中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中，

号厂房，业内灯塔工厂先驱 ............................................................................ 7 大数据整合形成挖掘机指数，调节生产节奏，改进产品设计，提升服务效率 ...... 8 局部智能迈向全面智能，灯塔工厂软件系统升级，形成统一管理平台 ................. 9 树根互联对外赋能，为中国制造业打造世界级工业互联网平台 .... 12 图 11：三一重工设备互联系统实时监控每台设备开工状况 ........................................ 14 图 12：三一重工的设备开工率形成挖掘机指数 ......................................................... 14 图 13：三一重工的存货周转天数近年来持续下降 ......... ......................................... 20 图 29：三一重工在国内市场的挖掘机市占率快速提升 ............................................... 21 图 30：2020 年国内挖掘机市场三一重工市占率第一.................................................

通过自主研发采集硬件设备及声纹采 集入库系统、声纹库平台、声纹鉴定 平台，对声纹数据进行识别对比。 应用场景 案件声纹线索采集，通 过强破解及技术分析破 案。 挖掘案发现场线索，掌 握第一手案发情况信息 音侦破案 技术 - 语音识别 · 构建公共场所安全防 护声纹 + 体系，对现有 监控体系进行技术升级。 布控布防 声纹解析目标人物包 普通最小二乘回归 12 神经网络 17 支持向量机 22 最大期望 3 分位数回归 8 主成分分析 13 随机森林 18 奇异值分解 23 组合方法 4 非线性回归 9 偏最小二乘回归 14 文本挖掘 19 关联规则 24 主题分析 5 决策树 10 因子分解 15 文本分析 20 社交网络分析 数据算法技术 数据 可视化 报表生成器 数据采集 数据分析流程 数据库数据 数据清洗 结构化数据 关系型数据库 机器数据 数据仓库 接口模型 汇总模型 人物特征 业务特征 数据处理 实时处理 预测算 法 状态研判 挖掘模 型 图像识别 离线引擎 实时引擎 流式引擎 机器引擎 数据稽核 数据解析 数据清洗 工 采 集 系 统 数据入库 日志记录 接口定义

现，数据只会变得更广泛 16/115 S 数据是新 “ 石油 ” 数据广泛存在，但需要通过挖掘来增加其价值。但是，不同于石油，数据永远不会成为 一种稀缺资源，因为它以指数速率保持增长。 广泛存在 但仍很难获得 燃料经济性 燃料产业 科技使其更容易获得 寻求价值丰富的接缝 可以提炼最大化价值 深入挖掘来发现 Photo credit:Nigel Homes 2012 17/115 一、建设背景和目标 RPA ETL 数据管理 DW 数据仓库 ODS 操作数据 存储区 19/115 数 据 应 用 常规 报表 专题 报告 可视化 分析 自助 分析 数据 挖掘 B 门 户 智慧管理 领导班子 集团 - 子企业 - 分公司 - 大项 目部 - 项目部，逐层管控 业务部门 减少手工操作，聚焦业务 分析 20/115 资源比价纠偏 1,000³ 拍字节 1,0005 兆字节 1,000² 艾字节 1,0006 千字节 1,000 PwC/page 22 O 客户营销 客户营销 社交媒体 商机挖掘 基于位置 的营销 Next Best Buy 营销分析 客群市场 营销分析 事件与营销相关 分析 客 户 产 品 营 销 差 异 化 分 析 产品服务 相关性分析

总 体 建 设 框 架 ，包 括 产 线 层、设备层、通信层、数据层、业务层、应用层 6 个层 级。具体如下：1） 应用层：融合数据挖掘、数字孪 生、人工智能技术与卫星制造业务，形成可视化监 控、资源瓶颈诊断、智能动态调度、进度/质量/状态 预测、数据挖掘分析等创新应用。2） 业务层：实现 工厂跨域协同管理、工艺设计管理、计划/资源/质 量管理、供应链协同管理、产品全周期管理、工厂生 人工智能辅助工艺决策与执行控制技术 2.3.1 基于知识挖掘与混合智能推理的工艺快速设计 针对卫星产品制造与装配过程海量工艺数据 挖掘、按需智能推送与工艺智能生成需求，提出基 于知识挖掘与智能推理的工艺快速设计方法，实现 基于文本挖掘的工艺知识提取标注、知识按需自动 推送、基于混合智能推理的工艺内容快速生成，如 图 12 所示。采用基于文本挖掘的工艺知识提取与 标注方法，对海量文本类工艺数据进行预处理，多 标注方法，对海量文本类工艺数据进行预处理，多 维度提取文本特征并标注工艺实例。基于系统自 动挖掘提取典型工艺实例、工艺决策规则并经人工 知 识 修 正 入 库 ，形 成 工 艺 流 程/工 艺 参 数/工 艺 模 板/决 策 规 则 等 多 维 度 、多 专 业 、结 构 化 工 艺 知 识 库。系统自动感知工艺设计情境，获取产品/专业/ 过程/工艺/工序等信息，描述知识需求并自动检索 工艺知识库及工艺实例库，推送相关工艺知识及实

分，在微观层面成为企业创新与价值重塑的关键要素。苏州 凭借雄厚的制造业基础以及完善的产业体系，为数字化转型 筑牢了坚实根基。然而，在数字化转型的过程中，企业普遍 面临着诸多挑战。苏州制造业亟须深度挖掘数据资产价值， 以数据驱动创新，以创新引领发展，从而打造核心竞争力， 实现高质量发展。 本文首先系统梳理了数据资产的基本概念，并从多维度 构建数据资产分类框架。其次，深入介绍数据资产管理的关 （2）过程类数据资产：通过数据仓库、大数据平台及 数据中台等技术，对基础信息进行清洗、转换以及聚合等步 骤后形成的轻度汇总数据； （3）应用类数据资产：基于原始类和过程类数据，通 过深入的数据分析、挖掘和处理手段所生成的定制化统计数 据或数据产品，旨在满足具体的业务需求。 2.按数据来源和权属分类 （1）公共数据：指各级党政机关、事业单位以及承担 2 公共服务职能的机构，在依法行使公权力、履行公共职责或 能够产生包括文本、图像以及音视频在内的多种形式 的数字内容，结合区块链等技术进行权属认证，生成的内容 可转化为高价值数字资产。 此外，人工智能的数据分析能力同样值得关注。机器学 习与深度学习算法不断深化，广泛应用于市场趋势挖掘、风 险评估和决策支持等关键领域。 （三）虚拟现实技术 利用虚拟现实技术不仅能创造全新的数字资产，如虚拟 物品、虚拟道具等，还允许用户多维度沉浸式体验，从而有 效提升其感知价值与市场价值。

迟情况，在损失最小的情况下，重新 安排生产计划 34 2.1.4 定制化智能运输解决方案 国内运输调度现状 智能运输解决方案 • 人工调度作业效率低下，难以满足日益增长的业务量需求 • 完全依赖调度人员人工经验无法挖掘潜在的成本节约机会 • 无法自动考虑国内复杂多变的运输 / 配送环境和现实约束 • 有限的运输资源，多变的客户需求，激烈的行业竞争，都给运输配送环节 带来极大挑战 • 可支持基于特殊客户需求场景的定制化开发 结合不同的业务目标，分析商品的 价格敏感性以及业务目标的置换效 率，输出差异化的定价策略 实时创建价格优化策略，动态高频输出 价格调整建议，结合业务规则和 AI 算法， 自动适应不断变化的零售环境 覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动 中的产品相关性、销售环境影响和消 费者购买行为，辅助促销规划，优化 促销策略 针对不同销售系统和渠道进行精准 分类，把握各个销售系统的投资转 化率，优化渠道出货价格和返点政 策 39 主动应对供应链中断变得异常困难 供应链协同应用总结 41 3. 智能化生产 3.1 产品质量管理：持续质量管理 CQM ，为产品质量保驾护航 • QA 过检不合格多维度问题挖掘 • 先后工序关联分析及问题挖掘 • 入市前质量预测，助力快速通过 APQP • 入市后质量预测，尽快识别问题车辆覆 盖范围，广度及深度 • 核算召回整体固定、非固定成本 • 计算最佳召回时间和地区 传统的质量监控如优率、

研发中心 集团总部 数字孪生 智慧园区 数字决策 数字营销 工业边缘云 数字大脑 工业互联网平台 台式机 笔记本 平板电脑 智能手机 台式机 笔记本 平板电脑 智能手机 现场 工厂 数据集成挖掘 云边协同 混合云 工业交换机 同构混合 边端联动 集团承载网 WiFi6 物联基站 (UWB ， BLE ， RFID) 5G AI 视觉 工业边缘计算 工业物联网关 生产设备 、数字呈现：进度、产量、人员 2.1.4 定制化智能运输解决方案 国内运输调度现状 智能运输解决方案 • 人工调度作业效率低下，难以满足日益增长的业务量需求 • 完全依赖调度人员人工经验无法挖掘潜在的成本节约机会 • 无法自动考虑国内复杂多变的运输 / 配送环境和现实约束 • 有限的运输资源，多变的客户需求，激烈的行业竞争，都给运输配送环节 带来极大挑战 • 可支持基于特殊客户需求场景的定制化开发 结合不同的业务目标，分析商品的 价格敏感性以及业务目标的置换效 率，输出差异化的定价策略 实时创建价格优化策略，动态高频输出 价格调整建议，结合业务规则和 AI 算法， 自动适应不断变化的零售环境 覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动 中的产品相关性、销售环境影响和消 费者购买行为，辅助促销规划，优化 促销策略 针对不同销售系统和渠道进行精准 分类，把握各个销售系统的投资转 化率，优化渠道出货价格和返点政 策 2.2

层 , 再 利用分析引擎 , 人工智能、 数 据挖掘 技术充分利用数据 , 实现设 备监测、 统服务功能 , 将位置物联网与工业互 联网融合 整合其他设备信息以 MES/ERP/WMS 等系统信息 , 充分对接已有系统 IFTTT 分析引擎 流程引擎 数据挖掘 机器学习 人工智能 系统框架 真实加班时长 l 提高加班效率 l 防止加班欺骗 AI 人员督工系统 支持自定义：根据企业情况自选指标， 自定义分析模式，提供个性化解决方 案 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 l 通过大数据挖掘、算法分析，为设 备维护人员 / 管理人员提供设备运 行 多维度预测 l PC 、移动端均可接收预测建议，满 足不同使用场景需求；推送方式包 括系统内部推送、短信，保障重要 设备管理者初步具备智能化管理能 力，从而缩短生产决策过程的时间 成本，以提高生产设备的稼动率和 运行效率 基于机器学习的预测性维护 针对设备，可对工作中的相关数据进行充分的采集、分析、挖掘，针对工作过程的表象机理模型研究，对工作过程中设备实时数据进行描述和分析， 实现设备的预测性分析。 设备系统 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 基于机器学习的预测性维护 定义运维流程，满足故障

方面的能力，订单到库存再到物流的管理流程得 到了优化，订单周期缩短了 30% 以上，仓储效率 提高了 50% 以上，物流效率提高了 25% 以上。 数据驱动的决策 基于对生产运营中产生的数据进行挖掘和利用， 将自身业务通过数字化手段呈现、优化和管理， 为企业的战略决策、运营管理、市场服务等业务 活动提供指导 , 提升企业精准服务的能力和行业 竞争力。 3.2 转什么——实现平台化设计 能化设备和控制系统，与 2013 年投产的江铃小蓝工厂相比， 富山工厂焊接自动化率从 55.2% 提升至 98% ，产能提升 了 50% 。 3.5 转什么——服务化延伸转变 工业数据的深度挖掘 深度挖掘工业数据及其背后价值 , 通过大数据分析、产品增值服务、产 品远程运维等新型业务模式 , 实现从“产品”到“产品 + 服务”的转变 , 01 案例：宇通重工 宇通重工是一家环卫设备的制造企业， 制造业普遍面临技术人才短缺的问题，企业在技术引进 和应用过程中受到的制约明显，影响转型效果。 5.4 缺技术——不会转 许多企业对数据的管理与利用仍处于初级阶段，仅用于基本的信息处理 和风险控制，未能深入挖掘数据潜在价值。 数据利用的起步阶段 企业数据集中存储临面临安全风险，可能引发数据泄露和黑客攻击等问 题，需要加强相关的安全防护措施。 数据安全与隐私问题探讨 5.5 缺数据——转不好 政府如何引导企业开展数转