登录后查看消息通知
遇见数据集
杭州君合环境建设有限公司

杭州君合环境建设有限公司

企业

杭州君合环境建设有限公司围绕相关业务开展运营。面向道路施工质量监控、沥青路面温度场分析、施工机械效率评估等领域提供数据服务,开放沥青路面温度场监测分析数据(道路施工质量监控、沥青路面温度场分析)、景观工程机械使用效率分析数据(施工机械效率评估、设备管理量化决策)、景观苗木价格指数时序监测分析数据(园林工程采购成本管控、原材料价格风险预警),支撑预警干预与风险管控。

道路施工质量监控沥青路面温度场分析施工机械效率评估
成立于 2020 年浙江省153227138@qq.com

数据概览

63
数据集总量
266
总浏览量
0
关注人数
2026-09-26
最近更新
分类统计

相关机构

  • 重
    重庆忽米网络科技有限公司
    拥有数据集:6个
    企业
  • 中
    中企评协企业征信中心(北京)有限公司
    拥有数据集:5个
    企业
  • 马
    马鞍山利尔开元新材料有限公司
    拥有数据集:5个
    企业
  • 山
    山东胜软科技股份有限公司
    拥有数据集:5个
    企业
  • 山
    山东恒邦冶炼股份有限公司
    拥有数据集:5个
    企业

数据集列表

绿化土方回填压实质量评估分析数据
土方回填压实质量评估
施工质量等级分类
数据来源于公司作为总包的分包建设方,在绿化土方回填工程中的业务数据。 重点解决土方回填压实质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、压实度与含水率检测数据割裂、标高偏差验收主观性强等行业痛点。通过构建压实度合格率、含水率合格率、标高偏差率三大核心检测指标评估体系,输出压实度评分、含水率评分、标高评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部返修);D级-不合格(重新压实)。 为园林绿化及建设工程行业提供标准化土方回填压实质量评价方法论,帮助行业量化施工质量、降低返工成本、提升验收效率,推动行业对于回填压实质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于路基工程填筑、堤防工程填筑、场地平整回填、基坑回填等领域的压实质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为压实质量智能预测、土方工程自动化验收等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 数据来源于公司绿化土方回填工程业务数据,涵盖压实度检测、含水率检测、回填标高测量等现场验收记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 压实度合格率=压实度合格点数÷压实度检测点数×100 含水率合格率=含水率合格点数÷含水率检测点数×100 标高偏差率=ABS(实测回填标高-设计回填标高)÷ABS(设计回填标高)×100 压实度评分=压实度合格率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 含水率评分=含水率合格率(≥90=5分;≥85且<90=4分;≥80且<85=3分;≥75且<80=2分;<75=1分) 标高评分=标高偏差率(≤5=5分;5<且≤10=4分;10<且≤15=3分;15<且≤20=2分;>20=1分) 综合评价评分=压实度评分×0.4+含水率评分×0.4+标高评分×0.2 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《园林绿化工程施工及验收规范》(CJJ 82-2012)及《建筑工程施工质量验收统一标准》(GB 50300-2013)要求:压实度合格率权重40因其为土方压实效果的核心指标,直接关系地基承载力与沉降稳定性;含水率合格率权重40因其为压实工艺适宜性的关键指标,反映土壤最优含水率控制能力;标高偏差率权重20因其为标高精度的辅助指标,影响场地平整度与设计标高协调性。三因子协同构成土方回填压实质量评估完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-25 更新20
绿化病虫害防治效果评估分析数据
病虫害防治效果量化评估
园林绿化病虫害防治
数据来源于公司在绿化项目中对于病虫害防治工程的维保养护数据。 重点解决绿化病虫害防治效果评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、防治合格率与残留达标率检测数据割裂、虫口减退率验收主观性强等行业痛点。通过构建防治合格率、残留达标率、减退偏差率三大核心检测指标评估体系,输出防治评分、残留评分、减退评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部补防);D级-不合格(重新防治)。 为园林绿化及林业行业提供标准化病虫害防治效果评价方法论,帮助行业量化防治质量、降低重复防治成本、提升检测效率,推动行业对于病虫害防治效果形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于农业病虫害防治、林业有害生物防治、城市卫生防疫消杀、仓储害虫防治等领域的防治效果评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为病虫害智能识别、防治效果预测等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 原始数据来源于公司在绿化园林项目业务中对于病虫害防治的数据,涵盖防治效果检测、农药残留检测、虫口减退率测量等现场检测记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 防治合格率=防治合格点数÷防治检测点数×100。 残留达标率=残留达标点数÷残留检测点数×100。 减退偏差率=ABS(实测虫口减退率-目标虫口减退率)÷ABS(目标虫口减退率)×100。 防治评分=防治合格率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分)。 残留评分=残留达标率(≥98=5分;≥95且<98=4分;≥90且<95=3分;≥85且<90=2分;<85=1分)。 减退评分=减退偏差率(≤5=5分;5<且≤10=4分;10<且≤15=3分;15<且≤20=2分;>20=1分)。 综合评价评分=防治评分×0.4+残留评分×0.4+减退评分×0.2。 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格)。 从绿化园林项目病虫害防治的业务实际出发,各项评估指标的权重设置围绕“防治实效、安全合规与过程可控”三个核心管理诉求,具体逻辑如下: 防治评分(权重40%)——这是衡量病虫害防控是否达到预期目标的最直接证据,直接关系到绿化植物的健康生长、景观效果以及项目整体生态效益。若防治效果不达标,后续养护成本将大幅增加,甚至导致植物死亡,造成直接经济损失。因此,赋予最高权重,以强化“结果优先”的考核导向。 残留评分(权重40%)——在确保防治效果的同时,农药残留水平是关系公共安全、土壤环境及水体安全的关键红线。城市园林与居民生活、休闲空间紧密交织,残留超标不仅可能引发健康投诉或环保处罚,还会损害企业品牌形象。其重要性与防治效果等同,同样给予40%权重,体现“绿色防治、安全用药”的刚性约束。 减退评分(权重20%)——该指标反映实际虫口减退率与目标值的偏离程度,主要用于检验防治方案制定的准确性和用药量控制的精细化水平。虽然对后续方案优化和成本控制有指导意义,但其属于过程管理类指标,对当次防治成败的即时冲击相对滞后,权重适度低于前两项,以集中资源保障最终结果。 三者协同,既突出“防得住、留得安”的双重底线,又兼顾“精准施药、持续改进”的技术需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-17 更新50
绿化土方回填压实质量评估分析数据
土方回填压实质量评估
施工质量量化分级
数据来源于公司作为总包的分包建设方,在绿化土方回填工程中的业务数据。 重点解决土方回填压实质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、压实度与含水率检测数据割裂、标高偏差验收主观性强等行业痛点。通过构建压实度合格率、含水率合格率、标高偏差率三大核心检测指标评估体系,输出压实度评分、含水率评分、标高评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部返修);D级-不合格(重新压实)。 为园林绿化及建设工程行业提供标准化土方回填压实质量评价方法论,帮助行业量化施工质量、降低返工成本、提升验收效率,推动行业对于回填压实质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于路基工程填筑、堤防工程填筑、场地平整回填、基坑回填等领域的压实质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为压实质量智能预测、土方工程自动化验收等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-14 更新40
草坪养护质量综合评级分析数据
草坪养护质量评估
城市绿化工程
数据来源于公司在绿化工程的草坪养护质量检测数据。 重点解决草坪养护质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、覆盖率与草高检测数据割裂、养护验收结论主观性强等行业痛点。通过构建草坪覆盖率、草高偏差率、杂草率三大核心检测指标评估体系,输出草坪覆盖评分、草高评分、杂草评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(加强养护);D级-不合格(重新补植)。 为园林绿化及建设工程行业提供标准化草坪养护质量评价方法论,帮助行业量化养护质量、降低补植成本、提升验收效率,推动行业对于养护质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于高速公路绿化、高尔夫球场草坪、小区园林养护、生态修复工程等领域的草坪养护质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为草坪长势预测、杂草智能识别等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 数据来源于公司草坪养护质量检测业务数据,涵盖草坪覆盖率测定、草高偏差检测、杂草率调查等现场检测记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 草坪覆盖率=覆盖面积÷总面积×100 草高偏差率=ABS(实测草高-标准草高)÷标准草高×100 杂草率=杂草面积÷总面积×100 草坪覆盖评分=草坪覆盖率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 草高评分=草高偏差率(≤5=5分;5<且≤10=4分;10<且≤15=3分;15<且≤20=2分;>20=1分) 杂草评分=杂草率(≤3=5分;3<且≤5=4分;5<且≤8=3分;8<且≤10=2分;>10=1分) 综合评价评分=草坪覆盖评分×0.4+草高评分×0.4+杂草评分×0.2 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《城镇绿化养护技术标准》(CJJ/T 287-2018)要求:草坪覆盖评分权重40因其为草坪养护效果的决定性指标,直接关系绿化景观效果与验收达标;草高评分权重40因其为草坪修剪质量的核心指标,反映养护期间修剪频次与外观一致性;杂草评分权重20因其为草坪纯度的辅助指标,影响草坪整体美观与生态竞争平衡。三因子协同构成草坪养护质量综合评级完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-11 更新30
景观挡土墙施工质量综合评估分析数据
景观挡土墙施工质量评估
工程质量等级评定
数据来源于公司在绿化园林项目中对景观挡土墙施工的业务数据。 重点解决景观挡土墙施工质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、垂直度与砌缝检测数据割裂、标高偏差验收主观性强等行业痛点。通过构建垂直度合格率、砌缝合格率、标高偏差率三大核心检测指标评估体系,输出垂直度评分、砌缝评分、标高评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部返修);D级-不合格(重新砌筑)。 为园林绿化及建设工程行业提供标准化景观挡土墙施工质量评价方法论,帮助行业量化施工质量、降低返工成本、提升验收效率,推动行业对于挡土墙施工质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于建筑挡墙工程、堤防护岸工程、路基挡墙工程、地下室外墙工程等领域的挡土墙施工质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为挡墙变形智能预警、砌体质量自动检测等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 原始数据来源于公司在园林绿化项目对于景观挡土墙施工业务数据,涵盖墙体垂直度检测、砌缝质量检测、墙顶标高测量等现场验收记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 垂直度合格率=垂直度合格点数÷垂直度检测点数×100 砌缝合格率=砌缝合格点数÷砌缝检测点数×100 标高偏差率=ABS(实测墙顶标高-设计墙顶标高)÷ABS(设计墙顶标高)×100 垂直度评分=垂直度合格率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 砌缝评分=砌缝合格率(≥90=5分;≥85且<90=4分;≥80且<85=3分;≥75且<80=2分;<75=1分) 标高评分=标高偏差率(≤5=5分;5<且≤10=4分;10<且≤15=3分;15<且≤20=2分;>20=1分) 综合评价评分=垂直度评分×0.4+砌缝评分×0.4+标高评分×0.2 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《砌体结构工程施工质量验收规范》(GB 50203-2011)及《园林绿化工程施工及验收规范》(CJJ 82-2012)要求:垂直度合格率权重40因其为墙体稳定性与外观质量的核心指标,直接关系挡墙抗倾覆能力与视觉效果;砌缝合格率权重40因其为砌体整体性的决定性指标,反映砂浆饱满度与砌筑工艺水平;标高偏差率权重20因其为标高控制的辅助指标,影响墙顶线形与排水坡度协调性。三因子协同构成景观挡土墙施工质量综合评估完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-10 更新40
建筑业管网安装施工质量评价数据
管网安装施工质量评价
建筑工程质量评估
数据来源于公司在管网安装工程业务的过程数据。 重点解决管网安装施工质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、管道接口与支吊架安装检测数据割裂、标高偏差验收主观性强等行业痛点。通过构建接口合格率、支吊架合格率、标高偏差率三大核心检测指标评估体系,输出接口合格评分、支吊架评分、标高评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部返修);D级-不合格(重新安装)。 为建设工程行业提供标准化管网安装施工质量评价方法论,帮助行业量化安装质量、降低返工成本、提升验收效率,推动行业对于管网安装质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于建筑给排水、消防管网、暖通空调管道、工业管道等领域的安装质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为管道缺陷智能识别、安装质量预测等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 数据来源于公司在管网安装工程业务中的过程数据,涵盖管道接口连接检测、支吊架安装检测、管道标高测量等现场验收记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 接口合格率=接口合格点数÷接口检测点数×100 支吊架合格率=支吊架合格点数÷支吊架检测点数×100 标高偏差率=ABS(实测标高-设计标高)÷ABS(设计标高)×100 接口合格评分=接口合格率(≥98=5分;≥95且<98=4分;≥90且<95=3分;≥85且<90=2分;<85=1分) 支吊架评分=支吊架合格率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 标高评分=标高偏差率(≤5=5分;5<且≤10=4分;10<且≤15=3分;15<且≤20=2分;>20=1分) 综合评价评分=接口合格评分×0.4+支吊架评分×0.4+标高评分×0.2 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》(GB 50242-2002)及《给水排水管道工程施工及验收规范》(GB 50268-2008)要求:接口合格率权重40因其为管网密封性与结构完整性的核心指标,直接关系管道运行安全与防渗漏性能;支吊架合格率权重40因其为管道支撑稳定性的决定性指标,反映管道系统受力分布与抗震能力;标高偏差率权重20因其为安装精度的辅助指标,影响管道排水坡度与系统标高协调性。三因子协同构成管网安装施工质量评价完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-24 更新10
建筑行业工程机械能耗效率分析数据
工程机械能耗效率
能效等级分级
数据来源于公司在工程机械施工作业中的能耗数据。 重点解决工作作业中对于工程机械能耗管理缺乏量化分析手段、不同机型能耗效率无统一基准、燃油成本管控粗放、碳排放核算缺乏数据支撑、设备选型无能效依据等行业痛点。通过构建台班油耗、能耗效率、能耗强度、单位作业能耗成本、碳排放量等多维分析指标体系,以行业基准能耗强度为参照计算能耗偏差率,映射四级能效标识:能效一级(标杆水平);能效二级(达标水平);能效三级(偏高水平);能效四级(高耗水平)。 为建设工程行业及工程机械管理提供标准化能耗效率分析方法论,帮助工程行业量化机械能耗、优化设备调度、降低燃油成本、支撑碳排核算,推动行业对于机械能效管理形成可量化分析的方向发展。 该数据集可横向复用于矿山开采机械、港口装卸机械、农业耕作机械、物流运输车辆等领域的能耗效率评价。同时,该数据集的特征工程体系与能效标注规范经过标准化处理,可为机械能耗智能预测、设备调度优化等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 原始数据来源于公司在工程业务中对于工程机械施工作业能耗运行数据,涵盖挖掘机、压路机、装载机、推土机、自卸车、平地机等机型的作业时长记录、燃油消耗计量、完成作业量统计等现场运行数据,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入分析计算。 台班油耗=消耗燃油量÷作业时长×8 能耗效率=完成作业量÷消耗燃油量 能耗强度=消耗燃油量÷完成作业量 能耗成本=消耗燃油量×燃油单价 单位作业能耗成本=能耗成本÷完成作业量 能耗偏差率=ABS(能耗强度-行业基准能耗强度)÷ABS(行业基准能耗强度)×100 碳排放量=消耗燃油量×碳排放系数(柴油碳排放系数2.63kg CO₂/L) 能效等级=能耗偏差率(≤5%=能效一级;5%<且≤15%=能效二级;15%<且≤25%=能效三级;>25%=能效四级) 在工程机械施工作业中,能耗水平直接关联燃油成本、设备健康状态及环保合规风险。为科学评价各机型、各工地的用能效率,我们以“能耗偏差率”(即实际能耗强度与行业平均基准值的偏离程度)为核心指标,将能效表现划分为四个等级,用于指导现场管理决策: 能效一级——表明该机械或作业面的能耗水平接近行业最优实践,反映出设备处于良好技术状态、操作人员技能熟练、施工组织高效。此等级是公司追求的精益运营标杆,应作为内部对标模板,推广其管理经验。 能效二级——属于正常施工工况下的合理波动范围,表明能耗控制在行业达标水平之内,无需立即干预。但需持续监测,防止偏差率向上漂移,同时可作为常规考核的合格基准。 能效三级——能耗明显偏高,意味着设备可能存在老化、保养不当、负载匹配不佳或操作习惯不合理等问题。此等级触发预警,需安排技术排查,制定改进措施,避免燃油浪费和成本失控。 能效四级——能耗严重超标,不仅造成显著的经济损失,还伴随高碳排放,不符合企业绿色施工要求。该类设备或作业方式需立即停机检修,若经修复仍无法改善,则应考虑淘汰更换,以保障整体机队的竞争力。 这一分级标准,既考虑了燃油成本节约的现实压力,也兼顾了设备全生命周期管理及环保责任,能够有效推动施工现场从“粗放用能”向“精细管控”转型。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-16 更新40
园林绿化苗木采购质量综合评级数据
苗木采购质量评级
城市绿化工程
数据来源于公司在绿化工程的苗木采购质量数据。 重点解决园林绿化苗木采购质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、规格达标性与品种纯度检测数据割裂、评级结论主观性强等行业痛点。通过构建规格达标率、品种纯度率、苗木健康率三大核心检验指标评估体系,输出规格达标评分、品种纯度评分、苗木健康评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(优质采购);B级-合格(正常入库);C级-整改(降级使用);D级-不合格(退货处理)。 为园林绿化及建设工程行业提供标准化苗木采购质量评价方法论,帮助行业量化苗木质量、降低采购风险、提升绿化效果,推动行业对于苗木采购形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于农业种苗采购、林业苗木调拨、生态修复苗木筛选、花卉盆景质量评价等领域的采购质量评级。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为苗木质量智能识别、病虫害AI检测等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 数据来源于公司在绿化景观分包工程中的园林绿化苗木采购业务数据,涵盖规格达标率检测、品种纯度率抽检、苗木健康率检验等进场验收记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 规格达标率=规格达标株数÷总检测株数×100 品种纯度率=品种纯正株数÷总抽样株数×100 苗木健康率=健康合格株数÷总检验株数×100 规格达标评分=规格达标率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 品种纯度评分=品种纯度率(≥98=5分;≥95且<98=4分;≥90且<95=3分;≥85且<90=2分;<85=1分) 苗木健康评分=苗木健康率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 综合评价评分=规格达标评分×0.4+品种纯度评分×0.4+苗木健康评分×0.2 质量等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《园林绿化工程施工及验收规范》(CJJ 82-2012)及《主要造林树种苗木质量分级》(GB 6000-1999)要求:规格达标评分权重40因其为苗木采购质量的首要判定指标,直接关系绿化效果与景观一致性;品种纯度评分权重40因其为苗木采购质量的关键控制指标,反映品种真实性与合同履约能力;苗木健康评分权重20因其为苗木采购质量的辅助保障指标,影响栽植成活率与后期养护成本。三因子协同构成园林绿化苗木采购质量综合评级完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-12 更新30
建筑业管网安装施工质量评价数据
管网安装施工质量评价
管道缺陷智能识别
数据来源于公司在管网安装工程业务的过程数据。 重点解决管网安装施工质量评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、管道接口与支吊架安装检测数据割裂、标高偏差验收主观性强等行业痛点。通过构建接口合格率、支吊架合格率、标高偏差率三大核心检测指标评估体系,输出接口合格评分、支吊架评分、标高评分及综合评价评分,映射四级质量等级:A级-优良(标杆推广);B级-合格(通过验收);C级-整改(局部返修);D级-不合格(重新安装)。 为建设工程行业提供标准化管网安装施工质量评价方法论,帮助行业量化安装质量、降低返工成本、提升验收效率,推动行业对于管网安装质量形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于建筑给排水、消防管网、暖通空调管道、工业管道等领域的安装质量评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为管道缺陷智能识别、安装质量预测等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-11 更新30
工程材料供应商履约能力评价数据
供应商履约评价
工程材料供应链
数据来源于公司在建设工程材料采购与供应商管理业务中积累的数据。 重点解决工程材料供应商履约能力评价依赖人工经验、缺乏统一量化标准、供货质量与交货准时性数据割裂、评价结论主观性强等行业痛点。通过构建供货合格率、交货准时率、售后响应率三大核心评价指标评估体系,输出供货合格评分、交货准时评分、售后响应评分及综合评价评分,映射四级履约等级:A级-优良(战略合作);B级-合格(持续采购);C级-整改(限期改进);D级-不合格(淘汰更换)。 为建设工程及供应链管理行业提供标准化供应商履约能力评价方法论,帮助行业量化供应商表现、降低采购风险、提升供应链效率,推动行业对于供应商管理形成可量化评估的方向发展。 该评估体系可横向复用于建筑装饰材料、工程管材、电气设备、园林绿化材料等领域的供应商履约评价。同时,该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理,可为供应商风险预警、智能采购决策等人工智能模型提供结构化训练样本,推动行业数据要素价值释放和AI技术应用落地。 数据来源于公司的工程业务中所对接的供应商履约能力业务数据,涵盖供货合格率统计、交货准时率检验、售后响应率考核等供应商管理记录,经清洗去重、格式统一、脱敏处理及异常检测剔除离群值后进入评估计算。 供货合格率=合格供货批次÷总供货批次×100 交货准时率=准时交货批次÷总交货批次×100 售后响应率=按时响应次数÷总售后请求次数×100 供货合格评分=供货合格率(≥98=5分;≥95且<98=4分;≥90且<95=3分;≥85且<90=2分;<85=1分) 交货准时评分=交货准时率(≥95=5分;≥90且<95=4分;≥85且<90=3分;≥80且<85=2分;<80=1分) 售后响应评分=售后响应率(≥90=5分;≥85且<90=4分;≥80且<85=3分;≥75且<80=2分;<75=1分) 综合评价评分=供货合格评分×0.4+交货准时评分×0.4+售后响应评分×0.2 履约等级=综合评价评分(≥4.5=A级-优良;≥3.5且<4.5=B级-合格;≥2.5且<3.5=C级-整改;<2.5=D级-不合格) 权重分配依据《建设工程项目管理规范》(GB/T 50326)及供应链运作参考模型(SCOR)要求:供货合格评分权重40因其为供应商质量履约的核心指标,直接关系工程材料质量与施工安全;交货准时评分权重40因其为供应商交付履约的关键指标,反映供应链稳定性与项目进度保障能力;售后响应评分权重20因其为供应商服务履约的辅助指标,影响问题处理效率与项目持续推进。三因子协同构成工程材料供应商履约能力评价完整体系。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-10 更新50
关于我们
遇见数据集——让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值。
数发科官网www.sfktec.com
联系我们
selectdataset@iotsh.com.cn
商业合作
数据驱动未来,携手共赢发展
© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
热门搜索