基于招投标数据的物联监测市场分析方法及应用研究

1、引言

市场分析是企业战略制定与资源配置的重要依据，传统方法多依赖行业报告、问卷调查或专家访谈，存在数据滞后、样本偏差等局限。招投标数据作为反映市场真实交易需求的一手资料，包含项目类型、采购内容、需求主体等关键信息，具备时效性强、覆盖范围广、客观性高等优势。

物联监测作为智能制造与工业互联网的核心环节，其市场需求呈现跨行业、多维度特征，传统分析方法难以精准捕捉技术迭代与行业分化趋势。本文以物联监测市场为案例，系统阐述基于招投标数据的市场分析方法，通过数据采集、算法建模与量化分析，实现市场动态的精细化刻画，为同类细分领域研究提供方法论借鉴。

2、研究方法

2.1 数据来源与采集规则

研究数据来源于国家能源招标网、中国招投标公共服务平台等 37 家权威招投标平台，时间跨度为2024 年11 月28 日至2025 年6 月6 日（共计27 周）。采用" 标题关键字 + 行业筛选" 双重采集规则：以" 监测" 为核心关键字检索同步限定能源、工业等相关领域，最终筛选出 119 条有效招标信息，涵盖服务类、课题研发类、设备采购类、系统采购类等四大业务类型。

2.2 分析维度设计

基于市场分析目标，构建三级分析维度体系：

业务类型维度：将项目划分为服务、课题研发、设备采购、系统采购四类，量化各类别占比及资金分布；监测内容维度：提取监测参数（如振动、温度、设备诊断等），分析技术需求优先级；

行业需求维度：按火电、核电、风电等细分行业分类，识别需求集中领域。

2.3 数据分析算法应用

采用自然语言处理（NLP）技术实现招标信息的自动分类与赋值，具体流程如下：

1. 数据预处理：对招标文本进行清洗（去除冗余信息、统一格式）、分词（采用jieba 分词工具）及停用词过滤（排除" 招标"“项目”等无意义词汇）；

2. 关键字提取：基于 TF-IDF 算法计算词汇权重，提取 " 设备诊断 ""振动"" 火电" 等核心关键字，构建领域词表（见表 1）；

3. 自动分类模型：采用支持向量机（SVM）算法构建分类器，以标注样本（人工分类的 50 条招标信息）为训练集，实现业务类型、监测内容、行业的自动分类，并人工审核、纠正分类结果；

4. 赋值规则：基于分类结果，采用加权得分法（最高9 分，最低0 分）量化项目与市场需求的匹配度，公式如下：

得分= 行业权重 ×3+ 监测内容权重 ×3+ 业务类型权重 ×3

（注：权重根据行业政策导向、技术成熟度、与原有业务相关性及市场规模设定，如" 火电" 行业权重为 3，" 矿业" 为 0）

2.4 量化分析方法

采用" 频次统计 + 相关性建模" 组合方法

1） 对业务类型、监测内容、行业分布进行频次统计，计算各类别占比及标准差，识别核心变量；

2） 建立 " 行业 - 监测内容 - 业务类型 " 三维相关性模型，通过混淆矩阵分析各维度间的关联强度，如 " 火电 - 设备诊断 - 系统采购 " 组合的关联度达0.82（P<0.05），具有统计学意义。

3、数据分析与结果

3.1 业务类型分布

119 条招标信息中，系统采购类占比 35% （42 条），课题研发类占比20% （24 条），服务类占比 28% （33 条），设备采购类占比 17% （20 条）。系统采购类以数字化监测平台、智能诊断系统为主，如 " 某公司四大管道与锅炉本体安全性动态监测系统项目"，体现行业对集成解决方案的刚性需求；课题研发类聚焦声纹识别、AI 视觉等技术，如 " 某公司基于 5G 国产边缘计算感存算一体芯片研发项目"，反映市场对前沿应用的探索（见图 1）。

3.2 监测内容特征

监测内容呈现 " 设备诊断主导、多参数融合 " 特点：设备诊断类需求占比 23.5% （28 条），集中于汽轮机振动分析、锅炉腐蚀监测等场景，如 " 某公司深度调峰运行下煤电机组关键承压部件损伤智能诊断项目 "；环境监测类占比 17.6% （21 条），以烟气排放、水质检测为主，政策驱动特征显著，如"某公司2025年度环境监测技术服务"；振动与电气监测各占 10.9%( （13条），反映工业设备预防性维护需求。值得注意的是，AI 视觉类需求虽仅占5%（6条），但在输煤皮带巡检等场景增速显著，如 " 某公司带式输送机智能巡检系统建设项目"，技术渗透率持续提升（见图 2）。

3.3 行业需求分化

火电行业需求占比 27.7% （33 条），居各行业首位，聚焦锅炉防磨防爆、旋转设备诊断等领域，如 " 某发电厂直流故障评估诊断项目 "；核电行业占比 9.2% （11 条），以辐射监测、振动分析为主，技术门槛高且国产化替代趋势明显，如 " 某核电厂 3、4 号机组疲劳监测系统测温组件采购项目 "；风电行业占比 8.4% （10 条），需求集中于叶片视觉巡检，反映大兆瓦风机运维痛点，如 " 某公司风力发电机组长叶片安全监测项目 "。新能源与新兴领域中，天然气管道声纹监测、矿业微震预警等技术密集型需求增长显著（见图3）。

3.4 市场容量预测

基于相关性模型筛选出47 个高匹配度项目（得分 ⩾7 分），其中13 项高度相关（得分 9 分），34 项中度相关（得分 7-8 分）。假设招标平台覆盖率为 50% ，单个项目平均金额 100 万元，测算物联监测市场容量约为 1.88 亿元，其中系统采购与课题研发类占比超 60% ，成为市场增长核心驱动力。

4、讨论

4.1 方法优势

1. 时效性与客观性：招投标数据实时反映市场动态，如AI 视觉类项目在 2025 年 Q1 的招标频次环比增长 40% ，可快速捕捉技术热点；数据直接来源于采购需求，避免传统调研中的主观偏差；

2. 算法赋能的精准性：通过 NLP 算法实现自动分类，较人工分类效率提升 3 倍，且在 " 振动监测 "" 设备诊断 " 等细分维度的识别准确率达 92% ，减少人为误差；

3. 多维度交叉验证：通过" 行业- 监测内容- 业务类型" 三维分析，可精准定位市场痛点，如火电行业对设备诊断的刚需与防磨防爆技术的强关联性（关联度0.82）；

4. 可操作性强：依托公开平台数据，采集成本低，分析流程标准化，企业可通过API 接口实时获取招标信息，动态调整战略。

4.2 局限性

1. 数据覆盖偏差：部分地方性平台（如" 济宁能源发展集团电子招标投标平台"）信息更新慢、公开度低，可能导致样本不全；2. 算法依赖标注数据：SVM 分类器的性能受训练样本质量影响，若标注数据存在偏差，可能导致分类误差；

3. 市场容量估算误差：项目金额、覆盖率等假设条件可能与实际存在偏差，需结合企业中标数据校准，如系统采购类项目的实际平均金额可达 150万元，高于假设值。

4.3 应用价值

对企业而言，该方法可辅助识别高潜力领域，如系统采购类项目占比最高，企业应加强集成解决方案研发，同时布局AI视觉等新兴技术；对行业而言，可动态追踪技术趋势，如声纹识别在天然气管道监测中的应用增速，为产业链上下游提供合作方向；对政策制定者，可通过环境监测类项目分布，评估环保监管政策的落地效果，如 " 垃圾焚烧行业烟气监测项目 " 的区域分布与环保政策强度高度相关。

5、结论

本文提出的基于招投标数据的市场分析方法，通过 NLP 算法赋能与多维度量化建模，成功揭示了物联监测市场的需求特征与发展趋势。研究表明，物联监测市场正从单一参数监测向多传感融合升级，系统采购与技术研发成为核心增长点，火电、核电、风电构成需求主力。

未来研究可从三方面优化：一是扩大数据来源，纳入地方性招标平台与国际数据，提升样本代表性；二是引入深度学习模型（如 BERT），提升非结构化文本的分类精度；三是结合企业中标数据，构建 " 招标 - 中标 " 联动分析模型，进一步提升市场预测精度。该方法为细分领域市场分析提供了新范式，有望在智能制造、新能源等领域推广应用。

参考文献

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