[发明专利]基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法和系统

权利要求书

1.一种基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：包括下述步骤：

S1，采用AHP分析法建立综合评价模型；

S2，动态采集制造业企业数据；

S3，进行数据整理及校验；

S4，依据S1步中建立的综合评价模型，对制造业企业进行综合评价。

2.根据权利要求1所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：S1中所述综合评价模型，包括多个评价指标、评价指标权重、评价指标基准值和影响因子。

3.根据权利要求2所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：所述评价指标权重通过多元线性回归法计算得到。

4.根据权利要求1所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：S1中综合评价模型建立过程中采用了AHP分析法，自动计算确定评价指标、评价指标权重和影响因子，同时根据当地的实际情况和相关部门的需求，对AHP分析法自动计算获得的评价指标、评价指标权重和影响因子进行微调，以使评价模型更贴合当地的实际情况。

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：S2中所述的动态采集制造业企业数据, 包括单个企业填报、企业数据批量导入和工业互联网自动采集等方式；企业数据可采用xml文件格式，通过统一的接口上传，并查询文件处理情况，进行上传批次管理和问题数据回滚。

6.根据权利要求1所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：S3中所述的数据整理及校验，采用基于编程语言的反射技术和Python脚本技术进行数据清洗，利用SQL Server 2008R2数据库、ETL数据挖掘工具和关键字段分区存储数据的方式实现对分散、零乱、标准不统一的数据进行整理和校验。

7.根据权利要求1所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：S4中所述的综合评价是依据S1步中建立的综合评价模型，分别计算每个企业的总得分Q；

所述总得分Q计算过程如下：

其中，为企业基础指标总分，为企业附加得分，为影响因子，为企业在该评价指标上所对应的数据，为该评价指标基础值，为该评价指标权重，为附加项得分，当该企业符合系统设置的附加项条件时，即获得系统设置的该附加项得分；n为评价指标的总数量，或附加项的总数量。

8.根据权利要求7所述的基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，其特征在于：计算每个企业的总得分Q后，按照企业总得分Q从大到小进行排序，将待评估企业分为若干个等级；企业分级标准根据实际情况在系统中设置并灵活的调整。

9.一种基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价系统，其特征在于：包括模型创建模块、企业库模块、评价分析模块、项目库模块和惠企政策模块；

所述模型创建模块，用于根据当地的实际情况构建制造业高质量发展综合评价模型；

所述企业库模块，用于采集和维护制造业企业的相关数据；

所述评价分析模块，用于对当地制造业企业进行评价分类，发布和查询评价结果；

所述项目库模块，用于统计和管理制造业企业的智能化改造、绿色化改造、技术改造和科技研发项目的相关数据；

所述惠企政策模块，用于发布政策信息，并采用知识图谱等人工智能手段对政策进行解读，且根据政策信息与企业的关联度和企业的评价结果向企业进行智能推送。