“智能煤炭采購與儲備場(chǎng)地融合調運系統方案” 圍繞煤炭采購、儲備以及場(chǎng)地融合調運這幾個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節展開(kāi)，后續內容將詳細闡述如何通過(guò)智能化手段，優(yōu)化煤炭從采購到儲備再到場(chǎng)地調運的全流程業(yè)務(wù)，以提升煤炭供應鏈的效率與協(xié)同性。

本頁(yè)內容清晰呈現了方案的六大核心板塊。從闡述項目開(kāi)展的背景和要達成的目標出發(fā)，后續會(huì )依次講解支撐系統的技術(shù)方案、系統本身的架構及核心能力，再說(shuō)明系統如何部署以及數據安全如何保障，接著(zhù)給出實(shí)施計劃和相關(guān)報價(jià)，最后對方案進(jìn)行總結并凸顯其價(jià)值，整體邏輯層層遞進(jìn)，能讓受眾快速把握方案的整體脈絡(luò )與重點(diǎn)內容。

一方面，點(diǎn)明傳統煤炭采購模式效率低、成本高的痛點(diǎn)，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(jià)值，既為煤炭采購與調運效率提升提供技術(shù)支撐，能通過(guò)系統模型輔助采購決策、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(shí)現采購流程智能化升級，進(jìn)而提升整體效率與效益，為后續方案的展開(kāi)提供了必要性與技術(shù)基礎的背景鋪墊。

要構建智能決策系統，涵蓋煤價(jià)預測、調運優(yōu)化、動(dòng)態(tài)報表生成、前瞻性采購計劃這四大模塊。

系統需全面覆蓋煤炭采購關(guān)鍵環(huán)節，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運的效率和效益，降低風(fēng)險。

自然語(yǔ)言交互層：用戶(hù)能用自然語(yǔ)言描述報表需求，系統借助 DeepSeek，結合自然語(yǔ)言理解、知識圖譜以及預訓練語(yǔ)言模型（如 BERT、GPT - 4），還有檢索增強生成（RAG）技術(shù)，從煤礦數據庫調取核心數據，實(shí)現用戶(hù)與系統的自然交互，快速生成精準報表。

私有化知識增強：通過(guò) Apache Kafka 處理實(shí)時(shí)數據流，結合 Elasticsearch 建立統一數據索引層，部署企業(yè)專(zhuān)屬數據庫沉淀內部運營(yíng)規則文檔，微調訓練提升 DeepSeek 對業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)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(hù)拖拽字段生成自定義分析視圖，從而整合多源數據，提升系統對業(yè)務(wù)的理解和響應速度，同時(shí)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，根據用戶(hù)歷史使用偏好自動(dòng)推薦圖表類(lèi)型，支持多模態(tài)輸出，自動(dòng)生成包含數據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(hù)提供更直觀(guān)、易理解的分析結果。

需求預測升級：接入 DeepSeek R1 模型的時(shí)序預測模塊，分析歷史采購訂單、運輸時(shí)效數據，預測未來(lái) 72 小時(shí)區域需求波動(dòng)（誤差率<5%）；結合衛星遙感數據（煤礦開(kāi)工率熱力圖）動(dòng)態(tài)修正預測結果，實(shí)現 “宏觀(guān)政策 + 微觀(guān)生產(chǎn)” 雙驅動(dòng)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：構建 Transformer - Based 多模態(tài)編碼器，通過(guò) DeepSeek 融合歷史采購數據（結構化）、合同文本（非結構化）、運輸軌跡（時(shí)序）、網(wǎng)絡(luò )信息、政策信息等多源信息；以采購成本、庫存周轉率、運輸時(shí)效等為獎懲因子，訓練動(dòng)態(tài)決策代理（Agent）。技術(shù)上，用 RoBERTa 提取合同條款中價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險關(guān)鍵詞，通過(guò) Graph Neural Network（GNN）建模礦點(diǎn) - 電廠(chǎng) - 運輸節點(diǎn)關(guān)系，融合多源信息構建全面決策模型，提升決策科學(xué)性與準確性。

強化學(xué)習與運籌學(xué)協(xié)同優(yōu)化：采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法訓練采購策略，目標函數融合成本（線(xiàn)性規劃）與風(fēng)險（蒙特卡洛模擬）雙指標；通過(guò) DeepSeek 實(shí)時(shí)監測運輸延遲告警（如暴雨導致鐵路停運），自動(dòng)觸發(fā)替代路線(xiàn)計算與供應商備選清單推送，強化學(xué)習與運籌學(xué)結合，優(yōu)化采購策略，降低風(fēng)險與成本，保障采購與調運過(guò)程的穩定與高效。

多源數據治理：利用 DeepSeek 對接專(zhuān)屬煤市數據庫，整合煤炭市場(chǎng)監測價(jià)格、煤礦產(chǎn)能、火電企業(yè)日耗等 12 類(lèi)高頻數據，實(shí)現分鐘級數據更新；借助 DeepSeek 數據清洗模塊自動(dòng)修復異常值，為煤價(jià)預測提供高質(zhì)量數據基礎，提升預測準確性。

多模態(tài)時(shí)序預測模型：采用 LSTM - Transformer 混合模型為核心架構，LSTM 捕捉短期波動(dòng)，Transformer 建模長(cháng)期趨勢與跨數據源關(guān)聯(lián)；通過(guò) TSFresh 庫自動(dòng)提取產(chǎn)能、庫存、價(jià)格、政策、運輸等時(shí)序特征，并用 SHAP 值量化各因子貢獻度，精準捕捉煤價(jià)波動(dòng)趨勢，提升預測精度與可解釋性，為決策提供有力依據。

指數融合技術(shù)：運用 Graph Attention Network（GAT）構建長(cháng)纖維指數與其他公開(kāi)指標的隱含關(guān)聯(lián)，形成異構數據對齊層；基于 Kalman 濾波建立實(shí)時(shí)校準機制，動(dòng)態(tài)修正預測值與實(shí)際交易價(jià)格的偏差，提升預測的穩定性和準確性，助力企業(yè)優(yōu)化采購策略。

聚焦 “多因子價(jià)格預測”，從三個(gè)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(shí)時(shí)計算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等外部數據，動(dòng)態(tài)生成滑動(dòng)窗口統計量，比如過(guò)去 24 小時(shí)區域發(fā)電量環(huán)比變化情況。同時(shí)，系統會(huì )自動(dòng)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)數量對預測無(wú)顯著(zhù)影響” 這類(lèi)特征就會(huì )被剔除。通過(guò)實(shí)時(shí)計算外部數據、動(dòng)態(tài)生成并優(yōu)化特征集，能夠有效提升預測模型的性能與效率，保障模型的準確性和穩定性。

二、聯(lián)邦學(xué)習（FL）數據融合

采用橫向聯(lián)邦學(xué)習框架，在嚴格保護電廠(chǎng)私有數據的前提下，聯(lián)合多方來(lái)訓練全局模型。為解決產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數據的稀疏性問(wèn)題，利用 GAN 生成合成數據進(jìn)行數據增強。聯(lián)邦學(xué)習實(shí)現了數據融合，既保護了各方隱私，又提升了模型性能；數據增強則豐富了訓練數據，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，能夠區分產(chǎn)能、需求等因子對價(jià)格的直接或間接影響，讓預測的可解釋性得到提升。并且基于 Attention 機制進(jìn)行動(dòng)態(tài)權重分配，實(shí)現自適應特征融合，例如庫存波動(dòng)對煤價(jià)的影響權重會(huì )隨季節變化而調整。因果推理與動(dòng)態(tài)權重分配的結合，增強了預測的可解釋性和適應性，為企業(yè)決策提供更清晰的依據，助力企業(yè)靈活應對市場(chǎng)變化。

從架構層面，前端采用 Web 和移動(dòng)端雙平臺模式，能支持電廠(chǎng)、礦點(diǎn)、運輸方等多角色便捷操作；后端運用微服務(wù)架構，對煤價(jià)預測、調運優(yōu)化等核心功能進(jìn)行模塊化設計。這種雙平臺前端與微服務(wù)后端相結合的架構，一方面可滿(mǎn)足煤炭采購與調運場(chǎng)景下多樣化的操作需求，另一方面也能有效提升系統的靈活性、可擴展性以及維護效率，為系統高效、穩定地服務(wù)于煤炭業(yè)務(wù)全流程提供了技術(shù)架構保障。

將組建由資深架構師、全棧開(kāi)發(fā)工程師、測試專(zhuān)家和UI設計師組成的專(zhuān)業(yè)技術(shù)團隊，采用業(yè)界主流的開(kāi)發(fā)框架和技術(shù)棧，為招標方打造高性能、高可靠的場(chǎng)地融合感知數字化平臺。我們將嚴格遵循軟件工程規范，從需求分析、系統設計、編碼實(shí)現到測試驗收的全生命周期進(jìn)行嚴格把控，確保交付的系統在功能性、性能指標、安全性和用戶(hù)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，數據庫采用MySQL+TimescaleDB的混合方案，大數據處理采用Flink實(shí)時(shí)計算框架。針對物聯(lián)網(wǎng)設備接入，我們將開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的協(xié)議轉換中間件，支持Modbus、OPC UA等工業(yè)協(xié)議的無(wú)縫對接。同時(shí)，系統將內置完善的權限管理機制，支持RBAC權限模型，確保數據訪(fǎng)問(wèn)安全可控。

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

層級 / 技術(shù)組件 / 大模型融合點(diǎn)：作為整個(gè)架構的核心基礎，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(diǎn)，為后續各層的協(xié)同工作奠定了框架性基礎，確保技術(shù)體系的整體一致性與可擴展性。

數據層：采用 Apache Kafka 流處理技術(shù)，能夠高效、實(shí)時(shí)地處理海量的流式數據，保證數據傳輸的低延遲與高吞吐量；Ceph 存儲系統則憑借其分布式、高可靠的特性，為各類(lèi)數據提供安全且可擴展的存儲能力，支持數據的持久化與快速檢索；聯(lián)邦學(xué)習數據沙箱的引入，在保障各參與方數據隱私的前提下，實(shí)現了跨數據源的數據聯(lián)合分析與模型訓練，打破了數據孤島，為多源數據的價(jià)值挖掘提供了安全環(huán)境。

模型層：利用 PyTorch 強大的深度學(xué)習框架，結合 DeepSpeed 的分布式訓練能力，可高效訓練大規模深度學(xué)習模型，大幅提升模型訓練速度與效率，滿(mǎn)足復雜模型的訓練需求；TimeSformer 多模態(tài)預測技術(shù)，能夠充分融合不同類(lèi)型（如文本、圖像、時(shí)序等）的數據特征，精準捕捉數據中的多模態(tài)關(guān)聯(lián)信息，從而實(shí)現更準確、全面的多模態(tài)預測分析，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，將系統拆分為多個(gè)松耦合的微服務(wù)單元，每個(gè)微服務(wù)可獨立開(kāi)發(fā)、部署與擴展，極大地提高了系統的靈活性與可維護性；Kubernetes 編排技術(shù)則對這些微服務(wù)進(jìn)行自動(dòng)化管理，實(shí)現服務(wù)的自動(dòng)擴容、故障恢復等操作，保障服務(wù)的高可用性；NL2SQL 動(dòng)態(tài)接口允許用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言直接生成 SQL 查詢(xún)語(yǔ)句，降低了用戶(hù)與系統數據交互的技術(shù)門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員能更便捷地獲取所需數據，提升了數據使用的效率與友好性。

終端層：前端采用 React 技術(shù)構建可視化界面，憑借其組件化、高效渲染的特點(diǎn)，為用戶(hù)提供豐富、交互性強的視覺(jué)體驗，便于用戶(hù)直觀(guān)地查看系統數據與分析結果；移動(dòng)端輕量化模型（TinyML）針對移動(dòng)設備的資源限制進(jìn)行優(yōu)化，可在移動(dòng)終端本地實(shí)現輕量級的智能分析與預測，滿(mǎn)足移動(dòng)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性需求；邊緣端模型蒸餾（DistilBERT）通過(guò)對大型 BERT 模型進(jìn)行壓縮與優(yōu)化，在邊緣設備上也能高效運行，實(shí)現邊緣側的快速推理與數據處理，減少數據傳輸延遲，提升邊緣場(chǎng)景下的系統響應速度。

整體采用分層架構設計，巧妙融合了流式數據處理、分布式存儲、聯(lián)邦學(xué)習、深度學(xué)習、微服務(wù)、容器編排、自然語(yǔ)言處理等多種先進(jìn)技術(shù)，各層之間協(xié)同配合。這種架構設計不僅保障了系統在復雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的穩定性與高性能，能夠應對高并發(fā)、大規模數據等挑戰，還實(shí)現了高效、靈活、智能的系統運行，充分滿(mǎn)足不同用戶(hù)在功能、性能、使用場(chǎng)景等方面的多樣化需求。

本頁(yè)展示的是 “大模型工具鏈全棧技術(shù)”，從多個(gè)維度詳細呈現了大模型相關(guān)的技術(shù)架構、應用場(chǎng)景及能力特點(diǎn)：

應用場(chǎng)景

涵蓋業(yè)務(wù)系統、知識庫引擎應用、報表系統、輔助決策等領(lǐng)域，大模型技術(shù)能在這些場(chǎng)景中發(fā)揮作用，為業(yè)務(wù)開(kāi)展、知識管理、數據呈現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，為知識引擎提供數據支撐。

知識引擎：

開(kāi)放對接方面，有 DeepSeek 聯(lián)網(wǎng)助手，可進(jìn)行行情預測、價(jià)格預測；還能開(kāi)展市場(chǎng)分析、營(yíng)銷(xiāo)策略制定、風(fēng)險預警、供需研判等工作。

依托 RAG（檢索增強生成）技術(shù)，構建了煤炭行業(yè)專(zhuān)屬知識庫，同時(shí)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、精調知識大模型、行業(yè)大模型、客戶(hù)專(zhuān)屬模型等，且對外提供大模型 API（包括 DeepSeek、客戶(hù)專(zhuān)屬模型、混元、行業(yè)模型等），供上層應用調用。

自研平臺

大模型廣場(chǎng)：內置 DS 全系模型，支持一鍵發(fā)起模型部署和一鍵發(fā)起模型訓練，方便快捷地開(kāi)展模型相關(guān)操作。

模型訓練：可基于 DeepSeek 模型，結合客戶(hù)數據，提供大模型精調解決方案，訓練生成客戶(hù)專(zhuān)屬模型，同時(shí)具備訓練加速能力。

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(hù)專(zhuān)屬模型，兼容 OpenAI 接口規范，復刻 DeepSeek 的推理加速能力，保障模型推理的高效性，且通過(guò)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，為大模型的訓練、推理等操作提供強大的算力支撐，確保整個(gè)大模型工具鏈能高效運行。

能力特點(diǎn)

擁有模型 + 訓練平臺 + 應用構建平臺的全鏈路能力，能覆蓋大模型從研發(fā)到應用的各個(gè)環(huán)節。

提供從訓練→推理→應用的一站式絲滑服務(wù)體驗，讓用戶(hù)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，結合其他模型與技術(shù)，構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(guò)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，為后續應用提供更堅實(shí)的技術(shù)基礎。

報表生成動(dòng)態(tài)模板響應速度提升，支持萬(wàn)級數據實(shí)時(shí)渲染：在報表生成場(chǎng)景下，動(dòng)態(tài)模板的響應速度有了明顯提升，能夠高效處理萬(wàn)級規模的數據并實(shí)現實(shí)時(shí)渲染，讓報表生成更快捷、高效，滿(mǎn)足大規模數據報表的實(shí)時(shí)性需求。

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

煤價(jià)預測 | TimeSformer 多模態(tài)模型 | 中期預測誤差率≤7.3%（原模型 12.5%）：采用 TimeSformer 多模態(tài)模型進(jìn)行煤價(jià)中期預測，預測誤差率控制在 7.3% 以?xún)?，相比原模?12.5% 的誤差率有顯著(zhù)降低，極大提高了煤價(jià)預測的準確性，為企業(yè)基于煤價(jià)的決策提供更可靠依據。

多源數據融合 | 聯(lián)邦學(xué)習 + CTGAN | 訓練數據覆蓋率提升 65%：借助聯(lián)邦學(xué)習結合 CTGAN 的技術(shù)手段，實(shí)現多源數據融合，使訓練數據的覆蓋率提升了 65%，豐富了模型訓練的數據基礎，有助于提升模型的泛化能力與準確性。

大模型技術(shù)應用顯著(zhù)提升系統性能，創(chuàng )造顯著(zhù)業(yè)務(wù)價(jià)值：大模型技術(shù)在系統中的應用，不僅從技術(shù)層面顯著(zhù)提升了系統性能，還切實(shí)為業(yè)務(wù)帶來(lái)了顯著(zhù)價(jià)值，推動(dòng)業(yè)務(wù)高效開(kāi)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)節提供強大且有力的支持，助力企業(yè)實(shí)現更好的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展。

一、基礎環(huán)境配置

1.硬件環(huán)境

開(kāi)發(fā)團隊成員需自備符合項目要求的臺式或便攜式個(gè)人電腦，確保設備性能能夠滿(mǎn)足軟件開(kāi)發(fā)、模塊部署與調試以及三維模型建設等工作的需求。電腦配置應至少支持主流開(kāi)發(fā)工具和軟件的流暢運行，以保障開(kāi)發(fā)效率。

2.軟件環(huán)境

開(kāi)發(fā)人員需安裝必要的正版工作軟件，嚴禁使用盜版、破解軟件接入內網(wǎng)辦公環(huán)境。前端開(kāi)發(fā)需兼容 TypeScript 和 JavaScript 兩種編程語(yǔ)言，配備相應的代碼編譯校驗工具；后端開(kāi)發(fā)需支持 Maven 框架及 pom 文件形式的依賴(lài)管理，以及在 Springcloud 版本基礎上集成 SpringCloud0penfeign 框架等。同時(shí)，還需安裝數據庫管理工具、接口調試工具等相關(guān)輔助軟件。

二、開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)棧

1.開(kāi)發(fā)工具

選用先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行系統模塊的開(kāi)發(fā)工作，包括前端頁(yè)面開(kāi)發(fā)工具、后端業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā)工具、數據庫設計與管理工具等。確保工具能夠滿(mǎn)足敏捷開(kāi)發(fā)模式的需求，支持迭代開(kāi)發(fā)、持續集成和持續交付等方式。

2.技術(shù)棧

前端采用兼容 TypeScript 和 JavaScript 的技術(shù)，結合相關(guān)的前端框架實(shí)現各業(yè)務(wù)模塊數據功能的集成展示，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據結構，結合緩存技術(shù)和數據預取機制，提高系統性能。數據庫選用主流的關(guān)系型數據庫或非關(guān)系型數據庫，根據項目需求進(jìn)行合理設計與管理。

三、網(wǎng)絡(luò )環(huán)境

1.網(wǎng)絡(luò )架構

搭建穩定、安全的網(wǎng)絡(luò )架構，保障開(kāi)發(fā)過(guò)程中數據的傳輸與交互。確保開(kāi)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，防止數據泄露和干擾。同時(shí)，配置相應的網(wǎng)絡(luò )設備，如路由器、交換機等，保障網(wǎng)絡(luò )的暢通。

2.安全策略

實(shí)施嚴格的網(wǎng)絡(luò )安全策略，包括防火墻配置、入侵檢測系統部署等，防止未授權訪(fǎng)問(wèn)和網(wǎng)絡(luò )攻擊。開(kāi)發(fā)人員接入內網(wǎng)辦公環(huán)境需遵守相關(guān)規定，嚴禁使用未經(jīng)授權的設備和軟件。定期對網(wǎng)絡(luò )安全進(jìn)行檢測和評估，及時(shí)發(fā)現并解決安全隱患。

四、環(huán)境部署與管理

1.環(huán)境劃分

明確劃分開(kāi)發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境，各環(huán)境的配置和參數應根據實(shí)際需求進(jìn)行設置，確保環(huán)境的一致性和穩定性。開(kāi)發(fā)環(huán)境用于日常的軟件開(kāi)發(fā)和調試工作；測試環(huán)境用于對開(kāi)發(fā)完成的功能模塊進(jìn)行測試和驗證；生產(chǎn)環(huán)境用于最終的系統部署和運行。

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(jìn)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(guò)程中，確保軟件編碼和數據庫按照合同規定初始化、執行和終止，并對安裝事件和結果進(jìn)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(jìn)行實(shí)時(shí)監控和管理。定期對環(huán)境進(jìn)行維護和優(yōu)化，確保環(huán)境的性能和安全性。同時(shí)，做好環(huán)境備份工作，防止因環(huán)境故障導致數據丟失和系統癱瘓。

針對煤炭行業(yè)尤其是電廠(chǎng)對數據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(wàn)，需高等級服務(wù)器，能契合電廠(chǎng)內網(wǎng)安全要求；混合云部署則將非敏感模塊上云以節約成本，核心數據留在本地處理。兩種模式可讓企業(yè)依據自身實(shí)際，靈活選取，在保障系統穩定運行的同時(shí)，兼顧數據安全與成本控制，為系統在不同企業(yè)的落地提供了適配性的部署方案。

呈現出面向實(shí)戰的一站式大模型精調部署解決方案，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

該部分構建了從數據處理到模型應用的完整流程，助力大模型高效精調與部署。

2.大模型精調

快速試一試：提供零代碼一鍵部署大模型的便捷方式，用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)代碼，只需簡(jiǎn)單操作就能完成大模型部署，隨后可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)問(wèn)答形式直觀(guān)體驗模型推理效果，快速感受大模型能力，降低了大模型使用的技術(shù)門(mén)檻，讓非技術(shù)人員也能輕松接觸大模型。

精調訓練：支持低代碼、靈活自定義兩種精調模式。低代碼模式簡(jiǎn)化了精調流程，用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單配置即可開(kāi)展精調；靈活自定義模式則滿(mǎn)足了有更高定制化需求的用戶(hù)，可根據具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數據特點(diǎn)，自由調整精調參數與策略，適配多樣化的精調需求。

3.全流程覆蓋（數據→訓練→調試→部署→應用）

數據中心：

數據構建方面，預置 3 大類(lèi)精調數據處理 pipeline，能對不同類(lèi)型的精調數據進(jìn)行規范化、流程化處理，提升數據質(zhì)量與可用性；同時(shí)配備 CV、大模型相關(guān)的標注工具，可精準對計算機視覺(jué)和大模型訓練所需數據進(jìn)行標注，為后續模型訓練提供高質(zhì)量標注數據。

訓練工坊：

訓練工具豐富多樣，具備周期調度能力的可視化建模工具，讓用戶(hù)能以拖拽、配置等可視化方式進(jìn)行建模，降低深度學(xué)習場(chǎng)景化應用門(mén)檻；低門(mén)檻深度學(xué)習場(chǎng)景化工具針對不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供開(kāi)箱即用的解決方案；交互式代碼開(kāi)發(fā)工具支持用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化代碼編寫(xiě)與調試；專(zhuān)業(yè)的通用任務(wù)調度工具可高效管理各類(lèi)訓練任務(wù)的調度執行。

支持分布式穩定訓練，可實(shí)現多機多卡大規模訓練，充分利用硬件資源，提升訓練效率，且具備故障自動(dòng)重啟續訓功能，即便訓練過(guò)程中出現故障，也能自動(dòng)恢復并繼續訓練，保障訓練任務(wù)的連續性。

提供基于 Jupyter 的高效自定義鏡像制作工具，用戶(hù)可根據需求定制包含特定環(huán)境、依賴(lài)的鏡像，滿(mǎn)足個(gè)性化訓練環(huán)境需求。

訓練指標監控全面，有豐富的指標監控及告警機制，覆蓋網(wǎng)絡(luò )及 GPU 算力等關(guān)鍵資源與訓練指標，實(shí)時(shí)掌握訓練狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現并解決訓練過(guò)程中的問(wèn)題。

內置訓練加速，全新升級 Angel 訓練框架加速能力，性能提升 30%，大幅縮短訓練時(shí)間，提升訓練效率。

支持精調數據配比訓練，內置 100 + 任務(wù)類(lèi)型精調配比數據，可根據不同任務(wù)類(lèi)型和數據特點(diǎn)，靈活調整數據配比，優(yōu)化精調效果。

模型部署：

采用分布式推理，有效解決大參數量模型部署難題，能提供超長(cháng)上下文窗口，滿(mǎn)足對長(cháng)文本等場(chǎng)景的處理需求。

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

支持大模型調用，提供統一的大模型調用 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(lèi)業(yè)務(wù)系統快速集成大模型能力。

4.AI 資產(chǎn)管理

對不同類(lèi)型的大模型及 AI 框架進(jìn)行有效管理，為模型應用提供豐富資源。

自研通用大模型：是從零訓練自主創(chuàng )新的通用大模型，涵蓋 7b、13b、70b 等不同參數量級，可根據不同業(yè)務(wù)規模和需求，選擇合適參數量級的大模型，滿(mǎn)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(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能顯著(zhù)提升垂類(lèi)任務(wù)性能；支持知識增強，可融入行業(yè)專(zhuān)屬知識，同時(shí)具備實(shí)時(shí)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(kāi)源大模型：包含 Deepseek 全系，以及 Llama、baichuan、chatglm、Qwen 等眾多主流開(kāi)源大模型，為用戶(hù)提供豐富的開(kāi)源模型選擇，便于開(kāi)展基于開(kāi)源模型的二次開(kāi)發(fā)與應用。

AI 框架：涵蓋 Pyspark、pytorch、vllm、megatron 等通用訓練框架，滿(mǎn)足不同大模型訓練框架需求；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

為大模型的訓練、部署與運行提供堅實(shí)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(hù)快速獲取高性能計算資源；私有化服務(wù)器支持 X86 + ARM 統一納管，能適配不同架構的硬件環(huán)境，滿(mǎn)足企業(yè)私有化部署的需求，實(shí)現對不同架構服務(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，為大模型訓練與應用提供海量存儲資源；私有化支持 NFS 協(xié)議存儲 NAS、CSP 等，滿(mǎn)足企業(yè)在私有化環(huán)境下的分布式存儲需求，保障數據的安全存儲與高效訪(fǎng)問(wèn)。

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(jiǎn)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(jìn)行容器化部署與管理，助力企業(yè)構建穩定、高效的容器化應用環(huán)境，保障大模型相關(guān)應用的可靠運行。

聚焦 DeepSeek 全系大語(yǔ)言模型支持服務(wù)部署，包含多方面內容：

DeepSeek 全系列：涵蓋 R1、V3 滿(mǎn)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(yíng)：可進(jìn)行指標監控、鑒權 / 限流、流量分配，能實(shí)時(shí)掌握服務(wù)性能、調用量、資源消耗等關(guān)鍵指標，自動(dòng)調度符算力資源，彈性靈活應對業(yè)務(wù)峰谷。

容器調度：支持 HPA 擴縮容、定時(shí)擴縮容、組合擴縮容等多種策略，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的靈活資源需求。

算力調度：能納管資源組，提供按量計費算力池，有大模型專(zhuān)屬 GPU 算力包月獨享，以及 CPU 及傳統 GPU 算力按需按量供應。

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(cháng)上下文（64~128K）、超大規模型啟動(dòng)加速、獨享 GPU 算力集群、私有 API 服務(wù)調用、高并發(fā)與高可用、企業(yè)級鑒權流控，以及算力投入持續降低等優(yōu)勢。

DeepSeek 全系大語(yǔ)言模型支持 SFT（有監督微調）。該方案基于自研平臺精調工具鏈，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(mǎn)足垂直場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。

方案流程涵蓋多個(gè)環(huán)節：

在線(xiàn)服務(wù)與 R1 模型部署：可內置 R1 模型并實(shí)現一鍵部署，方便快捷地啟動(dòng)模型相關(guān)服務(wù)。

數據構建環(huán)節：首先進(jìn)行 R1 問(wèn)題清洗，過(guò)濾剔除無(wú)關(guān)數據；接著(zhù)調用 R1 推理服務(wù)生成推理結果；之后清洗 R1 推理結果，構造蒸餾數據集，為后續蒸餾模型做數據準備。

任務(wù)式建模與模型評測：選擇并精調目標模型進(jìn)行蒸餾模型構建，最后通過(guò)評估對比模型效果，直觀(guān)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(diǎn)，助力高效開(kāi)展模型蒸餾相關(guān)工作。

為滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的客戶(hù)需求提供多樣化選擇。標準模式借助內置最佳實(shí)踐流程，導入文檔或問(wèn)答對就能實(shí)現穩定精準的知識問(wèn)答，適配企業(yè)知識服務(wù)、產(chǎn)品咨詢(xún)等嚴肅場(chǎng)景；工作流模式可通過(guò)拖拽原子能力編排流程，滿(mǎn)足用戶(hù)對應用執行流程的個(gè)性化需求；Agent 模式依靠大模型自主規劃任務(wù)和調用工具，能高效搭建應用，適合有靈活回復或快速搭建需求的服務(wù)問(wèn)答場(chǎng)景。整體而言，三種模式各有側重，企業(yè)可根據自身對穩定性、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(wèn)及專(zhuān)家。具體崗位職責如下：

1)承擔項目資源總體協(xié)調，給予項目總體指導，決策項目定位和方向。

2)承擔項目進(jìn)度總體協(xié)調和控制，對項目重大變更進(jìn)行審批。

3)對項目的關(guān)鍵節點(diǎn)目標進(jìn)行審查監督。

4)對項目的立項、結項進(jìn)行審批。

2.顧問(wèn)委員會(huì )

1)給予項目總體指導。

2)對項目定位和方向提供咨詢(xún)。

3)對本項目進(jìn)行業(yè)務(wù)規劃、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(zhuān)業(yè)意見(jiàn)。

3.項目指導小組

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

2)對本項目的管理、實(shí)施提供咨詢(xún)建議。

3)為本項目系統架構、關(guān)鍵技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題提供咨詢(xún)。

4.項目經(jīng)理

1)負責項目實(shí)施過(guò)程中的各種組織、協(xié)調工作。

2)編制項目計劃，對項目進(jìn)度進(jìn)行控制。

3)分配項目工作任務(wù)，監控實(shí)施成員的工作和項目進(jìn)程。

4)管理項目的各種風(fēng)險和爭議。

5)控制實(shí)施預算、資源和實(shí)施方法。

6)對最終的項目成功負責。

7)根據實(shí)施隊伍的組成，安排必要的內部培訓以保證顧問(wèn)的實(shí)施技能。

8)控制項目的范圍、目標和成本。

5.技術(shù)經(jīng)理

1)負責領(lǐng)導技術(shù)團隊開(kāi)展需求分析、系統設計、程序編碼、功能及非功能測試等工作。

2)負責系統架構的制定、關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題的把關(guān)等。

3)負責確保項目遵守項目計劃書(shū)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(guò)程的質(zhì)量。

6.項目管理組

1)負責本項目的管理工作，具體崗位職責包括但不限于以下內容：

2)負責項目管理標準規范的組織編制。

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管理問(wèn)題和需求，匯集工程管理、項目管理和項目監理知識經(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(wèn)題，如資源限制、項目交迭、風(fēng)險等，并跟進(jìn)已產(chǎn)生問(wèn)題的解決。

7.需求分析師

負責需求分析、設計等相關(guān)工作的具體實(shí)施，包括但不限于以下內容：

1)組織編制需求分析報告，對技術(shù)架構整體方案提出建議。

2)負責需求管理工作，包括需求的跟蹤、維護和變更。

3)分析客戶(hù)對外部系統數據需求，確定數據引入的階段等事項。

4)參與測試用例評審。

5)執行項目計劃中其它需本組負責的工作。

8.系統設計組

負責系統概要設計和詳細設計工作等相關(guān)工作的具體實(shí)施，包括但不限于以下內容：

1)組織編制總體設計方案。

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

3)負責指導軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建和系統性能測試。

4)協(xié)助解決在開(kāi)發(fā)中遇到的技術(shù)問(wèn)題。

9.系統開(kāi)發(fā)組

負責完成軟件的開(kāi)發(fā)和自測，并制作版本等相關(guān)工作的具體實(shí)施，同時(shí)完成知識轉移與培訓、技術(shù)支持等相關(guān)工作，具體包括但不限于以下內容：

1)參與承擔模塊的需求開(kāi)發(fā)工作。

2)負責承擔模塊的詳細設計及開(kāi)發(fā)工作。

3)負責承擔模塊的單元測試工作。

4)負責功能測試中的問(wèn)題解決。

5)負責知識轉移與培訓、技術(shù)支持等相關(guān)工作。

10.實(shí)施與培訓組

由本項目開(kāi)發(fā)團隊采用人員復用方式組建，負責具體的系統實(shí)施與培訓工作及相關(guān)工作，具體內容包括但不限于以下內容：

1)負責項目上線(xiàn)階段系統的實(shí)施工作。

2)制定實(shí)現知識轉移的措施，定期組織知識轉移交流活動(dòng)。

3)制定詳細的培訓計劃并組織實(shí)施。

11.客戶(hù)服務(wù)組

由公司客戶(hù)服務(wù)部提供客戶(hù)服務(wù)工作，具體包括但不限于以下內容：

1)制定詳細的運維策略與工作計劃。

2)負責運維體系的籌劃過(guò)程中的必要支持。

3)負責維護期系統調試、二次開(kāi)發(fā)等事宜協(xié)調工作。

4)售后服務(wù)期的各項售后服務(wù)工作。

從時(shí)間與任務(wù)維度，明確了需求確認（1 個(gè)月，細化功能清單和數據接口規范）、系統開(kāi)發(fā)（3 - 6 個(gè)月，分模塊迭代交付且優(yōu)先上線(xiàn)煤價(jià)預測與調運功能）、部署驗收（2 個(gè)月，開(kāi)展本地化環(huán)境調試與用戶(hù)培訓）三個(gè)核心階段。通過(guò)分階段實(shí)施的方式，能確保項目有序推進(jìn)，最終保障系統按時(shí)上線(xiàn)，滿(mǎn)足企業(yè)在煤炭采購與調運方面的業(yè)務(wù)需求，為系統的落地實(shí)施提供了清晰的時(shí)間與任務(wù)推進(jìn)路徑。

從成本與效率維度看，能降低 10% - 15% 的采購成本，使調運效率提升 20% 以上，且動(dòng)態(tài)決策響應速度可達到分鐘級；從系統作用來(lái)講，可顯著(zhù)提升業(yè)務(wù)效率與效益，助力企業(yè)實(shí)現降本增效；最終，能為企業(yè)創(chuàng )造可觀(guān)的經(jīng)濟效益，增強其在市場(chǎng)中的競爭力，充分體現該系統在推動(dòng)煤炭采購與調運業(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(guò)融合深度學(xué)習技術(shù)與煤炭行業(yè)專(zhuān)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(jìn)技術(shù)和行業(yè)經(jīng)驗的結合，構建起技術(shù)壁壘。最終，能夠確保該系統在能源領(lǐng)域占據領(lǐng)先地位，進(jìn)而引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，體現出方案在技術(shù)層面的核心競爭力與前瞻性。

“采購與調運系統” 功能清單，全方位涵蓋了從數據監測、業(yè)務(wù)執行到管理監督等采購與調運全流程的功能模塊，為煤炭采購與調運業(yè)務(wù)的高效、規范開(kāi)展提供全面支持：

一、動(dòng)態(tài)數據模塊

該模塊是系統感知市場(chǎng)與運輸動(dòng)態(tài)的 “神經(jīng)中樞”。

1.實(shí)時(shí)監測

1)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)：依托多源數據采集與分析技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉煤炭市場(chǎng)供需關(guān)系的細微變化，精準追蹤價(jià)格波動(dòng)趨勢，為采購決策提供及時(shí)、準確的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數據支撐，讓企業(yè)能敏銳把握市場(chǎng)機遇，規避價(jià)格風(fēng)險。

2)運輸狀態(tài)：借助先進(jìn)的定位與通信技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取煤炭運輸車(chē)輛的精準位置信息，結合智能算法預測車(chē)輛預計到達時(shí)間，使企業(yè)對運輸進(jìn)程了如指掌，便于提前做好接貨等后續安排。

二、預約卸貨模塊

聚焦卸貨環(huán)節的高效有序開(kāi)展，減少時(shí)間與資源浪費。

1.卸貨調度

1)車(chē)輛匹配：系統會(huì )智能分析卸貨點(diǎn)的容量限制以及車(chē)輛的類(lèi)型特點(diǎn)，自動(dòng)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，避免因資源錯配導致的效率低下或安全隱患。

2)時(shí)間優(yōu)化：通過(guò)對歷史卸貨數據的分析與智能算法建模，生成最優(yōu)卸貨時(shí)間窗口，有效減少車(chē)輛排隊等待時(shí)間，提升卸貨場(chǎng)地的周轉效率，讓卸貨環(huán)節更加順暢。

二、在途監控模塊

為運輸過(guò)程的安全與可控提供保障。

1.安全監控

1)車(chē)輛定位：利用 GPS / 北斗衛星定位系統，對運輸車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準定位，企業(yè)可隨時(shí)查看車(chē)輛位置，掌握運輸路線(xiàn)的執行情況。

2)異常預警：對運輸環(huán)境中的溫度、濕度等關(guān)鍵參數進(jìn)行實(shí)時(shí)監測，當參數超出安全閾值時(shí)，立即觸發(fā)報警機制，及時(shí)提醒相關(guān)人員采取措施，保障煤炭運輸過(guò)程中的質(zhì)量安全與車(chē)輛運行安全。

三、智能調度模塊

通過(guò)智能算法實(shí)現運輸資源的最優(yōu)配置。

1.路徑規劃

1)最短路徑：結合實(shí)時(shí)路況信息，運用智能路徑規劃算法，快速計算出煤炭運輸的最優(yōu)路徑，有效縮短運輸時(shí)間，降低運輸成本。

2)車(chē)輛調度：基于車(chē)輛的實(shí)時(shí)位置、載貨狀態(tài)等信息，自動(dòng)將運輸任務(wù)分配給空閑車(chē)輛，實(shí)現運輸資源的動(dòng)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)、運輸的協(xié)同開(kāi)展提供規劃指導。

1.生產(chǎn)計劃

1)產(chǎn)能分配：緊密?chē)@訂單需求，動(dòng)態(tài)調整煤礦的生產(chǎn)計劃，確保煤炭生產(chǎn)與市場(chǎng)需求精準匹配，避免產(chǎn)能過(guò)?；虿蛔?，提高生產(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(chē)皮調度、船舶安排等具體內容，保障煤炭運輸的有序進(jìn)行。

2.供應預報

1)需求預測：深度挖掘歷史數據，結合市場(chǎng)趨勢分析，運用預測模型精準預測未來(lái)煤炭需求量，為采購計劃的制定提供科學(xué)依據，助力企業(yè)提前布局，保障供應穩定。

五、合同管理模塊

保障合同履約的規范性與及時(shí)性。

1.合同履約

1)付款狀態(tài)：對合同付款進(jìn)度進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，以可視化的付款曲線(xiàn)直觀(guān)呈現付款情況，方便企業(yè)財務(wù)與業(yè)務(wù)部門(mén)及時(shí)掌握資金流向，確保付款環(huán)節的規范與高效。

2)違約處理：系統自動(dòng)對合同條款進(jìn)行掃描與分析，一旦識別出違約情況，立即觸發(fā)預警流程，及時(shí)通知相關(guān)人員采取應對措施，降低違約帶來(lái)的損失。

六、調運管理模塊

實(shí)現運輸資源的優(yōu)化調度與貨物的安全運輸。

1.資源調度

1)車(chē)輛調度：根據運輸任務(wù)的實(shí)時(shí)需求，動(dòng)態(tài)分配運輸車(chē)輛，充分發(fā)揮每一輛車(chē)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范。

1.質(zhì)量檢測

1)熱值檢測：采用實(shí)驗室專(zhuān)業(yè)設備或便攜檢測儀器，對煤炭熱值進(jìn)行準確檢測，為煤炭質(zhì)量評估提供關(guān)鍵數據，保障采購煤炭的質(zhì)量符合要求。

2)數量核驗：將過(guò)磅數據與合同約定的煤炭數量進(jìn)行自動(dòng)對比，快速生成數量差異報告，便于及時(shí)發(fā)現并處理數量不符問(wèn)題，確保驗收環(huán)節的公正與準確。

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.庫存監控

1)庫存預警：預先設置安全庫存閾值，當煤炭庫存出現缺貨或積壓情況時(shí)，系統自動(dòng)向采購、生產(chǎn)等相關(guān)部門(mén)發(fā)送通知，提醒及時(shí)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)節的損耗情況進(jìn)行全面統計與深入分析，精準計算損耗率，在此基礎上生成改進(jìn)報告，為企業(yè)優(yōu)化運輸與儲存流程、降低損耗提供依據。

九、結算管理模塊

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：系統自動(dòng)采集運輸過(guò)程中的各類(lèi)費用數據，快速計算運費、雜費等，并支持多幣種結算，滿(mǎn)足企業(yè)國際化業(yè)務(wù)需求，提升費用結算效率。

2)稅務(wù)處理：根據合同類(lèi)型自動(dòng)匹配相應稅率，精準計算應納稅額，生成規范的納稅申報表，簡(jiǎn)化稅務(wù)處理流程，降低稅務(wù)風(fēng)險。

十、監督管理模塊

確保運輸與環(huán)保等方面的合規性。

1.合規檢查

1)運輸合規：將運輸路線(xiàn)、時(shí)間等實(shí)際執行情況與許可證信息進(jìn)行細致對比，及時(shí)識別違規行為，保障運輸業(yè)務(wù)合法合規開(kāi)展。

2)環(huán)保監測：對運輸車(chē)輛的尾氣排放進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，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)保責任。

十一、供應商管理模塊

為供應商的科學(xué)評估與管理提供支持。

1.供應商評估

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

2)服務(wù)評分：廣泛收集內部用戶(hù)對供應商響應速度、售后服務(wù)等方面的評價(jià)，從服務(wù)維度對供應商進(jìn)行綜合評估，促進(jìn)供應商提升服務(wù)質(zhì)量。

十二、報表管理模塊

為企業(yè)運營(yíng)與財務(wù)分析提供數據支持。

1.運營(yíng)報表

1)運輸效率：系統自動(dòng)統計車(chē)輛周轉率、滿(mǎn)載率等關(guān)鍵 KPI 指標，清晰呈現運輸運營(yíng)效率，為優(yōu)化運輸管理提供數據支撐。

2)財務(wù)報表：自動(dòng)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)采購與調運業(yè)務(wù)的財務(wù)狀況，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供財務(wù)依據。

十三、授權管理模塊

保障系統訪(fǎng)問(wèn)與數據查看的安全性與規范性。

1.角色權限

1)模塊權限：按照崗位差異，精準分配系統各功能模塊的訪(fǎng)問(wèn)權限，例如調度員無(wú)合同修改權限，確保不同崗位人員只能操作與自身職責相關(guān)的功能，保障系統安全。

2)數據權限：嚴格控制用戶(hù)可查看的部門(mén)、供應商數據范圍，防止數據泄露與越權查看，保護企業(yè)數據安全與商業(yè)隱私。

十四、增值服務(wù)模塊

為企業(yè)市場(chǎng)決策提供助力。

1.市場(chǎng)分析

1)價(jià)格趨勢：深入分析區域煤炭?jì)r(jià)格波動(dòng)情況，并進(jìn)行趨勢預測，幫助企業(yè)把握價(jià)格走勢，優(yōu)化采購時(shí)機與策略。

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

十五、其他擴展模塊

滿(mǎn)足企業(yè)更多元化的業(yè)務(wù)需求。

1.公告管理

1)系統公告：及時(shí)發(fā)布系統維護通知、政策法規更新等公告，確保企業(yè)內部人員及時(shí)了解系統與政策變化。

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

2.廠(chǎng)內調度

1)裝車(chē)優(yōu)化：根據煤倉庫存分布、車(chē)輛載重等情況，智能優(yōu)化裝車(chē)順序，提升廠(chǎng)內裝車(chē)效率，保障煤炭發(fā)運的高效性。

2)設備監控：對煤場(chǎng)堆取料機、地磅等關(guān)鍵設備的運行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，及時(shí)發(fā)現設備故障與異常，保障設備穩定運行，為采購與調運業(yè)務(wù)提供設備支持。

“煤價(jià)預測系統” 功能清單，從多維度、深層次展現了系統在數據治理、預測建模、技術(shù)融合等方面的強大功能，為精準預測煤價(jià)提供全面且有力的技術(shù)支撐：

一、多源數據治理模塊

該模塊是煤價(jià)預測的基礎，致力于打造高質(zhì)量、高時(shí)效性的數據源。

1.數據整合

高頻數據接入：系統與專(zhuān)屬煤市數據庫實(shí)現深度對接，全面整合市場(chǎng)監測價(jià)格、煤礦產(chǎn)能等 12 類(lèi)與煤價(jià)密切相關(guān)的高頻數據。借助高效的數據傳輸與處理技術(shù)，達成分鐘級的數據更新頻率，確保系統能實(shí)時(shí)獲取最新市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，為后續預測提供及時(shí)、新鮮的數據原料。

2.數據清洗

異常值修復：運用智能算法自動(dòng)識別因錄入錯誤等原因產(chǎn)生的離群價(jià)格，例如通過(guò)統計方法精準捕捉價(jià)格突變點(diǎn)。一旦發(fā)現異常值，系統會(huì )依據數據的整體分布與規律，進(jìn)行科學(xué)修正，保障數據的準確性與一致性，為后續預測模型提供可靠的數據基礎。

二、多模態(tài)時(shí)序預測模塊

聚焦于構建精準的時(shí)序預測模型，捕捉煤價(jià)的短期波動(dòng)與長(cháng)期趨勢。

1.模型架構

LSTM - Transformer 混合：創(chuàng )新性地采用 LSTM（長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )）與 Transformer 相結合的混合模型架構。LSTM 擅長(cháng)捕捉煤價(jià)的短期波動(dòng)特征，能有效記憶近期數據的變化模式；Transformer 則在建模長(cháng)期趨勢以及跨數據源的關(guān)聯(lián)關(guān)系方面表現出色，二者優(yōu)勢互補，全方位把握煤價(jià)的變化規律。

2.特征工程

時(shí)序特征提?。航柚?TSFresh 庫強大的特征提取能力，自動(dòng)從產(chǎn)能、庫存、政策等多維度數據中提取豐富的時(shí)序特征。這些特征涵蓋了數據的趨勢、周期性、波動(dòng)性等多種屬性，為預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、政策調整等各類(lèi)因子對煤價(jià)的影響程度進(jìn)行量化評估。通過(guò)計算每個(gè)因子的貢獻度，清晰呈現不同因子在煤價(jià)波動(dòng)中的作用，提升預測模型的可解釋性，也為分析煤價(jià)影響因素提供有力工具。

三、指數融合技術(shù)模塊

通過(guò)數據對齊與預測校準，進(jìn)一步提升煤價(jià)預測的準確性。

1.數據對齊

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

2.預測校準

Kalman 濾波修正：采用卡爾曼濾波技術(shù)，動(dòng)態(tài)修正預測值與實(shí)際交易價(jià)格之間的偏差。實(shí)時(shí)根據新的觀(guān)測數據調整預測結果，有效提升短期預測精度，讓預測值更貼近實(shí)際煤價(jià)變化。

四、多因子價(jià)格預測模塊

綜合多類(lèi)因子，實(shí)現更精準的價(jià)格預測。

1.流式特征生成

滑動(dòng)窗口統計：實(shí)時(shí)計算鋼鐵產(chǎn)量、發(fā)電量等相關(guān)數據，通過(guò)滑動(dòng)窗口技術(shù)生成 24 小時(shí)區域發(fā)電量環(huán)比變化等統計量。這些統計量能及時(shí)反映相關(guān)產(chǎn)業(yè)的動(dòng)態(tài)變化，為煤價(jià)預測提供實(shí)時(shí)的因子輸入。

2.特征篩選

貢獻度評估：系統會(huì )自動(dòng)生成特征重要性報告，對各類(lèi)特征的貢獻度進(jìn)行評估。當某一特征的貢獻度低于 1%（如建材企業(yè)數量對煤價(jià)預測無(wú)顯著(zhù)影響）時(shí)，自動(dòng)將其淘汰，優(yōu)化特征集，提升預測模型的運行效率與準確性。

3.聯(lián)邦學(xué)習融合模塊

在保障數據隱私的前提下，實(shí)現多方數據的有效融合。

4.橫向聯(lián)邦框架

多方數據聯(lián)合訓練：采用橫向聯(lián)邦學(xué)習框架，在嚴格保護交易中心、電廠(chǎng)等多方私有數據的前提下，聯(lián)合各方數據訓練全局預測模型。充分利用多方數據的多樣性與規模優(yōu)勢，提升模型的泛化能力與預測精度。

5.數據增強

GAN 合成數據：針對產(chǎn)能、發(fā)電量等低頻數據存在的稀疏性問(wèn)題，利用生成對抗網(wǎng)絡(luò )（GAN）生成合成樣本。通過(guò)豐富訓練數據的數量與多樣性，解決數據稀疏性對預測模型的不利影響，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(jià)之間的因果關(guān)系，提升預測的可解釋性與適應性。

1.因果森林分析

直接 / 間接影響區分：引入因果森林算法，精準識別產(chǎn)能、需求等因子對煤價(jià)的直接影響與間接影響路徑。清晰梳理因子與煤價(jià)之間的因果鏈條，讓預測結果不僅 “能預測”，還 “能解釋”，為分析煤價(jià)驅動(dòng)因素提供深入視角。

2.動(dòng)態(tài)權重分配

Attention 機制：基于注意力（Attention）機制，根據季節變化等因素自動(dòng)調整庫存波動(dòng)、運輸成本等因子的權重系數。例如在冬季用煤高峰時(shí)，庫存波動(dòng)對煤價(jià)的影響權重會(huì )相應提高，使預測模型能更好地適應不同場(chǎng)景下因子影響的變化，提升預測的適應性與準確性。

“動(dòng)態(tài)報表生成系統” 功能清單，從多維度、深層次展現了系統在自然語(yǔ)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(dòng)態(tài)報表提供全面且有力的技術(shù)支撐：

一、自然語(yǔ)言交互層

該層是用戶(hù)與系統交互的核心，旨在實(shí)現自然、高效的需求傳達與數據獲取。

1.意圖識別

實(shí)體抽?。航柚冗M(jìn)的 BERT、GPT - 4 等大語(yǔ)言模型，深度解析用戶(hù)以自然語(yǔ)言描述的報表需求。模型能夠精準識別用戶(hù)需求中的關(guān)鍵實(shí)體，比如在煤炭行業(yè)場(chǎng)景下，可識別出 “山西焦煤”“內蒙古動(dòng)力煤” 等實(shí)體，進(jìn)而動(dòng)態(tài)提取與這些實(shí)體相關(guān)的數據維度（如產(chǎn)量、庫存、價(jià)格等）以及展示邏輯（如按時(shí)間序列展示、按區域對比展示等），讓系統能精準把握用戶(hù)意圖，為后續報表生成奠定基礎。

2.結構化查詢(xún)生成

RAG 技術(shù)調用：基于檢索增強生成（RAG）技術(shù)，系統能從海量的煤市數據庫中，快速且精準地動(dòng)態(tài)調用核心數據。例如，當用戶(hù)需要了解煤礦庫存情況時(shí)，RAG 技術(shù)會(huì )先檢索數據庫中與 “煤礦庫存” 相關(guān)的信息，再結合生成模型，將檢索到的數據以結構化的形式組織起來(lái)，為報表提供準確的數據支持，保障報表數據的實(shí)時(shí)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(shí)用性。

1.圖表推薦

歷史偏好分析：系統會(huì )對用戶(hù)的歷史使用記錄進(jìn)行深入分析，挖掘用戶(hù)在圖表類(lèi)型選擇上的偏好。比如，若用戶(hù)過(guò)去在查看庫存數據時(shí)，多次選擇熱力圖來(lái)展示庫存分布情況，那么當用戶(hù)再次需要查看類(lèi)似庫存數據時(shí)，系統會(huì )自動(dòng)推薦熱力圖；對于同比環(huán)比數據，也會(huì )根據歷史偏好推薦合適的圖表類(lèi)型，讓報表更貼合用戶(hù)的使用習慣，提升用戶(hù)體驗。

2.多模態(tài)輸出

交互式報告生成：系統可自動(dòng)生成包含豐富內容的交互式報告。報告不僅有可視化的圖表，還配有專(zhuān)業(yè)的數據解讀文本，能清晰闡述數據背后的趨勢、規律等信息。并且，生成的報告支持 HTML、PDF 等多種格式，方便用戶(hù)在不同場(chǎng)景下查看與使用。同時(shí)，報告具備動(dòng)態(tài)刷新功能，當底層數據發(fā)生變化時(shí)，報告能及時(shí)更新，確保用戶(hù)獲取的信息始終是最新的。

三、私有化知識增強層

致力于整合多源數據、沉淀業(yè)務(wù)知識并提供靈活的配置能力，提升系統對業(yè)務(wù)的理解與適配能力。

1.數據整合

多源異構接入：通過(guò) Apache Kafka 這一高效的分布式流處理平臺，系統能夠實(shí)時(shí)處理海量的數據流。無(wú)論是來(lái)自煤炭生產(chǎn)端、運輸端還是銷(xiāo)售端的不同結構、不同格式的數據，都能被及時(shí)采集與處理。同時(shí)，結合 Elasticsearch 建立統一的索引層，對這些多源異構數據進(jìn)行高效索引與管理，為后續的數據查詢(xún)、分析提供快速、便捷的支持，確保報表數據的全面性與及時(shí)性。

2.知識沉淀

業(yè)務(wù)規則微調：部署企業(yè)專(zhuān)屬的數據庫，用于沉淀煤炭運銷(xiāo)過(guò)程中的各類(lèi)業(yè)務(wù)規則，如區域價(jià)格浮動(dòng)閾值、不同煤種的運輸要求等。通過(guò)對模型進(jìn)行微調，讓系統能更精準地理解這些業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，提升系統在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的智能化水平，使生成的報表更符合企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

3.低代碼配置

可視化界面設計：基于 React 和 D3.js 技術(shù)，打造出友好的可視化配置界面。用戶(hù)可通過(guò)拖拽字段等簡(jiǎn)單操作，自定義分析視圖，無(wú)需編寫(xiě)復雜的代碼，就能根據自身需求靈活配置報表的展示內容與形式，極大地提高了系統的易用性與靈活性，滿(mǎn)足不同用戶(hù)多樣化的報表需求。