基于大数据挖掘和多系统融合的"领导驾驶舱"智能决策

领导驾驶舱"是基于多系统数据融合打造出的企业智能管理监控平台,将大数据转换为管理者易于接受的场景和视图,使管理者能直观,便捷,形象地掌握供电公司的整体运营状况,科学,实时,高效地控制和决策.随着国网全面推进"三集五大"体系建设,公司快速发展和信息化水平的持续提升,使得各专业管理部门使用了相应的信息系统,并在使用过程中产生了海量数据.然而,这些专业数据彼此割裂,系统无法融合,数据价值未能充分挖掘,不能为公司管理者提供"瞭望公司运营全貌,实时决策依据"的企业级运营服务.自2015年10月开始,"领导驾驶舱"的应用已促使武汉供电公司挽回直接经济损失2000万元,带来了巨大的经济效益.

一种计算实验支持的复杂供应链多目标决策方法

供应链是一个复杂的多元演化系统,其演化过程具有路径依赖性,不可逆性,不确定性,以及演化趋势的分叉性,这些特征增加了管理者决策的难度,挑战决策方案的有效性,在有快速决策需求的供应链场景时,决策难度进一步加大.在供应链决策的相关研究中,运筹学,控制论等传统解析方法难以建模复杂供应链多元演化过程,商业机密,数据隐私与相对稀缺问题使得大数据驱动的方法在一些应用受限,仿真虽能预测供应链系统的复杂演化,且相应的仿真优化方法能将多目标预测性决策拓展至多目标规范性决策,但是仍然面临对供应链多元潜在涌现及演化探索不足的问题.因此,通过构建"虚拟实验室"以探索多元涌现现象的计算实验,在复杂供应链决策领域展现了较大潜力,但相关研究仍普遍停留在预测性决策层面.为应对复杂多元演化供应链的多目标决策需求并将其计算实验支持的预测性决策拓展至规范性决策,本研究将计算实验作为多目标优化函数的近似并聚焦目标多元演化的有效性和稳定性,提出计算实验支持的复杂供应链多目标决策方法;进一步,针对具有快速决策需求的供应链场景,将计算实验驱动机器学习算法训练的代理模型作为多目标优化函数的近似,提出计算实验驱动代理支持的复杂供应链多目标决策方法,在保证决策有效性同时实现决策的高时效.首先,针对仿真优化方法在多元涌现探索方面的不足,本研究提出一种计算实验支持的复杂供应链多目标决策方法.该方法通过构建计算实验模型支持现实供应链的虚拟情景再现,并以多重情景计算方式涌现供应链的多元潜在演化.依托多元演化结果,在供应链领域多目标指标中创新地引入多样化演化结果的稳定性评价,结合多目标进化算法(NSGA-Ⅱ,NSGA-Ⅲ等)支持帕累托最优方案集生成.考虑到多目标的量纲差异并保证决策方案客观性,采用熵权-TOPSIS法对帕累托最优方案集进行排序,以提供供应链管理者备选决策方案.选取某品牌多代智能手机的营销决策案例,基于企业总收益,创新技术接受度和消费者总效用等目标的多元演化,并围绕多代产品的定价,产量和广告投入等决策进行优化排序,结果表明提出的方法能实现复杂供应链多元演化稳定性改进下的最优决策方案生成.其次,依托计算实验支持决策的有效性,为进一步满足快速决策需求的供应链场景,本研究递进提出计算实验驱动代理支持的复杂供应链多目标决策方法.该方法利用计算实验再现供应链的多元演化数据,驱动代理模型(支持向量机,高斯过程函数等机器学习模型)训练,测试和生成,将计算实验的多元演化探索能力和代理模型的高时效预测能力进行集成,并将代理模型作为计算实验的近似.结合代理模型的多目标预测和多目标进化算法(NSGA-Ⅱ等)寻优,生成帕累托最优方案集.选取竞争性企业多代饮品营销决策案例,基于社交网络构建计算实验模型,生成多元演化数据并通过Norton-Bass实证模型检验,驱动支持向量机代理模型生成,围绕新品定价折扣和折扣周期等决策进行优化,结果表明提出的方法能实现复杂供应链多目标决策有效前提下最优决策方案高时效生成.本研究主要创新点为:(1)针对复杂供应链多元演化决策需求,创新提出了一种计算实验支持的多目标决策方法,利用计算实验多元演化的探索潜力,充分挖掘多样性涌现下决策方案稳定特性,丰富和发展了复杂供应链仿真优化的理论与方法;(2)进一步创新提出了一种计算实验驱动代理支持的多目标决策方法,构建了计算实验,机器学习和进化算法的集成框架,综合计算实验涌现的有效性和代理模型在多目标预测时效性高的优势,提升复杂供应链多目标规范性决策质量和效率,丰富了复杂供应链多目标决策研究体系;(3)本研究所提出的方法提供给管理者全新的决策视角和高效的决策工具,在复杂系统视域内提高供应链决策水平,助力企业实施敏捷响应市场变化的数智化运营管理.

数字化时代下企业预算管理的创新策略与实践

本文探讨了数字化时代下企业预算管理的创新策略与实践.在数字化浪潮中,企业预算管理正经历深刻变革,先进技术如大数据,人工智能与云计算的应用,为预算编制,监控和数据共享注入新活力.数字化不仅加速了信息流通,还促进了预算管理流程的创新,例如将滚动预算,弹性预算以及部门间的无缝协作成为可能.企业愈发认识到,培养和吸引具备数字化技能的人才是关键.通过云计算平台,企业能实时获取并处理大量数据,提高决策的准确性和速度.大数据分析则帮助企业预测趋势,提前规划资源分配.自动化与智能化工具的应用,显著提升了预算管理的效率和灵活性,从而确保企业战略的高效执行.

矿山采掘机械自动化和智能化技术应用分析

矿山采掘行业转型升级离不开技术革新, 自动化与智能化技术是关键驱动力.本文围绕矿山采掘机械自 动化与智能化技术展开研究, 界定了两类技术的内涵与核心特征, 前者以"流程自动化"为核心, 后者侧重"自适应 与自优化".系统分析了自动化关键技术 (设备精准控制与驱动,多维度状态感知与信号处理,设备间协同与通信互 联) 及智能化核心技术 (多源数据融合与智能决策,数字孪生建模与动态交互,自主协同控制与动态调度), 并结合 井下铲运机械,凿岩与掘进,运输机械三类核心设备, 阐述技术具体应用场景.研究表明, 自动化与智能化技术可实 现采掘设备自主运行与协同作业, 为矿山行业高效,安全发展提供技术支撑.