產品簡介
資產價值決策平臺融合“五位一體”資產價值分析評價 體系，借助大數據、人工智能、云平臺等技術，助力資產 密集型企業開展資產分析、風險把控、價值引導相關管 理工作，產品覆蓋資產規模結構分析、資產健康水平分 析、資產利用率分析、退役報廢及生產成本精益管理分 析，共同構成了一個完整的資產評價決策體系。 在結合資產現狀和成本專項分析并計算單體設備經濟 壽命的同時， 構建科學的價值指標體系，并基于大數 據技術實現可靈活配置的指標體系設置、評價與監測， 可快速適配任意行業領域，優化資金使用策略，并已應 用于數字化電網領域實現資產價值分析與監測，為電 力公司的發展規劃提供科學指導，實現了電網綜合性 能最優。
應用場景
資產規模結構分析
資產退役處置分析
生產成本量化分析
輔助項目投資分析
設備健康水平分析
產品模塊
產品優勢
1.資產價值數據匯集
融合沉淀項目信息、設備資產價值、規模結構、運行狀態信息、生產成本分析數據，輔助支撐資產價值決策。
2.資產墻趨勢分析
基于資產墻理論計算模型，分析資產結構，預測未來的技改支出資金，有助于提前計劃資金缺口，防范財務風險。
3.設備健康水平分析
實時掌握設備健康水平，判斷設備發生缺陷根源，為全過程技術監督，設備技改、檢修運維策略制定提供依據。
4.輔助項目投資決策
借助大數據和計算機技術手段，實現投資管理輔助決策分析，促進精準投資，精益管理，優化資源配置。
5.資產利用率分析
掌握資產使用狀態，為備用資產再利用提供數據基礎，提高資產的使用效率。
應用場景
資產結構是指各類資產之間構成的比例關系。一個企業擁有的電網實物資產的數量及金額可以從側面
反映出該企業的經營水平及生 存發展的狀況。
資產結構包括貨幣化的價值規模結構，登記單位的數量規模結構以及年齡結構，從資產的價值結構和
技術結構出發，分析現有資產規模、年齡結構以及資產墻現狀，以摸清家底，掌握存量資產的價值及數
量規模情況，并掌握各類資產的年齡結構狀況，為未來技改，大修年度投入預測提供依據。
應用“資產墻”理論，在對資產結構進行分析的基礎上，對未來的技改支出資金規模進行預測，對可能存
在的資金缺口提前計劃，有助于防范財務風險，提升供電可靠性水平和客戶服務水平。
資產退役報廢分析
開展資產退役報廢分析，是為了掌握資產報廢的總體情況及各類設備情況，明確導致設備報廢的成因，項目類型，為提升設備使用壽命開展針對性的措施。
為了準確了解公司資產報廢的總體狀況，需要多層次多維度的進行分析，包括按照不同時間點，不同原因，不同項目類型以及不同設備類型，以及報廢資產的使用年限，為設備的選型標準、資產報廢策略以及資產設計壽命的設定提供科學合理的參考依據。
生產成本量化分析
生產成本量化分析
以電網設備安全運行為核心，以資產管理數據“底座”為基礎，并結合組織層、站線層、設備層“三個層級”生產成本量化結果數據，持續推進成本分析合規、場景應用合適、策略制定合理生產成本管理體系，從而促進設備管理精益化、運檢作業標準化、成本管控規范化，提高價值創造能力和投入產出效率，推動資產全壽命周期安全、成本、效能綜合最優。
輔助項目投資分析
在設備成本量化的基礎上，選取設備質量、效能、成本、設備運行情況等多方面可能影響設備技改\大修的因素，依托大數據分析、機器學習方法，通過邏輯回歸模型挖掘各因素與技改大修之間的關系，并對設備進行評分，設置技改大修分數閾值，實現對設備技改大修的自動決策建議，結合歷史技改投資和大修項目成本，用于對項目投資的預測分析。
設備健康水平分析
設備健康水平分析
針對電網資產開展狀態分析、缺陷分析，掌握設備健康水平，為設備的技改、大修、運維提供決策依據，判斷設備發生缺陷根源，為全過程技術監督，檢修運維策略制定提供依據。
在關注設備缺陷時，重點將目光集中于設備缺陷率與其役齡的關系上，同時重點關注嚴重及危機級別 缺陷發生的主要原因，以便突出重點的安排今后運維工作。
在關注設備缺陷時，重點將目光集中于設備缺陷率與其役齡的關系上，同時重點關注嚴重及危機級別 缺陷發生的主要原因，以便突出重點的安排今后運維工作。
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