及时、准确、科学的决策信息对于企业的发展至关重要。

然而，当前我国企业的信息管理系统大多只注重效率问题，未能足够重视信息的科学性和筛选方法的合理性等问题，导致管理机构决策机制不健全，习惯依赖人工主观经验推理来判断问题和决策。

随着数智化经营浪潮的兴起，有效应用大数据和人工智能等新技术，收集、整理与公司战略管理和经营决策有关的企业内外部信息，构建战略管理与决策支持模型，深入挖掘数据资源价值，充分发挥数据资源的战略决策作用也成为了数果智能重要的研究方向。

本期案例解读将围绕铁路运营资源决策分析的主题，介绍数果智能如何利用自研的企业经营分析决策数智云产品，为铁路企业的经营管理层以及战略决策层提供辅助决策支持，提高铁路运输安全生产、经营管理等方面的科学决策水平。

01 客户业务现状分析

缺乏健全的预警机制，问题发现难

运营关键业务指标的实时监控与预警是企业管理者及时了解业务变化和异常情况的重要手段。然而，客户目前缺乏健全的指标实时监控和自动预警机制，导致业务问题难以及时发现，无法快速响应业务风险。

缺乏专业的分析模型，问题定位难

基于专业的业务分析模型进行业务指标问题定位是管理者进行科学决策的前提。然而目前客户内部只能查看各专业上报的运营手工报表，依赖人工经验进行问题分析，报表指标缺乏因果关系的关联，缺少专业的业务指标关联分析模型，难以快速定位问题根因，难以准确把握业务变化趋势，无法及时采取科学的决策措施。

缺乏科学的预测算法，问题决策难

运营资源关键指标未来趋势的科学预测是企业管理者进行有效决策的重要依据。客户目前主要通过查看各专业上报的报表来掌握集团运营资源绩效情况，并根据以往经验做出决策，缺乏一套指标预测的智能算法，使得客户难以快速做出科学有效的决策，客户难以准确预测业务发展趋势，无法及时调整决策方向。

缺乏数字化的闭环管理手段，问题跟进难

客户的运营资源和运营数据相互割裂，不透明、不关联，运营资源需及时处理的问题和重点跟踪事项缺乏数字化的闭环管理，缺乏自动分析工具对各事项的执行过程和执行效果进行系统性的量化评估。

02 数果智能专家库解决方案

数果智能的专家组在充分研究客户需求的基础上，利用数智云·智能指标管理平台，对各专业关键业务指标进行配置、计算和管理，形成统一经营分析指标库。

我们为客户制定了业务指标预警规则，并建立了动因指标关联分析模型，能够快速定位影响预警指标的关键动因，智能推荐优化方案，辅助客户实现精准科学决策。

同时，我们搭建了运营资源决策系统，帮助客户实现智能跟进预设的改善目标，系统自动采集执行过程数据并与目标比较，持续监控预警指标的优化效果和发展趋势。

搭建统一运营资源指标库

数果智能首先从集团层、专业层和各机务段层梳理建立统一的标准化指标体系，构建统一规范的指标库。我们对指标进行数据口径定义，规范指标管理流程，并建立指标关联关系和维护。

这样一来，我们形成了包括指标定义、指标建模、指标数据落地和指标分析于一体的完整功能系统，从而支持指标关联分析应用。

动因指标关联分析模型构建及预警

数果智能专家组深入客户一线基层，充分调研业务需求，针对各专业的关键业务指标，将业务专家按经验梳理出来的关键因素，转化为可量化的动因指标，并根据指标的历史数据，计算各动因指标的相关性及其影响系数，形成指标动因关联决策树，层层分解，使决策层和管理层用户对业务结果指标的影响动因一目了然。

在这方面，我们也曾经以【机车能耗动因分析】作为专题介绍过，有兴趣的同学也可以点击下方链接回顾阅读：

案例解读｜智慧交通系列：铁路机车能耗分析

同时，我们通过对关键业务结果指标设定异常预警规则，实现指标异常的自动预警。这样一来，我们形成了待分析的问题库，并自动分析关联动因指标数据，精准定位问题路径，快速定位问题的根源，从而辅助决策。

人工智能优化方案推荐

数果智能采用智能预测算法，基于关键业务结果指标与各动因指标的关联关系与实际业务数据，针对预警问题，自动生成优化方案供用户选择。

此外，我们还支持用户自定义修改动因关联决策树模型中的动因指标数据，来查看各动因指标对结果指标的影响情况。

我们的系统还支持自定义预测方案的预测及保存，随时复用查看，便于后期优化方案实施效果跟踪与分析。

实施效果跟踪与闭环管理分析

数果智能通过记录各预警事件用户选定的方案信息，自动采集执行过程结果指标及其动因指标数据并与目标比较，持续监控预警指标的优化效果和发展趋势。

我们的系统还支持自动生成优化效果的小结与评价，便于管理者对方案执行效果进行评价及执行过程进行追踪。

03 运营资源决策支持分析系统的搭建

数果智能基于运营资源决策分析的解决方案，针对管理层用户，在内部构建了一套铁路运营资源决策支持系统。我们根据各类定制化业务分析场景，构建指标动因分析模型，并生成不同等级的预警事件。

此外，我们辅以数智云平台内置的可视化模块，可视化地展示各业务指标动因关联决策树模型及其指标数据、问题分析路径、智能优化方案和方案执行效果跟踪，帮助客户实现事前有方案、事中执行有跟踪、事后效果有评估的管理闭环。

业务指标预警事件展示

在我们的运营资源决策支持分析系统中，我们提供了决策支持模块。在该模块下，所有的预警事件都能够按照预警的等级和时间粒度进行筛选。我们还支持给预警时间添加自定义标签，帮助客户快速查找重要预警事件。

此外，我们还提供可视化的饼图和折线统计图，使预警事件情况更加直观、形象。

图：系统预警事件列表与统计界面

业务指标动因关联分析模型

在我们的系统中，每个主题下可量化的动因指标和历史数据形成指标动因关联决策树，层层分解，使决策层和管理层用户对业务结果指标的影响动因一目了然。

我们还支持决策人员在分析模型中具体查看该问题所涉及的指标模型以及指标模型中各指标的现状、比较基准以及与比较基准的差距情况，帮助客户切实把握业务问题所在。

图：能耗动因分析模型界面

人工智能优化方案推荐

在我们的系统中，我们通过机器学习和模型模拟的方式，假设以某单一或多维指标提升/降低为目标，进行一系列关联指标调整动作。系统将以方案关联的指标预测模型为展示目标，逐项展现每个指标的现状值、预测调整值以及优化效果，从而以决策树的方式完整展现方案的指标预测模型，提供智能优化方案推荐。

我们还支持客户基于自己的业务经验，自定义修改模型树中的相关指标进行智能预测，并且可以查看优化预测效果，客户还可以将满意的方案保存到方案库，随时选用执行。

图：人工智能优化方案推荐界面

优化效果闭环跟踪与评价

为了验证决策的可靠性和科学性，在我们的系统中，当决策层用户选定某个决策方案后，系统会实时记录用户选定的方案信息。

这样，我们就可以持续根据业务实际发展状况和运营指标的变化，对方案执行效果和目标进行对比，实现执行过程的闭环追踪管理，系统会自动生成优化效果的小结与评价，以可视化的形式展现优化数据对比，供客户参考。

图：智能推荐优化方案执行效果跟踪界面

数果智能以智能指标管理平台产品为基础，根据各类定制化业务分析场景，对关键业务指标进行配置、计算和管理，形成统一经营分析指标库，并制定指标预警规则，构建指标动因分析模型，快速定位影响预警指标的关键动因，帮助客户在日常工作中及早发现问题，获得智能推荐的解决方案，快速进行精准决策，实现事前有方案、事中执行有跟踪、事后效果有评估的管理闭环。

利用数智云平台的可视化产品，我们能够展示各业务指标动因关联决策树模型及其指标数据、问题分析路径、智能优化方案和方案执行效果的跟踪与评价。

本期案例解读就到这里，更多精彩的行业解决方案尽在数果智能官网。