关键词:
数据交易
数据价值
数据定价
收益分配
摘要:
服务型制造是一种以服务为核心的制造模式,其强调整合产品设计、制造和服务环节,以满足个性化需求并提供全方位解决方案。这种模式可以促使企业转变为更加灵活创新的运营方式,增强竞争力,以应对市场的快速变化。然而,我国制造服务业整体发展仍处于初级阶段,在复杂的业务和服务环境下,大量数据被封闭在各个系统内部,形成数据孤岛,导致数据无法高效流通,从而难以实现制造服务业的自我转型和升级。
数据交易市场在服务型制造中至关重要,通过数据交易实现数据高效流通是关键。然而,目前存在以下问题:价值评估方法无法有效结合市场效应和数据特性,导致动态优化困难;定价因买卖双方的利益冲突和隐私问题而不合理;系统采用集中式架构,存在单点故障风险,且收益分配不公平。
为了解决上述问题,本文设计了一个面向制造服务数据的自动化定价与智能交易系统,从数据的价值评估出发,买卖双方通过竞争博弈确定最终的成交价,公平分配收益,最终在系统上实现安全可靠的数据交易,为数据的高效流通提供可靠的支持和保障。本文的主要研究工作包括以下几个方面:
(1)为了确保制造服务数据的数据价值与数据定价之间的关联性,促进数据交易的高效完成,本文提出了一种数据价值评估与自动化定价方法。在价值评估方面,现有方法未能将数据的基本特性和服务型制造的应用场景相结合,数据价值难以反映客户的需求,因此本文设计了基于ACP-FCE的数据价值评估方法。首先,通过层次分析法对数据的基础价值进行评估,然后运用市场法,结合数据集类型和应用场景,建立了数据资产价值评估模型,最终通过模糊综合评价法对数据价值进行动态优化。在数据定价方面,服务型制造涉及多个参与者,买卖双方存在利益冲突和信息不对称问题,因此本文设计了一种基于Stackelberg博弈的自动化定价方法,以社会福利最大化为目标,将参与者之间的互动建模为三阶段的Stackelberg博弈,结合激励竞争机制与隐私补偿机制,通过逆向归纳法求解博弈的均衡点,得到最后的成交价。
(2)为了应对集中式交易系统中存在的单点故障、数据安全性、可信性等挑战,实现交易收益的公平分配,本文提出了一个面向制造服务数据的分布式数据交易与收益分配系统。系统针对服务型制造的应用场景,基于数据集交易和数据服务交易两种模式,构建了一个完善的数据交易机制。针对数据服务交易模式中收益分配不公平的问题,本文提出了基于Shapley值的收益分配方法,通过多个因素综合评估参与者的贡献,并按照贡献公平地分配收益。同时,本文设计了一个基于区块链的分布式智能交易系统,实现了价值评估、数据定价、收益分配和数据交易等核心功能,并结合数字签名和哈希函数实现了数据完整性验证,设计了权限管理、证书管理和公平交易等机制保障了交易系统的安全性。最后通过系统的功能测试和安全性分析验证了其可行性。
本文的研究结果表明,设计的数据价值评估与自动化定价方法有效确保了制造服务数据的价值评估与定价之间的关联性,解决了利益冲突和信息不对称的问题。同时,通过分布式数据交易与收益分配系统,实现了数据完整性验证和安全性保障,提升了数据交易的安全性和公平性,为制造服务数据的高效流通提供了可靠支持。