建模总览
六大模型的关键输出实时汇总；任一模型参数改动，本页指标同步更新。
模型与章节对应
| 建模 | 方法 | 关键输出 | 对应章节 | 参数来源（调研后替换） |
|---|---|---|---|---|
| ① 改造优先级排序 | AHP 加权 ＋ TOPSIS | 加权指数 S、贴近度 C、P1/P2/P3 | 4.3 | 问卷模块 B/C/E 打分 |
| ② 投入产出测算 | 回收期 / NPV / IRR | 静态·动态回收期、NPV、IRR、累计现金流 | 8.2—8.4 | 设备询价、运营台账 |
| ③ 碳足迹与减碳情景 | LCA 生命周期 | 单件碳排、年减排量、碳资产收益 | 7.1 | 能耗数据、排放因子 |
| ④ 人机协同成本交叉点 | 成本平衡分析 | 交叉点 N*（件/日） | 6.7.3 | 薪酬、车辆运营成本 |
| ⑤ 敏感性分析 | 单因素变动 ＋ 情景 | 三情景回收期、参数敏感度 | 8.4 | 投资 / 业务量 / 电价 / 碳价 |
| ⑥ 需求预测与容量配置 | 季节指数 ＋ AI 修正 | 月度预测、日常产能、峰值缺口 | 3.5、5.1 | 月度业务量历史数据 |
说明：本平台按公式实时复算，报告中部分数值为四舍五入或早期口径，如与报告略有差异，以本页实时计算为准（可在参数区调整到与报告一致后导出）。
模型1 · 设施改造优先级排序（AHP 加权 ＋ TOPSIS 核验）
把"问题严重度 × 改造可行度"量化为可复核的排序，避免主观拍板。对应方案 4.3 改造优先级判定。
参数输入
严重度、可行度按 1—5 分打分（九级标度问卷折算）；实地调研后按问卷模块 B/C/E 重新打分即可复算。
计算结果
TOPSIS 贴近度按标准法复算（向量归一化＋权重），与报告中近似取值可能略有差异；排序以加权指数 S 为准。
模型2 · 投入产出测算（静态/动态回收期 · NPV · IRR）
以试点范围（1园区＋3分拨中心＋10驿站＋5组快递柜＋车辆与平台）为对象，检验投资财务可行性。对应方案 8.2—8.4。
投资项（万元）
年效益项（万元）
设备折旧与维护费用已计入年净效益口径；IRR 以二分法数值求解。
计算结果
模型3 · 碳足迹与减碳情景（LCA 生命周期）
核算边界覆盖设施运营能耗、运输燃料/电力、包装材料与废弃物处理；对应方案 7.1 绿色化效益量化。
配送模式单件碳排（kgCO₂e/件）
情景参数
关键排放因子：电力≈0.57 kgCO₂e/kWh、柴油≈3.1 kgCO₂e/kg、汽油≈2.9 kgCO₂e/kg。
计算结果
报告正文将基准情景年减排表述为"约 3000 吨"（取整），本平台按公式精算（1亿件 × 0.082 × 35% ≈ 2870 吨）。
模型4 · 人机协同成本交叉点模型
确定人工骑手与无人配送车的单件成本平衡点，指导"无人为主、人工兜底"的弹性作业。对应方案 6.7.3。
参数输入（拖动滑块观察交叉点移动）
人工成本含工资、社保、车辆与餐补折算；无人成本含电耗、折旧分摊与远程监控。
计算结果
模型对人工成本假设敏感：人工日成本上升则交叉点右移、无人配送适用范围扩大。
模型5 · 敏感性分析（投资额 / 业务量 / 电价 / 碳价）
识别对项目经济性影响最大的参数，设计保守情景对冲方案。对应方案 8.4 风险检验。
基准参数（取自模型2）
综合情景（相对基准的变动 %）
单因素敏感性（相对基准的变动 %）
修改模型2的投资与效益明细，本模型基准与全部情景自动联动。
计算结果
报告表格中保守情景 5.2 年为早期口径（投资+20%且效益降幅较小）；本平台按参数实时复算，可自行调整到与报告一致。
模型6 · 需求预测与容量配置（季节指数 ＋ AI 修正）
"移动平均基准 ＋ 季节指数"两步法预测月度业务量，按平峰需求配置日常产能，峰值缺口由弹性运力消化。对应方案 3.5、5.1。
历史月度业务量（万件）
AI 修正项引入天气、促销日历、路网事件等外生变量做滚动修正，待接入实时数据后启用。
计算结果
数据口径与使用说明
本平台与《六类建模计算工作簿.xlsx》《六类建模报告》同源，参数一致即可互相校验。
1. 数据口径
全部数值沿用方案正文"调研假设基线"（行业公开资料＋合理假设）：静态投资 1800 万元、年净效益 500 万元（人力280 / 能耗80 / 包装60 / 效率50 / 其他30）、静态回收期 3.6 年（P1类 1.5—2.5 年）、基准年碳减排约 3000 吨CO₂e、单件碳排下降 35%、新能源车占比 25%→50%、人机成本交叉点约 300 件/日、峰平比 1.7—2.0。实地调研完成后，按下表逐项替换参数即可全链路复算。
2. 计算与校验要点
| 模型 | 核心公式 | 基线校验值 |
|---|---|---|
| ① 优先级排序 | S = w₁·严重度 + w₂·可行度 | 中间环节智能化 S=4.00（P1） |
| ② 投入产出 | PP=I/B；NPV=ΣBₜ/(1+r)ᵗ−I | PP静态=3.6年、动态≈4.1年、NPV≈2061万元 |
| ③ 碳足迹 | ΔCO₂ = Q·E₀·下降比例/1000 | 基准情景≈2870吨CO₂e |
| ④ 人机交叉点 | N* = C_daily / C_机 | 240 / 0.8 = 300 件/日 |
| ⑤ 敏感性 | PP = I / B（情景化参数） | 基准回收期 3.60 年 |
| ⑥ 需求预测 | Q̂ = Q̄(1+g)Sᵢ | 11月预测≈262万件、缺口≈89万件 |
3. 使用建议
① 答辩演示：先看"总览"页建立全局印象，再按 ①→⑥ 顺序演示参数联动；② 调研回填：拿到问卷与询价数据后，直接修改对应模型的输入项（投资明细、打分、月度业务量等），图表与结论自动更新；③ 结果留存：点击右上角"导出参数与结果 (JSON)"保存当前口径，便于版本对比与复核。
声明：所有测算基于"调研假设基线"，非实际运营数据；本平台仅用于参赛方案论证与教学演示。