人工智能分析報告精選(九篇)

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第1篇：人工智能分析報告范文

自進入21世紀以來，信息技術為廣大居民的生產生活帶來了很大的變化，機電設施也在整個生產過程發生著變化。在機械采礦中，添加了多種智能、自動化設施。由于是機械設施，在生產與運行中很容易出現各種問題，從而影響礦業發展。因此，在現實工作中，必須將診斷與維修技術作為研究重點，在將要發生或者發生故障時，對其進行預警，控制故障延伸，確保工作人員安全。

1故障診斷技術的總體概括

1.1設備診斷技術概念

從整體來看：故障診斷技術屬于防護方式，它是在確保生產過程的條件下，讓各個設備的參數滿足最佳狀態，然后再通過精密的儀表、儀器檢測設備是否滿足運行要求，是否有數值變化和破損現象。如果有異常，明確出現異常的原因，破壞程度，能否持續利用，能夠持續利用的時間，然后再結合設備的受損度，看能否利用代替性的設備延伸時間，減小成本消耗。當然，這一切工作都是在正常的運行狀態中才有效。

1.2故障診斷的技術原理

目前，應用在礦山機電設備智能故障診斷的技術主要包含：數字建模、數據采集、識別分析、狀態預測和信息處理。數字建模是診斷智能故障的總規劃和原則，它要求展現智能分析優勢。例如：在數學模糊診斷中，A是可能發生的事實案例，B是數據庫事例，通過對比A與B，在分析權值與特征的條件下得到準確的結果。數據采集，是礦山機電設備事先制定好參數值，然后再診斷設備，進行數值采集，用建模的方式對兩份數值進行比對。一旦數值參數大于預設范疇、曲線變化，那么說明機電設備還存在問題。識別分析，是在掌握機電設備測試參數與原始參數的情況下，結合參數變化，從故障庫中找到類似樣本，再確認產生故障的原因。也只有智能分析與識別，機電設備診斷與檢測才能達到智能要求。狀態預測，是在預測、識別現有參數后，結合相關資料，驗證機電設備運行狀態，同時這種結果具有很好的可信性與真實性，該預測結果同時也是深入機電設備運行的有效條件。信息處理，則是一份有效的測試參數，它要求將數據模型變成參數模型，再通過分析等形式進行處理。它能準確分辨無用與有用信息，通過綜合處理信息，找準診斷結果和過程分析后，最后得出一份理想的分析報告。

2礦山機電設備出現故障的原因

2.1配合關系

從檢查已有設備故障反饋的信息來看，大多數故障都是零件原配變化或者損傷造成的。在這期間，零件損傷是零件原設計與形態出現偏離，這種偏離多數是機械使用或者內部因素所致。常見的零件損傷體現為：意外和老化損傷所致。

2.2超出設備負荷

在相關設備設計之前，工作人員都會對參數極限進行限制，一旦其輸出參數超過設計極限時，它的運行狀態就會遭到破壞，甚至出現不同程度的故障。如果是超負荷造成的故障，就必須對技術參數和相關設備進行調整，并且采用適當的方式，以幫助其改善承受力。

2.3設備損耗

設備損耗是在內外因素的共同作用下，隨空間與時間的改變，其綜合能力不斷降低。造成這種情況的主要原因是：機件剛性不夠、間隙過大、部件磨損與老化、相關設施磨損、系數過大、負荷增加、關鍵負荷的聯接發生磨損與變形等。

3故障診斷在礦山機電維修中的運用

3.1診斷類別

從故障診斷的目的來看：它是對機電設施的計劃與檢修，以此保障各種生產設施運行的連續性。大致分成：事后檢修、根據周期檢修和狀態檢修。事后維修是機電設施發生故障的治理方案，不屬于主動對策的范疇，而是大多數機電設施在沒有準備的狀態下采用的方法。因此，將事后診斷應用在礦山機電設施中的效果并不太理想，其檢修質量也有待提高。周期檢修相對固定，并且帶著強制的特征，同時也是負責的展現。該方式方便易操作，大多數情況下是結合維修或者使用周期操作，從外看這種似乎會增加工人成本，事實上它是不可缺少的打基礎部分，從某種角度來看它也是節約成本的體現，通過積極防護設施，延長相關設備的使用年限和周期，并且及時發現和修復問題，最大程度的避免問題帶來的停產損失。因此，固定維修對礦山機電設備具有很好的作用，它能最大程度的做到防患于未然，從而降低經濟損失。狀態檢修，是在數據分析的條件上，讓每個工作人員負起對應的責任，然后再結合各種部件出現問題的時間推斷故障時間。雖然這種預測不能準確捕捉時間，甚至還存在誤差，但是能給企業警告的作用，避免措手不及的狀況發生。在爭取將設備控制在萌芽階段的過程中，幫助其延長使用周期，減小安全隱患，以確保生產正常進行。

3.2診斷方法

首先是參考歷史進行診斷記錄，通過對局部系統和元器件進行排查，找出問題癥結，這也是礦山機電設施診斷與維護的主要方法之一。一旦出現故障，對相關結論進行精細歸納，最后生成診斷集。第二次出現類似故障時，就能借用診斷路徑與經驗對其進行處理與診斷。它的優點是相同故障發生時，定位快速。其次是智能診斷，在控制系統、模擬人腦的基礎上，獲取、再生、傳遞、利用相關信息，最后利用已經準備好的經驗策略。其具體包含灰色系統、模糊診斷、專家診斷、神經網絡等方法。當前，應用最廣的是神經網和專家體系，讓診斷更加智能化。礦山機電設備故障診斷具有隱蔽性與復雜性，通過傳統的方法進行精確、迅速的診斷。同時，專家系統能精確的應用專業知識與經驗，通過模擬思維，對故障進行求解，最后得到結論。在人工智能診斷的基礎上，借助計算機系統與已有經驗解決故障。

4礦山機電設備故障監測的步驟

從整體來看：礦山機電設施故障診斷主要包含以下步驟：信息采集、處理、識別、建模和預測。在信息采集中，對機電設施運行參數、狀況與數據信號進行有效監測，利用傳感器傳輸的信息數據進行整理，最后放進網絡進行存儲，以備后續利用。信息處理，是對設備運行狀態進行數據整理和識別。當然，在這期間，存在有用與無用信息之分，因此必須對相關信息進行區分與整理，剔除無用信息，并且轉換數據，對具體信息進行有效分析，最后將數據變成設備能接受的信息與數據。信息處理與識別是在信息采集后，對相關信息進行識別與分析，包含數據分類、識別與分析，然后再將信息與之前得到的數據進行比對，最后得出設備運行中可能存在故障的區域、故障原因與類型。在礦山機電生產中，機電設施由多種信息數據和參數，并且和設施狀態、是否存在隱患有著直接的關系。對此，必須建立起良好的模型，以確定和反映設備狀態與故障之間的數學關系。預測技術是對機電設施的故障狀況以及剩余使用時間進行預測，它能作為機電設施故障維修與保養的條件，從而避免機電設施出現不必要的故障。

5.結語

第2篇：人工智能分析報告范文

圖2 HR-BI數據流

圖3 人力資源信息化整體藍圖

越來越多的CEO們認識到當今企業競爭力的核心是人力資源,人力資源職能面臨著新的、更具有戰略性衡量標準的挑戰。CEO們經常期盼HR有能力為企業提供所有員工的數據和分析，從而提高企業商業決策的準確度和企業競爭力。人力資源管理與企業效益之間關系的研究是當今人力資源管理領域的重要課題，但到現在為止還未有得到大家認同的測評測算方法。人力資源商業智能(Human Resource Business Intelligence，HR-BI)將為此提供新的解決方案。

在以知識和技術為根本的經濟環境中，人力資源在企業競爭中占據絕對重要的位置。為實現保持并不斷提升企業競爭力的目標，人力資源(HR)經理需要敏銳的洞察力、有效的工具并充分利用企業資金。HR經理需要在管理層的理解和幫助下將人力資源部門工作和企業整體戰略相結合。

新挑戰呼喚HR-BI

以往，HR經理們很難向高層清楚地表達他們創造的價值。或者，在企業績效評估中，他們的價值不值一提。許多CEO都會公開表示員工是企業最重要的資源。可是，HR部門總被認為是一個只有開銷的部門。在企業高層討論預算、規劃目標的會議中，也幾乎看不到HR部門的參加。總之，HR部門經常因為工作內容和開銷方面的壓力而死氣沉沉。

為了能在高層會議桌上占有一席之地，將部門從一個支出部門變成一個價值導向部門，HR經理必須使用CEO能夠理解的語言講述他們如何創造價值。要實現這一目標，HR經理面臨著新的挑戰。

有效量化HR的工具選擇

眾所周知，人力資源管理能給組織帶來效益和效率。但是，如何才能進行測量呢？不管是人力資源管理的收益還是為此而付出的支出，都難以得出準確的計算值。這說明運用簡單的比值法去評估組織人力資源管理效益的做法并不現實可行，還需要研究和開發適用的能夠反映企業人力資源管理績效的其他測評方法。

對人力資源管理進行評估，是美國等發達國家最近20年來發展較快的人力資源管理研究領域。我國學術界在人力資源管理評估這方面的研究起步雖晚，但也相繼出現了一些逐漸成熟的評估方法。

然而，無論是目前在一些管理實踐中已經逐步應用的人力資源指數問卷調查、人力資源會計、人力資源效用指數、人力資源指數，還是投入產出分析等各種人力資源管理評估方法，都無一不傾向于通過數量化來實現對人力資源管理績效的直觀評估，也必然都涉及到各種相關數據的收集、加工、統計和分析。

那么，通過什么工具來實現對這些數據的有效處理，將是決定評估能否成功的關鍵，這也是目前阻礙人力資源評估進一步發展的絆腳石。

數據的集合、審查與總結

在HR日常的管理過程中，會產生大量的相關數據。在這個龐大的數據流中，HR經理需要具備識別數據有效性的能力，以此來判斷提取哪些數據將幫助我們實現對人力資源管理的量化評估。例如，借助人力資源效用指數的評估方法，根據企業具體情況，HR經理需要從人力資本能力、HR運作能力和戰略實施交通等幾個方面來提取具體可衡量本企業人力資源管理效用的各項指標，并且定義每項指標的數據來源。事實上，許多HR部門陷于大量不同的申請表格和毫無聯系的報表當中，苦于無法制作整合的數據。

一些HR部門使用來自內部和外部的信息資源，每一種資源中都包含大量的重要信息，如一個員工的績效表現和他在企業中的地位和角色。可是，這樣的信息只是整體的一部分，大量非有效的、非系統化的數據，將挑戰HR經理的專業識別能力。

如何處理、分析數據

無能力優化指標，評估過于分散，無法將現有指標和具體業務相匹配，指標不足或者指標應用失效等，都是造成數據處理、分析困難的原因。即使企業在其他部門使用各種指標，在某種程度上，HR指標對他們來說也是全新的概念。

職業HR顧問也承認，很少有專業的HR績效評估方法存在。結果很明顯，對HR的總體知識和認知是不均衡的。許多HR部門只做他們有能力做的分析，一些報告只是輸入一些數字，還有一些也許能夠計算出雇用成本，可是無法找到成本與質量間的關系。有些雖有較為復雜的分析(一個地區加班的雇傭成本)，可是仍然無法找出這些數據同企業戰略之間的關系。只有少數企業能成功地把HR指標和企業總體目標有效地聯系起來。與之相對的，越來越多的企業依賴BI來做監督，分析和制作評估報告。越來越多的企業把BI當作梳理內部流程和提高企業效率的工具。

伴隨著商業智能的出現及廣泛應用，如何積極應用BI工具，充分利用BI強大的數據處理和分析能力來實現量化評估人力資源管理，將是一種必然趨勢。當HR管理應用BI來處理數據HR數據并為決策提供支持時，我們稱之 HR-BI，可理解為人力資源決策分析系統(如圖1)。

HR-BI在eHR中的定位

為什么eHR實施三五年老是見不到效果？因為eHR系統總是在人力資源管理戰略價值鏈的中間環節運作，沒有形成一個閉環管理的系統。HR的效能其實是整個人力資源管理的一種產出，同時又是人力資源管理優化的反饋的因子，可以從人才、士氣、成本和效率四個緯度進行評價。人力資源運作系統加上人力資源測評系統的完善，形成一個循環、一個完整的體系。

而接下來eHR系統優化的方向一個是如何利用eHR系統的這種流程去優化管理，第二是怎么樣應用現有的數據去實現跟企業經營戰略的對接。這就需要有效利用HR-BI來進行分析、優化。

人力資源決策分析系統中的HR數據主要包括：人力資源管理業務數據、企業內部與人力資本相關的經營數據、競爭對HR職能數據和企業外部環境相關人力資源數據等幾種類型，并將主要來源于兩個方面。其中內部主要包括工資申請表、法律系統、員工調查表、ERP系統、各種報表和財務系統等，外部來源于行業標準、勞務市場趨勢、勞工法、集體合同和外來的信息資源等(如圖2)。

BI是數據的挖掘性、數據的深入分析系統，它區別于一般性的、面向業務過程的報表系統的一個平臺。我們經常會利用人力資源軟件中的報表工具生成各種月報、季報、年報，但是它們在BI的整個架構里面是屬于操作性的結果，不是用來做分析的。BI的真正價值體現在對HR相關數據的深入挖掘和多維的分析上，實現人力資源和企業經營者的連接。

一般來講，HR-BI是獨立于eHR系統之外單獨部署的一個系統，因為BI系統的數據查詢量非常大，如果它跟eHR系統集成在一起的話，可能在它進行數據分析的時候極大地影響到eHR系統正常的操作性能。

HR-BI作為一個相對獨立的系統，它在人力資源信息化體系里是怎樣的定位？其實人力資源信息化的整個藍圖可以從兩個緯度來看。縱向緯度是指人力資源系統要分為主要的三個層次，軟件基礎架構平臺、人力資源基礎數據平臺、業務職能的模塊，如圖3所示。

軟件基礎架構平臺的目的是為了實現eHR系統隨需應變的應用。目前，國外的幾大系統軟件基礎架構平臺非常清晰，國內軟件也在朝這方面努力，目的就是為了讓系統變得更靈活，不斷適應需求變化。

第二個層面的人力資源基礎數據平臺和業務平臺是脫離開的，在未來的eHR系統規劃里面，業務平臺和軟件基礎數據平臺之間會有一個技術基礎平臺，它包括4個庫：人員信息數據庫、職位庫、能力素質庫和KPI庫。有很多企業可能對這個基礎數據的定義只定義到人員信息庫而忽視了職位庫、能力素質庫和KPI庫，這樣，將來再跟其他系統做連接時，可能會使拓展性受到限制。在這個人力資源數據平臺之上，是各個業務職能的模塊。這三個層面形成平常概念中的eHR。

eHR中e的含義很廣泛，它是這個人力資源信息化的統稱。真正的人力資源信息化不能只是完成業務處理的工作，在兩端還要設計有機結構。比如人力資源門戶其實是要把所有的業務模塊和所有的用戶決策統一到一個界面上，解決的是一個入口的問題。人力資源決策分析平臺解決的是輸出的問題，是要把中間這個e化平臺產生的數據價值充分挖掘出來，形成一個入口、處理和輸出的有機整體，人力資源信息化才能夠充分發揮它的價值。HR-BI在整個人力資源信息化中的地位非常重要，因為輸出部分需要通過BI平臺來實現，而不只是通過報表工具來實現。

六步建立HR Metrics

BI幫助HR經理通過多種方法查看數據，包括多層次的分析表把數據經不同的標準(成本、地域、機構和人群)進行快速簡潔地分析；可視性分析報告用直觀的圖例形式表現；報告程序為用戶量身打造，無須通過IT部門；計分卡整合來自不同資源的指標，協助有效決策。

因此，區別于一般性僅展現業務結果的報表系統，HR-BI可以通過建立一系列HR指標分析模型(HR Metrics)，對HR相關數據的深入挖掘與多維分析，達到HR與企業經營的連接，實現HR對企業經營戰略的支持。

事實上，人力資源的關鍵指標是三個層面的。第一個層面是操作性指標，是面向HR專業管理人員，他們用到的比如招聘，招聘效能的評測等，是通過一些操作性的指標(包括一些過程性報表、一些過程性的統計分析)來實現的；第二個層面是人力資源規劃專家實現的HR部門運營指標，從人力資源部門整體的運作效能去評估；第三個層面是最高層面，叫做HR的決策指標，它是面向經營決策層的，層面越高可提取的指標越有限。

人力資源的BI數據模型其實是一個多維數據庫平臺。它與關系型數據庫的區別在于，多維數據庫里面數據之間的關系是經過提取和抽象的，所以在多維數據庫里會存有非常多的HR-BI指標里面的半成品――立方體。

為什么要在多維數據庫里面存一些半成品呢？由于BI的數據分析量是非常大的，如果直接在原始數據庫里面做分析，速度會非常慢。BI系統用多維數據庫就是要把這種數據量很多的計算，利用平時的時間先做成半成品，然后放到多維數據庫里面，在使用BI展現工具的時候效率就會高很多倍。

對于大企業來講，BI系統一般不會作為eHR的主要部分去建立。BI平臺不能直接跟eHR數據庫連接，會極大地影響其運作效率。因為，從BI的體系結構來看，其數據源既有eHR系統，也會包括其他系統，多數據源的數據集成到BI數據庫里面去形成一個數據倉庫，再以圖形和報表兩種方式輸出分析結果。因此，指標分析系統不只是把數據提取出來，關鍵更是在于分析，難就難在指標模型的建立。

要做HR-BI體系的第一步是關鍵指標的識別。比如，做一個保險項目，要給人力資源部門提取多個人力資源的關鍵指標，可以分成狀態指標和經營指標，狀態指標是eHR系統完全可以提取的，比如說總量及分布、人員類型分布、增員情況、離職情況及培訓情況等。而人力資源的經營指標是和業務關聯在一起的，營業收入、利潤、市場占有率其他指標，但是這些指標都和人又關聯在一起。讓系統用戶(很可能不是人力資源管理人員，而是每個機構的老總)去填，然后提取大家都感興趣的一些關鍵指標做到系統里面，當然還包括一些不會在這個系統實現的指標。這就是第一步叫指標識別，相對來講比較容易，因為對這個指標的定義只是一個比較粗淺的框架性的定義。

第二步是要對指標的詳細內容進行定義。比如說總人數，這個指標看起來很簡單，但實際上，不同機構對總人數的定義可能差別會很大，要在一個企業里形成某一項指標的統計口徑、統計緯度的規范和標準。另外，指標里面涉及到的一些參數的數據來源都要提前定義清楚。不把數據源定義清楚，IT根本沒法實現。

還有一些細節，要先對指標進行類型劃分，類型劃分完后它的展現形式自然就定義出來了。不同類型的指標有不同的表現形式，總量型的指標可能是一張表，趨勢性的指標可能是一個趨勢，結構性的指標可能是餅圖等。

另外，每一個指標都要定義它的關聯指標。因為，單一指標不能反映問題的全貌，一組指標才有分析的價值。指標定義需要企業內反復的討論、研究哪一組指標放在一起能夠反映什么問題。

接下來就是指標的基準定義。以離職率為例，離職率為5%，只是一個數字，對決策者而言能說明什么？對于企業來說，對每個決策指標都給出定義基準非常重要。這個基準的定義往往基于兩方面，一是參考外部標桿，二是分析內部經營狀況。一般來講，在建立基準的時候不是一個基準，按照慣例往往是3個基準，一個叫做低分位值，一個叫中分位值，一個叫高分位值，分別代表著這個指標略差、平均和較好的情況將表現出是怎樣的數值。這3個值定義好后就產生4個區間。有這4個區間之后，看企業通過BI提取的指標的絕對值落在哪個區間，就能得出其代表什么含義。這有點像我們在醫院做B超的時候，醫生在檢查者身上掃一圈，然后那個電腦上就自動出現一段話說這個檢查者有什么毛病。雖然，這種決策支持、人工智能還是有些人工干涉，但是已經省了很多事，因為它已經定義好落在不同的區間代表什么含義，已經有相應的分析來描述。

另外還有結果預能分析、易化指標和設計及開發三個步驟來實現建立HR Metrics。前三步是核心，但過去不管是做報表還是做BI分析時大家都忽視了這幾步，直接把指標選取完之后就讓開發商去做，最后得出一個絕對值。但是領導不感興趣，因為這不能支持他的決策。只有完成了這六個步驟才有分析的價值和意義，才是一個完整的人力資源指標分析模型建立過程。

一般來說，BI系統實施的時間應該主要放在前面步驟，如果說實施時間主要放在開發上就說明分析工作沒有做透，最后得出的結果是不具有分析意義的。

另外，建議企業如果要做BI分析的話，不要從頭去開發一個指標分析系統，現在有很多成熟的平臺可以使用，速度非常快。

鏈接:HR-BI的價值

完善戰略人力資源管理體系

借助HR-BI，企業可以對已有數據進行深入挖掘與分析，通過建立必要的數據分析模型，一方面量化評估HR的整體效能和各項業務績效，從而衡量出HR對企業戰略實現的真正價值所在；另一方面，利用BI工具為不同層面的用戶尤其是決策層用戶提供不同的人力資源分析指標，為系統的下一個環節提供反饋信息，以實現HR決策支持與HR業務效能的分析，使企業eHR系統形成一個能良性自激勵的循環管理系統。

提升HR的戰略伙伴地位

有了BI，CHO會更加積極地扮演好其戰略伙伴角色。通過深入分析HR重要數據，發現不同指標間的關聯度，通過有形的圖標結果，分析、梳理本部門的運作情況，從而鞏固HR部門在企業中的地位。BI幫助CHO預測未來員工發展趨勢、員工發展對薪酬的影響以及員工發展對企業業績的作用。