòu)設(shè)計(jì)不僅保障了系統(tǒng)在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與高性能，能夠應(yīng)對(duì)高并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)等挑戰(zhàn)，還實(shí)現(xiàn)了高效、靈活、智能的系統(tǒng)運(yùn)行，充分滿足不同用戶在功能、性能、使用場(chǎng)景等方面的多樣化需求。

本頁(yè)展示的是 “大模型工具鏈全棧技術(shù)”，從多個(gè)維度詳細(xì)呈現(xiàn)了大模型相關(guān)的技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景及能力特點(diǎn)：

應(yīng)用場(chǎng)景

涵蓋業(yè)務(wù)系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)引擎應(yīng)用、報(bào)表系統(tǒng)、輔助決策等領(lǐng)域，大模型技術(shù)能在這些場(chǎng)景中發(fā)揮作用，為業(yè)務(wù)開(kāi)展、知識(shí)管理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與決策制定提供支持。

知識(shí)庫(kù)與知識(shí)引擎

知識(shí)庫(kù)：作為知識(shí)的存儲(chǔ)基礎(chǔ)，為知識(shí)引擎提供數(shù)據(jù)支撐。

知識(shí)引擎：

開(kāi)放對(duì)接方面，有 DeepSeek 聯(lián)網(wǎng)助手，可進(jìn)行行情預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)；還能開(kāi)展市場(chǎng)分析、營(yíng)銷策略制定、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、供需研判等工作。

依托 RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，構(gòu)建了煤炭行業(yè)專屬知識(shí)庫(kù)，同時(shí)包含工作流、聯(lián)網(wǎng)搜索、配置項(xiàng)等功能模塊。

模型服務(wù)層提供 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、精調(diào)知識(shí)大模型、行業(yè)大模型、客戶專屬模型等，且對(duì)外提供大模型 API（包括 DeepSeek、客戶專屬模型、混元、行業(yè)模型等），供上層應(yīng)用調(diào)用。

自研平臺(tái)

大模型廣場(chǎng)：內(nèi)置 DS 全系模型，支持一鍵發(fā)起模型部署和一鍵發(fā)起模型訓(xùn)練，方便快捷地開(kāi)展模型相關(guān)操作。

模型訓(xùn)練：可基于 DeepSeek 模型，結(jié)合客戶數(shù)據(jù)，提供大模型精調(diào)解決方案，訓(xùn)練生成客戶專屬模型，同時(shí)具備訓(xùn)練加速能力。

模型部署與服務(wù)管理：能部署 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、客戶專屬模型，兼容 OpenAI 接口規(guī)范，復(fù)刻 DeepSeek 的推理加速能力，保障模型推理的高效性，且通過(guò)模型 API 向上層知識(shí)引擎等模塊提供服務(wù)。

算力

具備計(jì)算集群（如 H20、A10 等），支持國(guó)產(chǎn)算力適配，擁有高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為大模型的訓(xùn)練、推理等操作提供強(qiáng)大的算力支撐，確保整個(gè)大模型工具鏈能高效運(yùn)行。

能力特點(diǎn)

擁有模型 + 訓(xùn)練平臺(tái) + 應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)的全鏈路能力，能覆蓋大模型從研發(fā)到應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。

提供從訓(xùn)練→推理→應(yīng)用的一站式絲滑服務(wù)體驗(yàn)，讓用戶在大模型的使用流程中更加順暢便捷。

全面接入 DeepSeek 模型，以 DeepSeek 相關(guān)技術(shù)為核心，結(jié)合其他模型與技術(shù)，構(gòu)建起完整的大模型工具鏈生態(tài)。

模塊大模型技術(shù)性能提升：聚焦大模型技術(shù)本身，通過(guò)技術(shù)優(yōu)化等手段，使大模型在各模塊中的性能得到增強(qiáng)，為后續(xù)應(yīng)用提供更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

報(bào)表生成動(dòng)態(tài)模板響應(yīng)速度提升，支持萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)渲染：在報(bào)表生成場(chǎng)景下，動(dòng)態(tài)模板的響應(yīng)速度有了明顯提升，能夠高效處理萬(wàn)級(jí)規(guī)模的數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染，讓報(bào)表生成更快捷、高效，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)報(bào)表的實(shí)時(shí)性需求。

采購(gòu)決策 | PPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí) | 采購(gòu)成本波動(dòng)率降低 22%：運(yùn)用 PPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)輔助采購(gòu)決策，有效降低了采購(gòu)成本的波動(dòng)率，幅度達(dá)到 22%，有助于企業(yè)更穩(wěn)定地控制采購(gòu)成本，提升采購(gòu)環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益。

煤價(jià)預(yù)測(cè) | TimeSformer 多模態(tài)模型 | 中期預(yù)測(cè)誤差率≤7.3%（原模型 12.5%）：采用 TimeSformer 多模態(tài)模型進(jìn)行煤價(jià)中期預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)誤差率控制在 7.3% 以內(nèi)，相比原模型 12.5% 的誤差率有顯著降低，極大提高了煤價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，為企業(yè)基于煤價(jià)的決策提供更可靠依據(jù)。

多源數(shù)據(jù)融合 | 聯(lián)邦學(xué)習(xí) + CTGAN | 訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋率提升 65%：借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合 CTGAN 的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)的覆蓋率提升了 65%，豐富了模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于提升模型的泛化能力與準(zhǔn)確性。

大模型技術(shù)應(yīng)用顯著提升系統(tǒng)性能，創(chuàng)造顯著業(yè)務(wù)價(jià)值：大模型技術(shù)在系統(tǒng)中的應(yīng)用，不僅從技術(shù)層面顯著提升了系統(tǒng)性能，還切實(shí)為業(yè)務(wù)帶來(lái)了顯著價(jià)值，推動(dòng)業(yè)務(wù)高效開(kāi)展。

為企業(yè)優(yōu)化采購(gòu)、降低成本、提升效率提供有力支持：綜合上述各方面的優(yōu)化與成果，最終能夠?yàn)槠髽I(yè)在采購(gòu)優(yōu)化、成本降低以及效率提升等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)提供強(qiáng)大且有力的支持，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展。

一、基礎(chǔ)環(huán)境配置

1.硬件環(huán)境

開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)成員需自備符合項(xiàng)目要求的臺(tái)式或便攜式個(gè)人電腦，確保設(shè)備性能能夠滿足軟件開(kāi)發(fā)、模塊部署與調(diào)試以及三維模型建設(shè)等工作的需求。電腦配置應(yīng)至少支持主流開(kāi)發(fā)工具和軟件的流暢運(yùn)行，以保障開(kāi)發(fā)效率。

2.軟件環(huán)境

開(kāi)發(fā)人員需安裝必要的正版工作軟件，嚴(yán)禁使用盜版、破解軟件接入內(nèi)網(wǎng)辦公環(huán)境。前端開(kāi)發(fā)需兼容 TypeScript 和 JavaScript 兩種編程語(yǔ)言，配備相應(yīng)的代碼編譯校驗(yàn)工具；后端開(kāi)發(fā)需支持 Maven 框架及 pom 文件形式的依賴管理，以及在 Springcloud 版本基礎(chǔ)上集成 SpringCloud0penfeign 框架等。同時(shí)，還需安裝數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具、接口調(diào)試工具等相關(guān)輔助軟件。

二、開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)棧

1.開(kāi)發(fā)工具

選用先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行系統(tǒng)模塊的開(kāi)發(fā)工作，包括前端頁(yè)面開(kāi)發(fā)工具、后端業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理工具等。確保工具能夠滿足敏捷開(kāi)發(fā)模式的需求，支持迭代開(kāi)發(fā)、持續(xù)集成和持續(xù)交付等方式。

2.技術(shù)棧

前端采用兼容 TypeScript 和 JavaScript 的技術(shù)，結(jié)合相關(guān)的前端框架實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)功能的集成展示，支持菜單欄多功能切換等特性。后端基于 Springcloud 等框架，利用高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，結(jié)合緩存技術(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)取機(jī)制，提高系統(tǒng)性能。數(shù)據(jù)庫(kù)選用主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)項(xiàng)目需求進(jìn)行合理設(shè)計(jì)與管理。

三、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

1.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

搭建穩(wěn)定、安全的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，保障開(kāi)發(fā)過(guò)程中數(shù)據(jù)的傳輸與交互。確保開(kāi)發(fā)環(huán)境與測(cè)試環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境之間的網(wǎng)絡(luò)隔離，防止數(shù)據(jù)泄露和干擾。同時(shí)，配置相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如路由器、交換機(jī)等，保障網(wǎng)絡(luò)的暢通。

2.安全策略

實(shí)施嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)安全策略，包括防火墻配置、入侵檢測(cè)系統(tǒng)部署等，防止未授權(quán)訪問(wèn)和網(wǎng)絡(luò)攻擊。開(kāi)發(fā)人員接入內(nèi)網(wǎng)辦公環(huán)境需遵守相關(guān)規(guī)定，嚴(yán)禁使用未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備和軟件。定期對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決安全隱患。

四、環(huán)境部署與管理

1.環(huán)境劃分

明確劃分開(kāi)發(fā)環(huán)境、測(cè)試環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境，各環(huán)境的配置和參數(shù)應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置，確保環(huán)境的一致性和穩(wěn)定性。開(kāi)發(fā)環(huán)境用于日常的軟件開(kāi)發(fā)和調(diào)試工作；測(cè)試環(huán)境用于對(duì)開(kāi)發(fā)完成的功能模塊進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證；生產(chǎn)環(huán)境用于最終的系統(tǒng)部署和運(yùn)行。

2.部署流程

制定詳細(xì)的軟件安裝部署計(jì)劃，按照計(jì)劃在目標(biāo)環(huán)境中進(jìn)行軟件產(chǎn)品的安裝部署。確定安裝所需的資源和信息，并向甲方提供相關(guān)支持。在安裝過(guò)程中，確保軟件編碼和數(shù)據(jù)庫(kù)按照合同規(guī)定初始化、執(zhí)行和終止，并對(duì)安裝事件和結(jié)果進(jìn)行記錄。

3.環(huán)境管理

建立完善的環(huán)境管理機(jī)制，對(duì)各環(huán)境的配置、版本、運(yùn)行狀態(tài)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。定期對(duì)環(huán)境進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化，確保環(huán)境的性能和安全性。同時(shí)，做好環(huán)境備份工作，防止因環(huán)境故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和系統(tǒng)癱瘓。

針對(duì)煤炭行業(yè)尤其是電廠對(duì)數(shù)據(jù)安全和成本的不同訴求，提供本地化和混合云兩種選擇。本地化部署初始成本不低于 200 萬(wàn)，需高等級(jí)服務(wù)器，能契合電廠內(nèi)網(wǎng)安全要求；混合云部署則將非敏感模塊上云以節(jié)約成本，核心數(shù)據(jù)留在本地處理。兩種模式可讓企業(yè)依據(jù)自身實(shí)際，靈活選取，在保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，兼顧數(shù)據(jù)安全與成本控制，為系統(tǒng)在不同企業(yè)的落地提供了適配性的部署方案。

呈現(xiàn)出面向?qū)崙?zhàn)的一站式大模型精調(diào)部署解決方案，全方位涵蓋 AI 建模部署、AI 資產(chǎn)管理與資源管理等關(guān)鍵領(lǐng)域，為大模型的全生命周期管理提供有力支撐：

1.AI 建模部署

該部分構(gòu)建了從數(shù)據(jù)處理到模型應(yīng)用的完整流程，助力大模型高效精調(diào)與部署。

2.大模型精調(diào)

快速試一試：提供零代碼一鍵部署大模型的便捷方式，用戶無(wú)需編寫代碼，只需簡(jiǎn)單操作就能完成大模型部署，隨后可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)問(wèn)答形式直觀體驗(yàn)?zāi)Ｐ屯评硇Ч?，快速感受大模型能力，降低了大模型使用的技術(shù)門檻，讓非技術(shù)人員也能輕松接觸大模型。

精調(diào)訓(xùn)練：支持低代碼、靈活自定義兩種精調(diào)模式。低代碼模式簡(jiǎn)化了精調(diào)流程，用戶通過(guò)簡(jiǎn)單配置即可開(kāi)展精調(diào)；靈活自定義模式則滿足了有更高定制化需求的用戶，可根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，自由調(diào)整精調(diào)參數(shù)與策略，適配多樣化的精調(diào)需求。

3.全流程覆蓋（數(shù)據(jù)→訓(xùn)練→調(diào)試→部署→應(yīng)用）

數(shù)據(jù)中心：

數(shù)據(jù)構(gòu)建方面，預(yù)置 3 大類精調(diào)數(shù)據(jù)處理 pipeline，能對(duì)不同類型的精調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、流程化處理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性；同時(shí)配備 CV、大模型相關(guān)的標(biāo)注工具，可精準(zhǔn)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，為后續(xù)模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練工坊：

訓(xùn)練工具豐富多樣，具備周期調(diào)度能力的可視化建模工具，讓用戶能以拖拽、配置等可視化方式進(jìn)行建模，降低深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景化應(yīng)用門檻；低門檻深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景化工具針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供開(kāi)箱即用的解決方案；交互式代碼開(kāi)發(fā)工具支持用戶進(jìn)行個(gè)性化代碼編寫與調(diào)試；專業(yè)的通用任務(wù)調(diào)度工具可高效管理各類訓(xùn)練任務(wù)的調(diào)度執(zhí)行。

支持分布式穩(wěn)定訓(xùn)練，可實(shí)現(xiàn)多機(jī)多卡大規(guī)模訓(xùn)練，充分利用硬件資源，提升訓(xùn)練效率，且具備故障自動(dòng)重啟續(xù)訓(xùn)功能，即便訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)故障，也能自動(dòng)恢復(fù)并繼續(xù)訓(xùn)練，保障訓(xùn)練任務(wù)的連續(xù)性。

提供基于 Jupyter 的高效自定義鏡像制作工具，用戶可根據(jù)需求定制包含特定環(huán)境、依賴的鏡像，滿足個(gè)性化訓(xùn)練環(huán)境需求。

訓(xùn)練指標(biāo)監(jiān)控全面，有豐富的指標(biāo)監(jiān)控及告警機(jī)制，覆蓋網(wǎng)絡(luò)及 GPU 算力等關(guān)鍵資源與訓(xùn)練指標(biāo)，實(shí)時(shí)掌握訓(xùn)練狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決訓(xùn)練過(guò)程中的問(wèn)題。

內(nèi)置訓(xùn)練加速，全新升級(jí) Angel 訓(xùn)練框架加速能力，性能提升 30%，大幅縮短訓(xùn)練時(shí)間，提升訓(xùn)練效率。

支持精調(diào)數(shù)據(jù)配比訓(xùn)練，內(nèi)置 100 + 任務(wù)類型精調(diào)配比數(shù)據(jù)，可根據(jù)不同任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，靈活調(diào)整數(shù)據(jù)配比，優(yōu)化精調(diào)效果。

模型部署：

采用分布式推理，有效解決大參數(shù)量模型部署難題，能提供超長(zhǎng)上下文窗口，滿足對(duì)長(zhǎng)文本等場(chǎng)景的處理需求。

內(nèi)置推理加速，全新升級(jí) Angel 推理加速能力，加速比可達(dá) 2 倍，顯著提升模型推理速度，讓大模型在實(shí)際應(yīng)用中能更快速地響應(yīng)請(qǐng)求。

支持大模型調(diào)用，提供統(tǒng)一的大模型調(diào)用 API 及體驗(yàn)工具，大幅縮短業(yè)務(wù)接入大模型能力的周期，方便各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)快速集成大模型能力。

4.AI 資產(chǎn)管理

對(duì)不同類型的大模型及 AI 框架進(jìn)行有效管理，為模型應(yīng)用提供豐富資源。

自研通用大模型：是從零訓(xùn)練自主創(chuàng)新的通用大模型，涵蓋 7b、13b、70b 等不同參數(shù)量級(jí)，可根據(jù)不同業(yè)務(wù)規(guī)模和需求，選擇合適參數(shù)量級(jí)的大模型，滿足多樣化的通用 AI 任務(wù)需求。

自研行業(yè)大模型：聚焦電力、能源、煤炭等領(lǐng)域，深度適配垂類業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能顯著提升垂類任務(wù)性能；支持知識(shí)增強(qiáng)，可融入行業(yè)專屬知識(shí)，同時(shí)具備實(shí)時(shí)更新知識(shí)庫(kù)的能力，確保模型知識(shí)體系與行業(yè)最新發(fā)展同步。

開(kāi)源大模型：包含 Deepseek 全系，以及 Llama、baichuan、chatglm、Qwen 等眾多主流開(kāi)源大模型，為用戶提供豐富的開(kāi)源模型選擇，便于開(kāi)展基于開(kāi)源模型的二次開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。

AI 框架：涵蓋 Pyspark、pytorch、vllm、megatron 等通用訓(xùn)練框架，滿足不同大模型訓(xùn)練框架需求；還有 triton、vllm、sglang、sd、paml 等通用推理框架，支持大模型在推理階段的高效運(yùn)行。

5.資源管理

為大模型的訓(xùn)練、部署與運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)的資源保障。

云服務(wù)器：公有云提供 HCC 高性能服務(wù)器，可一鍵納管，方便用戶快速獲取高性能計(jì)算資源；私有化服務(wù)器支持 X86 + ARM 統(tǒng)一納管，能適配不同架構(gòu)的硬件環(huán)境，滿足企業(yè)私有化部署的需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同架構(gòu)服務(wù)器的集中管理。

分布式文件存儲(chǔ)：公有云有分布式文件存儲(chǔ) CFS、Turbofs、Goosefsx 等，具備高可靠性、高可用性和可擴(kuò)展性，為大模型訓(xùn)練與應(yīng)用提供海量存儲(chǔ)資源；私有化支持 NFS 協(xié)議存儲(chǔ) NAS、CSP 等，滿足企業(yè)在私有化環(huán)境下的分布式存儲(chǔ)需求，保障數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)與高效訪問(wèn)。

容器底座：公有云自帶容器底座 TKE，提供便捷的容器化部署與管理能力，簡(jiǎn)化大模型相關(guān)服務(wù)的部署流程；私有化自帶容器底座 TCS，支持在私有化環(huán)境下進(jìn)行容器化部署與管理，助力企業(yè)構(gòu)建穩(wěn)定、高效的容器化應(yīng)用環(huán)境，保障大模型相關(guān)應(yīng)用的可靠運(yùn)行。

聚焦 DeepSeek 全系大語(yǔ)言模型支持服務(wù)部署，包含多方面內(nèi)容：

DeepSeek 全系列：涵蓋 R1、V3 滿血版，以及 R1 - Distill - Llama - 70B、R1 - Distill - Qwen - 32B、R1 - Distill - Qwen - 14B、R1 - Distill - Llama - 8B、R1 - Distill - Qwen - 7B、R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等型號(hào)。

一、一體化服務(wù)管理工具及推理加速能力：

1.一體化服務(wù)管理工具：

服務(wù)管理與運(yùn)營(yíng)：可進(jìn)行指標(biāo)監(jiān)控、鑒權(quán) / 限流、流量分配，能實(shí)時(shí)掌握服務(wù)性能、調(diào)用量、資源消耗等關(guān)鍵指標(biāo)，自動(dòng)調(diào)度符算力資源，彈性靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)峰谷。

容器調(diào)度：支持 HPA 擴(kuò)縮容、定時(shí)擴(kuò)縮容、組合擴(kuò)縮容等多種策略，滿足不同場(chǎng)景的靈活資源需求。

算力調(diào)度：能納管資源組，提供按量計(jì)費(fèi)算力池，有大模型專屬 GPU 算力包月獨(dú)享，以及 CPU 及傳統(tǒng) GPU 算力按需按量供應(yīng)。

2.Angel 推理加速：具備并行解碼、模型量化、并行優(yōu)化、Sampling 及 batch 優(yōu)化等能力，提升推理效率。

二、核心收益：包括支持長(zhǎng)上下文（64~128K）、超大規(guī)模型啟動(dòng)加速、獨(dú)享 GPU 算力集群、私有 API 服務(wù)調(diào)用、高并發(fā)與高可用、企業(yè)級(jí)鑒權(quán)流控，以及算力投入持續(xù)降低等優(yōu)勢(shì)。

DeepSeek 全系大語(yǔ)言模型支持 SFT（有監(jiān)督微調(diào)）。該方案基于自研平臺(tái)精調(diào)工具鏈，旨在遷移 R1 高級(jí)推理能力至小尺寸模型，從而以更低推理成本滿足垂直場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。

方案流程涵蓋多個(gè)環(huán)節(jié)：

在線服務(wù)與 R1 模型部署：可內(nèi)置 R1 模型并實(shí)現(xiàn)一鍵部署，方便快捷地啟動(dòng)模型相關(guān)服務(wù)。

數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)節(jié)：首先進(jìn)行 R1 問(wèn)題清洗，過(guò)濾剔除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)；接著調(diào)用 R1 推理服務(wù)生成推理結(jié)果；之后清洗 R1 推理結(jié)果，構(gòu)造蒸餾數(shù)據(jù)集，為后續(xù)蒸餾模型做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

任務(wù)式建模與模型評(píng)測(cè)：選擇并精調(diào)目標(biāo)模型進(jìn)行蒸餾模型構(gòu)建，最后通過(guò)評(píng)估對(duì)比模型效果，直觀檢驗(yàn)蒸餾后模型的性能。

此外，方案還具備快速、靈活易擴(kuò)展等特點(diǎn)，助力高效開(kāi)展模型蒸餾相關(guān)工作。

為滿足不同場(chǎng)景下的客戶需求提供多樣化選擇。標(biāo)準(zhǔn)模式借助內(nèi)置最佳實(shí)踐流程，導(dǎo)入文檔或問(wèn)答對(duì)就能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定精準(zhǔn)的知識(shí)問(wèn)答，適配企業(yè)知識(shí)服務(wù)、產(chǎn)品咨詢等嚴(yán)肅場(chǎng)景；工作流模式可通過(guò)拖拽原子能力編排流程，滿足用戶對(duì)應(yīng)用執(zhí)行流程的個(gè)性化需求；Agent 模式依靠大模型自主規(guī)劃任務(wù)和調(diào)用工具，能高效搭建應(yīng)用，適合有靈活回復(fù)或快速搭建需求的服務(wù)問(wèn)答場(chǎng)景。整體而言，三種模式各有側(cè)重，企業(yè)可根據(jù)自身對(duì)穩(wěn)定性、定制化或創(chuàng)新嘗試的需求，靈活選取合適的模式，以更好地發(fā)揮大模型引擎在相關(guān)業(yè)務(wù)中的作用。

1.項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)小組

由公司項(xiàng)目決策管理人員組成，成員包括公司總經(jīng)理、副總經(jīng)理、顧問(wèn)及專家。具體崗位職責(zé)如下：

1)承擔(dān)項(xiàng)目資源總體協(xié)調(diào)，給予項(xiàng)目總體指導(dǎo)，決策項(xiàng)目定位和方向。

2)承擔(dān)項(xiàng)目進(jìn)度總體協(xié)調(diào)和控制，對(duì)項(xiàng)目重大變更進(jìn)行審批。

3)對(duì)項(xiàng)目的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行審查監(jiān)督。

4)對(duì)項(xiàng)目的立項(xiàng)、結(jié)項(xiàng)進(jìn)行審批。

2.顧問(wèn)委員會(huì)

1)給予項(xiàng)目總體指導(dǎo)。

2)對(duì)項(xiàng)目定位和方向提供咨詢。

3)對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行業(yè)務(wù)規(guī)劃、業(yè)務(wù)需求梳理和分析等相關(guān)工作。

4)為本項(xiàng)目決策提供專業(yè)意見(jiàn)。

3.項(xiàng)目指導(dǎo)小組

1)協(xié)助公司對(duì)本項(xiàng)目業(yè)務(wù)規(guī)劃、業(yè)務(wù)流程等關(guān)鍵需求進(jìn)行梳理及分析。

2)對(duì)本項(xiàng)目的管理、實(shí)施提供咨詢建議。

3)為本項(xiàng)目系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題提供咨詢。

4.項(xiàng)目經(jīng)理

1)負(fù)責(zé)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中的各種組織、協(xié)調(diào)工作。

2)編制項(xiàng)目計(jì)劃，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度進(jìn)行控制。

3)分配項(xiàng)目工作任務(wù)，監(jiān)控實(shí)施成員的工作和項(xiàng)目進(jìn)程。

4)管理項(xiàng)目的各種風(fēng)險(xiǎn)和爭(zhēng)議。

5)控制實(shí)施預(yù)算、資源和實(shí)施方法。

6)對(duì)最終的項(xiàng)目成功負(fù)責(zé)。

7)根據(jù)實(shí)施隊(duì)伍的組成，安排必要的內(nèi)部培訓(xùn)以保證顧問(wèn)的實(shí)施技能。

8)控制項(xiàng)目的范圍、目標(biāo)和成本。

5.技術(shù)經(jīng)理

1)負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、程序編碼、功能及非功能測(cè)試等工作。

2)負(fù)責(zé)系統(tǒng)架構(gòu)的制定、關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題的把關(guān)等。

3)負(fù)責(zé)確保項(xiàng)目遵守項(xiàng)目計(jì)劃書中描述的要求，確保交付的軟件及其文檔、非交付的軟件以及過(guò)程的質(zhì)量。

6.項(xiàng)目管理組

1)負(fù)責(zé)本項(xiàng)目的管理工作，具體崗位職責(zé)包括但不限于以下內(nèi)容：

2)負(fù)責(zé)項(xiàng)目管理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的組織編制。

3)協(xié)助做好項(xiàng)目成果管理工作。

4)記錄和反饋各項(xiàng)目組對(duì)項(xiàng)目建設(shè)管理問(wèn)題和需求，匯集工程管理、項(xiàng)目管理和項(xiàng)目監(jiān)理知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，形成工程管理體系知識(shí)庫(kù)。

5)分析項(xiàng)目計(jì)劃可能存在的任何潛在問(wèn)題，如資源限制、項(xiàng)目交迭、風(fēng)險(xiǎn)等，并跟進(jìn)已產(chǎn)生問(wèn)題的解決。

7.需求分析師

負(fù)責(zé)需求分析、設(shè)計(jì)等相關(guān)工作的具體實(shí)施，包括但不限于以下內(nèi)容：

1)組織編制需求分析報(bào)告，對(duì)技術(shù)架構(gòu)整體方案提出建議。

2)負(fù)責(zé)需求管理工作，包括需求的跟蹤、維護(hù)和變更。

3)分析客戶對(duì)外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)需求，確定數(shù)據(jù)引入的階段等事項(xiàng)。

4)參與測(cè)試用例評(píng)審。

5)執(zhí)行項(xiàng)目計(jì)劃中其它需本組負(fù)責(zé)的工作。

8.系統(tǒng)設(shè)計(jì)組

負(fù)責(zé)系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)工作等相關(guān)工作的具體實(shí)施，包括但不限于以下內(nèi)容：

1)組織編制總體設(shè)計(jì)方案。

2)形成關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題解決辦法，并在項(xiàng)目實(shí)施中予以指導(dǎo)。

3)負(fù)責(zé)指導(dǎo)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建和系統(tǒng)性能測(cè)試。

4)協(xié)助解決在開(kāi)發(fā)中遇到的技術(shù)問(wèn)題。

9.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)組

負(fù)責(zé)完成軟件的開(kāi)發(fā)和自測(cè)，并制作版本等相關(guān)工作的具體實(shí)施，同時(shí)完成知識(shí)轉(zhuǎn)移與培訓(xùn)、技術(shù)支持等相關(guān)工作，具體包括但不限于以下內(nèi)容：

1)參與承擔(dān)模塊的需求開(kāi)發(fā)工作。

2)負(fù)責(zé)承擔(dān)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)工作。

3)負(fù)責(zé)承擔(dān)模塊的單元測(cè)試工作。

4)負(fù)責(zé)功能測(cè)試中的問(wèn)題解決。

5)負(fù)責(zé)知識(shí)轉(zhuǎn)移與培訓(xùn)、技術(shù)支持等相關(guān)工作。

10.實(shí)施與培訓(xùn)組

由本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)采用人員復(fù)用方式組建，負(fù)責(zé)具體的系統(tǒng)實(shí)施與培訓(xùn)工作及相關(guān)工作，具體內(nèi)容包括但不限于以下內(nèi)容：

1)負(fù)責(zé)項(xiàng)目上線階段系統(tǒng)的實(shí)施工作。

2)制定實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移的措施，定期組織知識(shí)轉(zhuǎn)移交流活動(dòng)。

3)制定詳細(xì)的培訓(xùn)計(jì)劃并組織實(shí)施。

11.客戶服務(wù)組

由公司客戶服務(wù)部提供客戶服務(wù)工作，具體包括但不限于以下內(nèi)容：

1)制定詳細(xì)的運(yùn)維策略與工作計(jì)劃。

2)負(fù)責(zé)運(yùn)維體系的籌劃過(guò)程中的必要支持。

3)負(fù)責(zé)維護(hù)期系統(tǒng)調(diào)試、二次開(kāi)發(fā)等事宜協(xié)調(diào)工作。

4)售后服務(wù)期的各項(xiàng)售后服務(wù)工作。

從時(shí)間與任務(wù)維度，明確了需求確認(rèn)（1 個(gè)月，細(xì)化功能清單和數(shù)據(jù)接口規(guī)范）、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)（3 - 6 個(gè)月，分模塊迭代交付且優(yōu)先上線煤價(jià)預(yù)測(cè)與調(diào)運(yùn)功能）、部署驗(yàn)收（2 個(gè)月，開(kāi)展本地化環(huán)境調(diào)試與用戶培訓(xùn)）三個(gè)核心階段。通過(guò)分階段實(shí)施的方式，能確保項(xiàng)目有序推進(jìn)，最終保障系統(tǒng)按時(shí)上線，滿足企業(yè)在煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)方面的業(yè)務(wù)需求，為系統(tǒng)的落地實(shí)施提供了清晰的時(shí)間與任務(wù)推進(jìn)路徑。

從成本與效率維度看，能降低 10% - 15% 的采購(gòu)成本，使調(diào)運(yùn)效率提升 20% 以上，且動(dòng)態(tài)決策響應(yīng)速度可達(dá)到分鐘級(jí)；從系統(tǒng)作用來(lái)講，可顯著提升業(yè)務(wù)效率與效益，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效；最終，能為企業(yè)創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟(jì)效益，增強(qiáng)其在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，充分體現(xiàn)該系統(tǒng)在推動(dòng)煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)業(yè)務(wù)優(yōu)化升級(jí)、為企業(yè)賦能方面的重要作用。

一方面，通過(guò)融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與煤炭行業(yè)專業(yè)知識(shí)（Know - How），打造能源領(lǐng)域智能化的標(biāo)桿方案；另一方面，憑借先進(jìn)技術(shù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合，構(gòu)建起技術(shù)壁壘。最終，能夠確保該系統(tǒng)在能源領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，進(jìn)而引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，體現(xiàn)出方案在技術(shù)層面的核心競(jìng)爭(zhēng)力與前瞻性。

“采購(gòu)與調(diào)運(yùn)系統(tǒng)” 功能清單，全方位涵蓋了從數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、業(yè)務(wù)執(zhí)行到管理監(jiān)督等采購(gòu)與調(diào)運(yùn)全流程的功能模塊，為煤炭采購(gòu)與調(diào)運(yùn)業(yè)務(wù)的高效、規(guī)范開(kāi)展提供全面支持：

一、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)模塊

該模塊是系統(tǒng)感知市場(chǎng)與運(yùn)輸動(dòng)態(tài)的 “神經(jīng)中樞”。

1.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

1)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)：依托多源數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉煤炭市場(chǎng)供需關(guān)系的細(xì)微變化，精準(zhǔn)追蹤價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)，為采購(gòu)決策提供及時(shí)、準(zhǔn)確的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)支撐，讓企業(yè)能敏銳把握市場(chǎng)機(jī)遇，規(guī)避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。

2)運(yùn)輸狀態(tài)：借助先進(jìn)的定位與通信技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取煤炭運(yùn)輸車輛的精準(zhǔn)位置信息，結(jié)合智能算法預(yù)測(cè)車輛預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間，使企業(yè)對(duì)運(yùn)輸進(jìn)程了如指掌，便于提前做好接貨等后續(xù)安排。

二、預(yù)約卸貨模塊

聚焦卸貨環(huán)節(jié)的高效有序開(kāi)展，減少時(shí)間與資源浪費(fèi)。

1.卸貨調(diào)度

1)車輛匹配：系統(tǒng)會(huì)智能分析卸貨點(diǎn)的容量限制以及車輛的類型特點(diǎn)，自動(dòng)為每一批次煤炭運(yùn)輸匹配最適配的卸貨資源，確保卸貨作業(yè)的高效性與安全性，避免因資源錯(cuò)配導(dǎo)致的效率低下或安全隱患。

2)時(shí)間優(yōu)化：通過(guò)對(duì)歷史卸貨數(shù)據(jù)的分析與智能算法建模，生成最優(yōu)卸貨時(shí)間窗口，有效減少車輛排隊(duì)等待時(shí)間，提升卸貨場(chǎng)地的周轉(zhuǎn)效率，讓卸貨環(huán)節(jié)更加順暢。

二、在途監(jiān)控模塊

為運(yùn)輸過(guò)程的安全與可控提供保障。

1.安全監(jiān)控

1)車輛定位：利用 GPS / 北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)，對(duì)運(yùn)輸車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)定位，企業(yè)可隨時(shí)查看車輛位置，掌握運(yùn)輸路線的執(zhí)行情況。

2)異常預(yù)警：對(duì)運(yùn)輸環(huán)境中的溫度、濕度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)參數(shù)超出安全閾值時(shí)，立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，及時(shí)提醒相關(guān)人員采取措施，保障煤炭運(yùn)輸過(guò)程中的質(zhì)量安全與車輛運(yùn)行安全。

三、智能調(diào)度模塊

通過(guò)智能算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸資源的最優(yōu)配置。

1.路徑規(guī)劃

1)最短路徑：結(jié)合實(shí)時(shí)路況信息，運(yùn)用智能路徑規(guī)劃算法，快速計(jì)算出煤炭運(yùn)輸?shù)淖顑?yōu)路徑，有效縮短運(yùn)輸時(shí)間，降低運(yùn)輸成本。

2)車輛調(diào)度：基于車輛的實(shí)時(shí)位置、載貨狀態(tài)等信息，自動(dòng)將運(yùn)輸任務(wù)分配給空閑車輛，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸資源的動(dòng)態(tài)平衡，提升整體運(yùn)輸效率。

四、計(jì)劃管理模塊

為采購(gòu)與生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)膮f(xié)同開(kāi)展提供規(guī)劃指導(dǎo)。

1.生產(chǎn)計(jì)劃

1)產(chǎn)能分配：緊密圍繞訂單需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整煤礦的生產(chǎn)計(jì)劃，確保煤炭生產(chǎn)與市場(chǎng)需求精準(zhǔn)匹配，避免產(chǎn)能過(guò)剩或不足，提高生產(chǎn)資源的利用效率。

2)運(yùn)輸計(jì)劃：綜合考慮訂單要求、煤礦產(chǎn)能、運(yùn)輸資源等因素，生成詳細(xì)的煤炭發(fā)運(yùn)計(jì)劃，涵蓋車皮調(diào)度、船舶安排等具體內(nèi)容，保障煤炭運(yùn)輸?shù)挠行蜻M(jìn)行。

2.供應(yīng)預(yù)報(bào)

1)需求預(yù)測(cè)：深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合市場(chǎng)趨勢(shì)分析，運(yùn)用預(yù)測(cè)模型精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)煤炭需求量，為采購(gòu)計(jì)劃的制定提供科學(xué)依據(jù)，助力企業(yè)提前布局，保障供應(yīng)穩(wěn)定。

五、合同管理模塊

保障合同履約的規(guī)范性與及時(shí)性。

1.合同履約

1)付款狀態(tài)：對(duì)合同付款進(jìn)度進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，以可視化的付款曲線直觀呈現(xiàn)付款情況，方便企業(yè)財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)部門及時(shí)掌握資金流向，確保付款環(huán)節(jié)的規(guī)范與高效。

2)違約處理：系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)合同條款進(jìn)行掃描與分析，一旦識(shí)別出違約情況，立即觸發(fā)預(yù)警流程，及時(shí)通知相關(guān)人員采取應(yīng)對(duì)措施，降低違約帶來(lái)的損失。

六、調(diào)運(yùn)管理模塊

實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸資源的優(yōu)化調(diào)度與貨物的安全運(yùn)輸。

1.資源調(diào)度

1)車輛調(diào)度：根據(jù)運(yùn)輸任務(wù)的實(shí)時(shí)需求，動(dòng)態(tài)分配運(yùn)輸車輛，充分發(fā)揮每一輛車的運(yùn)力，優(yōu)化資源利用率，提升運(yùn)輸整體效率。

2)貨物分配：基于煤質(zhì)特性，智能匹配最適合的運(yùn)輸工具，避免不同煤質(zhì)的煤炭混合運(yùn)輸，保障煤炭質(zhì)量，降低混質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。

七、驗(yàn)收管理模塊

確保煤炭驗(yàn)收的精準(zhǔn)與規(guī)范。

1.質(zhì)量檢測(cè)

1)熱值檢測(cè)：采用實(shí)驗(yàn)室專業(yè)設(shè)備或便攜檢測(cè)儀器，對(duì)煤炭熱值進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，為煤炭質(zhì)量評(píng)估提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，保障采購(gòu)煤炭的質(zhì)量符合要求。

2)數(shù)量核驗(yàn)：將過(guò)磅數(shù)據(jù)與合同約定的煤炭數(shù)量進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比，快速生成數(shù)量差異報(bào)告，便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理數(shù)量不符問(wèn)題，確保驗(yàn)收環(huán)節(jié)的公正與準(zhǔn)確。

八、耗存管理模塊

助力企業(yè)科學(xué)管理煤炭庫(kù)存與損耗。

1.庫(kù)存監(jiān)控

1)庫(kù)存預(yù)警：預(yù)先設(shè)置安全庫(kù)存閾值，當(dāng)煤炭庫(kù)存出現(xiàn)缺貨或積壓情況時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)向采購(gòu)、生產(chǎn)等相關(guān)部門發(fā)送通知，提醒及時(shí)采取補(bǔ)貨或去庫(kù)存措施，維持合理庫(kù)存水平。

2)耗損分析：對(duì)煤炭在運(yùn)輸、儲(chǔ)存等環(huán)節(jié)的損耗情況進(jìn)行全面統(tǒng)計(jì)與深入分析，精準(zhǔn)計(jì)算損耗率，在此基礎(chǔ)上生成改進(jìn)報(bào)告，為企業(yè)優(yōu)化運(yùn)輸與儲(chǔ)存流程、降低損耗提供依據(jù)。

九、結(jié)算管理模塊

保障費(fèi)用核算與稅務(wù)處理的準(zhǔn)確高效。

1.費(fèi)用核算

1)運(yùn)輸費(fèi)用：系統(tǒng)自動(dòng)采集運(yùn)輸過(guò)程中的各類費(fèi)用數(shù)據(jù)，快速計(jì)算運(yùn)費(fèi)、雜費(fèi)等，并支持多幣種結(jié)算，滿足企業(yè)國(guó)際化業(yè)務(wù)需求，提升費(fèi)用結(jié)算效率。

2)稅務(wù)處理：根據(jù)合同類型自動(dòng)匹配相應(yīng)稅率，精準(zhǔn)計(jì)算應(yīng)納稅額，生成規(guī)范的納稅申報(bào)表，簡(jiǎn)化稅務(wù)處理流程，降低稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

十、監(jiān)督管理模塊

確保運(yùn)輸與環(huán)保等方面的合規(guī)性。

1.合規(guī)檢查

1)運(yùn)輸合規(guī)：將運(yùn)輸路線、時(shí)間等實(shí)際執(zhí)行情況與許可證信息進(jìn)行細(xì)致對(duì)比，及時(shí)識(shí)別違規(guī)行為，保障運(yùn)輸業(yè)務(wù)合法合規(guī)開(kāi)展。

2)環(huán)保監(jiān)測(cè)：對(duì)運(yùn)輸車輛的尾氣排放進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保其符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，助力企業(yè)踐行綠色發(fā)展理念，履行環(huán)保責(zé)任。

十一、供應(yīng)商管理模塊

為供應(yīng)商的科學(xué)評(píng)估與管理提供支持。

1.供應(yīng)商評(píng)估

1)質(zhì)量評(píng)分：定期對(duì)供應(yīng)商所提供煤炭的質(zhì)量穩(wěn)定性、交貨準(zhǔn)時(shí)率等指標(biāo)進(jìn)行全面評(píng)估與打分，為供應(yīng)商選擇提供客觀依據(jù)。

2)服務(wù)評(píng)分：廣泛收集內(nèi)部用戶對(duì)供應(yīng)商響應(yīng)速度、售后服務(wù)等方面的評(píng)價(jià)，從服務(wù)維度對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行綜合評(píng)估，促進(jìn)供應(yīng)商提升服務(wù)質(zhì)量。

十二、報(bào)表管理模塊

為企業(yè)運(yùn)營(yíng)與財(cái)務(wù)分析提供數(shù)據(jù)支持。

1.運(yùn)營(yíng)報(bào)表

1)運(yùn)輸效率：系統(tǒng)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)車輛周轉(zhuǎn)率、滿載率等關(guān)鍵 KPI 指標(biāo)，清晰呈現(xiàn)運(yùn)輸運(yùn)營(yíng)效率，為優(yōu)化運(yùn)輸管理提供數(shù)據(jù)支撐。

2)財(cái)務(wù)報(bào)表：自動(dòng)生成利潤(rùn)表、成本分?jǐn)偙淼蓉?cái)務(wù)分析報(bào)表，全面反映企業(yè)采購(gòu)與調(diào)運(yùn)業(yè)務(wù)的財(cái)務(wù)狀況，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供財(cái)務(wù)依據(jù)。

十三、授權(quán)管理模塊

保障系統(tǒng)訪問(wèn)與數(shù)據(jù)查看的安全性與規(guī)范性。

1.角色權(quán)限

1)模塊權(quán)限：按照崗位差異，精準(zhǔn)分配系統(tǒng)各功能模塊的訪問(wèn)權(quán)限，例如調(diào)度員無(wú)合同修改權(quán)限，確保不同崗位人員只能操作與自身職責(zé)相關(guān)的功能，保障系統(tǒng)安全。

2)數(shù)據(jù)權(quán)限：嚴(yán)格控制用戶可查看的部門、供應(yīng)商數(shù)據(jù)范圍，防止數(shù)據(jù)泄露與越權(quán)查看，保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全與商業(yè)隱私。

十四、增值服務(wù)模塊

為企業(yè)市場(chǎng)決策提供助力。

1.市場(chǎng)分析

1)價(jià)格趨勢(shì)：深入分析區(qū)域煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)情況，并進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)把握價(jià)格走勢(shì)，優(yōu)化采購(gòu)時(shí)機(jī)與策略。

2)競(jìng)爭(zhēng)分析：全面識(shí)別主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)策略與資源布局，為企業(yè)制定市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)策略提供參考，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

十五、其他擴(kuò)展模塊

滿足企業(yè)更多元化的業(yè)務(wù)需求。

1.公告管理

1)系統(tǒng)公告：及時(shí)發(fā)布系統(tǒng)維護(hù)通知、政策法規(guī)更新等公告，確保企業(yè)內(nèi)部人員及時(shí)了解系統(tǒng)與政策變化。

2)業(yè)務(wù)公告：發(fā)布采購(gòu)招標(biāo)、供應(yīng)商變更等業(yè)務(wù)相關(guān)通知，保障業(yè)務(wù)信息的及時(shí)傳遞與共享。

2.廠內(nèi)調(diào)度

1)裝車優(yōu)化：根據(jù)煤倉(cāng)庫(kù)存分布、車輛載重等情況，智能優(yōu)化裝車順序，提升廠內(nèi)裝車效率，保障煤炭發(fā)運(yùn)的高效性。

2)設(shè)備監(jiān)控：對(duì)煤場(chǎng)堆取料機(jī)、地磅等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障與異常，保障設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行，為采購(gòu)與調(diào)運(yùn)業(yè)務(wù)提供設(shè)備支持。

“煤價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)” 功能清單，從多維度、深層次展現(xiàn)了系統(tǒng)在數(shù)據(jù)治理、預(yù)測(cè)建模、技術(shù)融合等方面的強(qiáng)大功能，為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)煤價(jià)提供全面且有力的技術(shù)支撐：

一、多源數(shù)據(jù)治理模塊

該模塊是煤價(jià)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，致力于打造高質(zhì)量、高時(shí)效性的數(shù)據(jù)源。

1.數(shù)據(jù)整合

高頻數(shù)據(jù)接入：系統(tǒng)與專屬煤市數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)深度對(duì)接，全面整合市場(chǎng)監(jiān)測(cè)價(jià)格、煤礦產(chǎn)能等 12 類與煤價(jià)密切相關(guān)的高頻數(shù)據(jù)。借助高效的數(shù)據(jù)傳輸與處理技術(shù)，達(dá)成分鐘級(jí)的數(shù)據(jù)更新頻率，確保系統(tǒng)能實(shí)時(shí)獲取最新市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，為后續(xù)預(yù)測(cè)提供及時(shí)、新鮮的數(shù)據(jù)原料。

2.數(shù)據(jù)清洗

異常值修復(fù)：運(yùn)用智能算法自動(dòng)識(shí)別因錄入錯(cuò)誤等原因產(chǎn)生的離群價(jià)格，例如通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法精準(zhǔn)捕捉價(jià)格突變點(diǎn)。一旦發(fā)現(xiàn)異常值，系統(tǒng)會(huì)依據(jù)數(shù)據(jù)的整體分布與規(guī)律，進(jìn)行科學(xué)修正，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性，為后續(xù)預(yù)測(cè)模型提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、多模態(tài)時(shí)序預(yù)測(cè)模塊

聚焦于構(gòu)建精準(zhǔn)的時(shí)序預(yù)測(cè)模型，捕捉煤價(jià)的短期波動(dòng)與長(zhǎng)期趨勢(shì)。

1.模型架構(gòu)

LSTM - Transformer 混合：創(chuàng)新性地采用 LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）與 Transformer 相結(jié)合的混合模型架構(gòu)。LSTM 擅長(zhǎng)捕捉煤價(jià)的短期波動(dòng)特征，能有效記憶近期數(shù)據(jù)的變化模式；Transformer 則在建模長(zhǎng)期趨勢(shì)以及跨數(shù)據(jù)源的關(guān)聯(lián)關(guān)系方面表現(xiàn)出色，二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，全方位把握煤價(jià)的變化規(guī)律。

2.特征工程

時(shí)序特征提?。航柚?TSFresh 庫(kù)強(qiáng)大的特征提取能力，自動(dòng)從產(chǎn)能、庫(kù)存、政策等多維度數(shù)據(jù)中提取豐富的時(shí)序特征。這些特征涵蓋了數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、周期性、波動(dòng)性等多種屬性，為預(yù)測(cè)模型提供更全面的輸入信息。

3.因子量化

SHAP 值分析：運(yùn)用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值分析方法，對(duì)運(yùn)輸成本、政策調(diào)整等各類因子對(duì)煤價(jià)的影響程度進(jìn)行量化評(píng)估。通過(guò)計(jì)算每個(gè)因子的貢獻(xiàn)度，清晰呈現(xiàn)不同因子在煤價(jià)波動(dòng)中的作用，提升預(yù)測(cè)模型的可解釋性，也為分析煤價(jià)影響因素提供有力工具。

三、指數(shù)融合技術(shù)模塊

通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)齊與預(yù)測(cè)校準(zhǔn)，進(jìn)一步提升煤價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

1.數(shù)據(jù)對(duì)齊

GAT 關(guān)聯(lián)建模：利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT），對(duì)長(zhǎng)纖維指數(shù)與電力消耗、國(guó)際煤價(jià)等公開(kāi)指標(biāo)之間的隱含關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模。挖掘這些指標(biāo)之間的潛在聯(lián)系，為煤價(jià)預(yù)測(cè)引入更多有價(jià)值的參考因素，豐富預(yù)測(cè)的信息維度。

2.預(yù)測(cè)校準(zhǔn)

Kalman 濾波修正：采用卡爾曼濾波技術(shù)，動(dòng)態(tài)修正預(yù)測(cè)值與實(shí)際交易價(jià)格之間的偏差。實(shí)時(shí)根據(jù)新的觀測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)整預(yù)測(cè)結(jié)果，有效提升短期預(yù)測(cè)精度，讓預(yù)測(cè)值更貼近實(shí)際煤價(jià)變化。

四、多因子價(jià)格預(yù)測(cè)模塊

綜合多類因子，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的價(jià)格預(yù)測(cè)。

1.流式特征生成

滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)：實(shí)時(shí)計(jì)算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)滑動(dòng)窗口技術(shù)生成 24 小時(shí)區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化等統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量能及時(shí)反映相關(guān)產(chǎn)業(yè)的動(dòng)態(tài)變化，為煤價(jià)預(yù)測(cè)提供實(shí)時(shí)的因子輸入。

2.特征篩選

貢獻(xiàn)度評(píng)估：系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成特征重要性報(bào)告，對(duì)各類特征的貢獻(xiàn)度進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)某一特征的貢獻(xiàn)度低于 1%（如建材企業(yè)數(shù)量對(duì)煤價(jià)預(yù)測(cè)無(wú)顯著影響）時(shí)，自動(dòng)將其淘汰，優(yōu)化特征集，提升預(yù)測(cè)模型的運(yùn)行效率與準(zhǔn)確性。

3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)融合模塊

在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)的有效融合。

4.橫向聯(lián)邦框架

多方數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練：采用橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在嚴(yán)格保護(hù)交易中心、電廠等多方私有數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合各方數(shù)據(jù)訓(xùn)練全局預(yù)測(cè)模型。充分利用多方數(shù)據(jù)的多樣性與規(guī)模優(yōu)勢(shì)，提升模型的泛化能力與預(yù)測(cè)精度。

5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

GAN 合成數(shù)據(jù)：針對(duì)產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數(shù)據(jù)存在的稀疏性問(wèn)題，利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成合成樣本。通過(guò)豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量與多樣性，解決數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)預(yù)測(cè)模型的不利影響，增強(qiáng)模型的魯棒性。

五、因果推理增強(qiáng)模塊

深入挖掘因子與煤價(jià)之間的因果關(guān)系，提升預(yù)測(cè)的可解釋性與適應(yīng)性。

1.因果森林分析

直接 / 間接影響區(qū)分：引入因果森林算法，精準(zhǔn)識(shí)別產(chǎn)能、需求等因子對(duì)煤價(jià)的直接影響與間接影響路徑。清晰梳理因子與煤價(jià)之間的因果鏈條，讓預(yù)測(cè)結(jié)果不僅 “能預(yù)測(cè)”，還 “能解釋”，為分析煤價(jià)驅(qū)動(dòng)因素提供深入視角。

2.動(dòng)態(tài)權(quán)重分配

Attention 機(jī)制：基于注意力（Attention）機(jī)制，根據(jù)季節(jié)變化等因素自動(dòng)調(diào)整庫(kù)存波動(dòng)、運(yùn)輸成本等因子的權(quán)重系數(shù)。例如在冬季用煤高峰時(shí)，庫(kù)存波動(dòng)對(duì)煤價(jià)的影響權(quán)重會(huì)相應(yīng)提高，使預(yù)測(cè)模型能更好地適應(yīng)不同場(chǎng)景下因子影響的變化，提升預(yù)測(cè)的適應(yīng)性與準(zhǔn)確性。

“動(dòng)態(tài)報(bào)表生成系統(tǒng)” 功能清單，從多維度、深層次展現(xiàn)了系統(tǒng)在自然語(yǔ)言交互、模板生成、知識(shí)增強(qiáng)等方面的強(qiáng)大功能，為高效、智能地生成動(dòng)態(tài)報(bào)表提供全面且有力的技術(shù)支撐：

一、自然語(yǔ)言交互層

該層是用戶與系統(tǒng)交互的核心，旨在實(shí)現(xiàn)自然、高效的需求傳達(dá)與數(shù)據(jù)獲取。

1.意圖識(shí)別

實(shí)體抽?。航柚冗M(jìn)的 BERT、GPT - 4 等大語(yǔ)言模型，深度解析用戶以自然語(yǔ)言描述的報(bào)表需求。模型能夠精準(zhǔn)識(shí)別用戶需求中的關(guān)鍵實(shí)體，比如在煤炭行業(yè)場(chǎng)景下，可識(shí)別出 “山西焦煤”“內(nèi)蒙古動(dòng)力煤” 等實(shí)體，進(jìn)而動(dòng)態(tài)提取與這些實(shí)體相關(guān)的數(shù)據(jù)維度（如產(chǎn)量、庫(kù)存、價(jià)格等）以及展示邏輯（如按時(shí)間序列展示、按區(qū)域?qū)Ρ日故镜龋?，讓系統(tǒng)能精準(zhǔn)把握用戶意圖，為后續(xù)報(bào)表生成奠定基礎(chǔ)。

2.結(jié)構(gòu)化查詢生成

RAG 技術(shù)調(diào)用：基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，系統(tǒng)能從海量的煤市數(shù)據(jù)庫(kù)中，快速且精準(zhǔn)地動(dòng)態(tài)調(diào)用核心數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)用戶需要了解煤礦庫(kù)存情況時(shí)，RAG 技術(shù)會(huì)先檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中與 “煤礦庫(kù)存” 相關(guān)的信息，再結(jié)合生成模型，將檢索到的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的形式組織起來(lái)，為報(bào)表提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，保障報(bào)表數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。

二、智能模板生成層

聚焦于報(bào)表模板的智能化生成與多模態(tài)輸出，提升報(bào)表的可讀性與實(shí)用性。

1.圖表推薦

歷史偏好分析：系統(tǒng)會(huì)對(duì)用戶的歷史使用記錄進(jìn)行深入分析，挖掘用戶在圖表類型選擇上的偏好。比如，若用戶過(guò)去在查看庫(kù)存數(shù)據(jù)時(shí)，多次選擇熱力圖來(lái)展示庫(kù)存分布情況，那么當(dāng)用戶再次需要查看類似庫(kù)存數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)推薦熱力圖；對(duì)于同比環(huán)比數(shù)據(jù)，也會(huì)根據(jù)歷史偏好推薦合適的圖表類型，讓報(bào)表更貼合用戶的使用習(xí)慣，提升用戶體驗(yàn)。

2.多模態(tài)輸出

交互式報(bào)告生成：系統(tǒng)可自動(dòng)生成包含豐富內(nèi)容的交互式報(bào)告。報(bào)告不僅有可視化的圖表，還配有專業(yè)的數(shù)據(jù)解讀文本，能清晰闡述數(shù)據(jù)背后的趨勢(shì)、規(guī)律等信息。并且，生成的報(bào)告支持 HTML、PDF 等多種格式，方便用戶在不同場(chǎng)景下查看與使用。同時(shí)，報(bào)告具備動(dòng)態(tài)刷新功能，當(dāng)?shù)讓訑?shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，報(bào)告能及時(shí)更新，確保用戶獲取的信息始終是最新的。

三、私有化知識(shí)增強(qiáng)層

致力于整合多源數(shù)據(jù)、沉淀業(yè)務(wù)知識(shí)并提供靈活的配置能力，提升系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)的理解與適配能力。

1.數(shù)據(jù)整合

多源異構(gòu)接入：通過(guò) Apache Kafka 這一高效的分布式流處理平臺(tái)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)處理海量的數(shù)據(jù)流。無(wú)論是來(lái)自煤炭生產(chǎn)端、運(yùn)輸端還是銷售端的不同結(jié)構(gòu)、不同格式的數(shù)據(jù)，都能被及時(shí)采集與處理。同時(shí)，結(jié)合 Elasticsearch 建立統(tǒng)一的索引層，對(duì)這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效索引與管理，為后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢、分析提供快速、便捷的支持，確保報(bào)表數(shù)據(jù)的全面性與及時(shí)性。

2.知識(shí)沉淀

業(yè)務(wù)規(guī)則微調(diào)：部署企業(yè)專屬的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于沉淀煤炭運(yùn)銷過(guò)程中的各類業(yè)務(wù)規(guī)則，如區(qū)域價(jià)格浮動(dòng)閾值、不同煤種的運(yùn)輸要求等。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，讓系統(tǒng)能更精準(zhǔn)地理解這些業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，提升系統(tǒng)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的智能化水平，使生成的報(bào)表更符合企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

3.低代碼配置

可視化界面設(shè)計(jì)：基于 React 和 D3.js 技術(shù)，打造出友好的可視化配置界面。用戶可通過(guò)拖拽字段等簡(jiǎn)單操作，自定義分析視圖，無(wú)需編寫復(fù)雜的代碼，就能根據(jù)自身需求靈活配置報(bào)表的展示內(nèi)容與形式，極大地提高了系統(tǒng)的易用性與靈活性，滿足不同用戶多樣化的報(bào)表需求。