“智能煤炭采購與儲備場地融合調(diào)運系統(tǒng)方案” 圍繞煤炭采購、儲備以及場地融合調(diào)運這幾個關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)展開，后續(xù)內(nèi)容將詳細闡述如何通過智能化手段，優(yōu)化煤炭從采購到儲備再到場地調(diào)運的全流程業(yè)務(wù)，以提升煤炭供應(yīng)鏈的效率與協(xié)同性。

本頁內(nèi)容清晰呈現(xiàn)了方案的六大核心板塊。從闡述項目開展的背景和要達成的目標出發(fā)，后續(xù)會依次講解支撐系統(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，接著給出實施計劃和相關(guān)報價，最后對方案進行總結(jié)并凸顯其價值，整體邏輯層層遞進，能讓受眾快速把握方案的整體脈絡(luò)與重點內(nèi)容。

一方面，點明傳統(tǒng)煤炭采購模式效率低、成本高的痛點，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)的價值，既為煤炭采購與調(diào)運效率提升提供技術(shù)支撐，能通過系統(tǒng)模型輔助采購決策、優(yōu)化合同簽訂與交付全流程，又可賦能煤炭行業(yè)，助力能源公司實現(xiàn)采購流程智能化升級，進而提升整體效率與效益，為后續(xù)方案的展開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)，涵蓋煤價預(yù)測、調(diào)運優(yōu)化、動態(tài)報表生成、前瞻性采購計劃這四大模塊。

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

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

自然語言交互層：用戶能用自然語言描述報表需求，系統(tǒng)借助 DeepSeek，結(jié)合自然語言理解、知識圖譜以及預(yù)訓(xùn)練語言模型（如 BERT、GPT - 4），還有檢索增強生成（RAG）技術(shù)，從煤礦數(shù)據(jù)庫調(diào)取核心數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用戶與系統(tǒng)的自然交互，快速生成精準報表。

私有化知識增強：通過 Apache Kafka 處理實時數(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)庫沉淀內(nèi)部運營規(guī)則文檔，微調(diào)訓(xùn)練提升 DeepSeek 對業(yè)務(wù)術(shù)語的理解精度；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)對業(yè)務(wù)的理解和響應(yīng)速度，同時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推薦圖表類型，支持多模態(tài)輸出，自動生成包含數(shù)據(jù)解讀文本和可視化圖表的交互式報告（HTML/PDF），提升報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)測升級：接入 DeepSeek R1 模型的時序預(yù)測模塊，分析歷史采購訂單、運輸時效數(shù)據(jù)，預(yù)測未來 72 小時區(qū)域需求波動（誤差率<5%）；結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（煤礦開工率熱力圖）動態(tài)修正預(yù)測結(jié)果，實現(xiàn) “宏觀政策 + 微觀生產(chǎn)” 雙驅(qū)動決策，助力企業(yè)提前布局，優(yōu)化采購計劃，降低庫存成本與缺貨風(fēng)險。

多模態(tài)決策特征融合：構(gòu)建 Transformer - Based 多模態(tài)編碼器，通過 DeepSeek 融合歷史采購數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化）、合同文本（非結(jié)構(gòu)化）、運輸軌跡（時序）、網(wǎng)絡(luò)信息、政策信息等多源信息；以采購成本、庫存周轉(zhuǎn)率、運輸時效等為獎懲因子，訓(xùn)練動態(tài)決策代理（Agent）。技術(shù)上，用 RoBERTa 提取合同條款中價格波動風(fēng)險關(guān)鍵詞，通過 Graph Neural Network（GNN）建模礦點 - 電廠 - 運輸節(jié)點關(guān)系，融合多源信息構(gòu)建全面決策模型，提升決策科學(xué)性與準確性。

強化學(xué)習(xí)與運籌學(xué)協(xié)同優(yōu)化：采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法訓(xùn)練采購策略，目標函數(shù)融合成本（線性規(guī)劃）與風(fēng)險（蒙特卡洛模擬）雙指標；通過 DeepSeek 實時監(jiān)測運輸延遲告警（如暴雨導(dǎo)致鐵路停運），自動觸發(fā)替代路線計算與供應(yīng)商備選清單推送，強化學(xué)習(xí)與運籌學(xué)結(jié)合，優(yōu)化采購策略，降低風(fēng)險與成本，保障采購與調(diào)運過程的穩(wěn)定與高效。

多源數(shù)據(jù)治理：利用 DeepSeek 對接專屬煤市數(shù)據(jù)庫，整合煤炭市場監(jiān)測價格、煤礦產(chǎn)能、火電企業(yè)日耗等 12 類高頻數(shù)據(jù)，實現(xiàn)分鐘級數(shù)據(jù)更新；借助 DeepSeek 數(shù)據(jù)清洗模塊自動修復(fù)異常值，為煤價預(yù)測提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升預(yù)測準確性。

多模態(tài)時序預(yù)測模型：采用 LSTM - Transformer 混合模型為核心架構(gòu)，LSTM 捕捉短期波動，Transformer 建模長期趨勢與跨數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)；通過 TSFresh 庫自動提取產(chǎn)能、庫存、價格、政策、運輸?shù)葧r序特征，并用 SHAP 值量化各因子貢獻度，精準捕捉煤價波動趨勢，提升預(yù)測精度與可解釋性，為決策提供有力依據(jù)。

指數(shù)融合技術(shù)：運用 Graph Attention Network（GAT）構(gòu)建長纖維指數(shù)與其他公開指標的隱含關(guān)聯(lián)，形成異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊層；基于 Kalman 濾波建立實時校準機制，動態(tài)修正預(yù)測值與實際交易價格的偏差，提升預(yù)測的穩(wěn)定性和準確性，助力企業(yè)優(yōu)化采購策略。

聚焦 “多因子價格預(yù)測”，從三個維度詳細闡述相關(guān)技術(shù)與方法：

一、流式特征工程

借助 DeepSeek 實時計算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等外部數(shù)據(jù)，動態(tài)生成滑動窗口統(tǒng)計量，比如過去 24 小時區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化情況。同時，系統(tǒng)會自動生成特征重要性報告，篩選并淘汰貢獻度低于 1% 的冗余特征，像 “建材企業(yè)數(shù)量對預(yù)測無顯著影響” 這類特征就會被剔除。通過實時計算外部數(shù)據(jù)、動態(tài)生成并優(yōu)化特征集，能夠有效提升預(yù)測模型的性能與效率，保障模型的準確性和穩(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，在嚴格保護電廠私有數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合多方來訓(xùn)練全局模型。為解決產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數(shù)據(jù)的稀疏性問題，利用 GAN 生成合成數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強。聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合，既保護了各方隱私，又提升了模型性能；數(shù)據(jù)增強則豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強了模型的泛化能力。

三、因果推理增強

引入因果森林（Causal Forest）算法，能夠區(qū)分產(chǎn)能、需求等因子對價格的直接或間接影響，讓預(yù)測的可解釋性得到提升。并且基于 Attention 機制進行動態(tài)權(quán)重分配，實現(xiàn)自適應(yīng)特征融合，例如庫存波動對煤價的影響權(quán)重會隨季節(jié)變化而調(diào)整。因果推理與動態(tài)權(quán)重分配的結(jié)合，增強了預(yù)測的可解釋性和適應(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)對市場變化。

從架構(gòu)層面，前端采用 Web 和移動端雙平臺模式，能支持電廠、礦點、運輸方等多角色便捷操作；后端運用微服務(wù)架構(gòu)，對煤價預(yù)測、調(diào)運優(yōu)化等核心功能進行模塊化設(shè)計。這種雙平臺前端與微服務(wù)后端相結(jié)合的架構(gòu)，一方面可滿足煤炭采購與調(diào)運場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、可擴展性以及維護效率，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、全棧開發(fā)工程師、測試專家和UI設(shè)計師組成的專業(yè)技術(shù)團隊，采用業(yè)界主流的開發(fā)框架和技術(shù)棧，為招標方打造高性能、高可靠的場地融合感知數(shù)字化平臺。我們將嚴格遵循軟件工程規(guī)范，從需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、編碼實現(xiàn)到測試驗收的全生命周期進行嚴格把控，確保交付的系統(tǒng)在功能性、性能指標、安全性和用戶體驗等方面全面達到招標要求。

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)庫采用MySQL+TimescaleDB的混合方案，大數(shù)據(jù)處理采用Flink實時計算框架。針對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入，我們將開發(fā)專用的協(xié)議轉(zhuǎn)換中間件，支持Modbus、OPC UA等工業(yè)協(xié)議的無縫對接。同時，系統(tǒng)將內(nèi)置完善的權(quán)限管理機制，支持RBAC權(quán)限模型，確保數(shù)據(jù)訪問安全可控。

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

層級 / 技術(shù)組件 / 大模型融合點：作為整個架構(gòu)的核心基礎(chǔ)，清晰界定了各層級之間的技術(shù)組件交互邏輯，以及大模型在不同層級的融合方式與作用點，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展性。

數(shù)據(jù)層：采用 Apache Kafka 流處理技術(shù)，能夠高效、實時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)提供安全且可擴展的存儲能力，支持數(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)的價值挖掘提供了安全環(huán)境。

模型層：利用 PyTorch 強大的深度學(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)測技術(shù)，能夠充分融合不同類型（如文本、圖像、時序等）的數(shù)據(jù)特征，精準捕捉數(shù)據(jù)中的多模態(tài)關(guān)聯(lián)信息，從而實現(xiàn)更準確、全面的多模態(tài)預(yù)測分析，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)拆分為多個松耦合的微服務(wù)單元，每個微服務(wù)可獨立開發(fā)、部署與擴展，極大地提高了系統(tǒng)的靈活性與可維護性；Kubernetes 編排技術(shù)則對這些微服務(wù)進行自動化管理，實現(xiàn)服務(wù)的自動擴容、故障恢復(fù)等操作，保障服務(wù)的高可用性；NL2SQL 動態(tài)接口允許用戶通過自然語言直接生成 SQL 查詢語句，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，為用戶提供豐富、交互性強的視覺體驗，便于用戶直觀地查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)與分析結(jié)果；移動端輕量化模型（TinyML）針對移動設(shè)備的資源限制進行優(yōu)化，可在移動終端本地實現(xiàn)輕量級的智能分析與預(yù)測，滿足移動場景下的實時性需求；邊緣端模型蒸餾（DistilBERT）通過對大型 BERT 模型進行壓縮與優(yōu)化，在邊緣設(shè)備上也能高效運行，實現(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，提升邊緣場景下的系統(tǒng)響應(yīng)速度。

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

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

應(yīng)用場景

涵蓋業(yè)務(wù)系統(tǒng)、知識庫引擎應(yīng)用、報表系統(tǒng)、輔助決策等領(lǐng)域，大模型技術(shù)能在這些場景中發(fā)揮作用，為業(yè)務(wù)開展、知識管理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與決策制定提供支持。

知識庫與知識引擎

知識庫：作為知識的存儲基礎(chǔ)，為知識引擎提供數(shù)據(jù)支撐。

知識引擎：

開放對接方面，有 DeepSeek 聯(lián)網(wǎng)助手，可進行行情預(yù)測、價格預(yù)測；還能開展市場分析、營銷策略制定、風(fēng)險預(yù)警、供需研判等工作。

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

模型服務(wù)層提供 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、精調(diào)知識大模型、行業(yè)大模型、客戶專屬模型等，且對外提供大模型 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

大模型廣場：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，且通過模型 API 向上層知識引擎等模塊提供服務(wù)。

算力

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

能力特點

擁有模型 + 訓(xùn)練平臺 + 應(yīng)用構(gòu)建平臺的全鏈路能力，能覆蓋大模型從研發(fā)到應(yīng)用的各個環(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，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，為后續(xù)應(yīng)用提供更堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

報表生成動態(tài)模板響應(yīng)速度提升，支持萬級數(shù)據(jù)實時渲染：在報表生成場景下，動態(tài)模板的響應(yīng)速度有了明顯提升，能夠高效處理萬級規(guī)模的數(shù)據(jù)并實現(xiàn)實時渲染，讓報表生成更快捷、高效，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)報表的實時性需求。

采購決策 | PPO 強化學(xué)習(xí) | 采購成本波動率降低 22%：運用 PPO 強化學(xué)習(xí)技術(shù)輔助采購決策，有效降低了采購成本的波動率，幅度達到 22%，有助于企業(yè)更穩(wěn)定地控制采購成本，提升采購環(huán)節(jié)的經(jīng)濟效益。

煤價預(yù)測 | TimeSformer 多模態(tài)模型 | 中期預(yù)測誤差率≤7.3%（原模型 12.5%）：采用 TimeSformer 多模態(tài)模型進行煤價中期預(yù)測，預(yù)測誤差率控制在 7.3% 以內(nèi)，相比原模型 12.5% 的誤差率有顯著降低，極大提高了煤價預(yù)測的準確性，為企業(yè)基于煤價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，還切實為業(yè)務(wù)帶來了顯著價值，推動業(yè)務(wù)高效開展。

為企業(yè)優(yōu)化采購、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，最終能夠為企業(yè)在采購優(yōu)化、成本降低以及效率提升等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)提供強大且有力的支持，助力企業(yè)實現(xiàn)更好的經(jīng)營與發(fā)展。

一、基礎(chǔ)環(huán)境配置

1.硬件環(huán)境

開發(fā)團隊成員需自備符合項目要求的臺式或便攜式個人電腦，確保設(shè)備性能能夠滿足軟件開發(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)至少支持主流開發(fā)工具和軟件的流暢運行，以保障開發(fā)效率。

2.軟件環(huán)境

開發(fā)人員需安裝必要的正版工作軟件，嚴禁使用盜版、破解軟件接入內(nèi)網(wǎng)辦公環(huán)境。前端開發(fā)需兼容 TypeScript 和 JavaScript 兩種編程語言，配備相應(yīng)的代碼編譯校驗工具；后端開發(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，還需安裝數(shù)據(jù)庫管理工具、接口調(diào)試工具等相關(guān)輔助軟件。

二、開發(fā)工具與技術(shù)棧

1.開發(fā)工具

選用先進的開發(fā)工具進行系統(tǒng)模塊的開發(fā)工作，包括前端頁面開發(fā)工具、后端業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫設(shè)計與管理工具等。確保工具能夠滿足敏捷開發(fā)模式的需求，支持迭代開發(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)取機制，提高系統(tǒng)性能。數(shù)據(jù)庫選用主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，根據(jù)項目需求進行合理設(shè)計與管理。

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)，保障開發(fā)過程中數(shù)據(jù)的傳輸與交互。確保開發(fā)環(huán)境與測試環(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，配置相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如路由器、交換機等，保障網(wǎng)絡(luò)的暢通。

2.安全策略

實施嚴格的網(wǎng)絡(luò)安全策略，包括防火墻配置、入侵檢測系統(tǒng)部署等，防止未授權(quán)訪問和網(wǎng)絡(luò)攻擊。開發(fā)人員接入內(nèi)網(wǎng)辦公環(huán)境需遵守相關(guān)規(guī)定，嚴禁使用未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備和軟件。定期對網(wǎng)絡(luò)安全進行檢測和評估，及時發(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

明確劃分開發(fā)環(huán)境、測試環(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)實際需求進行設(shè)置，確保環(huán)境的一致性和穩(wěn)定性。開發(fā)環(huán)境用于日常的軟件開發(fā)和調(diào)試工作；測試環(huán)境用于對開發(fā)完成的功能模塊進行測試和驗證；生產(chǎn)環(huán)境用于最終的系統(tǒng)部署和運行。

2.部署流程

制定詳細的軟件安裝部署計劃，按照計劃在目標環(huán)境中進行軟件產(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。在安裝過程中，確保軟件編碼和數(shù)據(jù)庫按照合同規(guī)定初始化、執(zhí)行和終止，并對安裝事件和結(jié)果進行記錄。

3.環(huán)境管理

建立完善的環(huán)境管理機制，對各環(huán)境的配置、版本、運行狀態(tài)等進行實時監(jiān)控和管理。定期對環(huán)境進行維護和優(yōu)化，確保環(huán)境的性能和安全性。同時，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。

針對煤炭行業(yè)尤其是電廠對數(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，需高等級服務(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)自身實際，靈活選取，在保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行的同時，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，用戶無需編寫代碼，只需簡單操作就能完成大模型部署，隨后可通過網(wǎng)頁問答形式直觀體驗?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。低代碼模式簡化了精調(diào)流程，用戶通過簡單配置即可開展精調(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)場景和數(shù)據(jù)特點，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，能對不同類型的精調(diào)數(shù)據(jù)進行規(guī)范化、流程化處理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性；同時配備 CV、大模型相關(guān)的標注工具，可精準對計算機視覺和大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)進行標注，為后續(xù)模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量標注數(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行建模，降低深度學(xué)習(xí)場景化應(yīng)用門檻；低門檻深度學(xué)習(xí)場景化工具針對不同業(yè)務(wù)場景提供開箱即用的解決方案；交互式代碼開發(fā)工具支持用戶進行個性化代碼編寫與調(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，可實現(xiàn)多機多卡大規(guī)模訓(xùn)練，充分利用硬件資源，提升訓(xùn)練效率，且具備故障自動重啟續(xù)訓(xùn)功能，即便訓(xùn)練過程中出現(xiàn)故障，也能自動恢復(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，滿足個性化訓(xùn)練環(huán)境需求。

訓(xùn)練指標監(jiān)控全面，有豐富的指標監(jiān)控及告警機制，覆蓋網(wǎng)絡(luò)及 GPU 算力等關(guān)鍵資源與訓(xùn)練指標，實時掌握訓(xùn)練狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并解決訓(xùn)練過程中的問題。

內(nèi)置訓(xùn)練加速，全新升級 Angel 訓(xùn)練框架加速能力，性能提升 30%，大幅縮短訓(xùn)練時間，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，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，能提供超長上下文窗口，滿足對長文本等場景的處理需求。

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

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

對不同類型的大模型及 AI 框架進行有效管理，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，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)場景，能顯著提升垂類任務(wù)性能；支持知識增強，可融入行業(yè)專屬知識，同時具備實時更新知識庫的能力，確保模型知識體系與行業(yè)最新發(fā)展同步。

開源大模型：包含 Deepseek 全系，以及 Llama、baichuan、chatglm、Qwen 等眾多主流開源大模型，為用戶提供豐富的開源模型選擇，便于開展基于開源模型的二次開發(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行。

5.資源管理

為大模型的訓(xùn)練、部署與運行提供堅實的資源保障。

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，實現(xiàn)對不同架構(gòu)服務(wù)器的集中管理。

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

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)用的可靠運行。

聚焦 DeepSeek 全系大語言模型支持服務(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。

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)管理與運營：可進行指標監(jiān)控、鑒權(quán) / 限流、流量分配，能實時掌握服務(wù)性能、調(diào)用量、資源消耗等關(guān)鍵指標，自動調(diào)度符算力資源，彈性靈活應(yīng)對業(yè)務(wù)峰谷。

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

算力調(diào)度：能納管資源組，提供按量計費算力池，有大模型專屬 GPU 算力包月獨享，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：包括支持長上下文（64~128K）、超大規(guī)模型啟動加速、獨享 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)級鑒權(quán)流控，以及算力投入持續(xù)降低等優(yōu)勢。

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

方案流程涵蓋多個環(huán)節(jié)：

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

數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)節(jié)：首先進行 R1 問題清洗，過濾剔除無關(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)準備。

任務(wù)式建模與模型評測：選擇并精調(diào)目標模型進行蒸餾模型構(gòu)建，最后通過評估對比模型效果，直觀檢驗蒸餾后模型的性能。

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

為滿足不同場景下的客戶需求提供多樣化選擇。標準模式借助內(nèi)置最佳實踐流程，導(dǎo)入文檔或問答對就能實現(xiàn)穩(wěn)定精準的知識問答，適配企業(yè)知識服務(wù)、產(chǎn)品咨詢等嚴肅場景；工作流模式可通過拖拽原子能力編排流程，滿足用戶對應(yīng)用執(zhí)行流程的個性化需求；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)問答場景。整體而言，三種模式各有側(cè)重，企業(yè)可根據(jù)自身對穩(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.項目領(lǐng)導(dǎo)小組

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

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

2)承擔(dān)項目進度總體協(xié)調(diào)和控制，對項目重大變更進行審批。

3)對項目的關(guān)鍵節(jié)點目標進行審查監(jiān)督。

4)對項目的立項、結(jié)項進行審批。

2.顧問委員會

1)給予項目總體指導(dǎo)。

2)對項目定位和方向提供咨詢。

3)對本項目進行業(yè)務(wù)規(guī)劃、業(yè)務(wù)需求梳理和分析等相關(guān)工作。

4)為本項目決策提供專業(yè)意見。

3.項目指導(dǎo)小組

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

2)對本項目的管理、實施提供咨詢建議。

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

4.項目經(jīng)理

1)負責(zé)項目實施過程中的各種組織、協(xié)調(diào)工作。

2)編制項目計劃，對項目進度進行控制。

3)分配項目工作任務(wù)，監(jiān)控實施成員的工作和項目進程。

4)管理項目的各種風(fēng)險和爭議。

5)控制實施預(yù)算、資源和實施方法。

6)對最終的項目成功負責(zé)。

7)根據(jù)實施隊伍的組成，安排必要的內(nèi)部培訓(xùn)以保證顧問的實施技能。

8)控制項目的范圍、目標和成本。

5.技術(shù)經(jīng)理

1)負責(zé)領(lǐng)導(dǎo)技術(shù)團隊開展需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、程序編碼、功能及非功能測試等工作。

2)負責(zé)系統(tǒng)架構(gòu)的制定、關(guān)鍵技術(shù)問題的把關(guān)等。

3)負責(zé)確保項目遵守項目計劃書中描述的要求，確保交付的軟件及其文檔、非交付的軟件以及過程的質(zhì)量。

6.項目管理組

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

2)負責(zé)項目管理標準規(guī)范的組織編制。

3)協(xié)助做好項目成果管理工作。

4)記錄和反饋各項目組對項目建設(shè)管理問題和需求，匯集工程管理、項目管理和項目監(jiān)理知識經(jīng)驗，形成工程管理體系知識庫。

5)分析項目計劃可能存在的任何潛在問題，如資源限制、項目交迭、風(fēng)險等，并跟進已產(chǎn)生問題的解決。

7.需求分析師

負責(zé)需求分析、設(shè)計等相關(guān)工作的具體實施，包括但不限于以下內(nèi)容：

1)組織編制需求分析報告，對技術(shù)架構(gòu)整體方案提出建議。

2)負責(zé)需求管理工作，包括需求的跟蹤、維護和變更。

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

4)參與測試用例評審。

5)執(zhí)行項目計劃中其它需本組負責(zé)的工作。

8.系統(tǒng)設(shè)計組

負責(zé)系統(tǒng)概要設(shè)計和詳細設(shè)計工作等相關(guān)工作的具體實施，包括但不限于以下內(nèi)容：

1)組織編制總體設(shè)計方案。

2)形成關(guān)鍵技術(shù)問題解決辦法，并在項目實施中予以指導(dǎo)。

3)負責(zé)指導(dǎo)軟件開發(fā)環(huán)境搭建和系統(tǒng)性能測試。

4)協(xié)助解決在開發(fā)中遇到的技術(shù)問題。

9.系統(tǒng)開發(fā)組

負責(zé)完成軟件的開發(fā)和自測，并制作版本等相關(guān)工作的具體實施，同時完成知識轉(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)模塊的需求開發(fā)工作。

2)負責(zé)承擔(dān)模塊的詳細設(shè)計及開發(fā)工作。

3)負責(zé)承擔(dān)模塊的單元測試工作。

4)負責(zé)功能測試中的問題解決。

5)負責(zé)知識轉(zhuǎn)移與培訓(xùn)、技術(shù)支持等相關(guān)工作。

10.實施與培訓(xùn)組

由本項目開發(fā)團隊采用人員復(fù)用方式組建，負責(zé)具體的系統(tǒng)實施與培訓(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)負責(zé)項目上線階段系統(tǒng)的實施工作。

2)制定實現(xiàn)知識轉(zhuǎn)移的措施，定期組織知識轉(zhuǎn)移交流活動。

3)制定詳細的培訓(xùn)計劃并組織實施。

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)制定詳細的運維策略與工作計劃。

2)負責(zé)運維體系的籌劃過程中的必要支持。

3)負責(zé)維護期系統(tǒng)調(diào)試、二次開發(fā)等事宜協(xié)調(diào)工作。

4)售后服務(wù)期的各項售后服務(wù)工作。

從時間與任務(wù)維度，明確了需求確認（1 個月，細化功能清單和數(shù)據(jù)接口規(guī)范）、系統(tǒng)開發(fā)（3 - 6 個月，分模塊迭代交付且優(yōu)先上線煤價預(yù)測與調(diào)運功能）、部署驗收（2 個月，開展本地化環(huán)境調(diào)試與用戶培訓(xùn)）三個核心階段。通過分階段實施的方式，能確保項目有序推進，最終保障系統(tǒng)按時上線，滿足企業(yè)在煤炭采購與調(diào)運方面的業(yè)務(wù)需求，為系統(tǒng)的落地實施提供了清晰的時間與任務(wù)推進路徑。

從成本與效率維度看，能降低 10% - 15% 的采購成本，使調(diào)運效率提升 20% 以上，且動態(tài)決策響應(yīng)速度可達到分鐘級；從系統(tǒng)作用來講，可顯著提升業(yè)務(wù)效率與效益，助力企業(yè)實現(xiàn)降本增效；最終，能為企業(yè)創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟效益，增強其在市場中的競爭力，充分體現(xiàn)該系統(tǒng)在推動煤炭采購與調(diào)運業(yè)務(wù)優(yōu)化升級、為企業(yè)賦能方面的重要作用。

一方面，通過融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與煤炭行業(yè)專業(yè)知識（Know - How），打造能源領(lǐng)域智能化的標桿方案；另一方面，憑借先進技術(shù)和行業(yè)經(jīng)驗的結(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)層面的核心競爭力與前瞻性。

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

一、動態(tài)數(shù)據(jù)模塊

該模塊是系統(tǒng)感知市場與運輸動態(tài)的 “神經(jīng)中樞”。

1.實時監(jiān)測

1)市場動態(tài)：依托多源數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，實時捕捉煤炭市場供需關(guān)系的細微變化，精準追蹤價格波動趨勢，為采購決策提供及時、準確的市場動態(tài)數(shù)據(jù)支撐，讓企業(yè)能敏銳把握市場機遇，規(guī)避價格風(fēng)險。

2)運輸狀態(tài)：借助先進的定位與通信技術(shù)，實時獲取煤炭運輸車輛的精準位置信息，結(jié)合智能算法預(yù)測車輛預(yù)計到達時間，使企業(yè)對運輸進程了如指掌，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)的高效有序開展，減少時間與資源浪費。

1.卸貨調(diào)度

1)車輛匹配：系統(tǒng)會智能分析卸貨點的容量限制以及車輛的類型特點，自動為每一批次煤炭運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，避免因資源錯配導(dǎo)致的效率低下或安全隱患。

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

二、在途監(jiān)控模塊

為運輸過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)，對運輸車輛進行實時、精準定位，企業(yè)可隨時查看車輛位置，掌握運輸路線的執(zhí)行情況。

2)異常預(yù)警：對運輸環(huán)境中的溫度、濕度等關(guān)鍵參數(shù)進行實時監(jiān)測，當參數(shù)超出安全閾值時，立即觸發(fā)報警機制，及時提醒相關(guān)人員采取措施，保障煤炭運輸過程中的質(zhì)量安全與車輛運行安全。

三、智能調(diào)度模塊

通過智能算法實現(xiàn)運輸資源的最優(yōu)配置。

1.路徑規(guī)劃

1)最短路徑：結(jié)合實時路況信息，運用智能路徑規(guī)劃算法，快速計算出煤炭運輸?shù)淖顑?yōu)路徑，有效縮短運輸時間，降低運輸成本。

2)車輛調(diào)度：基于車輛的實時位置、載貨狀態(tài)等信息，自動將運輸任務(wù)分配給空閑車輛，實現(xiàn)運輸資源的動態(tài)平衡，提升整體運輸效率。

四、計劃管理模塊

為采購與生產(chǎn)、運輸?shù)膮f(xié)同開展提供規(guī)劃指導(dǎo)。

1.生產(chǎn)計劃

1)產(chǎn)能分配：緊密圍繞訂單需求，動態(tài)調(diào)整煤礦的生產(chǎn)計劃，確保煤炭生產(chǎn)與市場需求精準匹配，避免產(chǎn)能過?；虿蛔悖岣呱a(chǎn)資源的利用效率。

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

2.供應(yīng)預(yù)報

1)需求預(yù)測：深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合市場趨勢分析，運用預(yù)測模型精準預(yù)測未來煤炭需求量，為采購計劃的制定提供科學(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)范性與及時性。

1.合同履約

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

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

六、調(diào)運管理模塊

實現(xiàn)運輸資源的優(yōu)化調(diào)度與貨物的安全運輸。

1.資源調(diào)度

1)車輛調(diào)度：根據(jù)運輸任務(wù)的實時需求，動態(tài)分配運輸車輛，充分發(fā)揮每一輛車的運力，優(yōu)化資源利用率，提升運輸整體效率。

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

七、驗收管理模塊

確保煤炭驗收的精準與規(guī)范。

1.質(zhì)量檢測

1)熱值檢測：采用實驗室專業(yè)設(shè)備或便攜檢測儀器，對煤炭熱值進行準確檢測，為煤炭質(zhì)量評估提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，保障采購煤炭的質(zhì)量符合要求。

2)數(shù)量核驗：將過磅數(shù)據(jù)與合同約定的煤炭數(shù)量進行自動對比，快速生成數(shù)量差異報告，便于及時發(fā)現(xiàn)并處理數(shù)量不符問題，確保驗收環(huán)節(jié)的公正與準確。

八、耗存管理模塊

助力企業(yè)科學(xué)管理煤炭庫存與損耗。

1.庫存監(jiān)控

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

2)耗損分析：對煤炭在運輸、儲存等環(huán)節(jié)的損耗情況進行全面統(tǒng)計與深入分析，精準計算損耗率，在此基礎(chǔ)上生成改進報告，為企業(yè)優(yōu)化運輸與儲存流程、降低損耗提供依據(jù)。

九、結(jié)算管理模塊

保障費用核算與稅務(wù)處理的準確高效。

1.費用核算

1)運輸費用：系統(tǒng)自動采集運輸過程中的各類費用數(shù)據(jù)，快速計算運費、雜費等，并支持多幣種結(jié)算，滿足企業(yè)國際化業(yè)務(wù)需求，提升費用結(jié)算效率。

2)稅務(wù)處理：根據(jù)合同類型自動匹配相應(yīng)稅率，精準計算應(yīng)納稅額，生成規(guī)范的納稅申報表，簡化稅務(wù)處理流程，降低稅務(wù)風(fēng)險。

十、監(jiān)督管理模塊

確保運輸與環(huán)保等方面的合規(guī)性。

1.合規(guī)檢查

1)運輸合規(guī)：將運輸路線、時間等實際執(zhí)行情況與許可證信息進行細致對比，及時識別違規(guī)行為，保障運輸業(yè)務(wù)合法合規(guī)開展。

2)環(huán)保監(jiān)測：對運輸車輛的尾氣排放進行實時監(jiān)控，確保其符合環(huán)保標準，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)評估與管理提供支持。

1.供應(yīng)商評估

1)質(zhì)量評分：定期對供應(yīng)商所提供煤炭的質(zhì)量穩(wěn)定性、交貨準時率等指標進行全面評估與打分，為供應(yīng)商選擇提供客觀依據(jù)。

2)服務(wù)評分：廣泛收集內(nèi)部用戶對供應(yīng)商響應(yīng)速度、售后服務(wù)等方面的評價，從服務(wù)維度對供應(yīng)商進行綜合評估，促進供應(yīng)商提升服務(wù)質(zhì)量。

十二、報表管理模塊

為企業(yè)運營與財務(wù)分析提供數(shù)據(jù)支持。

1.運營報表

1)運輸效率：系統(tǒng)自動統(tǒng)計車輛周轉(zhuǎn)率、滿載率等關(guān)鍵 KPI 指標，清晰呈現(xiàn)運輸運營效率，為優(yōu)化運輸管理提供數(shù)據(jù)支撐。

2)財務(wù)報表：自動生成利潤表、成本分攤表等財務(wù)分析報表，全面反映企業(yè)采購與調(diào)運業(yè)務(wù)的財務(wù)狀況，為企業(yè)經(jīng)營決策提供財務(wù)依據(jù)。

十三、授權(quán)管理模塊

保障系統(tǒng)訪問與數(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，精準分配系統(tǒng)各功能模塊的訪問權(quán)限，例如調(diào)度員無合同修改權(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)市場決策提供助力。

1.市場分析

1)價格趨勢：深入分析區(qū)域煤炭價格波動情況，并進行趨勢預(yù)測，幫助企業(yè)把握價格走勢，優(yōu)化采購時機與策略。

2)競爭分析：全面識別主要競爭對手的市場策略與資源布局，為企業(yè)制定市場競爭策略提供參考，提升企業(yè)市場競爭力。

十五、其他擴展模塊

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

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

2.廠內(nèi)調(diào)度

1)裝車優(yōu)化：根據(jù)煤倉庫存分布、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)運的高效性。

2)設(shè)備監(jiān)控：對煤場堆取料機、地磅等關(guān)鍵設(shè)備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障與異常，保障設(shè)備穩(wěn)定運行，為采購與調(diào)運業(yè)務(wù)提供設(shè)備支持。

“煤價預(yù)測系統(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)測建模、技術(shù)融合等方面的強大功能，為精準預(yù)測煤價提供全面且有力的技術(shù)支撐：

一、多源數(shù)據(jù)治理模塊

該模塊是煤價預(yù)測的基礎(chǔ)，致力于打造高質(zhì)量、高時效性的數(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)庫實現(xiàn)深度對接，全面整合市場監(jiān)測價格、煤礦產(chǎn)能等 12 類與煤價密切相關(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)，達成分鐘級的數(shù)據(jù)更新頻率，確保系統(tǒng)能實時獲取最新市場動態(tài)，為后續(xù)預(yù)測提供及時、新鮮的數(shù)據(jù)原料。

2.數(shù)據(jù)清洗

異常值修復(fù)：運用智能算法自動識別因錄入錯誤等原因產(chǎn)生的離群價格，例如通過統(tǒng)計方法精準捕捉價格突變點。一旦發(fā)現(xiàn)異常值，系統(tǒng)會依據(jù)數(shù)據(jù)的整體分布與規(guī)律，進行科學(xué)修正，保障數(shù)據(jù)的準確性與一致性，為后續(xù)預(yù)測模型提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、多模態(tài)時序預(yù)測模塊

聚焦于構(gòu)建精準的時序預(yù)測模型，捕捉煤價的短期波動與長期趨勢。

1.模型架構(gòu)

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

2.特征工程

時序特征提?。航柚?TSFresh 庫強大的特征提取能力，自動從產(chǎn)能、庫存、政策等多維度數(shù)據(jù)中提取豐富的時序特征。這些特征涵蓋了數(shù)據(jù)的趨勢、周期性、波動性等多種屬性，為預(yù)測模型提供更全面的輸入信息。

3.因子量化

SHAP 值分析：運用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值分析方法，對運輸成本、政策調(diào)整等各類因子對煤價的影響程度進行量化評估。通過計算每個因子的貢獻度，清晰呈現(xiàn)不同因子在煤價波動中的作用，提升預(yù)測模型的可解釋性，也為分析煤價影響因素提供有力工具。

三、指數(shù)融合技術(shù)模塊

通過數(shù)據(jù)對齊與預(yù)測校準，進一步提升煤價預(yù)測的準確性。

1.數(shù)據(jù)對齊

GAT 關(guān)聯(lián)建模：利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT），對長纖維指數(shù)與電力消耗、國際煤價等公開指標之間的隱含關(guān)聯(lián)進行建模。挖掘這些指標之間的潛在聯(lián)系，為煤價預(yù)測引入更多有價值的參考因素，豐富預(yù)測的信息維度。

2.預(yù)測校準

Kalman 濾波修正：采用卡爾曼濾波技術(shù)，動態(tài)修正預(yù)測值與實際交易價格之間的偏差。實時根據(jù)新的觀測數(shù)據(jù)調(diào)整預(yù)測結(jié)果，有效提升短期預(yù)測精度，讓預(yù)測值更貼近實際煤價變化。

四、多因子價格預(yù)測模塊

綜合多類因子，實現(xiàn)更精準的價格預(yù)測。

1.流式特征生成

滑動窗口統(tǒng)計：實時計算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等相關(guān)數(shù)據(jù)，通過滑動窗口技術(shù)生成 24 小時區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化等統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量能及時反映相關(guān)產(chǎn)業(yè)的動態(tài)變化，為煤價預(yù)測提供實時的因子輸入。

2.特征篩選

貢獻度評估：系統(tǒng)會自動生成特征重要性報告，對各類特征的貢獻度進行評估。當某一特征的貢獻度低于 1%（如建材企業(yè)數(shù)量對煤價預(yù)測無顯著影響）時，自動將其淘汰，優(yōu)化特征集，提升預(yù)測模型的運行效率與準確性。

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，在嚴格保護交易中心、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)測模型。充分利用多方數(shù)據(jù)的多樣性與規(guī)模優(yōu)勢，提升模型的泛化能力與預(yù)測精度。

5.數(shù)據(jù)增強

GAN 合成數(shù)據(jù)：針對產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數(shù)據(jù)存在的稀疏性問題，利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成合成樣本。通過豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量與多樣性，解決數(shù)據(jù)稀疏性對預(yù)測模型的不利影響，增強模型的魯棒性。

五、因果推理增強模塊

深入挖掘因子與煤價之間的因果關(guān)系，提升預(yù)測的可解釋性與適應(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，精準識別產(chǎn)能、需求等因子對煤價的直接影響與間接影響路徑。清晰梳理因子與煤價之間的因果鏈條，讓預(yù)測結(jié)果不僅 “能預(yù)測”，還 “能解釋”，為分析煤價驅(qū)動因素提供深入視角。

2.動態(tài)權(quán)重分配

Attention 機制：基于注意力（Attention）機制，根據(jù)季節(jié)變化等因素自動調(diào)整庫存波動、運輸成本等因子的權(quán)重系數(shù)。例如在冬季用煤高峰時，庫存波動對煤價的影響權(quán)重會相應(yīng)提高，使預(yù)測模型能更好地適應(yīng)不同場景下因子影響的變化，提升預(yù)測的適應(yīng)性與準確性。

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

一、自然語言交互層

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

1.意圖識別

實體抽?。航柚冗M的 BERT、GPT - 4 等大語言模型，深度解析用戶以自然語言描述的報表需求。模型能夠精準識別用戶需求中的關(guān)鍵實體，比如在煤炭行業(yè)場景下，可識別出 “山西焦煤”“內(nèi)蒙古動力煤” 等實體，進而動態(tài)提取與這些實體相關(guān)的數(shù)據(jù)維度（如產(chǎn)量、庫存、價格等）以及展示邏輯（如按時間序列展示、按區(qū)域?qū)Ρ日故镜龋?，讓系統(tǒng)能精準把握用戶意圖，為后續(xù)報表生成奠定基礎(chǔ)。

2.結(jié)構(gòu)化查詢生成

RAG 技術(shù)調(diào)用：基于檢索增強生成（RAG）技術(shù)，系統(tǒng)能從海量的煤市數(shù)據(jù)庫中，快速且精準地動態(tài)調(diào)用核心數(shù)據(jù)。例如，當用戶需要了解煤礦庫存情況時，RAG 技術(shù)會先檢索數(shù)據(jù)庫中與 “煤礦庫存” 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，為報表提供準確的數(shù)據(jù)支持，保障報表數(shù)據(jù)的實時性與準確性。

二、智能模板生成層

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

1.圖表推薦

歷史偏好分析：系統(tǒng)會對用戶的歷史使用記錄進行深入分析，挖掘用戶在圖表類型選擇上的偏好。比如，若用戶過去在查看庫存數(shù)據(jù)時，多次選擇熱力圖來展示庫存分布情況，那么當用戶再次需要查看類似庫存數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)會自動推薦熱力圖；對于同比環(huán)比數(shù)據(jù)，也會根據(jù)歷史偏好推薦合適的圖表類型，讓報表更貼合用戶的使用習(xí)慣，提升用戶體驗。

2.多模態(tài)輸出

交互式報告生成：系統(tǒng)可自動生成包含豐富內(nèi)容的交互式報告。報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、規(guī)律等信息。并且，生成的報告支持 HTML、PDF 等多種格式，方便用戶在不同場景下查看與使用。同時，報告具備動態(tài)刷新功能，當?shù)讓訑?shù)據(jù)發(fā)生變化時，報告能及時更新，確保用戶獲取的信息始終是最新的。

三、私有化知識增強層

致力于整合多源數(shù)據(jù)、沉淀業(yè)務(wù)知識并提供靈活的配置能力，提升系統(tǒng)對業(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 Apache Kafka 這一高效的分布式流處理平臺，系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理海量的數(shù)據(jù)流。無論是來自煤炭生產(chǎn)端、運輸端還是銷售端的不同結(jié)構(gòu)、不同格式的數(shù)據(jù)，都能被及時采集與處理。同時，結(jié)合 Elasticsearch 建立統(tǒng)一的索引層，對這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行高效索引與管理，為后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢、分析提供快速、便捷的支持，確保報表數(shù)據(jù)的全面性與及時性。

2.知識沉淀

業(yè)務(wù)規(guī)則微調(diào)：部署企業(yè)專屬的數(shù)據(jù)庫，用于沉淀煤炭運銷過程中的各類業(yè)務(wù)規(guī)則，如區(qū)域價格浮動閾值、不同煤種的運輸要求等。通過對模型進行微調(diào)，讓系統(tǒng)能更精準地理解這些業(yè)務(wù)術(shù)語，提升系統(tǒng)在業(yè)務(wù)場景下的智能化水平，使生成的報表更符合企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求。

3.低代碼配置

可視化界面設(shè)計：基于 React 和 D3.js 技術(shù)，打造出友好的可視化配置界面。用戶可通過拖拽字段等簡單操作，自定義分析視圖，無需編寫復(fù)雜的代碼，就能根據(jù)自身需求靈活配置報表的展示內(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表需求。