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隨著大型園區的建設與運營，園區運營管理中的實時性差、準確性低、信息不全等問題不斷暴露出來，為讓園區管理者及時掌握園內企業真實經營情況和發展態勢，烽臺科技提出新思路——“企業活力指數”，來破解這一難題。

企業活力指數

企業活力指數思路

當前園區已經具備了全面的感知手段和數據采集能力，比如企業的用電情況、用水情況、用氣情況（若有的話）等，是否能夠利用這些數據推導出一些指標來實時、準確、快速地反映企業的實時運行狀態、人員變動情況、企業經營情況、企業創新能力、企業金融情況、企業發展態勢呢？

通過監測企業的日常用電量、用水量、用氣量（若有的話）等，基于數據驅動的分析方法，利用數據建模分析技術，來進行深度的分析、挖掘和綜合計算，可以得到企業活力指數，來實時、準確、快速地反映企業的實時運行狀態、人員變動情況、企業經營情況、企業創新能力、企業融資情況、企業發展趨勢等等，幫助園區管理人員、物業人員及時了解入住企業的實時動態，為園區管理提供依據和支撐。

企業活力指數方法

通過采集企業日常用水數據、企業核心機房日常用電數據、企業空調用電數據、企業用氣數據（若有的話）等，將各指標通過同比/環比的方式得出指標的變化趨勢，側面反映出企業內部動態。

例如，企業的日常用水數據，可以反應出企業內部人員的數量及變化，通過參考《生活和公共用水量定額及標準》中對于辦公區人員每日用水定額，可以初步判定企業內部人員的數量，如果員工人數保持不變或者上漲趨勢，則可側面反應出企業處于擴張狀態。

企業核心機房用電數據，通過結合烽臺科技對某品牌某服務器的日用電量實測數據，可以反應出該企業核心機房服務器正常運行的規模，如果該數據保持穩定或者上漲趨勢，則可以側面反應出企業業務量的趨勢是穩定或上漲；如果該數量逐月下降，則可大概判斷為該企業核心設備逐步關停。

企業的空調用電數據，通過同比上年情況，可以反應出該企業人員活動區域是保持穩定還是處于擴大/縮減趨勢。

綜上，可通過對企業內部日常水電氣數據有效地實時采集分析，形成對企業運營狀態評估的活力指數模型。

企業活力指數計算流程

企業活力指數的計算流程如圖1所示：

圖1 企業活力指數計算流程圖

• 數據采集：實時采集企業日常用水數據、核心機房用電數據、空調用電數據、用氣數據等相關數據。
• 數據治理：在數據采集過程中，難免會發生各種情況，如設備故障、傳感器故障、傳輸故障、解析問題等等，都會導致一些數據的異常，存在無效數據、死值、不穩定值、不合法值等，如果不加處理直接進行分析，必然會造成分析結果的失真，甚至錯誤，因此需要對異常數據進行高效地檢測，如數據降噪處理、數據平滑處理、數據死值去除等，以保證后續分析的正確性。
• 數據管理：在數據管理中，要統一定義數據模型和存儲方式，按照分級分類的思想組織數據，方便后續統一分析和數據安全處理。
• 計算引擎：設計高效的實時計算引擎，來實時計算企業的活力指數，得出企業活力值。
• 可視化：將最終的計算結果以各種展示方式呈現給用戶，使得園區管理人員可以實時、快捷、方便地查看到企業實時動態。

企業活力指數計算

企業活力指數的計算如圖2所示。

圖2 企業活力指數計算

1. 企業活力指數指標計算

（1）采集企業核心機房用電量K1、核心機房企業空調用電量K2、企業日常用水量K3、企業用氣數據K4四項指標數據；

（2）為每個指標數據選擇合適的對比時間間隔，如日、周、月、季、年等，如企業核心機房用電量、企業用水量、企業用氣量以月度環比率（R1、R3、R4）為計算依據，企業空調用電量則以上一年同比率R2為計算依據；

（3）核心機房用電數據環比率如下所示：

其它數據計算方式同上。

（4）另外，通過對已經采集到的指標數據進行深度分析和計算，可以得到新的不同的指標。比如：

企業核心機房用電量K1，通過結合測算得到的服務器單臺單日用電量數據（如圖3），可以計算出企業核心服務器設備數量K5，同時計算出服務器設備變動率R5；

圖3 實測某品牌服務器用電量

核心機房服務器數量計算如下：

（5）而企業用水量K3，結合《生活和公共用水量定額及標準》可以估算出企業常住人員情況K6（如圖4），同時計算出人員變動率R6：

圖4 生活和公共用水量定額及標準

參考《生活和公共用水量定額及標準》辦公樓每人每日用水量大概是30-50L，取40L/日，計算出每月每人用水量大概為 40L*21.75=870L，企業月用水總量K3/870估算得出企業員工人數K6，同時算出人員變動率R6。

企業員工人數計算方式如下：

通過上述計算，可得到如下指標：

• 企業核心機房用電量K1、企業核心機房用電數據環比率R1；
• 企業空調用電量K2、空調用電數據同比率R2；
• 企業日常用水量K3、用水數據環比率R3；
• 企業日常用氣量K4、用氣數據環比率R4；
• 核心機房服務器設備數量K5、核心機房服務器設備數量變化環比率R5；
• 企業內部員工人數推算K6、員工人數變化環比率R6。

2. 指標權重計算

指標梳理清楚之后，還需要考慮各指標對企業的影響程度不同，為每項指標賦予不同的權重。常見的權重分析算法有多種，我們選用最適合的AHP層次分析法。

AHP層次分析法是一個多指標綜合評價算法，由于算法簡單、實用，因此在經管類或者實際生活中應用得非常多，其一般有兩個用途，一是指標定權，一是量化方案選擇。

層次分析法應用過程中，大體步驟主要包括四個：第一步是層次結構模型的構建；第二步構造判斷矩陣；第三步為層次單排序及其一致性檢驗，這步即為對指標定權；第四步為層次總排序及其一致性檢驗，這步如果沒有決策層的話，通常可以省略。

通過層析分析法，最終可以得到權重計算公式如下：

此處因為篇幅關系，我們就不詳細介紹層次分析法具體算法了。

通過AHP層次分析法，將各指標分配的權重如下：核心機房用電數權重為W1，核心機房服務器設備數量權重為W5，空調用電量權重為W2，日常用水量權重為W3，企業內部人數變化權重為W6，企業日常用氣量權重為W4；

3. 企業活力指數計算

通過對上述指標的綜合計算，得出企業的活力指數A：

企業活力指數可視化

最后，將各企業活力指數通過可視化的方式展示，可準確、實時、快捷地查看園區內入住企業的活力指數，以此大致判斷企業的業務情況等。

圖5 企業活力指數

總 結

《2020-2026 年中國工業品產業園區行業市場專項調查及未來前景展望報告》數據顯示：自1979年，中國第一家產業園——深圳蛇口工業區拉開我國產業園區建設序幕以來，中國產業園區邁向穩步發展的第40個年頭。在這40年間，中國產業園區在數量和經濟規模上均取得了矚目的發展。數據顯示，目前全國各種各類產業園區約2.5萬個，對國家經濟貢獻達到35%以上。截至2017年底，全國有 156家國家級高新區、219家級國家級開發區，二者當年合計實現生產總值18.62萬億元，占2017年全國GDP的24%。2018年3月，國務院批復同意荊州、黃石大冶湖、潛江、九江共青城、宜春豐城、湛江、茂名、楚雄、淮南、榮昌、永川、懷化等12家高新區升級為國家高新區。至此，國家高新區總數已達168家。

隨著園區的蓬勃發展，未來對園區的管理勢必會成為新的需求點，如何高效、準確、快速地幫管區管理者達成目標，是信息化解決方案商需要考慮和解決的重要問題，本文只是從一個較小的點出發，提供了一種管理思路，旨在拋磚引玉，歡迎各領域的有識之士共同努力，提供新的思路，共同解決園區的實時高效管理。