技术领域
[0001] 本
发明涉及一种基于设备数据的市场决策方法，具体地，涉及一种通过生产设备数据的获取来判断市场前景进而做出决策的方法。
背景技术
[0002] 针对企业而言，市场营销决策是指对有关产品市场经营和销售活动的目标、方针、策略等重大问题进行选择和决断的过程，而营销策划是在决策的选择决断之前的一种谋划、构思、设计的思维过程。选择与决断的理智与否和正确与否，其前提保证条件，是要有经过科学策划程序运作而生成的备选方案。
[0003] 影响市场决策的重要因素是竞争态势，现有的竞争态势主要通过竞争态势矩阵(Competitive Profile Matrix，CPM矩阵)来分析判断，竞争态势矩阵用于确认企业的主要竞争对手及相对于该企业的战略地位，以及主要竞争对手的特定优势与弱点。CPM矩阵与IFE矩阵的权重和总加权分数的涵义相同。编制矩阵的方法也一样。但是，CPM矩阵中的因素包括外部和内部两个方面的问题，评分则表示优势和弱点。
[0004] 现有的竞争态势矩阵的主要指标因素包括：客服服务、组织结构、价格竞争
力、管理经验、市场份额、产品价值、财务状况等。而这些指标因素均没有考虑到生产型企业在某一个地区是否投资建厂或者引进某一设备时，实时生产数据对未来市场的影响。例如，对于市场份额而言主要调查的是最终成品的市场份额，而其产业链上游的生产加工是否饱和，市场分配状况却不能够实时获知。
发明内容
[0005] 本发明针对上述
缺陷提供了一种基于生产设备数据的市场决策方法，包括以下步骤：计算每台设备所能带来的现金流ca；计算竞争强度comp；计算需求旺盛程度dem；基于每台设备所能带来的现金流ca、竞争强度comp、需求旺盛程度dem计算市场前景R，根据市场前景进行决策。
[0006] 优选地，所述竞争强度为一定区域内同类设备的多少。所述需求旺盛程度为，在同一竞争区域内周边产业链企业的数量的多少。
[0007] 进一步，市场前景R是每台设备所能带来的现金流ca、竞争程度comp、需求旺盛程度dem的函数，即R＝f(ca,comp,dem)。
[0008] 更为优选地，f反应的函数关系是：R与ca呈正向变化关系；R与comp呈反向变化关系；R与dem呈正向变化关系。
[0009] 其中，ca＝t1*C，t1为单位时间T内的平均开机时长，C为生产设备的
货币化的产能值。
[0010] 竞争程度comp是以一定区域内同类设备的数量Ndev的反比例函数。
[0011] 需求旺盛度dem是在一定区域内，上下游产业链上企业数量Nent的正比例函数。
[0012] 当R大于某一个安全值时，则做出是的决策；当R值小于某一个警戒值时，做出否定的决策。
[0013] 本发明基于设备数据、竞争数据、需求数据来判断市场前景，而非通过传统的市场竞争调查手段，通过实时对特定区域内生产设备的状况进行采集和统计分析，能够实时性判断和预测时长前景，相对于传统手段而言，更为科学合理。
附图说明
具体实施方式
[0015] 以下结合附图以及给出的
实施例，对本发明作进一步的说明，但并不局限于此。
[0016] 本发明首先提供一种基于生产设备数据的市场决策方法。如附图1所示，包括以下步骤：
[0017] 计算历史上同行业客户每台设备所能带来的现金流ca。例如，对于某一型号的
激光切割机而言，其单位时间内的产能C是相对固定的，对行业内拥有该设备的企业进行
数据采集即可得到每台激光切割机的开机时长，进而计算出一段时间T内平均开机时长t1，而一段时间内平均开机时长t1乘以单位时间内的产能C，即t1*C，再换算成利润总额即可得到该设备所能带来的现金流ca，当然，产能C也可以直接用货币表示。
[0018] 计算竞争强度comp。所述竞争强度表现为，目标市场区域内同类有效生产设备的多少，数量用Ndev表示。所述有效生产设备为一定时间段内工作时长超过一定时间的设备。这里优选选用有效生产设备的原因在于，若使用设备总量来体现竞争强度会欠合理，例如，某区域内1000台设备中可能只有500台处于正常工作状态(例如，最近一星期或者一个月平均日开机时间超过8小时)，对于非正常工作状态的设备，其不具备竞争力，或者竞争力欠缺。例如，对于某企业A想要在某市建厂提供激光切割服务，则在目标厂址范围内一定的空间范围内(例如半径为50km的圆)，若存在同类激光切割机的数量(优选地，为在用激光切割机的数量)超过一定
阈值，例如1000台，则说明在该区域内竞争较激烈，企业A获利能力和空间相对较小。而若在该半径范围内同类激光切割机的数量较少，则意味着在该区域内竞争较少，企业A的获利能力和空间相对较大，市场前景相对较好。换而言之，同区域内同类设备竞争态势的强弱直接影响单位时间内每台设备的收益。所述一定区域可以是以某一个点为中心，20公里或者50公里或者100公里为半径的地域范围内，也可以是以一个矩形、正方形、椭圆形或者其他形状的地域范围。更为一般的情况是，可以不限定特定的地域范围，例如全省、全国甚至全球。
[0019] 生产设备是由一定的
电路、气路或机械构件组成。例如装备制造行业的机械工业行业的金属切削机床、锻压设备、起重运输设备、木工
铸造设备、专业生产用设备、激光加工设备、其他机械设备、
动能发生设备、电器设备、工业炉窑和其他动力设备等；化学工业行业的反应设备、塔、化工炉、交换器、贮罐、过滤设备、干燥设备、机械
泵、
破碎机械、起重设备和运输设备等；纺织工业行业的
棉纺织设备，棉印染设备，化纤设备，毛、麻、丝纺织设备，针织设备和纺织仪器，毛、丝、针织、
纱线染整设备类等；
冶金工业行业的
高炉、炼
钢炉、
焦炉、轧钢及锻压设备、
烧结机和动力设备等；纸品行业制浆机、造纸机等。本领域的技术人员应当理解，生产设备直接或间接参加生产过程的设备。
[0020] 获取设备数据的方法可以是：在生产设备上安装数据采集单元，本领域的技术人员应当理解，所述采集单元可以是
硬件模
块，也可以是基于具有存储于通信功能的硬件之上的
软件模块，或者二者的结合。
[0021] 生产设备上的采集单元采集生产设备的设备属性数据、生产数据、地理
位置信息之一或者这些数据之间的任意组合。其中，设备属性数据包括但不限于：设备的型号、最大产量、工作
电压、尺寸大小、能耗、及其他运行参数，另一方面，生产设备数据不限于从生产设备上直接获取的数据，也可以是通过间接计算方式获得；生产数据包括但不限于：开机时间、备用时间、停机时间、开机时长、产量、良率、运行时间、生产设备的有效加工时长等；地理位置信息包括但不限于：基于GPS或者北斗或者伽利略及其他
定位系统所确定的位置信息、或者具体的街道
门牌号等。
[0022] 非限制性地，可以根据各生产设备的开机时长来判断该设备是否为有效工作状态的设备。或者可以通过生产设备的开机时长、良率、能耗等参数的结合来判断是否处于有效工作状态。
[0023] 可选地，所述采集单元可以通过有线或者无线的方式发送生产设备数据。
[0024] 可选地，在采集数据之后还包括将采集到的数据传输到数据分析平台进行分析和存储的步骤。
[0025] 计算需求旺盛程度dem。所述需求旺盛程度体现在同一竞争区域内，周边产业链企业的数量Nent。即，在该区域内，上下游产业链上企业数量的分布情况，该部分数据可以通过第三方获得，例如可以通过经信委等部门获取。上下游产业链上企业数量越多，则意味着需求越旺盛，该企业的产品销售相对便利，原材料的采购相对容易，也意味着该企业获利的环境越好，市场前景越好。
[0026] 综上所述，本发明提供的市场决策方法可通过以下方式来实现。市场前景R是每台设备所能带来的现金流ca、竞争程度comp、需求旺盛程度dem的函数，即R＝f(ca,comp,dem)。F是函数映射关系。优选地，f反应的函数关系是：R与ca呈正向变化关系，即ca越大，R越大；R与comp呈反向变化关系，即comp越大，R越小；R与dem呈正向变化关系，即dem越大，R越大。本领域的技术人员应当理解，任何反应两个变量之间呈正向变化或者反向变化的函数均可以应用于映射关系f中，以实现本发明的技术方案。
[0027] 其中，ca＝t1*C，t1为单位时间T内的平均开机时长，C为生产设备的
货币化的产能值。
[0028] 竞争程度comp可以是以一定区域内同类设备的数量Ndev的反比例函数，例如，comp＝k/Ndev，其中k为系数。本领域的技术人员应当理解，所述反比例函数只是示意性的，并非限制性，只要comp与Ndev呈反向变化关系，均属于本发明的宗旨范围内的实施方式。
[0029] 需求旺盛度dem可以是在一定区域内，上下游产业链上企业数量Nent的正比例函数。例如，dem＝m*Nent，其中m为系数。本领域的技术人员应当理解，所述正比例函数只是示意性的，并非限制性，只要dem与Nent呈一致变化关系，均属于本发明的宗旨范围内的实施方式。
[0030] 通过市场前景R值来决定是否出在特定区域投资建厂生产，或者决定是否引进某一类的生产设备，乃至决定引进某一类生产设备的数量。当R大于某一个安全值时，则做出是的决策，R值越大，引进的设备数量可以越多。当R值小于某一个警戒值时，做出否定的决策。所述警戒值和安全值可以根据行业和设备情况调整，也可以是全国或者全省的平均值。
[0031] 本发明基于设备数据、竞争数据、需求数据来判断市场前景，而非通过传统的市场竞争调查手段，通过实时对特定区域内生产设备的状况进行采集和统计分析，能够实时性判断和预测时长前景，相对于传统手段而言，更为科学合理。
[0032] 以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及
修改。本项发明的技术性范围并不局限于
说明书上的内容，必须要根据
权利要求范围来确定其技术性范围。
