本招标项目名称为：物资公司数据科技分公司采购需求预测技术研究与建设项目公开招标， 本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。

2.项目概况与招标范围

    2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1.1项目概况
 （以下称“物资公司”）作为 供应链建设与管理实施单位，在物资与采购管理领域深耕细作近20年， ，自2017年11月上线并投入运营以来，对接了包括SRM、ERP、银行、税务等40余个内外部系统，系统积累了大量的基础数据、交易数据、物资物流数据、用户数据等。2024年，物资公司积极引入大数据理念，对公司整体数据资源体系进行统筹规划、采用前沿的“流批一体、湖仓一体”技术，引入Dataphin、TDH等大数据工具，建设智慧管理系统，推动全域数据汇聚、治理、建模、开发和应用，完成智慧场景、专题分析及报表三大应用建设，通过数字赋能，为公司提供全方位辅助决策支持，全面提升企业数智化决策水平。
 物资有限公司数据科技分公司（以下称“数据科技”）负责 整体数据资产管理和数据资源运营，并承担本项目建设。采购需求预测技术研究与建设项目主要依托智慧管理系统汇聚的海量数据，通过先进的预测算法，构建采购需求预测模型，科学预判采购需求，为采购决策提供有力的数据支撑。
2.1.2 招标范围： 
（1）构建一套标准规范的采购需求预测数据集。利用智慧管理系统数据采集工具，从内外部集成多源数据，统一汇聚到智慧管理系统（ODS层），对数据进行清洗治理，在智慧管理系统形成采购预测明细数据宽表（DWD层）、汇总指标事实表（DWS层）、统计指标数据（ADS层）、多维数据逻辑模型的维度表（DIM层）等，沉淀并形成支撑采购预测算法模型的数据模型。
（2）研发一套科学的采购预测算法模型库。梳理业务流程、采购规律、各品类物资特性以及各服务对象预测需求，借助现代化的大数据分析方法、人工智能算法、专有模型技术等，全方位和多视角地梳理、分析、诊断、评估，形成物资特性画像；按不同采购类型、采购方式进一步梳理采购影响因素及关键物资，形成采购预测物资目录及影响因素库；针对煤炭、电力、运输等关键产业板块的物资采购特点，构建一整套面向能源行业典型物资的采购预测算法模型库。
（3）搭建一个采购预测分析平台。采用人工智能大模型和大数据分析技术，构建技术先进、能力复用、灵活扩展的采购预测分析平台，深度挖掘数据价值，提升数据洞察和态势感知能力。针对煤炭、电力、运输等板块，实现不少于2个采购总量预测、不少于8项关键物资预测，关键物资预测的平均误差率应控制在25%以内，进一步提升采购管理及运营的前瞻性、时效性、精细化水平以及智能化决策水平。实现智能化分析与可视化展现，为智慧采购提供智能化决策支持。
（4）专利及软著成果：发表核心期刊论文1篇（至少取得录用通知）；申请发明专利2项（专利以收到专利受理通知书为交付标准）；申请相关软著2项。
2.1.3 合作形式：
服务地点：北京
服务期限：合同签订后12个月。

    2.2 其他：/

    2.3 主要研究内容及预期目标：2.3.1主要研究内容

    （1）研究高质量采购预测数据集

    研究影响采购需求的各类因素，分析梳理项目所需的内外部数据，包括：采购基础数据（如：“1+5”年度采购计划，采购执行计划、采购订单等）、项目单位静态数据（如：机组数量、装机容量、投产时间等）、项目单位运营数据（实际发电量、利用小时数、原煤产量、铁路运输量等）、设备或物资数据（如物资主数据类别、物资出库数量、设备类型、生产厂家、维保周期、运行小时数等）、外部数据（如温度、市场价格、政策环境等）多维度数据。以国能e购智慧管理系统作为统一的数据底座和技术底座，对采购需求预测所需各类内外部数据进行统一采集、存储、加工，在数据仓库进行数据规范定义与整合，形成采购预测相关主题数据域；在数据域的基础上，提取核心业务场景模型，构建面向算法层、应用层的数据指标及标签体系，形成支撑采购预测的高质量数据集。

    （2）多元影响因素耦合作用下的采购预测算法模型研究

    围绕物资全生命周期管理，研究煤炭、电力、运输等产业板块的关键物资（如：石灰石、柴油、碳刷、闸瓦、钢轨、扣件、船舶关键部件等）的采购“量”的变化规律以及关键“件”的维修及消耗规律等，分析不同时间尺度及影响因素下的采购需求变化特点，确定不同品类物资的影响因素、权重和适用的算法模型，分类构建关键物资采购预测模型。

    研究不同采购机构、项目单位采购规律，分析项目单位产能、装机、大小修等影响因素对年度采购总量的影响，建立总量预测模型。

    研究模型动态优化机制，依据业务状况的变动，实现对模型参数的识别、调整和预测结果的优化。加强对大模型技术的结合与应用，提升预测及应用的智能化水平。

    （3）采购预测应用场景研究

    研究面向项目单位、管理部门、采购机构、供应商等使用对象的预测分析平台。构建采购预测目录、预测分析报表及专题分析看板等，为项目单位合理提报采购需求计划、科学掌握关键件的维修、消耗规律提供有效参考依据，为供应商备货、备产等提供科学、精准的指导依据；为管理部门优化物资管理，采购机构开展前瞻性的经营分析和工作部署，提供科学指导依据。

    2.3.2预期目标

    利用先进的数据分析和预测技术，前瞻性地预判采购需求和供需市场变化，辅助产业链供应链相关企业实现科学精准决策，助力物资公司数智化转型。

    （1）开发一套标准规范的采购预测数据集

    利用智慧管理系统数据采集工具，从内外部集成多源数据，统一汇聚到智慧管理系统（ODS层），对数据进行清洗治理，在智慧管理系统形成采购预测明细数据宽表（DWD层）、汇总指标事实表（DWS层）、统计指标数据（ADS层）、多维数据逻辑模型的维度表（DIM层）等，沉淀并形成支撑采购预测算法模型的数据模型。

    （2）研发一套科学的采购预测算法模型库

    梳理业务流程、采购规律、各品类物资特性以及各服务对象预测需求，借助现代化的大数据分析方法、人工智能算法、大模型技术等，全方位和多视角地梳理、分析、诊断、评估，形成物资特性画像；按不同采购类型、消耗方式进一步梳理采购影响因素，形成采购预测目录及影响因素库；针对煤炭、电力、运输、化工等关键产业板块的关键物资/关键部件的采购特点，构建一整套面向能源行业典型物资的采购预测算法模型库

    2.4 项目服务期：本项目的服务期限为自本项目合同签订之日起9个月内完成项目需求分析、系统设计、平台搭建、系统集成、数据接入治理、数据建模、功能开发、系统联调、功能测试及上线等工作，上线后3个月内完成系统试运和推广应用。质保服务期：最终验收合格后一年的质保与运维，质保服务期内持续免费完善平台功能和治理服务。

3.投标人资格要求

    3.1 资质条件和业绩要求：

    【1】资质要求：（1）投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件；

    （2）投标人须至少具有软件能力成熟度模型 CMMI4 级认证及以上，并提供对应证书的扫描件。

    【2】财务要求：/

    【3】业绩要求：2020年7月至投标截止日（以合同签订时间为准），投标人须至少具有预测项目或大数据项目业绩1项，且单项合同金额不低于500万元，投标人须提供能证明本次招标业绩要求的合同扫描件。合同扫描件须至少包含：合同买卖双方盖章页、合同签订日期、主要工作内容或技术协议、合同金额等关键信息页。

    【4】信誉要求：/

    【5】项目负责人的资格要求：投标人拟派的项目负责人（项目经理）须①具有PMP证书或信息系统项目管理师（高级）资质证书。②至少具有预测项目或大数据项目业绩2个，并提供证明材料（若合同中无项目负责人姓名，须提供对应的验收证明或用户证明等有盖章的证明材料（须体现项目名称、项目负责人及单位名称）。

    【6】其他主要人员要求：/

    【7】科研设施及装备要求：/

    【8】其他要求：母子公司资质业绩不得互相借用。

    3.2 本项目不接受联合体投标。

4.招标文件的获取

    4.1 招标文件开始购买时间2025-06-30 16:00:00，招标文件购买截止时间2025-07-07 16:00:00。