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如何实现实验室的智能化、数字化管理?众目睽睽

如何实现实验室的智能化、数字化管理?

鉴于许多实验室仍在使用传统的管理方法,实验室管理工作仍然十分繁琐。传统的实验室管理方式不仅使实验室管理者头疼,而且干扰了实验室的研究成果。比如仪器设备维护管理不到位,实验中存在问题;比如试剂耗材登记时有错漏,实验中发现耗材的短缺和错误。因此在这个过程中需要对实验室的数字化管理进行升级。以下三点来谈谈传统实验室管理要实现哪些升级。一、实验室数据的实现对于实验室的反馈,必须基于数据。为了能够在更大的范围内中使用这些数据,有必要根据数据生成的过程来管理和组织这些数据。将图像数据与其他格式的数据进行比较,不需要将所有的图集并排进行比较,而是对谱图文件进行可比性比较,使用大数据首先要解决小数据的问题,但是大多数实验室都存在小数据太多的问题,但是关联很难。在使用大数据的过程中,第一步是建立一个标准,使用该标准,可以方便地对实验过程中的数据进行汇总、整理和分类,实现相互比较。由于技术原因,跨学科实验室数据的格式至今尚未统一。二、设备联网问题众所周知,在实验室中,仪器设备被视为实验室数据采集设备,可以记录和生成大量的数据。这些数据通常存储在联网计算机中,如果没有联网接口可以保存在网络驱动器中。由于不同工作组之间的分布式设备配置问题,数据的平滑传输受到限制,即使使用U盘,也很难自动建立仪器结果与实验室报告文件数据之间的一一对应关系。许多实验室数据和信息存储在本地数据库中,更多的记录在纸质报告、记录表中,分散在一个文件夹中,无法用于大数据分析。大数据在实验室的应用是基于大数据的应用条件,实验室中的所有数据保存在一个统一的数字平台上。所有的数据都可以在平台上进行分类,并且有一个统一的结构化的数据收集流程,这样就可以在流程级别上对数据进行比较。为了能够处理越来越多的数据,从长远发展的角度来看,有必要将分析生产的仪器设备直接与联网系统连接起来,保证数据随时可以连续跟踪,根据这些数据,可以看出许多被忽视的影响因素,通过对这些影响因素的仔细分析,我们可以了解他们对过程的影响并做出调整。三、建立标准设备数据连接之前,已经有很多案例表明,实验室仪器设备之间的连接是可以实现的。然而这种连接将更加复杂和昂贵。在未来,实验室设备可能会将是开箱即用的。将数字化实验记录集成到符合自动化标准的过程管理系统中,可以大大简化实验室仪器设备的日常连接。必要的解决方案是建立一个统一的连接协议标准,在仪器上检测到的数据和填写的数字实验记录之间建立相互的关联。本标准的目的是建立一个基础平台,并能够最大限度查看存储在基础平台中的数据。当过去的数据自动应用到新工艺优化中时,集成灵活的实验室在使用过程中成为易如反掌,可以说是大数据应用的真正实现。因此之前,智能化、数字化实验室的进程不断推进,需要您、我和大家的关注和跟进。其中,实验室管理系统也是非常重要的一环,如果您想了解更多关于实验室和仪器预约管理的信息,欢迎留言讨论,谢谢!

暴力街

资产管理系统的数字化时代已经到来!

资产管理对大公司和小公司都很重要,特别是在一些资产密集型行业。它直接关系到生产和服务的连续性、产品和服务的质量成本、人员安全和环境影响,甚至决定着企业的生存。现代企业资产的种类和数量在不断增加和变化,科学技术也在不断进步。然而,大多数企业仍然使用传统的资产管理方法,导致了效率、稳定性和安全性的低下。随着资产管理环境和业务流程的快速发展,数字化资产管理系统应运而生。事实上,自从我们进入互联网时代以来,产品的数字化已经开始。如果我们不能成功地数字化我们的产品,我们就不能成功地完成我们的电子商务业务。对于类似的产品,我们可以使用这些属性来描述统一的属性,如名称、条形码、制造商、类别、子类别、供应商建议价格等。当然,您需要添加属于此类别的其他属性。那我们为什么要选择数字化的资产管理系统呢?它到底有什么优势呢?1.实现了企业对资产预算、计划、采购、台账、使用、维保、缺陷、安全 、租赁、报废处置以及备品备件等全生命周期管理;2.支持资产运行状态自动监测及数据分析,通过状态数据采集,并根据监测技术标准,自动分析确定资产需要进行保养、维修还是润滑等维保措施,开创了以消缺管理为源头智能驱动维修、保养、润滑管理的新模式;3.在线地图的实时查询应用以及二维码的存储将资产管理可视化;4.结合多元化的KPI图形展示,为用户提供科学、智能的资产管理监管平台,实现资产高效的监管、科学评估及正确的分析;5.以4G通信技术为依托,全面向资产移动应用领域发力,产品实现以手机、PAD、盘点机等移动设备为核心的移动应用,支持移动审批、移动查询、移动盘点等多种移动应用,可以随时随地的资产便捷管理。

此予宅也

企业数字化转型实战:管理可视化

[来自IT168]  本文根据喻继鹏2018年5月12日在[第九届中国数据库技术大会]上的演讲内容整理而成。  讲师介绍:  喻继鹏车好多集团(瓜子二手车) 资深产品研究员,数字化转型专家,企业数字化应用领域开拓者和实践者。拥有20年以上大型企业信息化实战经验,主导40家以上企业信息化项目,拥有超过20家上市企业信息化建设经验。  因为我们做了很多年的企业信息化,我们发现原来的企业信息化局限于企业内部流程的管控,但是现在更多的企业信息化,是内外一体,需要考虑如何快速搭建,快速迭代。这就意味着怎么样能够降低成本,增加效率?增加效率方面,在互联网企业最大的一个优势就是,它会自己去创一套系统化的平台,这个平台可以让它快速进行迭代。所以我们讲的这个主题是基于互联网技术的ERP中“计划和预测”这个方向的可视化及其实现逻辑。  分享大纲:  1.概念  2.数据  3.逻辑  4.计算  5.展示  一、概念最早流行的企业信息化是ERP系统,如何理解ERP系统?举个例子,曾经网上流行用吃饭的小故事来解读ERP,请客吃饭的前提是要请什么人吃饭,选择什么方式吃饭?这是细化的第一部分。  第二部分,什么时间吃什么?这个问题类似于企业信息化里面的主需求,主需求就是大体上有一个范围,比如凉菜、炒菜、烧菜和汤,这种方式只是编了一个大框架,预测最终做出的结果。但是我们需要确认具体是什么菜,菜品的就是我们所说的主计划或者主需求。  做菜和企业信息化有些差别,企业信息化可能会有一些库存情况,但是请客吃饭不可能是让大家吃剩菜,所以就不考虑之前的库存情况,这就有了主需求计划和主生产计划。主生产计划表示在没有库存的情况下,我们的主需求计划。  第三部分就是具体的时间点,客人到场的具体时间。在企业信息化里,就是什么时间点要产出什么样的东西。定了菜之后,下一步我们要通知家里的人去做,这个通知的过程实际上相当于企业信息化里面的OA系统。  我们和家人沟通食材、辅料等其他东西,这就决定了我们在ERP系统里会有一个物料清单,如何做会有一个工艺路线,类比于OA系统的审批流程。当然这些都要基于自己的库存情况,食材不足就会涉及到采购环节,比如说我们去菜市场买东西时,发现同类产品的卖家有很多,选中一家,就是供应商的选定。在ERP系统里面如何选定供应商?这里会有一个供应商的质量评价,类似供应商的质量管理的过程。选定供应商后,要按需采购。  考虑在做菜的过程中,先做什么后做什么,相当于是一个工序。类比在企业计划的工艺路线。如果一道菜耗时很长怎么办?可以叫外卖,实际上外卖在信息化系统里面,它就相当于一个外协工序。  类似的情况,大家会发现不但有委外的业务,也有供应商管理库存。缺少什么东西,供应商都会送到我们家里,使用之后才给他付款一样的概念,这就是比较通俗的有关信息化项目的解释方法。  后台系统包括预算、供应商关系管理、客户关系管理、供应链管理、项目管理、物流、财务等等各方面的应用系统,新的技术提升了原有的信息化系统效率。最简单的就是原来是在数据库里面的东西,现在移到内存里,于是又有了一些内存数据库,还有一些更好的技术实现。  这些数据放在这里我们觉得还不够,因为以前是流程驱动的信息化系统,现在我们希望有一个双驱动,包括那个数据驱动,所以我们要建一个数据的中间件,所谓中间件就是利用各种数据的大数据技术,各种组件来实现数据中间件的数据沉淀。 另外我们可以通过互联网技术的技术中间件,通过分布式的服务数据,分布式数据库,消息队列等这种互联网技术来把我们的系统进行重构。  为什么说进行系统重构?以前的信息化系统都是比较标准套件,从头到尾流程很复杂,逻辑严密,但是它又很重,没办法解耦。互联网行业现在就希望有一套具备解耦功能的信息化系统,如何实现信息化系统解耦?我们拥有了后台的内存计算,用数据中间件和技术中间件,就可以形成一个大的动态系统。这个动态系统,也就意味着我们把原来的耦合性非常强的ERP系统,拆成各种各样的服务中心。  比较经典的案例,就是阿里提出的概念:大中台小前端。它提到的中台系统实际上就是一个大中台体现,把各种ERP的信息变成一个动态系统,包括各种的物料中心、库存中心、计划中心等等各种各样的中心。在这个中心之后外面封装一层,就是前端界面。这个前端界面解决什么问题呢?  我们在信息化系统建设的时候,前面的需求可能会变化比较迅速,如果用传统的信息化手段来解决的话,它有可能会把后台的表结构都变掉。于是,实现一个前台后台分离,前台只是一个界面,中台构成服务,服务的数据会和前台的界面进行渲染打交道来实现。后台是有一套ERP系统把它包装成服务来实现的,这样把它变成一个前台中台后台完全分开的解耦系统,这是一个大的系统架构。  今天我们的主题就是如何把ERP系统变成可拆化系统?前面我们做了一个铺垫, ERP系统它到底是什么?然后就讲互联网企业的信息化的架构,最后我们看一下这个架构之下,如何做成ERP系统的可视化?  ERP系统有一些主要的基本数据,比如组织、人员、岗位等等。或者我们可以分两类,主数据和交易数据,这些数据都可以通过互联网技术进行服务化、消息队列或专业机构等各种技术进行解耦。  我们可以通过大数据战略平台统一的采集,把外围其他系统数据采集过来,通过大数据平台再进行一次转换接到我们的ERP系统,这就相当于数据化转型里面有个数据孪生,它意味着什么?就是既有业务的交易信息也有其他相应的数据信息,数据信息是可以供我们展示的,也可以直接进业务系统,这是有两种维度。  关于效率问题,传统的ERP系统引用了互联网技术,能够提高它的运营效率。数据抽上来之后要运算,它会有一个基准就是业务逻辑,那么业务逻辑是什么?需要做主需求计划、商品需求计划、物料需求计划、库存计划等等,这些计划相当于把原来的数据和业务逻辑都放在大数据平台,数据加逻辑就能展示出结果。  首先是概念,一个ERP系统拥有繁多的功能,我们要做的是算出一个计划展望期,计划展望期就离不开一个计划的概念,那么计划是什么?计划是通过对未来需求(预测和已有的销售订单)的分析,对企业未来某一段时间内的生产、采购过程进行控制。即通过需求分析,决定在未来某一时间段,什么时间什么 地点生产多少数量的某种产品,什么时间向某一供应商采购多少数量的原料。简单理解,计划就是如何利用现有资源去满足确定的需求。ERP系统本身发展有几个阶段,当然最早的时候(70年代)就从国外引进叫做MRP系统,什么是MRP?MRP是物料需求计划系统,即Material Requirement Planning。 它根据独立需求所决定的主生产计划,按BOM清单结构逐层分解,同时考虑物料的库存量和计划接收量,算出物料的净需求,再按制造提前期或采购提前期倒排计划,确定所需物料的开始生产日期和采购定货日期。  第二代系统叫MRPII,MRPII是制造资源计划系统,即Manufacturing Resource Planning,它是在闭环MRP的基础上,增加了财务模块和成本模块。  第三个是ERP系统,现在的ERP系统已经有了新的发展,不限于原来的企业资源计划系统。ERP系统有它的优缺点,是一个更大的计划系统。企业要提高自己的竞争力,怎么样能够降本增效?施行什么高级计划呢?首先是一个供应链,融性供应链决定能否降本增效。  什么是计划展望期?即企业在生产经营活动时,企业需要看到一个计划,在不同的时间阶段上明细的程度不同。  主需求在信息化系统里面主要包括三方面内容,分别是预测、计划单,客户的需求,销售订单情况。这三部分合并生成了主计划和MDS(主需求计划)。MDS的需求来源类型包括,产品预测、销售订单、备件需求、内部采购请求。  MPS(主生产计划)MPS是指为了满足MDS中物料的需求而需要供应情况。主生产计划描述了关键 器件或者独立需求的物料的生产计划。可以使用MPS平衡产能,从而充分利用 现有的产能驱动MRP。 MPS的实质是在MDS和MRP之间增加了一个手工控制,用以平衡产能,满足生产的 需求。  MRP(物料需求计划)即Material Requirement Planning。它根据独立需求所决定的主生产计划(MDS/MPS),按BOM清单结构逐层分解,同时考虑物料的 库存量和计划接收量,算出物料的净需求,再按制造提前期或采购提前期倒排 计划,确定所需物料的开始生产日期和采购定货日期。  MRP的输入:MPS或者MDS  MRP的输出:工单和采购申请MRP的输出:工单和采购申请。  位于产品结构最顶层的是销售的产品,其需求是由市场或客户订货决定的,也就是说, 是由企业外部的因素决定的,称为“独立需求”。  我们一般把独立需求的物料计划方法设置成为MPS,独立需求的物料一般用于MDS或 者MPS的输入。而构成销售产品的各种零部件、配套件、毛坯、原材料等在产品结构中最顶层以下的各层物料,它们的需求是由销售产品的需求决定的,称为“相关需求”。我们一般把相关需求的物料的计划方法设置成为MRP计划方法,由MRP产生独立需求 物料的工单或者采购申请。  有些物料具有双重性质,如某些零部件可以安装在产品上,也可以作为备品备件直接出售。只要管理好独立需求(销售产品的需求),其余一切物料的需求计划都可以根据产品结构或物料清单按照MRP运算逻辑得出。  不考虑车间生产过程或订单运输的过程情况下,会有一个毛需求。毛需求是指不考虑库存量、车间在制品和在途订单等供应的需求。净需求是只在考虑库存现有量、车间在制品、在途订单等供应的基础上,由毛需求减去这些已有或者预计接收的供应后,得到的真正的需求。  固定订货量是输入用于修改计划单数量或日重复生产率大小的数量。在净需求未达到固定订货量时,计划流程将建议采用固定订货量;在净需求超出固定订货量时,计划流程将按固定订货量建议创建多个订单。  最后一个概念是需求的时间,包括固定供应天数、固定批次乘数等。为了防止需求的波动,而在库房中对某种物料预留的库存量,是安全库存的考量。安全库存量可以手工输入,也可以由系统计算得出,在计划运算中作为需求来考虑。  最终的话就是演讲的主题:计划展望期,计划时间栏是指为了增加计划的稳定性,系统在一段时间内不允许对供应情况 做调整。在运行MRP计划时可以增加计划时间栏控制,在计划时间栏内不允许 增加新的计划订单,也不允许把后面的计划订单调入计划时间栏内。  二、数据数据的源头是预测、计划和备件等,来源之后进到下面的流程,叫做主需求排程,进行一些数据的收集,数据收集包括ASCP计划和采购单等,最后形成高级供应链计划。计划中间也考虑到例外,比如说汽车行业里既有流式生产,也有离散加工过程等等。企业信息化系统的计划分几个部分,预测和预测计划等,预测通过MDS传至MPS里面,最终形成第二个MRP,这是一个大的业务流程。我们在生产的时候,考虑到自身资源情况和生产线情况,这间接决定了我们的生产量。最后我们会把这几方面结合起来,首先我们要预测有主需求计划,物料需求计划,这些计划出来,最终安排去投产。我们可以分很多的层次的预测,比如说按物料预测,按客户预测,按我们的地点预测等等。最后就是我们提到的时间,预测时段可以分为日的时段,周的时段,月的时段。  三、逻辑第三部分讲一下系统的逻辑。首先举个例子,有三个销售订单来源于我们的客户,我们把它分为东西中各三部。比如6月1号西部需要20个产品需求,中部有50个产品需求,而东部有10个产品需求,那么在预测的时候一定要做预测合并。预测的合并就是把东西中部的合并在一起,这样,我们看到右上角就会有一个物料A,日期6月1号,它的数量分别是50、10和25。这就是我们的整个预测,即它的有数量是85个,另外我们还要 考虑到销售订单的合并问题。  当有销售订单发生的时候,它会影响到库存的数量。比如我们举个例子,在6月1号时发出10个商品,这会将6月1号原来50个库存情况减掉10个,余下40个库存。实际上,计划展望期需要看它的未来计划情况。图示最上面的部分,就是刚才提到的东部预测数量,最原始的预测是110,在5号有40个增加,8号有120个增加,10号有20个增加。一般系统会分成三类的装入方式,第一就是直接把数据装成目标数据,意味着我们的数据是原封不动的直接装载过去的,图示右边部分首先是A物料,三个地方都有A物料150/150/180,其中有一个东部的预测还是150,不管是目标预测是150,还有来源于东侧的预测是150,还有完全相同的,所以它装载之后在9月5号这个时间点它有是150,在10月15号,它会有一个预测是有一180的数量,还有西部的数量,也就意味着在原有的东部完全一样的情况下,它是覆盖了,这就是覆盖它的需求。第二块就是不覆盖,需求原封不动地复制到右边去。第三个就是仅覆盖同一来源的,刚才我们提到一个同一来源,就是在9月5号的时候我们预测有150,东部预测有150,这两个150实际上是重复的,所以它最终结果只保留一份。提到有这么多预测之后,还有一个叫做预测冲减。比如要卖150个货的时候,它可能会预测到将来会有个销售订单,当销售定单下达给我们的时候,也 就意味着它把销售订单这个数据一定要冲减,就变成我们的预测数要冲减。预测要冲减它有两种方式,一种是正向冲减,一种是反向冲减。反向冲减天数,比如说我们刚才基准还是8号,如果它的反向冲减天数等于5,它就会在7月8号这一天往前推5天,算出它的反向冲减。另外就是关于周的冲减,它是每周按5个工作日来算的,包括正向和反向。当然预测重点也就是按期间的,期间是按月份的,我们可以看到按月份的冲减分别是多少? 四、计算在传统的ERP系统里面一定会设有物料属性,物料属性决定了参与的计划,包括我们的第二批计划、MPS计划和MRP计划等等。当然还有一个就是提前期,比如说采购提前期、制造提前期和总体前期。  提前期是在时间点上都有相应的设定,也就意味着我们要做计划,一定要准备好提前期,甚至说我们要考虑到库存的安全期,或者是采购的经济批量等等各种情况。下面我们举一个例子,就是一个计划的流程,首先要维护一个N+6的月预测,针对它,我们要收集它的主需求,得到数据结果后,进行高级供应链计划的数据的产生,如果没有例外的话,它就直接走到下一步,下一步的话就是排产,比如像汽车制造业,它有一个流式的生产线,走到最下面对应的就是一个制造计划。  制造计划同样需要判定有没有例外,是不是需要重新计划,如果不需要重新计划的话,就会产生我们所说的生产任务单,也叫做工单。在缺料的情况下,也会根据物料需求计划去生成采购申请单,这是一个计划的产生过程。  五、展示  最后是数据展示,刚才提到ERP系统,它最终是通过大数据平台,利用大数据技术,快速的产生我们需要的数据,它能够计算出一个结果,并且能把结果展示出来。假设我们是N+3的预测计划,中间不允许去插单情况,这样形成了一个基本的计划信息。从1到29实际上是每月的天数,6号到7号这个颜色不一样,代表周末,周末意味着生产的日历,有的企业周末是要 生产的,有的是不需要生产,将来也要来定一个生产日期的规则。跑了第一次计划之后,形成结果之后,我们就可以基于这个基础上再跑第二次,最终会形成我们的日、周和月的计划,形成计划展望期这样一张图。

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新加坡国立大学计算机学院—信息系统硕士

由信息技术推动的颠覆已成为新常态。快速变化的商业和技术环境要求专业人员掌握一套新的信息技术技能和知识。新加坡正在向智慧国家转型,本地和全球企业都需要新一代有才华、有能力的IT专业人员来支持、规划和执行转型变革。计算机硕士(信息系统),简称MComp IS,专门为将面临挑战这些商业和技术快速变化的下一代领导者做准备。它旨在为学生提供信息系统领域的关键的深层知识以及宝贵的实践经验来增强和更新学生的知识和技能。MCompIS为IT专业人员提供了一个理想的机会,可以获得有关IT数字化转型和创新的高级知识。主要目标是使IT专业人员完成从软件工程师和软件开发人员相关角色过渡到IT管理和领导职位。MComp IS课程的独特之处在于其强大而全面地强调四个关键支柱,即企业IT管理和转型,企业IT创新和设计,分析和智能系统以及数码创业。所有模块均由该领域的顶尖专家讲授,并提供最先进的概念框架,以理解IT创新以及最新的实用工具和技术—应用于现实世界的问题。该计划还提供以研究为导向的选项,如果您愿意,可以与世界知名的教授合作开展尖端研究项目。入学要求:1. 专业要求: 计算机专业荣誉学位;或 计算机相关学科的优秀荣誉学位,并具有2年IT行业经验;或 计算机专业学士学位,2年IT行业工作经验;或 具有良好的商科相关专业学士学位或荣誉学位,2年IT行业工作经验。 电子商务/工程/经济学/统计学/数学专业也可以考虑申请信息系统专业。2. GRE /托福/其他考试要求: 国际申请人,需提交GRE/GMAT/TOEFL/IELTS考试成绩作为证明其学术和语言能力以及准备好进入研究生学习的证明。申请人还可能需要按学校规定参加其他考试。 考生的GRE最低分数应为320(语言和定量)和3.5(分析),或者 GMAT分数应为650及以上 TOEFL最低90分;或雅思6.0分 GRE和TOEFL成绩的有效期分别为5年和2年。申请时间:新加坡国立大学计算机学院信息系统硕士,每年招生两次,分别在8月和1月入学。申请人将于5月底或6月(8月入学)或11月底(1月入学)通过电子邮件方式获知申请结果。申请结果也可通过新国大在线研究生入学系统查询。课程费用:课程结构:信息硕士课程的学生需要完成40个模块学分,可以通过以下三个选项之一灵活地完成课程:课程选项:完成10个模块(40个学分),其中,至少5个信息系统专业模块(20个学分), 其余五个非专业化模块(20个学分)可从计算机学院提供的4000至6000级模块中选择。学位论文选项:论文相当于4个模块(16个学分),6个模块(24学分)其中至少3个是信息系统专业模块。项目选择:完成8个模块(32学分),其中至少4个是信息系统专业模块。课程期限:课程分为全日制和兼职读制两种,可于一至三年完成课程。信息系统硕士课程:四大支柱课程设置:申请清单:1、个人陈述(必填)申请人应简明扼要地描述你申请该课程的理由、你对该领域的准备、未来的职业规划,以及其他可能有助于评估你的能力和研究生学习动机的背景和兴趣。2、身份证明公民身份证、身份证、护照、就业证(EP)或新加坡永久居留证明的复印件。除新加坡公民外,所有申请人均须提交护照复印件。希望申请非全日制课程的国际申请人也必须提交其EP复印件。3、学历(附英文翻译) 学位证书的公证过的真实副本——学士/硕士 公证过的官方成绩单——学士/硕士4、考试成绩 GRE(General) 或GMAT 托福或雅思注:我们GRE的机构代码是0677,院系代码是0402/0404,GMAT代码是DRT-16-68,托福是9088。5、推荐人报告所有申请都需要至少一份推荐信/推荐人报告。推荐人的推荐将通过在线入学系统提交。申请人需要在他们的在线申请中提供推荐人的电子邮件地址,系统将向您的推荐人发送电子邮件。不必提交推荐信的纸质版。6、其他证明文件例如: 获得的奖学金、奖励和奖项等(公证过的真实副本) 专业证书复印件等(如有) 一份银行对账单和最近的工资单或保荐信原件。重要提示:必须在规定的申请截止日期前通过在线研究生入学系统提交包含上述证明文件的完整申请。 所有必需的文件必须在递交时上传,才可能被考虑录取。学校不会代申请人上传文件。 学院对不完整的申请不予处理。 对申请截止日期后收到的申请将不予处理。

吉利

什么是数字化、数据思维和数据化管理?

在这个大数据时代,无论是企业数字化还是管理者常常谈论的数据化管理思维,都在“大行其道”。更有行业内的诸子百家称其为企业管理的第一思维。大数据本身固然重要,概念本身也很重要,但是如何去可落地、可执行的操作却更为重要。所以当业内人士在谈论所谓数字化或数据思维的同时,我们应理解其本质。依据DataFocus多年数据管理经验,何为数据化管理思维可以用一句话概括:企业在管理过程中,依靠数据发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题的管理方式,就是数据化管理。在此概念之上,什么是数据化思维?数据化思维可能对于很多人来说闻所未闻,但并不是一道新菜,而是新瓶装旧酒。酒还是数据本身,瓶子换成了较为科学或更为先进的思维模式。引用《企业数据化管理变革》一书中的概念:“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式,是一种量化的思维模式,是重视事实、追求真理的思维模式。”有人可能会问,是不是把所有能和业务联系上的都数字化就叫数据化思维?诚然,数字化本身的基础的确是让一切变成可分析的数据,但也不排除有文字性的内容甚至艺术性的推论,比如你让设计部的成品如何数字化?进一步说,很多数字化本身是需要文字描述或结论去支撑的,空有一张报表而没有结论也会让非专业人士难以解读。DataFocus曾经遇到过这样一个例子,2018年第四季度,某厨房用具品牌在北京地区的三个销售代理商分别完成销售200.7万、190.5万、78.6万,这就画上了句号。但这样一来内在的价值根本还未进行挖掘,比如和上一季度比如何?有没有达到预计KPI?和竞品的对比如何?所以只列出一堆数据,没有描述,是称不上数据化管理思维的。所以应该加上比如:同比上一季度增长8%,超出预计销售额20%,相比竞品同期销售少7%,需要对销售渠道进行优化等等。我们要定性一些事物一般有多种途径,最常见的两种是通过对数据对比和分析以及根据长期的经验积累来“拍脑袋”。前者可以称为“数据思维”,后者可以称为“经验思维”。经验思维有时候也是一种数据思维,因为有时候它是根据长期数据分析的结论得出的,并进行过归纳总结。电商行业非常稀缺“老运营”的情况就在于此,老运营看到一个数字比如营销费用占比,就能知道是多还是少。像是武汉某知名鸭食品品牌,在2017年营销费用只占18%,一般需高于20%。当然也不是一竿子打翻所有船,费用低有可能是品牌口碑节省的或市场中竞品不给力。如若不然,就是费用不足或是战略有误,业绩有问题了。管理本身大多依靠经验思维,根据多年的经验进行决策。但在这个时代,你会发现决策者越来越年轻化,他们并不具备所谓“10000小时成就大师”所具备的经验,而正是利用数据化管理思维,并配合DataFocus、微软等智能BI工具迅速分析数据并可视化,来辅助其决策。除非注明,否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章,转载必须以链接形式标明本文链接。

的旅程

数字化远程管理,新一代信息基础设施的踏浪之选

文:科技商业 于洪涛造化弄人。尽管大家早就认识到了远程工作方式是大势所趋,但谁也没想到,一场突如其来的疫情,使得远程办公一夜之间成为大家的主流工作方式。对于数据中心的远程运维管理来说,同样如此。疫情如同一针催化剂,大大加速了数据中心运维的数字化、远程化、自动化、智能化步伐。及早看到大趋势,在这方面有所准备的IT厂商、合作伙伴,无疑成为了市场上的赢家,能够为企业用户提供及时、有效的服务,提升客户满意度,成为在新一代信息基础设施领域的勇敢的踏浪者。数字经济催生远程运维管理新一代信息基础设施,被认为是新基建之首。其与行业应用相结合,形成了新一代的融合基础设施;与科技研究相结合,形成了新一代的创新基础设施。这三者共同构成了新基建的整体。在信息基础设施中,数据中心无疑又是基础的基础,承载了5G、人工智能、云计算、大数据、物联网、区块链等新技术新应用的发展。随着数据中心数量和体量的增加,如何运维管理好它们,成为业界关注的话题。早在20年前,当时的数据中心基础设施领域的领导厂商APC就开始为客户提供远程监测服务。不过,传统的远程监测,通常是通过电子邮件或者电话进行的,并不是一种在线服务,无法提供实时监测,而且服务的对象仅限于数据中心中的UPS。如今,随着数字经济时代的到来,企业正在致力于数字化转型,对数据中心的要求大大提升了。云计算、物联网等新兴技术的出现,也使得新一代数据中心远程管理技术变得成熟而且可行了。我们现在所谈的数字远程监测管理,是真正在线的实时监测,服务于数据中心的几乎所有设备,而且能够进一步结合物联网、大数据分析、机器学习等技术,对数据中心进行智能化分析,从而最大限度地减少故障的发生,提升运维效率。边缘计算使远程管理成为刚需疫情发生之后,不仅国家之间的人员交往被叫停,城市之间的往来也更加困难,人员之间的交流互动被限定在最低程度。传统的现场维护管理方式,因此变得困难重重。这时候,具备远程管理能力的数据中心,就能够脱颖而出。运维人员身处异地,甚至疫情中心,也能通过网络实时监测数据中心的运行状态,及时调整策略,保证系统稳定可靠运行。大型数据中心的远程管理,只是事情的一端;边缘数据中心的远程管理,则是更为重要的另一端。如果说远程运维管理,对于大型数据中心是锦上添花的话,那么对于边缘数据中心则是雪中送炭。近年来,在云计算高速发展的同时,边缘计算也在快速兴起,目的是让数据存储和处理更加贴近用户,满足物联网应用的需要。这导致数据中心市场呈现出沙漏式格局——大型云数据中心和微型边缘数据中心,都在迅速增加。这些分布广泛、规模却很小的边缘数据中心,如果用传统方式来运维显然已经不可能,远程管理是唯一的出路。面向中国本土的数字化服务当传统的运维方式越来越难以满足客户数字化转型需求时,数据中心基础设施厂商们开始构建新一代的数字化服务。,施耐德电气的EcoStruxure架构与平台正是在这样的背景下诞生的。它利用最新的物联网技术、移动技术、传感技术、云计算、分析技术和网络安全技术,实现从互联互通的产品到边缘控制,再到应用、分析与服务各个层面的全面创新,从而确保边缘IT在快速部署、可靠高效方面可媲美最出色的数据中心。针对中国市场,施耐德电气则推出了数字化的中国云平台,支持开放的软硬件生态,定义了云和边缘协同的架构,促进智能硬件产品与云端服务的结合。去年底,施耐德电气正式推出EcoStruxure IT Expert(ITE)——IT基础设施数字化云平台。ITE汇聚了云技术、移动技术、AI技术、物联网技术、机器学习技术等一身,适用于边缘计算、传统数据中心等不同的应用环境,通过对完整的IT基础设施如供配电、制冷、环境等关键数据进行采集、存储、分析和云端可视化,实现对客户IT基础设施业务和设备管理的有效支撑。赋能合作伙伴连接用户需求值得注意的是,ITE不仅仅能够为企业用户带来价值,合作伙伴同样是其受益者。合作伙伴可以利用这一平台,为客户制定有效的监控和维护计划,通过远程管理站点来提高客户满意度,并能够收集和分析数据来提供预测功能。如今在大量新建数据中心的同时,存量数据中心的大多数设备还没有联网,无法提供统一的管理。合作伙伴利用这样的创新性数字化平台,能够为客户提供数据中心资产的生命周期管理服务,从而实现从销售产品向提供解决方案、从纯交易销售模式向经常性的服务收入模式的转型。成立于2014年的上海卓运信息工程有限公司,一直从事数据中心建设和运维服务,作为施耐德电气首批数字化合作伙伴,卓运率先使用和向客户推广ITE。公司总经理王维鸣介绍说,随着数据中心对各行各业的重要性越来越强,数据中心的设备也在高速增长,这给运维工作带来了很大的挑战。通过长期服务客户,卓运公司培养了大量的技术人员,积累了丰富的经验,但也需要一个帮助自身业务快速成长、满足客户需求的系统。“在我们需要一款管理运维平台的时候,ITE恰逢其时的出现了”。行业客户对于服务的及时性、有效性等要求很严格,同时需要服务内容可追溯、可评估。ITE恰恰可以实现对整个维护过程的跟踪记录,并向用户公开。“这样一套快速部署、快速诊断、快速修复的系统,降低了运维管理的工作量,也使得我们更加贴近用户,能够第一时间了解设备运行状态,合理分配工程师的工作量,提升了工作效率”,王维鸣这样表达他对ITE的喜爱。除了扮演使用者的角色,卓运公司也是分享者和完善者——将施耐德电气的这个IT基础设施数字化平台推广分享给客户,同时将用户的使用体验反馈给施耐德电气,使其能够越来越完善。数字化、智能化的时代已经到来。当企业的应用都在向数字化和智能化转型时,作为IT基础设施产业链的厂商更应该及早转身。这不仅可以为企业用户带来价值,更可以助力合作伙伴实现自身业务模式的转型,帮助客户实现数字化转型。施耐德电气无疑是这一浪潮的引领者,正率领着其众多合作伙伴和用户踏浪前行。

硕人

智慧种植追溯平台 打造数字化管理

如今技术的发展,在农业生产中也实现了技术自动化,而通过智慧种植系统通过对农产品种植过程的全程监督,让农产品可以实现追根溯源,一旦出现问题能够及时的追踪问题根源,在一定程度上保障食品安全。智慧种植系统立足现代农业,融入“物联网、移动互联网、云计算”技术,借助个人电脑、智慧手机,实现对农业种植、除虫、施肥、采摘等全过程的全的实时监测实现种植过程的全透明化从而保证农产品的质量安全。智慧种植追溯平台可实现的功能:1、智慧种植系统完整集成的一体化管理平台:打通农业育苗-种植-采收-加工-包装-销售全产业链各个环节,实现全业务周期的流程梳理;2、智慧种植系统支持多种生产模式:公司 基地 农户,公司 基地等多种农业经营方式,支持多种农作物种植管理;3、智慧种植系统核算体系:整个业务流程中成本、人工绩效的多维度核算;4、成和利润分析:整个业务流程中成本、利润的构成分析;5、智慧种植系统质量管理:严格按基地、批次、产品的质量管理体系,实现产品的不良分析;6、计划管理:智慧种植系统有完善种植计划管理、作业管理、库存分析和销售预测环节的良性循环,保证食品新鲜、低损耗;7、质量追溯:智慧种植系统通过建立即时、准确的食品全产业链的安全及质量追溯系统;8、业务关键点的管控:例如采购、育苗、种植、灌溉、施肥、疫苗、库存、销售扣率分析等;9、即时获取精准的业务数据:全方位、多角度的数据分析为管理提供决策依据。

砂月

西宁爱之虹幼儿园 PRG数字化管理系统导入服务

数字时代的幼儿园管的力量:理性的、客观的、全面的、系统的、即时的。信息不透明,采集不真实,传递不及时,应用不高效,就会让组织的管理无效。PRG的价值观:通过互联网的技术和工具,帮助幼儿园实现管理的数字化和智能化,提高管理效率,让园长在做分配的时候心中要有数,知道调整的方向,进而不断提升园所竞争力。解放老板,成就员工,幸福做教育!9月14日,PRG服务团队来到西宁爱之虹幼儿园,进行PRG幼儿园数字化管理系统上门导入服务。每个幼儿园都不缺制度和规定,缺少的往往是执行力。教育行业有个特性,老师是理念和课程的直接传递者,家长对于一家机构的感知和印象,起到决定作用的是老师。一件事情,老师是用心做还是不用心做,家长其实都知道,用传统制度却很难考核。PRG幼儿园管理系统的魅力就在于,把老师的利益(短期和长期)与园所利益紧密结合,只要做了对园所有价值的事情,不论大小都可以获得PRG积分,而积分的排名又与各项收入福利,从而赋予员工以内在动力,不再靠外力推动督促。通过三天时间的头脑风暴,思维碰撞,把幼儿园管理工作进行了全面的梳理,爱之虹管理团队对工作的认真负责的态度和精益求精的精神让我们敬佩,感谢刘园和爱之虹女子天团的热情招待,愿原本优秀的爱之虹幼儿园通过PRG数字化的助力,更上一层楼。

徒友益散

武汉理工研究生大数据综合管理系统上线,寻道助力学校管理信息化

导 读学生管理是高校教育管理的重要组成部分,但近年来大学生失联事件频发,在学生资助方面也存在着资助不及时、虚假申报等问题。在研究生管理方面,由于研究生群体的特点,高校研究生管理工作更加困难,加强研究生管理教育工作有着十分重要的意义。近日,寻道科技为武汉理工大学量身定制的研究生大数据综合管理系统上线。该系统能及时掌握研究生失联情况并进行失联告警、根据学生日常消费数据,帮助实现精准资助。下面就跟寻道君来到武汉理工大学详细了解一下吧~武汉理工大学研究生大数据综合管理系统分为两大部分:研究生日常管理精准资助研究生日常管理研究生日常管理包括请销假管理、假期管理、失联告警、过宅告警、事务处理分析等功能模块,是以近实时的数据整合通道为基础,着重解决近年频发的高校学生失联问题,是基于校园大数据衍生出的,为高校研工部门提供研究生行为动态跟踪和失联告警的大数据应用。请销假管理请销假管理为导师提供学生请销假处理、查看学生请假详情等功能,以便及时了解学生情况。学生端则可以选择PC端或移动端登录系统,随时查看请假审核进度,及时知晓请假结果。请假审核中途如果不想请假,还能选择“撤销”,放弃请假。再也不用拿着假条四处找导师签字了,是不是很方便呢?失联告警系统接入包括一卡通、图书馆、校园wifi等多源数据,实时掌握研究生在校行为轨迹,再结合请销假管理中学生的请假记录、假期管理中学校假期设置情况,对在非假期时间内长时间未产生数据记录的研究生进行失联告警。辅导员则通过系统提示及时掌握研究生失联情况,以及时采取应对措施。同时,通过动态化的事态跟踪,能够有效监测失联事件的处置进程,并利用自动生成的统计数据满足校方的管理需求。失联告警过宅告警通过寝室门禁、校园wifi等多源数据,准确挖掘研究生滞留宿舍行为,精准定义过宅行为,实时生成个体/群体宅指数,及时预警推送管理者及时引导。过宅告警事务处理分析根据学院学生及学生管理者操作产生的数据进行分析,帮助学校了解研究生整体情况。事务处理分析精准资助“精准资助”以强大的基础数据平台建设以及大数据应用为目标,实时接入在校研究生的消费数据,每隔一段时间计算一次全校研究生的消费能力;利用大数据技术对研究生的经济状况以及经济水平进行量化,计算研究生困难指数,并提供经济困难告警服务。系统可以有效提升校方在扶贫助困以及奖学金评定方面的工作效果与效率,对研究生经济情况以及在校表现进行精准化、个性化的综合分析与评定。精准资助-资助分析系统还能结合年度学业成绩与学术成果,综合考量多维评定指标,从而有针对性的对“三助”与奖学金进行评估与认定。寻道君研究生的构成队伍相对本科生而言更为复杂,利用先进的大数据技术可以帮助学校对研究生进行有效管理,保障研究生正常学习生活,顺利完成学业~

天政

实验室信息化管理系统LIMS——数字化管理不只是说说而已

实验室数字化应用实验室人员每天都在实验室埋头工作,但是根据盛元广通实验室管理平台与各领域的实验室用户沟通中了解到,其实很多的实验室人员花在真正实验上的时间大概只占据不到60%,令人惊讶地是,每天忙忙碌碌的40%的时间都是花在大量重复的人工操作琐事,比如标本查询、仪器设备检查、盘点、数据录入、数据核对等。而在实验过程中,甚至很多实验室人员还无法准确地了解实验室物资的使用及所处状态,比如仪器设备的具体数量,维修维护的周期,样本的实验利用情况等等。不同品牌的设备保养、维修流程都一样吗?哪些设备的管理是最占用实验室人员的科研时间的?用过的仪器交分配后,是否有一个完整清晰的指导?电子设备它们所用的软件分别是什么版本?是不是有电脑系统崩溃后,迟迟不能恢复软件而长时间中断实验的情况?这些问题听起来并不复杂,但为什么一直是问题?有没有可以依靠的、系统性的、能运用数字化规范管理服务,帮助实验室科研人员将更多时间真正放在实验上?比如,在一些第三方检测行业实验室,检测项目和标准都需严格依据国家监管最顶层的强制性国家标准 GB2763,该标准规定的检测项目、方法庞大复杂,因此面临较大的压力与挑战:检测任务重——常年承担国抽、市抽及委托检验工作,为大量的样本做分析检测,任务重,时间紧;检测方法繁多——检测项目和标准都需严格依据国家标准 GB2763,该法规规定的检测项目多样、方法复杂;分析成本极大——应用 GB2763 标准推荐的检测方法耗时长,完成相应检测任务都需要提供大量的人力、财力、物力,检测成本极高;标本检测的不同基质复杂,干扰大。此外,实验室单元间经常因为检测报告、业务联系书等文件签字奔波于各站组之间,造成时间的浪费;实验室检测数据管理、体系管理都是纸质记录,不便于后期的查找和统计分析,且记录可靠性难以保证;各部门之间数据共享性有限,形成了数据孤岛。除了上面问题,还有实验室经费有限,该花到哪里去?预算紧张是每个实验室都可能会遇到的难题,但是无论如何,别让有限的资金阻碍您追求精准可靠分析结果的道路,也不要让预算这座大山迫使您舍弃优质的客户服务。面对众多的实验室管理难题,现代实验室数字化管理应用LIMS是如何做到合理部署实验室资源?LIMS系统针对各个活动环节量化的数据及应用,提升各项实验业务工作的数字化管理水平。虽然目前市面上所使用的各类实验室信息管理系统,基本可以满足质量管理的数字化要求,但是功能上仅能实现相关信息的流转以及相关文档的合成,却无法体现出数字化的管理优势。盛元广通实验室管理信息化系统LIMS数据化管理可以提高实验室分析人员的检测能力,对历年不符合项目的数据、历年能力验证数据进行对比,增加人员培训计划管理、检测报告及时率以及质量监督记录量化的功能,可以减少质量管理人员的工作量,全面提升实验室质量管理的信息化水平,从而使疾控中心的数字化质量管理迈出新的一步。针对第三方检测中心实验室,LIMS系统可按中心人员的角色以及权限,定制开发量化的数据任务看板,按领导、管理层、质量管理人员、一般员工进行角色配置。通过质量管理看板,可以查看实验中心检测能力:按不同的检测领域,以数字化的形式,显示实验中心检测能力的变化以及变化凸显的领域;用数字展现疾控中心检测仪器设备使用情况,了解在用、停用、报废设备情况,根据检测能力变化,判断是否需要新增设备;直观呈现出实验中心检测人员及检测能力分布情况,为后续人员引进以及培训计划制定提供数据参考;展示供应商及达标的情况,了解整体供给要求和服务;按领域展现检测报告的合格率、及时率,有针对性地提出改进措施;逐月对比客户投诉记录,为提升客户满意度提供数字化的参考;展示历年不符合项目数量及分布情况,明确内审所需要整改的内容,为后续管理提供学习目标和改进手段。LIMS系统建设为检测实验室建起标准化的检测业务流程,通过电子签名及签章实现检测报告的线上审核盖章,有效提升了报告审核效率,实现对人员、仪器设备、治具、消耗品以及检测方法的规范化管理,报告电子归档节约了纸质资源;通过条码、二维码和移动终端的使用,仪器设备实时扫码点检拍照、治具出入库的扫码以及样品接收在线拍照,便于留下实时记录;质量体系文件的线上管理保证了管理体系文件的及时性和共享性。此外,LIMS提供开放接口实现了与大数据平台、仿真平台、QMS系统、OA办公系统、ERP系统数据共享,有效避免了数据孤岛的产生。通过实施高效的实验室管理服系统工具与服务,在实验室过程中通过数据分析洞察实验室操作及提升成果,推动实验室资产达到最高性能,有效管理企业资产和降低运营成本。LIMS系统为实验室里科研人员节约75%的实验室日常管理工作时间,为博士和硕士的实验室带来更好的效率,使得科研工作更舒畅。量身打造LIMS系统。系统上线并投入使用后,大大提升了实验室人员的工作效率,在数据整合及流程管理方面也成效显著。在规范性方面LIMS系统符合CNAS体系要求的质量管理、记录修改追溯等内容。针对文件管理、检测项目增加、身份合并、工作转派、参考文件、残余应力/疲劳试验、记录修改、报告修订和上传、报告内容修改、供应品验收流程优化等方面,对LIMS系统进行综合优化升级。同时在现有基础上增加了质量监督/控制计划功能、请购功能以及人员授权一键延期功能等。通过一系列的部署和优化,LIMS系统的功能将更为灵活。在提升业务流程智能化、便利化水平的同时,为实验室人员全面掌控检验检测工作提供强有力的支持。