技术领域
[0001] 本发明涉及人工智能技术领域，具体是一种基于人工智能的企业业务分布式管理系统。
相关背景技术
[0002] 分布式管理系统通过将管理功能分散到不同的节点上，实现对企业各个业务单元的实时监控和管理，解决了信息传递慢、决策响应迟缓等问题。
[0003] 通过将人工智能技术引进分布式管理系统中，可以帮助企业实现数据驱动的决策，自动化处理大量重复性任务，预测业务趋势，优化资源配置等，能够有效应对企业管理中的复杂性和多样性挑战，实现管理流程的智能化和高效化。这不仅提升了企业的运营效率，还为企业的长远发展提供了强有力的技术支撑。
[0004] 因此，现提供一种基于人工智能的企业业务分布式管理系统。
具体实施方式
[0046] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
[0047] 如图1所示，一种基于人工智能的企业业务分布式管理系统，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据处理模块、数据分析模块、数据库模块、预测模型模块与企业预警模块；
[0048] 所述数据采集模块用于采集企业的业务数据；
[0049] 所述数据预处理模块用于对业务数据进行预处理，获得预处理业务数据；
[0050] 所述数据处理模块用于对预处理业务数据进行综合处理，获得综合指数；
[0051] 所述数据分析模块用于根据综合指数，获得业务数据综合评估系数；
[0052] 所述数据库模块用于存储业务数据综合评估系数，获得历史业务数据综合评估系数；
[0053] 所述预测模型模块用于根据历史业务数据综合评估系数，构建业务数据评估预测模型，进而获得预测业务数据综合评估系数；
[0054] 所述企业预警模块用于根据预测业务数据综合评估系数，对企业进行预警管理。
[0055] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据采集模块采集业务数据的具体过程包括：
[0056] 需要进一步说明的是，所述业务数据包括销售数据、财务数据、客户数据、生产数据、市场数据、员工信息数据以及物流数据；
[0057] 根据企业的业务数据的属性，对所述业务数据进行数据源类型划分，包括运营数据类数据源、经营数据类数据源以及管理数据类数据源；
[0058] 需要进一步说明的是，所述运营数据类数据源内包括企业两年内的销售数据、生产数据以及物流数据；所述经营数据类数据源内包括企业两年内的财务数据以及市场数据；所述管理数据类数据源内包括企业两年内的客户数据以及员工信息数据；
[0059] 所述业务数据采集模块包括有运营类数据源采集节点、经营类数据源采集节点以及管理类数据源采集节点，并设置相同的采集周期且所述采集周期包含若干个采集时刻；
[0060] 所述运营类数据源采集节点用于采集运营数据类数据源内的销售数据、生产数据以及物流数据；
[0061] 所述经营类数据源采集节点用于采集经营数据类数据源内的财务数据以及市场数据；
[0062] 所述管理类数据源采集节点用于采集管理数据类数据源内的客户数据以及员工信息数据；
[0063] 需要进一步说明的是，所述销售数据包括产品销售额、销售数量、销售渠道数量以及销售周期；所述生产数据包括生产产量、生产效率、生产成本以及生产质量数据；所述物流数据包括物流成本、物流效率以及仓储成本；所述财务数据包括财务进帐数据、财务出帐数据以及账本利润数据；所述市场数据包括市场调研数据以及竞争数量；所述客户数据包括客户数量、客户订单数量以及客户满意度；所述员工信息数据包括员工薪酬以及员工绩效。
[0064] 所述数据采集模块将采集到的业务数据上传至数据预处理模块。
[0065] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据预处理模块对业务数据进行预处理的具体过程包括：
[0066] 对同一采集周期的采集时刻进行标号，记为i＝1，2，3，……，n，n为自然数；
[0067] 将同一采集周期不同采集时刻的业务数据进行预处理，获得预处理业务数据；
[0068] 需要进一步说明的是，所述预处理业务数据包括预处理销售数据、预处理财务数据、预处理客户数据、预处理生产数据、预处理市场数据、预处理员工信息数据以及预处理物流数据；
[0069] 对所述业务数据中的销售数据进行预处理的具体过程包括：
[0070] 根据所述销售数据，获得预处理销售数据；
[0071] 需要进一步说明的是，所述预处理销售数据包括销售额均值、销售数量均值、销售渠道数量均值以及销售周期均值；
[0072] 所述销售额均值的计算公式为：
[0073] 其中，G销售为销售额均值；gi为对应采集时刻的销售额；
[0074] 所述销售数量均值的计算公式为：
[0075] 其中，Y销售为销售数量均值；yi为对应采集时刻的销售数量；
[0076] 所述销售渠道数量均值的计算公式为：
[0077] 其中，Q销售为销售渠道数量均值；qi为对应采集时刻的销售渠道数量；
[0078] 所述销售周期均值的计算公式为：
[0079] 其中，T销售为销售周期均值；ti为对应采集时刻的销售周期。
[0080] 对所述业务数据中的财务数据进行预处理的具体过程包括：
[0081] 根据所述财务数据，获得预处理财务数据；
[0082] 需要进一步说明的是，所述预处理财务数据包括财务进帐数据均值、财务出帐数据均值以及账本利润数据均值；
[0083] 所述财务进帐数据均值的计算公式为：
[0084] 其中，S财务为财务进帐数据均值；si为对应采集时刻的财务进帐数据；
[0085] 所述财务出帐数据均值的计算公式为：
[0086] 其中，R财务为财务出帐数据均值；ri为对应采集时刻的财务出帐数据；
[0087] 所述账本利润数据均值的计算公式为：
[0088] 其中，W财务为账本利润数据均值；wi为对应采集时刻的账本利润数据。
[0089] 对所述业务数据中的客户数据进行预处理的具体过程包括：
[0090] 根据所述客户数据，获得预处理客户数据；
[0091] 需要进一步说明的是，所述预处理客户数据包括客户数量均值、客户订单数量均值以及客户满意度均值；
[0092] 所述客户数量均值的计算公式为：
[0093] 其中，U客户为客户数量均值；ui为对应采集时刻的客户数量；
[0094] 所述客户订单数量均值的计算公式为：
[0095] 其中，O客户为客户订单数量均值；oi为对应采集时刻的客户订单数量；
[0096] 所述客户满意度均值的计算公式为：
[0097] 其中，P客户为客户满意度均值；pi为对应采集时刻的客户满意度。
[0098] 对所述业务数据中的生产数据进行预处理的具体过程包括：
[0099] 根据所述生产数据，获得预处理生产数据；
[0100] 需要进一步说明的是，所述预处理生产数据包括生产产量均值、生产效率均值、生产成本均值以及生产质量数据均值；
[0101] 所述生产产量均值的计算公式为：
[0102] 其中，A生产为生产产量均值；ai为对应采集时刻的生产产量；
[0103] 所述生产效率均值的计算公式为：
[0104] 其中，D生产为生产效率均值；di为对应采集时刻的生产效率；
[0105] 所述生产成本均值的计算公式为：
[0106] 其中，F生产为生产成本均值；fi为对应采集时刻的生产成本；
[0107] 所述生产质量数据均值的计算公式为：
[0108] 其中，H生产为生产质量数据均值；hi为对应采集时刻的生产质量数据。
[0109] 对所述业务数据中的市场数据进行预处理的具体过程包括：
[0110] 根据所述市场数据，获得预处理市场数据；
[0111] 需要进一步说明的是，所述预处理市场数据包括市场调研数据均值以及竞争数量均值；
[0112] 所述市场调研数据均值的计算公式为：
[0113] 其中，J市场为市场调研数据均值；j为对应采集时刻的市场调研数据；
[0114] 所述竞争数量均值的计算公式为：
[0115] 其中，H市场为竞争数量均值；hi为对应采集时刻的竞争数量。
[0116] 对所述业务数据中的员工信息数据进行预处理的具体过程包括：
[0117] 根据所述员工信息数据，获得预处理员工信息数据；
[0118] 需要进一步说明的是，所述预处理员工信息数据包括员工薪酬均值以及员工绩效均值；
[0119] 所述员工薪酬均值的计算公式为：
[0120] 其中，K员工信息为员工薪酬均值；ki为对应采集时刻的员工薪酬；
[0121] 所述员工绩效均值的计算公式为：
[0122] 其中，L员工信息为员工绩效均值；li为对应采集时刻的员工绩效。
[0123] 对所述业务数据中的物流数据进行预处理的具体过程包括：
[0124] 根据所述物流数据，获得预处理物流数据；
[0125] 需要进一步说明的是，所述预处理物流数据包括物流成本均值、物流效率均值以及仓储成本均值；
[0126] 所述物流成本均值的计算公式为：
[0127] 其中，Z物流为物流成本均值；zi为对应采集时刻的物流成本；
[0128] 所述物流效率均值的计算公式为：
[0129] 其中，X物流为物流效率均值；xi为对应采集时刻的物流效率；
[0130] 所述仓储成本均值的计算公式为：
[0131] 其中，V物流为仓储成本均值；vi为对应采集时刻的仓储成本。
[0132] 所述数据预处理模块将预处理业务数据上传至数据处理模块。
[0133] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据处理模块对预处理业务数据进行综合处理的具体过程包括：
[0134] 根据预处理业务数据，获得综合指数；
[0135] 需要进一步说明的是，所述综合指数包括企业运营指数、企业经营指数以及企业管理指数；
[0136] 对预处理销售数据、预处理生产数据以及预处理物流数据进行综合处理，获得企业运营指数的计算公式为：
[0137]
[0138] 其中α为企业运营指数；ε1为预处理销售数据的其他影响因子；ε2为预处理生产数据的其他影响因子；ε3为预处理物流数据的其他影响因子；所述预处理销售数据的其他影响因子ε1、预处理生产数据的其他影响因子ε2以及预处理物流数据的其他影响因子ε3由本领域专业人士根据实际需求所设置的；
[0139] 对预处理财务数据以及预处理市场数据，获得企业经营指数的计算公式为：
[0140] 其中，β为企业经营指数；δ1为预处理财务数据的其他影响因子；δ2为预处理市场数据的其他影响因子；所述预处理财务数据的其他影响因子δ1以及预处理市场数据的其他影响因子δ2由本领域专业人士根据实际需求所设置的；
[0141] 对预处理客户数据以及预处理员工信息数据，获得企业管理指数的计算公式为：
[0142] 其中，γ为企业管理指数； 为预处理客户数据的其他影响因子； 为预处理员工信息数据的其他影响因子；所述预处理客户数据的其他影响因子 以及预处理员工信息数据的其他影响因子 由本领域专业人士根据实际需求所设置的。
[0143] 所述数据处理模块将获得的综合指数上传至数据分析模块。
[0144] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块获得业务数据综合评估系数的具体过程包括：
[0145] 根据企业运营指数α、企业经营指数β以及企业管理指数γ，获得业务数据综合评估系数的计算公式为：
[0146] 其中，θ为业务数据综合评估系数。
[0147] 所述数据分析模块将获得的业务数据综合评估系数上传至数据库模块。
[0148] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据库模块存储业务数据综合评估系数，获得历史业务数据综合评估系数的具体过程包括：
[0149] 所述数据库模块内设置有实时数据库以及历史数据库；
[0150] 将当前采集周期内获得的业务数据综合评估系数上传至实时数据库中进行保存，当所述实时数据库接收到下一个采集周期的业务数据综合评估系数时，将保存的上一个采集周期的业务数据综合评估系数发送至历史数据库中进行保存，并将历史数据库中保存的业务数据综合评估系数标记为历史业务数据综合评估系数。
[0151] 所述数据库模块将历史业务数据综合评估系数上传至预测模型模块。
[0152] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述预测模型模块构建业务数据评估预测模型的具体过程包括：
[0153] 将若干组历史业务数据综合评估系数划分为训练集、验证集和测试集；基于长短期记忆网络技术，构建标准预测模型；将所述训练集、验证集和测试集输入至标准预测模型中，对标准预测模型进行训练，获得完成训练后的标准预测模型，并将完成训练后的标准预测模型记为业务数据评估预测模型；
[0154] 根据所述业务数据评估预测模型，获得预测业务数据综合评估系数的计算公式为：
[0155] 其中， 为预测业务数据综合评估系数；bi、mi+n为权重系数；ci为幂次； 为对应采集周期的历史业务数据综合评估系数；τi为指数变换参数。
[0156] 所述预测模型模块将获得的预测业务数据综合评估系数上传至企业预警模块。
[0157] 需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述企业预警模块根据预测业务数据综合评估系数，对企业进行预警管理的具体过程包括：
[0158] 预设标准业务数据综合评估系数；
[0159] 若预测业务数据综合评估系数大于标准业务数据综合评估系数，则生成企业预警信息，将企业预警信息发送给对应的企业管理人员；
[0160] 若预测业务数据综合评估系数小于等于标准业务数据综合评估系数，则说明企业业务正常。
[0161] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
