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贵州中兴南友建材有限公司
企业贵州中兴南友建材有限公司围绕相关业务开展运营。面向库存管理、ERP数据、客户关系管理等领域提供数据服务，开放内部库存智能管理数据集（库存管理、ERP数据）、客户价值挖掘业务数据库（客户关系管理、销售数据分析）、产品稳定性评估数据集（产品销售预测、环境影响因素分析），支撑库存管理与供应链优化。
库存管理ERP数据服务客户关系管理
数据集列表
自动筛选最优配方数据集
数据规则上，构建多维度筛选体系：性能规则分 “优（双指标达标）、良（单指标达标）、差（双不达标）”，仅 “优” 级数据纳入筛选池；参数规则限定含固量 20%-47%、掺量 6%-8% 等有效区间，剔除超范围异常值；成本规则设定单吨成本≤行业均值 10%，确保经济性。算法采用 “梯度提升树 + 整数规划” 组合：前者预测配方性能达标概率，准确率＞88%；后者在达标配方中，以 “成本最低” 为目标，输出最优参数组合，如含固量 37%+ 掺量 7.2%，单次筛选耗时＜5 分钟，且验证合格率＞90%。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-19 更新10
实验、生产原材料成本优化数据集
规则：分原料成本等级（低：＜5000 元 / 吨；中：5000-8000 元 / 吨；高：＞8000 元 / 吨），剔除 “成本超行业均值 30% 且性能无优势” 的无效数据。算法：用线性规划算法，输入原料单价、用量约束、质量标准，输出最低成本配方；借回归分析量化 “原料成本 - 产品合格率” 关系，确保降本不影响质量，模型误差率＜6%。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-19 更新10
内部库存智能管理数据集
本数据库的建立和运行遵循以下严格的业务规则和技术规范，体现了企业在数据管理方面的系统性投入和专业能力，实时采集原则，所有销售出库业务发生时，由仓库管理员通过企业 ERP 系统实时录入数据，确保数据的及时性和准确性。必填字段校验，系统设置强制校验机制，每条出库记录必须包含物料编码、物料名称、规格型号、出库数量、出库日期、仓库编号、客户编号、运输方式、经办人等 28 个必填字段，缺失任何字段均无法完成出库操作。数据审核机制，出库数据录入后，需由财务部门进行审核确认，审核通过后方可正式入库保存，确保数据的真实性和合法性。数据整理规则，统一编码体系：企业自主设计了 48 类建材物料的统一编码规则，采用 "大类编码 + 子类编码 + 规格编码" 三级结构，确保每一种物料都有唯一的标识。数据标准化处理：对出库数据中的计量单位、日期格式、客户名称等进行标准化处理，消除数据不一致性，提高数据质量。异常数据处理：建立异常数据识别和处理机制，对超出合理范围的出库数量、重复录入的数据等异常情况进行自动标记和人工核查。数据存储与管理规则分级存储架构：采用 "在线存储 + 离线备份" 的分级存储架
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新40
区域市场精准布局业务数据库
数据安全与管理规则，数据分级分类管理：根据数据的重要程度和敏感程度，将数据划分为核心数据、重要数据和一般数据三个等级，针对不同等级的数据采取不同的安全保护措施。数据访问审计：建立完善的数据访问审计制度，对所有数据访问操作进行全程记录和监控，确保数据访问行为可追溯、可审计。数据备份与恢复：制定严格的数据备份和恢复预案，定期对数据进行全量备份和增量备份，并定期进行恢复演练，确保数据在发生灾难时能够快速恢复。数据标准化处理：企业自主制定了建材产品分类标准、编码标准、计量单位标准等一系列数据标准，对所有入库数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比性。数据清洗与去重：采用基于规则和机器学习相结合的数据清洗算法，自动识别并处理重复数据、错误数据和不完整数据，提高数据质量。数据关联整合：将销售出库数据与采购数据、库存数据、财务数据等进行关联整合，形成完整的业务数据链条，为多维度数据分析提供基础。业务流程一体化：数据采集与销售出库业务流程深度融合，当销售订单确认后，系统自动生成出库单，仓库管理员根据出库单完成发货操作后，系统自动采集并记录相关数据，实现 "业务即数据"。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新40
企业经营风险防控业务数据库
建立了多维度数据关联整合规则，实现出库数据与采购、库存、财务、客户、供应商数据的实时联动与交叉验证；采用 3σ 统计异常检测算法，基于历史数据确定各类指标的正常波动范围，自动识别异常出库行为；运用层次分析法构建包含采购规模、付款及时性、合作年限、历史违约记录、行业影响力 5 个维度的客户信用评估模型；通过综合出库周转率、库龄、市场需求趋势、产品保质期等因素计算库存风险指数，实现风险的自动识别、分级与预警。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新00
支撑速凝剂配方迭代优化数据集
数据规则层面，构建 “参数 - 性能 - 有效性” 三维筛选体系，确保数据可用性。参数分类规则按核心指标划分子集：含固量分高（＞35%）、中（25%-35%）、低（＜25%）三档，掺量按 0.2% 梯度细分区间，pH 值以 0.5 为间隔划分等级，便于精准定位参数影响；性能判定规则明确 “优（凝结时间、强度双达标）、良（单指标达标）、差（双指标不达标）” 三级标准，且要求重复实验性能偏差≤8%，避免偶然数据干扰；数据有效性规则规定关键参数（含固量、掺量、凝结时间、强度）缺失率＜3%、实验环境（温度 25℃±2℃、湿度 60%±5%）记录完整，否则标记为无效数据并剔除。算法层面，核心采用 “多元非线性回归 + 遗传算法” 组合模型：多元非线性回归算法输入含固量、掺量、pH 值等参数，输出凝结时间、强度预测值，通过历史数据训练使拟合度 R²＞0.92，精准量化参数与性能的关联；遗传算法基于回归模型结果，以 “性能最优 + 成本可控” 为目标，迭代筛选最优配方组合，例如在原料成本约束下，自动生成 “含固量 38%+ 掺量 7.3%+pH2.8” 的优化方案。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-19 更新00
产品稳定性评估数据集
规则：分稳定性等级（优：180 天指标变率＜5%；差：＞10%），无效数据需剔除（参数缺失≥2 项或重复偏差＞8%）。算法：用 LSTM 网络输入时序数据（时间、温湿度），预测 30/180 天稳定性（误差＜5%），提前排查高风险批次；借多元回归 + 方差分析，拆分环境影响权重（温度 45%、湿度 30%），精准定位影响因素。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-19 更新20
客户价值挖掘业务数据库
本数据库的构建和运行遵循企业自主制定的标准化业务规则和技术规范，体现了企业在数据治理方面的系统性创新和专业积累，数据生成与录入规则，业务驱动原则：所有数据均来源于真实的销售出库业务流程，由业务系统自动触发数据生成，确保数据与业务活动的一致性和同步性。全字段完整性校验：系统对每条出库记录的 28 个核心字段进行强制校验，包括物料基本信息、交易信息、仓储信息、客户信息及经办人信息等，任何字段缺失或格式错误均无法完成出库流程。三级审核机制：建立 "仓库录入 - 财务复核 - 系统终审" 三级数据审核流程，确保数据的真实性、准确性和合法性，从源头上保证数据质量。数据清洗与标准化规则，物料编码标准化：企业自主设计并实施了 "大类 - 中类 - 小类 - 规格" 四级物料编码体系，为 48 类建材产品的每一个具体规格分配唯一编码，解决了建材产品种类繁多、规格复杂带来的数据管理难题。数据格式统一化：对日期、时间、计量单位、客户名称等数据项进行统一格式处理，消除数据异构性，提高数据的可比性和可用性。异常数据智能识别：系统内置异常数据检测算法，能够自动识别并标记异常出库记录
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新40
供应链协同优化务数据库
分级授权共享机制，建立基于角色和权限的分级数据共享体系，对不同类型的合作伙伴开放不同范围和粒度的数据。例如，向供应商开放其供应品类的出库数据，向物流服务商开放其负责配送的订单数据，向客户开放其自身的订单数据，确保数据安全和商业秘密保护。数据脱敏与加密规则，所有对外共享的数据均经过严格的脱敏处理，去除客户名称、联系方式、交易价格等敏感信息。同时，采用 SSL/TLS 加密技术进行数据传输，确保数据在传输过程中的安全性和完整性。数据更新与同步规则，制定统一的数据更新频率和同步标准，出库数据实时更新，每日凌晨自动生成前一日的汇总数据并同步给相关合作伙伴，确保上下游企业获取的数据始终保持最新状态。基于历史出库数据的需求预测算法，采用时间序列分析与季节性指数平滑相结合的算法，基于 3496 条历史出库数据，结合建材产品的季节性需求特征（如水泥在雨季需求下降、防水材料在雨季前需求激增），预测未来 1-3 个月各类建材的市场需求量，为供应商生产计划和企业库存管理提供依据。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新10
企业战略规划制定业务数据集
建立了多维度战略数据聚合与交叉分析规则，实现出库数据按区域、品类、客户、时间、价格等多个维度的深度聚合、对比分析和趋势挖掘；采用融合季节性指数和区域差异因子的时间序列趋势预测算法，基于 3496 条历史出库数据预测未来 3-5 年贵州建材市场的整体需求变化和细分品类的发展趋势；运用市场份额分析算法，结合行业公开数据，评估企业在各区域、各品类的市场地位和竞争优势；构建多变量战略模拟推演模型，通过调整市场投入、价格策略、产品组合等不同变量，量化评估不同战略方案的预期收益、风险和 ROI，为企业战略选择提供科学的量化依据；建立战略执行监控指标体系，实时跟踪战略执行进度，及时发现偏差并进行调整。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新00