智能风险管理框架

智能风险管理框架（精选11篇）

智能风险管理框架 篇1

风险存在于企业经营和管理的全过程。传统的风险管理是一项狭窄的、独立的管理职能,以财务控制为主,重点是防范差错和舞弊,注重风险管理流程和制度。智能风险管理理念认为风险管理是一项系统的、全面的企业管理职能,是由特定要素构成的完整框架,贯穿于企业上下和业务始终。

在工程建设公司的项目实施过程中,由于资金融通、资金周转、利率汇率变化的影响,项目运行可能出现超额投资或资金短缺等一系列问题,给公司造成巨大损失。因此,本文从智能风险管理视角,对HT公司的债务风险控制进行分析,总结该公司运用智能模型进行债务风险控制的经验,为企业的债务风险管理提供借鉴。

一、文献综述

1.风险管理研究。

风险管理作为系统科学产生于本世纪初的西方工业化国家。1931年美国管理协会首先倡导风险管理,但当时风险管理的内容和范围十分狭窄。后来,Thevendran(2004)研究发现人为风险因素对项目风险有重要的影响,这一研究突破了传统工程项目风险的局限,为进一步研究工程项目主体行为风险奠定了基础。Verma(2005)基于委托代理模型提出了动态项目管理思想,该方法考虑了项目主体的行为变化,可以解决项目主体之间信息不对称问题。Rerry和Hayes(2012)基于工程项目的主要风险源,按承包商和咨询方各自应承担的风险列出了广泛的风险因素。

2.债务风险传染研究。

King和Wedhwtmi(1990)指出,不同市场间如果能够进行充分的信息传递和资源配置,市场参与主体可根据市场价格变化去推测其他价格变化,使得不同市场具有类似的波动形态,进而市场间就出现了风险传递,形成所谓的风险传染。Forbes(2002)利用市场相关理论和相关系数研究了美国不同期货市场间的风险传染效应。Jackin和Bhattacharya等人分析了风险的资产负债表传染方式。叶厚元(2005)按照企业风险传导的表现形式把风险传导划分为泡沫破灭式、要素稀缺式、结构坍塌式、链式反应型和有路径式等六种传染方式。

3.财务风险预警的发展。

J.Yang(2011)应用模糊神经网络方法建立了财务预警评价模型,开发了MATLAB软件,并用实际数据进行网络训练、模拟和错误检测,证明这种模型是可行的。Yang Li(2014)从以99家A股房地产公司为样本,运用多元判别方法,建立了适用于房地产上市公司的中国财务危机预警模型,该模型为决策者及时评估房地产行业潜在的财务风险提供了参考。汪慧(2014)试图以EVA变量为基础进行财务风险预警分析,EVA指标的引入将财务利润真实化,对企业的稳定发展有重要的推动作用。

二、企业债务风险与智能风险管理框架

1.财务风险与债务风险的区别和联系。

一般意义上,财务风险是指公司因财务结构不合理、融资不当等原因可能无法按期支付负债融资所应付的利息而导致投资者预期收益下降的风险,是企业在财务管理过程中必须面对的客观现实。债务风险是指法律保护范围内面临的债款损失风险,侧重于因债务结构(债务期限、债务种类及利率)与资产的匹配关系不当而引发的风险。同样举债规模下,债务结构的错误匹配可能引发债务风险,进而增大企业的总体财务风险。下页图1展示了债务风险的结构。

财务风险与债务风险的区别和联系可参考下页表1。

2.企业债务风险的类型及特征。

企业债务的类型有很多,主要包括以下几种:商业信用、银行信贷、企业债券、租赁等。不同类型的债务对代理成本的约束也不同,多样化的债务类型结构有助于债务之间的相互配合,并实现债务代理成本总额的降低。商业信用是指企业在正常的经营活动和商品交易中由于延期付款或预收账款所形成的企业常见的信贷关系,它的形式主要有:赊购商品、预收货款和商业汇票。银行贷款是交通建设行业资金的主要来源之一,企业债券具有数量多、期限长的特点,也是交通行业的主要举债方式。

3.企业债务风险传递机理。

债务风险传递的基本含义是:企业债务融资环节和债务资金运用环节所面临的风险沿着资金链或外部的资金融通路径等逐渐扩散到企业其他环节的过程。债务风险传递渠道主要包括信息传染渠道、以资本为纽带的传染渠道和资金流渠道。债务风险控制可以从传染源和传染渠道着手:控制传染源是债务风险传染管理最有效的措施,从源头抓起,构建防范风险传染系统,增强企业内外部的监督,从而避免损失;2从传染渠道入手,运用有效的信息披露机制,切断信息传染渠道,阻止债务风险的传染。

4.债务风险控制的智能风险管理框架。

基于全面风险管理,债务风险控制的智能模型由三个层次和九项基本原则构成,如图2所示。智能风险管理框架具体分为三个方面:一是从风险管理的制度安排入手,在战略层面进行风险内部控制的组织结构建设,明确各部门的债务风险控制责任,通过增强风险管理领导力加强企业的整体风险防范意识;二是实现企业流程与风险管理流程的一体化,通过构建风险监测体系,更好地运用各种风险识别技术、风险评估技术和风险应对技术;三是根据风险的发生和传递机制,防范与控制企业债务风险。

三、HT公司债务风险控制的智能模型运用

(一)HT公司债务风险的描述

1.HT公司债务风险识别。

债务风险识别是收集可能给企业带来损失,影响债务目标实现等不利因素的过程。HT公司是一家从事交通建设投资项目的集团,资料显示,2014年该公司存在较严重的带息负债和货币资金双高问题。2014年1~8月完成营业收入2 175亿元,较去年同比增长12%,实现利润总额98亿元,较去年同比增长6%,带息负债为2 483亿元,较年初增加了612亿元,货币资金为868亿元,较去年同期增加了157亿元。2013年年初公司的带息负债和货币资金分别为1 448亿元、766亿元,2014年年初公司的带息负债和货币资金分别为1 871亿元和908亿元,带息负债及货币资金增长速度惊人。

2.HT公司债务风险分析。

风险分析是估计风险发生的可能性及其对项目的影响。本文主要通过HT公司的资产负债率、经济增加值等指标,运用行业比较分析法来分析公司的债务风险。

带息负债需要支付利息,由下页表2可看出HT公司2011 ~ 2013年经济增加值呈逐年递减趋势,其主要原因是带息负债快速增加,HT公司2011 ~ 2013年增长率分别为43%、25%、29%,远高于同期净利润水平。国资委考核中计算经济增加值时带息负债要计算5.5%的资本成本,而利息支出只还原费用化部分的75%,所以带息负债越多,对经济增加指标冲击就越大。

货币资金是流动性最好但也是收益水平相对最低的资产,银行活期利率只有0.35%,而公司的总资产报酬率有4.5%,相差近12倍。2011 ~ 2013年公司货币资金增长率明显高于净利润增长水平。带息负债和货币资金双高也引起资产负债率的飙升,到2014 年8 月底,HT公司资产负债率达到79.5%。根据规定,资产负债率超过80%的企业,用于考核的资本成本率将由5.5%调整为6%,这将极大地提高公司的考核资本成本,经济增加值很可能瞬间由正转负,将会使得公司的债务结构失衡,形成较大的债务风险。

分析HT公司的债务风险还需要进行行业比较。资产负债率是反映企业举债经营能力的直接指标,通过与中建、中铁、中国铁建、中冶四家国有企业横向对比,如图3所示,五家公司的资产负债率均在74%以上,债务融资较高。这是因为建筑行业是典型的重资产营运模式行业,而且五家公司均属于大型中央企业,具有得天独厚的银行信用支持。五家企业三年来的资产负债率逐渐升高,但HT公司与同行业相比资产负债率仍较低,在2012年其资产负债表是五家里面最低的。从总体来看,HT公司负债情况在同行中处于偏低水平。

3.HT公司债务风险评估。

风险评估是对风险发生的概率、损失程度结合其他因素进行全面考虑,评估发生风险的可能性及危害程度并决定是否要采取措施的过程。根据HT公司的性质,考虑相关数据的准确性,选取了6个财务指标进行单变量分析,评估债务风险,见表3。

从表3 来看,HT公司流动比率逐年上升,说明企业短期偿债能力提高,债权人所受保障增强。现金流动负债比率波动较大,表明企业经营活动产生的现金净流量对企业按期偿还到期债务的保障不是非常稳定。资本化比率逐年升高,说明企业负债资本化程度高,长期偿债压力大。应收账款周转率和存货周转率逐年下降,说明应收账款回收速度变慢,坏账风险上升,企业存货积压风险大,资产流动性和变现能力降低。带息负债比率逐年上升,说明企业未来的偿债压力不断增强。

与此同时,将上述四家建筑施工企业的平均水平与HT公司进行对比,结果见表4。

HT公司流动比率虽然有所上升,但在同行业中处于较低水平,公司应该加强对流动负债的偿还能力。现金流动负债比率在2010 年和2013 年在行业中处于较高水平,说明现金净流量对企业债务的保障较高,但其历年波动较大。资本化比率在同行业中属于较低的水平,说明其负债资本化程度较低,长期偿债压力较小。存货和应收账款占主营业务收入比重在同行业中处于较低水平,但都高于HT公司给自身设定的内部考核标准,且逐年增加,这说明公司存货和应收账款的比重偏大,不符合自身的指标控制要求。带息负债比率在同行业中处于相对较高水平,说明HT公司有相对较高的偿债压力和偿债风险。

综上所述,HT公司的债务风险依旧存在,应该采取有效的措施对其进行改善与控制。

(二)HT公司债务风险控制的智能模型

HT公司根据自身的实际情况,立足于企业经营目标和企业价值创造,制定了符合公司长远发展要求的债务风险智能控制模型,该模型可分为四个层次:

第一层:四级债务风险管控工作小组:集团、二级分子公司、三级分子公司、项目部或成建制独立核算单位。

第二层:三道防线的债务风险控制框架,详见图4。

第三层:1检测目标设定,包括系统全面地反映企业债务规模、性质,所处行业平均水平,对债务风险进行定量及定性评估,预测走势,估计债务危机概率大小,提出预警,根据预警提出债务风险防范措施。2风险识别。3风险分析,选取流动比率、现金流动负债比率、资本化比率、应收账款周转率等财务指标进行单变量分析。4风险评估,指标分定量指标与定性指标,定量和定性指标分别占总体分值的70%和30%,定性指标由债务监测小组根据具体情况打分确定。评估区间分为安全区90 ~ 100 分(债务危机的可能性较小)、预警区60 ~ 90分(债务危机可能性一般)、危机区60分以下(债务危机可能性较大)。

第四层:风险类别分为利率风险、汇率风险、现金支付风险和破产风险。

表5是对HT公司债务风险智能模型的总结,揭示了HT公司为了控制债务风险对智能模型的具体运用。

(三)HT公司运用智能模型控制债务风险的经验

智能模型对公司的债务风险从监督、管理及执行三个方面进行控制。HT公司拓展了智能风险管理框架,分四个层次对公司的债务风险进行分析、管理和控制。以下总结了HT公司运用智能风险模型的几点经验。

1.正确的债务风险识别和分析是债务风险控制的关键。

公司在进行债务风险控制时首先要明确目标,而明确目标的第一步就是对公司目前所存在的债务风险进行准确的识别和分析。HT公司根据自身行业特点对债务风险进行识别和分析,并形成四个层次的控制流程。

2.监督和管理是进行债务风险控制的润滑剂。

在对公司的债务风险进行识别和分析后,制定控制目标,提出债务风险控制的具体措施。HT公司从董事会的监督到风险管理部门的管理再到职能部门执行具体的控制任务,从上而下对债务风险进行控制。

3.债务风险预警是保障。

债务风险控制的目的是降低债务风险,实现企业利润最大化,因此在识别风险并制定相关控制措施后,还应设立债务风险预警机制。进行债务风险控制时应时刻关注相关财务指标的变化,一旦达到危险值,则立即启动应急方案来缓解债务风险。

四、案例结论及启示

债务风险作为评价企业经营风险的代表性指标,在战略制定、实施及评价过程中应重点监视与控制。由于我国中央企业背负着国有资产保值增值的社会责任,运用好债务风险的智能控制模型还需重视以下几个方面:

1.完善内部控制。

商业环境和信息技术的迅猛发展对公司内部控制提出了新要求,风险控制成为公司治理及内部控制关注的重点。在进行债务风险控制时需要整合公司内部控制:节约人力资源成本;严格控制“三公”费用,减少现金流出;实行集团资金集中管控,提高资金的使用效率和效益。

2.建立债务风险预警机制。

根据HT公司债务风险控制智能模型的操作方案,在确定债务风险目标时要构建适用性预警机制。将BP神经网络引入到经济预测和预警机制,使得预警机制更智能化。在公司发展战略中建立智能风险预警机制已成为公司风险管理的趋势。

3.激活民间投资。

交通建设项目投资大、周期长,而国家财政能力有限。根据2012年交通运输部出台的《关于鼓励和引导民间资本投资交通水路交通运输领域的实施意见》,吸引社会资金以独资、控股、参股等方式参与到交通建设及经营过程,这也是债务风险控制的技术手段。

参考文献

汪慧.基于EVA的上市公司财务风险预警研究[J].产业与科技论坛,2014(6).

王清刚.企业社会责任管理中的风险控制研究[J].会计研究,2012(10).

智能风险管理框架 篇2

智能电网建设框架及主要建设内容研究

摘要：进入21世纪,现代工业生产对环保带来很大压力,能源供应充足性问题以及能否得到更加低廉的能源供应,这些都是我们现在能源行业面临的.很大问题.气候变化、市场参与以及能源供应安全等因素,给中国的新能源发展、电动汽车发展、储能技术发展提出了要求,其核心意义在于,在新一轮由新技术引领的能源变革里,电网扮演什么角色?另外一个更深层次的话题就是,新一轮的经济竞争力、国家竞争力在哪里?作 者：曾祥淦  作者单位：赛迪顾问能源产业研究中心 期 刊：新材料产业   Journal：ADVANCED MATERIALS INDUSTRY 年，卷(期)：, “”(2) 分类号： 

智能风险管理框架 篇3

关键词 大数据 电子政务 政务智能 框架 政府管理模式 开源技术

分类号 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514x.2016.01.012

Government Intelligence in Big Data Environment：A Framework and Process

Li Hongbo， Xiong Li， Liu Yinbin

Abstract Big data is being penetrated into our economy， society and life， and will inevitably lead to profound changes in the way of government operations. Therefore， how to use big data to help government make better decisions is a big challenge for e-government. This paper proposes a framework of government intelligence in the big data era， also recommends some open source technology needed by government intelligence. It analyzes how the data is transferred in the proposed framework， and discusses the goals and potential benefits of the proposed framework.

Keywords Big data. E-government. Government intelligence. Framework. Way of government operation. Open source technology.

政务智能是电子政务发展到一定阶段的产物，它克服了传统数据库、数据分析方法的一些不足，如传统的数据分析工具、方法无法对大规模数据进行及时、有效的分析;现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据录入、查询和统计等功能，但却无法发现数据之间的关系和隐含规则，无法根据现有的数据预测事物未来的发展趋势[1]。

政务智能对电子政务的发展起到了很好的促进作用，然而现有政务智能的研究，均很少考虑大数据的关键特征，已不能很好地应对大数据带给电子政务的挑战。鉴于此，本文提出了大数据环境下政务智能的框架模型，在政务智能系统中采用开源技术，不仅能够有效降低成本，还能在一定程度上确保信息安全。希望通过本文的研究，一方面在大数据时代对我国的电子政务建设有所促进作用，进一步提升政府服务和监管效率;另一方面为政务智能的研究和应用提供新的思路。

1 大数据与政务智能

1.1 大数据及其在国家政府部门中的应用情况

目前，对大数据并没有统一的定义，但各界对大数据的特征基本达成了共识。大数据主要有以下四个关键特征（简称“4V”）：（1）数据量大（Volume），各种来源、各种类型的海量数据持续增长;（2）数据形式多样（Variety），有文本、图像、视频、传感器数据等，既有结构化的、半结构化的，也有非结构化的数据;（3）数据实时性（Velocity），数据实时生成、存储、处理和分析;（4）数据价值密度低（Value），单个数据的价值可能非常低，但从这些数据构成的海量集合中往往可以发现重要的知识与隐含的价值[2-3]。

大数据中所蕴含的海量数据，对于电子政务和智慧政府的建设而言，能否从中挖掘价值、辅助决策、优化服务，将是一个重要机遇;同时，鉴于新数据产生的速度已远远超过现有数据分析技术、计算平台的能力，如何开发与合理运用大数据分析方法，有效处理大数据的复杂性、安全性、隐私性等问题，也是一个重大挑战。

一些国家和地区已经认识到大数据对于智慧政府的重要性，并纷纷采取行动，推进大数据在政府部门的应用，具体内容如表1所示。从表1可以发现，美国和欧盟已经将大数据在政府部门的应用付诸行动，而我国政府部门对大数据的利用仍主要集中在行动计划上。因此，有必要对大数据环境下的政务智能模型进行深入研究，以推动大数据在我国政府部门的落地与应用。

挑战所采取的行动

政府部门应用大数据的成功关键，在于整合运用新技术的能力（如Hadoop、Spark）、开发合理的软件系统、利用大数据分析技术支持决策[9]。本文的政务智能2.0模型中，将对一些开源技术进行推荐。

1.2 由“政务智能1.0”迈向“政务智能2.0”

政务智能的目标是利用政府积累的大量历史数据来辅助政府决策，将政府所掌握的信息转换成知识，提高政府部门的决策能力、决策效率和决策准确性，并服务于公众。

政务智能的概念来源于商务智能。政务智能在技术层面与商务智能有很多共性，然而由于政务智能服务于电子政务环境，更多地表现出不同于商务智能的特点。许多学者将政务智能定义为一种信息系统，其目的在于辅助决策、服务社会[10-12]。

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综合已有的观点，本文认为：政务智能是电子政务的重要组成部分，它通过对政府积累的大量历史数据进行主动获取、整合、分析，对内服务于政府部门，辅助政府决策，提高政府的决策能力、决策效率和决策准确性;对外服务于社会公众，使企业、公民便捷地获取与其息息相关的分析型信息，从而实现电子政务服务公众的目标。

目前，对政务智能的研究重点主要集中在政务智能的支撑技术、体系结构、应用系统等几个方面。现有对政务智能的研究存在一定局限性，如没有将大数据的特性纳入政务智能的研究，而这一点正是本文研究所要克服的缺陷。可以将大数据时代之前的政务智能称为“政务智能1.0”，而本文引入的大数据环境下的政务智能则属于“政务智能2.0”。

2 大数据环境下政务智能的框架模型

本文提出的大数据环境下政务智能的框架模型如图1 所示。该模型主要由4个层次模型（大数据来源层、大数据整合层、大数据应用层、大数据展现层）以及相应的管理机制和安全机制组成。其中，大数据来源层、整合层和应用层位于云计算服务器上。通过云服务的方式部署政务智能模型，可以确保政府部门灵活、方便地按需定制所需的计算能力，及时根据大数据需求部署合理的分析模型，从而以尽可能低的成本满足复杂多变的数据服务需求。

2.1 大数据来源层

大数据来源层位于政务智能框架模型的底层，是整个系统的数据源泉。大数据来源层由各政务部门产生和管理的政务信息资源组成，这些信息资源分布在各种不同类型的数据库系统中，同时各数据库在地域上也处于分散状态。在数据结构上，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。

2.2 大数据整合层

大数据整合层是政务智能模型的核心，它将地理上分散、结构上异构的各部门数据进行采集、整合，从而为整个政务智能系统提供良好的数据源。通过政务信息资源目录系统和交换系统，将分散的数据库资源进行整合，沟通各政府部门业务网和互联网，形成统一、共享的数据库系统，为应用层提供数据支撑。通过分布式并行计算与编程模型，实现大数据的高效处理。

由于数据量庞大，将采用分布式文件系统和分布式数据库对各类数据进行存储和管理。分布式数据库利用合理的数据处理手段形成统一的数据库。分布式数据库包括基础信息库、共享主题信息库、决策支持信息库等，管理和维护产生的各种数据。

在大数据整合层，可以采用Hadoop或Spark实现分布式文件存储与数据计算。对于非关系型数据库（NoSQL database），可以选用Redis、Voldemort、Cassandra、Hbase、MangoDB、Apache Jackrabbit等。

2.3 大数据应用层

大数据应用层是联结大数据整合层与大数据展现层的纽带。应用层通过各种大数据分析技术形成大量决策支持模型，总体上可以分为两类：面向政府的应用和面向社会的应用，这两类应用在数据方面进行安全隔离。根据政府的职能，应用层的服务对象又可以进一步分为：宏观调控、市场监管、社会管理和公共服务，这样就基本涵盖了政府的所有业务。政府跨部门的业务工作极其广泛，如宏观调控业务、财政综合管理业务、税收业务、进出口业务、涉农业务、食品药品监管业务、社会信用业务、社会保障业务、环境保护业务等主要业务[13]，应用层利用整合层实现的部门间的信息资源共享来进行业务协同。

应用层的基础是应用服务器。应用服务器是实现特定应用的服务器系统，包括完成网站浏览的Web服务器、完成工作流管理的工作流服务器，以及实现一般数据库存取的应用服务器等。另外，在本模型中，应用服务器有一个很重要的作用——进行大数据挖掘与联机分析处理。应用层之上的各种应用主要是在大数据挖掘和联机分析处理的运算基础上实现的。

在大数据应用层，需要借助数据挖掘、机器学习中的算法实现大数据分析技术（Big data analytics），开源的R或者Python都可以较好地实现这一任务。

2.4 大数据展现层

大数据展现层面向政务智能系统的用户，分为政府内部用户和外部用户。展现层的目标是将分析后的数据以直观、易懂的形式呈现在用户面前，它具备多角度的数据可视化能力、深入的数据分析能力、根据需要随时调整报表格式的能力等，同时满足不同级别、不同来源用户的分析、决策需求。展现层是基于门户（Portal）技术的，其表现形式有Dashboard、报表、移动APPs等。

2.5 管理机制和安全机制

相关的管理机制和安全机制贯穿于模型的始终。管理方面，应建立完善的制度保障，如建立科学的信息收集机制和完善的信息利用机制。由于政务信息分布在各个不同的部门，建设一个高效的信息收集机制，及时准确地汇总各部门的信息，可为模型提供统一集中的数据基础;同时通过建设科学的信息利用机制实现模型自身价值，推动模型的高效运行。另外，模型还要提供绩效管理、系统管理（如角色管理、用户管理、数据字典管理、数据备份管理、系统日志管理、系统流量管理）等内容。

在信息收集和利用的过程中，全面的安全机制必不可少。例如，施行权限管理，根据数据的使用权限面向政府、公众提供服务;根据数据的不同安全等级，为政府部门和社会公众提供客观的数据产品。对内外网数据进行安全隔离，隔离状态下的数据交换安全可以采取数据加密、权限控制、内外网安全数据交换等保障措施。

3 政务智能模型的数据流程

政务智能模型的数据流程主要由三个阶段组成：大数据整合、大数据分析及大数据展现，其具体流程如图2所示。业务数据分散存储在各个部门异构的业务数据库中，首先利用前置交换系统将业务数据抽取到分布式的共享信息库中，这便完成了数据整合;然后利用数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、分布式并行计算模型等分析工具，针对相应的任务进行处理和分析;最后通过大数据可视化技术将分析的结果展现出来。

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4 政务智能模型的目标与效益分析

本文政务智能模型总体目标是整合分散在政府部门及社会组织中的大数据，为政府部门、组织、公民提供高效率、低成本的信息服务;充分挖掘大数据的内在价值，辅助政府决策，服务公众。实施该模型后的效益可以从内外两个方面分析。

一方面，在政府部门内部，有助于提高决策的科学性，降低决策成本，服务于政府监管，充分发挥政府职能。（1）可以使相关数据分析人员从收集、整理和汇总数据的繁琐工作中解脱出来，将工作的重点转向提供能用于科学决策的信息。利用政务智能发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测未来的发展趋势，提高政府决策的科学性、准确性。（2）集中政府各有关部门的业务数据，进行整合、分析，可以形成系统的数据、资料，使各自独立的职能部门全面了解政府各相关部门的业务信息，按需应用，促进信息共享，从而有利于各个职能部门更为高效、协同地行使监管职能。（3）由于政务智能2.0中广泛采用了开源技术，不仅有效降低了实施成本，也在一定程度上确保了信息安全。

另一方面，在政府部门外部，提供公众所需的分析型信息，增强公众和政府之间沟通的时效性，更好地服务公众。（1）政府部门内部、政府与社会各界之间利用电子渠道沟通，并向公众提供随时随地的个性化服务。（2）利用政务智能系统，企业可以方便查找、挖掘、分析其经营决策所需的有关宏观经济、经验等方面的信息，从而为企业节约交易成本，提高经济运行效率。

5 结语

在大数据时代，海量、异构、多源的数据持续膨胀。为了应对大数据为政府管理带来的挑战与机遇，本文提出了大数据环境下政务智能的框架模型（“政务智能2.0”），该模型由大数据来源层、大数据整合层、大数据应用层、大数据展现层及相应的管理机制和安全机制组成。本文对大数据环境下政务智能所需的一些开源技术做了推荐。此外，本文还分析了大数据环境下政务智能模型的数据流程、目标与潜在效益。本文的模型有助于提升政府服务和监管效率、降低政府决策成本，并为政务智能的研究和应用提供新的思路。限于篇幅，本文没有对模型的管理机制和安全机制进行深入、详尽的探讨，这方面的研究将在以后的工作中进一步开展。

参考文献：

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智能风险管理框架 篇4

关键词：企业绩效管理,商务智能,BPM-BI的框架,平衡计分卡,数字仪表板

随着经济全球化发展,顾客需求多样化、个性化,信息变化频率加快,竞争范围和激烈程度日益加大,传统意义上通过历史性数据的分析来帮助企业进行决策支持已经无法满足用户的需求。大家公认,能否在激烈的市场竞争中生存取决于企业经营战略的正确制定和成功执行。早在2004年,Matteo Golfarelli在《除了数据仓库:什么是商业智能未来?》一文中预言,BPM将成为新一代BI技术应用的标志[1]。企业绩效管理(BPM)能够使组织有效地监测、控制和管理战略举措的实施。”[2]Gartner公司副总裁兼总经理伊恩伯特伦指出“BI战略投资有依然强劲的迹象,这个市场依然强劲,因为占主导地位的供应商继续把商业智能分析和绩效管理作为他们的中心要旨”[3]。本文的目的是使企业了解新一代BPM-BI的架构组成及其潜在的价值,主要从信息资源集成角度揭示基于BI平台的企业绩效管理的管理效益和系统功能实施策略。

1 BPM发展背景

提起绩效管理,大家并不陌生,企业管理者会声称已经执行很多年了,但是大多数组织并没有把绩效管理与核心战略和技术架构进行整合,驱动组织所有的部门实施战略目标(Sana Mojdeh)[4]。传统的绩效管理以财务指标为主,关注事后企业目标考核、员工的绩效考核,主要表现为绩效评价体系只提供了有限的信息,如财务报表数据,反映数据不全面。一方面这些信息只反映过去的业绩,并不能对企业未来的发展前景和获利能力做出评价;另一方面这些信息只反映出结果,不能实时挖掘导致结果的驱动因素,更为重要的是不能实时监控分析企业关键运营指标,不能实现组织的战略目标与管理运营体系的有机融合。

HyperioN (Oracle)在全球范围内率先推出早期的企业绩效管理软件,主要以财务数据指标管理为主。1990年以来,IT技术引入企业管理,先进的管理技术与新IT技术相结合,商业智能和客户关系管理也有所改善;随着事态发展,产生了一个提高规划、报告和业务分析的综合方法,这就是企业绩效管理、企业战略规划整体解决方案。2001年,Gartner公司提出了企业绩效管理(Business Performance Management,BPM)的概念,其他公司称之为Corporate Performance Management (CPM)或者Enterprise Performance Management (EPM)[5]。

国内外专家学者对企业绩效管理总结出不同的定义。综合各家观点,本文把企业绩效管理(BPM)定义为:企业绩效管理是构建一套自动化系统,帮助企业评价和优化企业运行和控制,进而帮助企业发现和建立新的商业机会。从众多的实践经验来看,它包含自动化、业务分析方法论、流程系统框架,目的是帮助管理者准确掌握企业运营的真实状况,提升企业绩效。企业绩效管理的主要特征包括完整的一体化、自动化数据处理、支持协作、深度分析和关注异常数据。

企业绩效管理把企业看作一个整体,把商务智能中的查询、报表和分析功能以及企业的业务流程和管理周期统一起来。类似于发动机与汽车之间的关系,商业智能作为“发动机”提供动力,而绩效管理软件则类似于汽车的方向盘、刹车和变速箱,通过整体的集成,把商务智能的动力发挥出来[6]。

2 BI商务智能的应用

基于计算机的商业智能系统出现大概接近四十年,该术语将取代决策支持系统、经理信息系统和管理信息系统[7]。随着每一次新的更新换代,企业的事务处理日益复杂,BI计算和分析需求的计算机硬件和软件也更加成熟。

商务智能BI是一种涉及企业客户、竞争环境、竞争对手、合作伙伴和企业内部业务的知识,主要功能是改善决策过程的时效性和质量。BI系统包括一些IT应用系统和工具,支持企业内部和外部的商务智能。商务智能系统的战略和竞争机会包括企业绩效管理、优化客户关系、监控业务活动以及传统的决策支持功能,保证在恰当的时间、恰当的地点以恰当的形式为管理决策者提供行动信息和知识。目前,商业智能已经成为一种战略举措,是首席信息官和企业领导人公认的推动企业绩效和创新的工具[8]。关注外部竞争环境的商务智能被称作竞争情报(CI),一些学者将竞争情报看作商务智能系统中的一个特殊分支[9]。

信息时代的绩效管理是商务智能技术衍生出来得一个特定的应用模式。企业绩效管理是商务智能在业务领域的具体应用,在企业管理各层次中每个工作者将有权使用适合他们工作职责的BI和绩效管理,企业经营目标自上而下,层层展开;企业绩效,自下而上,层层保证,确保企业战略目标的实现,如图1所示。战略管理层制定战略目标和关键绩效指标,跟踪战略进展,预警经营风险;中层管理分解战略目标,分析目标的可行性和需要的资源以及实现的方式,并实时监控业务进展,及时调整偏差;业务层负责目标细分落实、具体事务操作、日常监控及报告处理。

目前,企业对商务智能的认识由感性逐步走向理性,注意力从数据驱动转向业务驱动,从关注技术转向关注应用,从关注工具转向关注工具产生的绩效[7]。关注绩效的BI近几年来由于仪表盘工具强大的功能支持,使业务分析的结果呈现都实现了可视化。Information Builders公司的商务智能产品解决方案就有战略仪表盘、分析仪表盘、移动仪表盘、操作性仪表盘等。其中,战略仪表盘使用数据可视化、数据集成和视觉设计技术来展示关键业务指标。专业化视觉设计和感知技术的使用能够使管理人员集中注意力,提高竞争优势,确保管理人员能够记得战略异常和决策过程[10],如图2所示。

3 基于BP平台的BPM-BI架构

新型的绩效管理是一个全局的、无处不在的绩效管理。绩效管理基于商务智能平台,能够提供整合信息,是创建绩效目标问责的组织管理综合平台。图3展示一个新型的BPM设计框架,该架构以Information Builders公司敏捷信息解决方案的WebFOCUS BI (商业智能)平台为原型[10],分为4个部分组成:信息集成层、分析应用层、绩效管理层、用户访问层。系统采用B/S三层体系模式,以Intranet/Internet作为信息平台,将数据仓库放入Web环境中,运用Web技术作为信息传递机制。核心技术包括数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等。该架构方便用户进行改善和提高,并可以直接与其他管理系统集成来适应变化的市场需求。

3.1 信息集成层

信息集成层位于框架的最底层,关联着四个部分:数据的来源,平台集成框架及技术支持,动态数据仓库和规则库、模型库、知识库。信息集成层的数据主要来源于实时业务数据库、ERP、SCM、CRM及Internet等其他数据库。另外,全面的基于BI的绩效管理需要广泛整合信息来源,比如集成协调环境(ICE)的数据、风险防范和预警管理(ERM)的数据,以及传统的数据资源(WORD,EXCEL,FDP,DBASE)。BPM-BI平台集成技术工具包括面向服务的架构(SOA),数据的清洗、传输和装载(ETL),元数据管理(MDM),改变数据获取技术(CDC)等。

3.1.1 集成协调环境(ICE)

集成协调环境(ICE)是现代虚拟团队处于不同的地理环境,彼此协调工作的环境,由专业化的ICE软件和基础协作系统支持。现代企业中所做的几乎每件事都是在团队环境下完成的,因此改善团队的合作能提高生产力和竞争优势。集成协调环境支持技术包括:协同软件、即时消息、到场提醒、端对端软件、工作流系统、文件管理系统、远程会议、录像会议、知识管理和社会网络[8]。社会网络系统是集成协调环境的一个新的形式。通过集成协调环境不仅使企业积累和获得意想不到的信息,而且可以实现组织成员之间(包括供应商、顾客)进行良好的沟通。

3.1.2 企业风险管理(ERM)

所谓全面风险管理是指企业围绕总体经营目标,通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程,建立健全全面风险管理信息系统和内部控制系统。企业风险一般可分为战略风险、财务风险、市场风险、运营风险、法律风险等。黄丽虹指出,当代意义上的企业风险管理,已经不仅仅是关心企业操作层面的风险,而是关注对企业战略目标实现有着保值与增值功能的企业整体化风险管理,也就是说风险管理在向整体性和战略性过程进化[11]。不难看出,企业风险管理在关注战略目标、工作流程和IT实施方法上与绩效管理有着异曲同工之处。

在BPM-BI架构中引入企业风险管理,已是众多BI供应商的共识。Hyperion Information Builders、Spider Strategies、IBM等多家公司在新版企业绩效管理软件中融入了ERM,因此具备监控分析的预警功能,起到了防范风险作用。监控分析的核心技术是商务智能,关键技术包括数据仓库、数据集市和数据挖掘;主要商务智能工具包括平衡计分卡、数字仪表板等。

3.1.3 集成技术

为了实现“一切都应该在一起工作”和敏捷实时的信息服务目标,BPM-BI的平台架构集成了多项商务智能的核心技术,传统的商务智能技术有数据仓库、数据集市、元数据和元数据管理(MDM),对应面向主题应用和多种异构数据源时,还需要进行数据抽取(E)、数据转换(T)、数据清洗(C)和数据装载(L)等技术处理。

由于商务决策需要更多的实时信息,尤其是源于业务系统的信息,于是产生了企业信息集成技术EII。在面对海量信息时,EII和ETL这两种技术影响数据提取的速度,实时的ETL+变化数据捕获(CDC)技术的采用可以弥补现有的数据集成解决方案在速度方面的延迟。

EII、CDC和通常的ETL的技术组合使用,从商业的角度来看,提供了实时的商业环境所需的快速决策和行动,以配合不断变化的环境;从技术角度来看,它提供了一种在大容量数据中捕捉和传播信息的机制,以便业务系统的收益最大化。目前SAS Data Integration Studio 4.2 (数据整合工作室)正同多家软件供应商合作,如DB2和Oracle、Attunity、GoldenGate共同研发CDC技术的应用[12]。

3.1.4 面向服务的架构(SOA)

虽然面向服务的体系结构不是一个新鲜事物,但它可以使企业对业务的变化做出快速的反应,利用对现有的应用程序和应用基础结构(Application Infrastructure)的投资来解决新的业务需求,为客户,商业伙伴以及供应商提供新的互动渠道,并呈现一个可以支持有机业务(Organic Business)的构架。

BPM-BI平台架构集成了众多不同操作系统、不同开发平台的数据源(如图3),采用面向服务的架构,基础资源集中使用,增强系统稳定性和可维护性;优化业务流程,加快系统运行和响应速度;简化接口及系统集成的难度;不同开发平台的模块可以包装为统一标准的服务,可以重复调用,降低开发成本,从而满足E-Commerce、ERP、CRM、SCM、OA、数据库、数据仓库等重要系统之间无缝共享和交换数据的需要。

3.2 分析应用层

分析应用层采用BI系统基本的分析工具有:在线分析处理OLAP,数据挖掘Data-mining和即席分析Ad hoc queries,等等。数据挖掘是基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析数据,进行归纳性推理,从大型数据源中提取可信的、新颖的、有效的、人们感兴趣的、能使人理解的知识的高级处理过程。数据挖掘技术不仅从各种数据库中挖掘信息,还可以从数据仓库(Data Warehouse)以及Web资源中挖掘知识。数据挖掘工具有多维分析工具(Multidimensional Analysis)、统计分析工具(Statistical Tools)、查询与报表工具(Query-andReporting)和智能代理(Intelligence Agents)[8]。常用的Web数据挖掘方法是文本挖掘法,包括:Web使用模式挖掘、Web结构挖掘和Web内容挖掘等。采用先进的数据挖掘技术,让数据挖掘智能化,从内部信息源和资源丰富的互联网上挖掘竞争对手、竞争环境等信息,从而大大降低了人力采集带来的法律问题、成本问题以及信息的及时性问题。

功能强大的分析应用层是BPM-BI平台架构智能化实现的重要保证,它不仅能够发现企业内外部各种信息资源中蕴含的知识,也是绩效管理监测控制信息指标产生的根本,同时,提供业务系统进程异常、战略规划实施预警报告信息的追溯。例如,企业绩效管理还应具备例外分析的功能,用户自定义一些关键绩效指标的临界阀值,一旦业务绩效出现任何问,题关键绩效指标达到警戒阀值,系统就会自动分析比较,挖掘出可能的原因并及时预警,通知相关的负责人采取措施进行调整[13]。

3.3 企业绩效管理层

企业绩效管理层是采用领先的BI技术具体实现绩效管理方法体系的环节。该层主要应用的BI技术有数字仪表板;这里绩效管理方法体系主要包括平衡计分卡、关键性能指标、六西格玛Six Sigma等。

3.3.1 平衡计分卡+KIP

平衡计分卡自创立以来,在国际上,特别是在美国和欧洲,很快引起了理论界和企业界的浓厚兴趣。平衡计分卡被《哈佛商业评论》评为75年来最具影响力的管理工具之一。1992年,卡普兰和他的合作者大卫·诺顿发表了《平衡计分卡:驱动业绩的评价指标》一文,标志着平衡计分卡的诞生[14]。该方法的主旨是:企业发展是一个系统化的平衡过程,不再仅仅追求利润,而是一个向客户、股东、员工、社区乃至社会提供价值的主体,追求财务、客户、内部流程以及组织学习和成长的四维平衡成为企业存在和发展的根本[15]。

构建平衡计分卡其中的重要环节是KPIs资料收集与衡量。关键绩效指标(KPI)体系是绩效管理、目标管理、组织设计乃至战略管理的依据[16]。图4描述的是微软平衡记分卡架构组成及工作流程。

问题:企业实施平衡计分卡的道路并非一帆风顺。从实践来看,它是一个非常有用的工具,但并不是一个“易用”的工具。平衡计分卡的编制和实施涉及大量的关键业绩指标的取得和分析,是一个较为复杂的过程,一般要通过管理软件来辅助实现。当组织战略或结构变更的时候,平衡计分卡也应当随之重新调整。同时;保持平衡计分卡实时更新与有效,需要耗费大量的时间和资源。

解决:基于BPM-BI平台架构的绩效管理,在BI技术支持下解决了BSC+KPI实施难度较大等问题,销售、采购、产品制造和财务的关键绩效业务指标通过BI技术工具获取和分析。在这里,计分卡是一个应用程序或用户定制界面,帮助企业实时了解组织的绩效,通过理解、优化和调整组织结构、业务流程和员工之间的关系,管理、优化和调整企业的业务流程,并且提供内部和行业标准,目的是帮助个人理解自己对企业战略经营目标的贡献。

3.3.2 数字仪表板

数字仪表板是企业绩效管理(BPM)的重要组成部分。数字仪表板是一个图形显示工具,用仪表、交通信号灯和图表等形式显示数据信息[17],就像汽车的仪表盘,有刻度、有指针,使信息表现更直观,适合信息的交流与分享。仪表板有一些基本的控制旋钮,允许用户自定义,通过关键绩效指标(KPI)的性能调整,提供反馈、协作和监测等功能。不管组织是选择实施绩效管理的战略还是实施绩效管理战术行动方案,数字仪表板能够提供基础保障,使组织更有效地调整其战略实施与企业经营战略保持一致,帮助企业利用信息分析达到既定目标。实现这些功能,数字仪表板需要具备溯源分析、时间序列分析、预测分析和部门分析等等能力。

所谓绩效管理仪表板,通常是指包含平衡计分卡的关键性能指标的仪表板,以绩效管理为中心,通过企业应用整合,解决了部门之间的壁垒;更为广泛的绩效管理仪表板将联合供应链中的企业提供外联仪表板,共享数据和KPIs,使企业能够更有效地配合执行他们的联合战略。针对外联仪表板的趋势,Gartner公司指出,组织之间成功的合作“必须共同定义关键指标以加强企业间的双赢”[18]。

4 分析和结论

BPM消除了企业战略和战略执行之间的隔阂问题,它的目的是想让公司的每个人都朝同一个方向努力。事实上,BPM不是口号、陈腔滥调或技术,它是一种企业管理实践应用,利用及时、准确的信息从根本上对企业管理实践实施监测,以便对组织的绩效进行有效沟通、理解和控制。

商务智能技术是企业绩效管理的技术基础,对各种管理应用程序生成的企业数据进行分析,帮助管理者认识企业和市场的现状,从而辅助用户决策,深刻洞察企业当前的经营状况。企业绩效管理是商务智能的高级应用,让用户深入预见企业未来的经营方向,制定正确的战略。企业经营战略的实施将整合全员的绩效管理,也就是说,在企业管理各层次中每个工作者将有权使用适合他们工作职责的基于BI的绩效管理。虽然企业绩效管理的基础是一个综合各种方法、流程和指标调整满足企业信息需求的系统,但是,作为企业BI应用的重点,一个BPM解决方案只有融入系统中才会真正有效。这就是BI至关重要作用的关键。BPM代表了企业BI战略部署,BI应用作为企业综合战略的组成部分,可以提供企业有效地嵌入BPM的环境。BPM-BI框架可以使组织充分地利用现有的基础设施和现有技术投资,实现基本操作的数据源和数据仓库(或集市)的直接连接。这意味着IT需要具备多元数据源、多元应用访问权限和集成的能力;另外还需要一种公用数据模型,作用于企业所有的数据源,具有解决复杂的多元元数据的定义功能、提供元数据一致性功能和KPI定义的功能。

BPM-BI框架中的数字仪表板具有调整、可视化和协作功能,提供一个全面的、单一的数据视图,兼容不同系统,跨部门、跨企业、跨区域进行运营管理和共同协作;通过提供关键绩效指标、或者提供联合问题决策,来共享知识信息;以绩效管理为中心仪表板满足了组织需求,通过事前控制和人为控制支持实践运作目标与企业战略目标保持一致。因此,基于BPM-BI框架,企业绩效管理的管理效益主要体现在以下四方面:

一是改善沟通。BPM提供给高层主管一种有效的战略沟通机制,以期望管理人员和组织各个层面的员工根据公司战略目标和目的规划模型和绩效指标,进行细致全面的沟通。

二是增进协调。BPM能够改善提高组织内部各业务单位和职能部门之间的协作,保证部门之间资源和信息的共享,消除“信息孤岛”,有效避免部门单独行动和资源的隐匿。

三是促进合作。BPM提倡思想和信息双向的交流,包括机构内部不同层面间垂直和同一水平各部门之间的协作。

四是加强控制。BPM能够使员工不断地调整计划,及时地修改或改进业务操作,以便提供给决策者最新市场情况的信息,或者是企业内部业务操作的现状和信息。

车队管理框架 篇5

本手册具有体系完整、知识新颖、操作务实的特点，适合于社会各类型的车队管理人员，对驾驶员、私家车主、汽车和物流等行业从业人员也有一定帮助，同时还可为中高等院校汽车类、管理类、物流类在校学生提供就业技能指导。

目录

第一章 车队组织结构 第一节 车队的管理组织

一、车队组织机构 车队人员构成 车队组织机构设计 车队管理的特点 车队组织机构职能

二、车队管理制度 驾驶员管理制度 车辆管理制度 维修保养制度

配件材料采购、领用制度 费用报销制度

安全管理（奖罚）制度 第二节 车队岗位职责

一、车队管理岗位职责

二、车队生产岗位职责 第二章 驾驶员管理 第一节 驾驶员招聘与解聘

一、驾驶员数量定员 驾驶员定员的基本原则 驾驶员定员考虑因素 驾驶员定员举例

二、驾驶员的招聘 驾驶员招聘的重要性 驾驶员招聘的途径 驾驶员的面试 驾驶员的路试 驾驶员招聘手续

三、驾驶员的辞退与解聘 解聘的类型 解聘注意事项 第二节 驾驶员培训

一、驾驶员岗前培训 岗前培训的内容 岗前培训时间安排 岗前培训组织形式

二、驾驶员在职培训 在职培训的内容 在职培训的时间安排 在职培训的组织形式 第三节 驾驶员薪酬管理

一、工资设计 工资设计的重要性 驾驶员工资设计 驾驶员工资方案

二、考勤管理

驾驶员作息制度的设计 日常考勤管理

第四节 驾驶员行为管理

一、公车私用

二、贪污加油费

三、贪污修理费

四、贪污过路费及停车费

五、延误时间

六、赌博嫖娼

七、危险驾车

八、无证开车

第五节 驾驶员人性化管理

一、思想沟通

二、后勤保障

三、车队文化 第三章 车务管理 第一节 车辆采购

一、车辆分类 国产汽车 进口汽车

二、车辆采购 计划的编制与内审 车辆选择 供应商甄选 采购程序 新车检验 三、二手车交易 二手车选购 二手车交易方式 二手车交易范围 二手车交易程序 二手车过户手续 第二节 车务管理

一、新车管理 新车上牌 车辆购置税 新车改装 新车走合期管理

二、车辆日常管理 车辆年审 证件管理 养路费缴纳 车辆检验 车辆报废 车辆广告 随车工具管理 车辆卫生

第三节 车辆的维护与保养

一、车辆的定期保养 定期保养原因 定期保养周期 定期保养项目内容

二、车辆的非定期保养

走合保养 换季保养 停驶、封存保养

三、维护与保养管理 日常维护保养管理 二级维护检测制度 第四节 车辆故障与修理

一、车辆常见故障

二、车辆修理 车辆修理类型 内部维修班 修理业务外包 自设修理厂 修理管理

第五节 车辆运行材料与配件

一、车用燃油 车用汽油 车用柴油 节油措施

二、车用润滑油 发动机润滑油 机油的选择与合理使用

三、车用齿轮油 齿轮油的种类和牌号 齿轮油的选择与合理使用

四、车用轮胎 轮胎的种类及特点 轮胎损坏的形式 轮胎的选择与合理使用

五、车用蓄电池 蓄电池分类

蓄电池的选择与合理使用

六、汽车配件 汽车配件的分类 汽车配件的采购 汽车配件的管理 第六节 汽车场、库管理

一、停车场 停车场设计 停车位 洗车台 门卫管理

二、停车库房 车库设计 车库管理

第四章 车队安全及管理现代化 第一节 车队安全常识

一、交通安全规定 道路通行规定 驾驶行为规定

车辆装载规定 车辆停放规定 高速公路行车规定

二、安全驾驶运输服务检查

三、车辆及财产安全保障 车队防盗 车辆防火 第二节 安全管理

一、安全管理制度

二、安全教育

三、安全检查

四、安全竞赛

第三节 交通违章及其处理

一、交通违章的种类

二、交通违章的处理 国家法规的违章处罚 车默内部管砸

第四节 交通事故及其处理

一、交通事故 交通事故的定义 交通事故的分类

常见的交通事故及其原因

二、事故处理 驾驶员现场处理流程 车队事后处理流程 第五节 保险与理赔

一、保险办理 选择合适的险种 保险公司的选择 保险办理的程序

二、事故理赔 一般事故理赔流程 被盗抢后的理赔程序 人身伤害的理赔 第六节 车队管理现代化

一、车队的信息化管理

二、各种先进的车队管理技术 自动车辆监控系统（AVM）车用电话系统

全球卫星定位系统（GPS）智能运输系统（ITS）第五章 车队财务管理 第一节 费用审核与报销

一、车队费用 队务费用 车辆费用

二、审核与报销 费用审核 费用报销

第二节 统计分析与评价

一、指标体系 车辆运用指标体系 费用指标体系 服务指标体系

二、统计与分析 数据统计 分析报表 统计技术与软件

第三节 财务管理与成本控制

一、财务管理 车队固定资产管理 车队现金管理

二、成本控制 成本控制基础工作 关键成本项目的控制 费用分摊与独立核算 第六章 货运车队运营管理 第一节 货运管理

一、货运组织 货物 货运组织 车辆运行组织

二、货运计划 稳定型货运计划 临时性货运计划 第二节 货运作业

一、发送作业 货物托运 货物承运 运输变更 货物装卸

二、途中作业

三、到达作业 第三节 运输调度

一、调度实务 车辆调度 司机安排 线路选择

二、调度管理 调度工作流程 对调度员的要求 第四节 货运质量管理

一、货运质量的评价指标 安全性评价指标 及时性评价指标 完好性评价指标 服务性评价指标

二、货运质量管理方法 货运TQM的基本思想 货运TQM的特点 货运TQM的基本方法

第七章 机关、事业单位公务车队管理 第一节 公务车配置与采购

一、公务车辆的配置 公务车配置依据 公务车配置的标准 公务车的编制管理 公务专用车的配置管理

二、公务车辆的采购 公务车采购的范围 公务车采购的原则 公务车采购的方式 公务车采购的流程v 第二节 公务车的使用

一、公务车使用类型

二、公务车使用制度的内容 公务车的登记 按职务级别使用 严格执行使用审批流程 使用调度记录

三、管理使用制度的制订 政策性原则

统筹兼顾、保证重点的原则 勤俭节约和清政廉洁的原则

四、统一管理的相关规定

五、公务车使用改革 第三节 公务车队营运管理

一、用车申请与审批 用车申请 用车审批

二、公务车调度管理 公务车调度管理原则 调度工作制度 调度计划 值班管理

三、公务车运行管理 出车管理 途中管理 收车管理 第四节 客服保障

一、公务车队的服务对象 内部员工 单位客人 车队客户

二、客户服务措施 树立服务意识 创造良好的乘车环境 准时出车，避免迟到 制订文明礼貌行为规范 安全舒适

三、客户服务考核指标 乘客伤害人数 迟到次数及迟到率 客户投诉次数或投诉率 投诉处理率 客户满意率

第五节 公务车辆租借、拍卖与费用核算

一、车辆租借管理 车辆出租 车辆借用

二、公务车拍卖 拍卖的有关规定 公务车拍卖手续 公务车拍卖注意事项

三、费用核算 费用核算的意义 费用核算的步骤

附：公务车队管理制度（选编）某市政协车队管理制度（选编）某省科技厅车队管理制度（选编）某大学车队管理制度（选编）

某集团公司机关车队管理制度（选编）某省公、检、法系统警车管理制度（选编）第八章 专业车队运营管理 第一节 城市公交车队管理

一、城市公交车队的特点

二、公交车队经营管理

三、公交车队调度形式

四、公交车队行车作业计划 第二节 出租车队管理

一、出租车队的特点。

二、出租车辆要求

三、出租车队驾驶员管理

四、出租车队经营管理 第三节 长途客运车队管理

一、道路客运经营模式

二、客运车辆管理

三、客运驾驶员管理

四、客运车队经营管理规定

五、客运车队运行组织 第四节 邮政车队管理

一、邮政车队特点

二、邮政车队邮路管理

三、邮政车队生产管理

四、邮政车队邮路检查 第五节 集装箱运输车队管理

一、集装箱运输车队特点

二、集装箱运输常识

三、集装箱运输合同

四、集装箱车队运输业务

第六节 危险品运输车队管理

一、危险品运输车队特点

二、危险货物简介

三、危险品运输车辆与设备

四、危险品运输车队的经营管理

五、危险运输车队管理重点 附则 车辆及运输法规（摘要）

财务管理的概念框架 篇6

【摘要】 提出了财务管理概念框架的逻辑起点应具备的特征,分析了关于财务管理理论结构逻辑起点的几种认识,并认为应以本金作为财务管理概念框架的逻辑起点,论述了比较科学的概念框架,有一定的理论指导意义。

【关键词】 财务管理;逻辑起点;概念框架

一、财务管理理论结构的起点

(一)财务本质起点论

财务本质起点论在我国存在了很长时间,它从财务本质为起点,逐渐阐述财务的概念、财务管理的对象、财务管理的原则、财务管理的任务、财务管理的方法等一系列理论问题。这种观点源于20世纪80年代我国财务理论初建时期,解决了什么是财务(管理)等纯理论问题,不能解决为什么要进行财务管理这一与实践密切相关的问题,以本质作为起点,会阻碍财务应用理论的发展。

(二)目标起点论

只有确立合理的目标,才能实现高效的管理。适应市场经济发展要求的财务管理理论结构应该以财务管理目标为出发点(王化成),财务管理目标是在考虑风险和报酬两个重要因素的基础上实现企业价值的最大化。这种观点能够实现企业的总体目标,也存在一些问题:(1)财务目标的定位受财务环境等因素的影响,不能作为财务理论研究的原始出发点;(2)如果以财务目标作为研究起点,则很难安排财务假设在财务理论体系中的地位。

(三)假设起点论

持这种观点的人认为:任何一门独立学科的形成和发展,都是以假设为逻辑起点的,然而在财务学中,却忽略了这一点。并进一步指出:假设对任何学科都是非常重要的,因为它为本学科的理论和实务提供了出发点或奠定了基础。财务管理假设是财务管理理论结构中非常重要的问题,必须认真研究。财务假设的内容有:(1)理财主体假设,理财主体应具备以下特点:理财主体必须有独立的经济利益;理财主体必须有独立的经营权和财权;理财主体一定是法律实体,但法律实体并不一定是理财主体。(2)持续经营假设:理财分期假设。(3)有效市场假设:市场公平假设。(4)本金增值假设:风险与收益相关假设。(5)理性理财假设:资金再投资假设。

(四)环境起点论

财务管理环境是对财务管理有影响的一切因素之和,包括外部环境和内部环境。考察20世纪财务管理的发展过程可以发现,理财环境对财务假设、财务目标、方法、内容具有决定性作用,财务环境是财务理论研究的逻辑起点。以环境作为起点也有很多弊端:(1)环境是外因,故财务管理的环境只是构建财务理论体系框架时需要考虑的一个影响因素,而不能作为研究起点;(2)财务管理的环境具有不确定性,如果以它为起点,则很难建立成型的财务理论体系。

(五)产权结构起点论

对经济运行起约束作用的产权是经济制度的基石,财务管理必然受到产权结构的制约。不同的产权结构将会形成不同的财务管理模式,研究财务管理应从产权结构着手。该观点强调产权结构对财务管理理论与实践的影响;产权结构是经济制度安排的结果,财务关系能够更好地反映产权结构,产权结构的调整也可以通过财务关系的调整来实现。若以产权结构作为理论研究起点,就否认了可能通过实施财务管理活动调整产权结构的事实,否认人们对财务关系能动的改造作用;并可能导致重财务关系轻财务活动的局面;此外,“产权结构”本身不是一个财务范畴。

(六)本金起点论

著名财务管理学家郭复初教授认为:本金是指为进行商品生产和流通活动而垫支的货币性资金,具有流动性与增殖性等特点。并进一步指出:经济组织的本金,按其构成可以分为实收资本、内部积累和负债等几大组成部分。本金是财务研究的基本对象,是财务理论的基本细胞;以本金作为研究起点,符合逻辑起点的标准,但是本金与资金、资本之间的关系并不十分清楚

通过以上论述,可以看出以本金作为财务管理的起点是最合理的。

二、财务管理概念框架的基本内容

我国著名财务管理学家王庆成教授认为,财务管理概念框架中的基本概念是资金运动,它的基本规律是资金运动规律,它的基本程序和方法是资金运动规律性的运用。

我国著名财务管理学家郭复初教授等认为,财务管理体系由财务管理基本理论、财务规范理论和财务行为理论三部分构成。

我国著名财务管理学家王化成教授赞同环境起点论,并在环境起点论的指导下提出财务管理的假设,在假设的基础上提出财务的目标,然后在目标的指导下构建财务管理的基本业务理论和特殊业务理论。

以上著名财务管理学家对财务管理概念框架的看法都有其可取和独到之处,根据上述各种观点,结合当前和未来一段时间我国财务管理环境的现状和发展,本文比较赞同王化成教授的概念框架。

三、结论

理论是系统化的理性认识,是对研究的客观对象的本质及其与周围环境的相互联系、相互作用中所表现出的规律性进行理性思维和高度抽象的结果。财务管理概念框架是人们基于对财务管理实践活动的认识,通过思维活动对财务管理理论系统的构成要素及其排列和组合方式所作的界定,功能在于界定财务管理理论体系的覆盖内容与容量,揭示其内部各要素之间的内在逻辑结构与层次关系,梳理财务管理理论研究的基本脉络,指导和推动财务管理实践的发展。

构建财务管理概念框架首先要解决如何确定逻辑起点问题。逻辑起点是构建一门学科理论体系和概念框架的出发点,是该学科理论体系和概念框架赖以推理论证的最本源的理论范畴,不仅是理论体系的一个组成部分,对该学科其他理论要素的建立和发展以及整个理论体系的构建起着决定性作用。逻辑起点对概念框架有着直接的影响,不同的逻辑起点会形成不同的概念框架,构建财务管理概念框架必须首先正确确定逻辑起点。通过第二部分的论述我们了解到现在的逻辑起点论有很多种,每一种起点论都有自己的主张见解和弊端,在构建财务管理的概念框架时必须确定一个合理和具有前瞻性的起点,否则构建的概念框架就是一个虚构不适用的摆设。

目前学术界对财务管理逻辑起点的认识各不相同,每种观点都有各自的优缺点,比较赞同本金起点论,虽然本金与资金、资本之间的关系并不十分清楚。本金是财务研究的基本对象,是财务理论的基本细胞,以本金作为研究起点,符合逻辑起点的标准,如果只是由于本金与资金、资本的关系不清楚就否定该逻辑起点论的科学性,则显失公允或过于武断。

逻辑起点确定后才能构建合理的概念框架,同逻辑起点一样,概念框架也没有定论,不同学者对概念框架或理论体系有不同的理解,但概念框架的核心基本是一致的。在分析完上述概念框架后,赞同王化成教授构造概念框架的结构思路,坚持认为财务管理的起点应是财务管理本金而非财务管理环境,即以本金作为财务管理的逻辑起点,以财务管理假设为前提,以目标为导向。

参考文献

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[6]Benton E.Gup, Principles of Financial Management

智能风险管理框架 篇7

1公交智能化管理系统的研究现状

为了满足现代化城市的发展要求, 相关的研究工作者加大了对公交智能化管理系统的研究力度, 通过开展各种调研工作来完善系统结构, 一定程度上为解决城市交通问题带来了可靠的保障作用。但是, 受到各种客观因素的影响, 我国的公交智能化管理系统在实际的应用中无法达到预期的效果, 造成了许多资源的浪费, 加大了公交企业的投资成本。具体表现在: (1) 一些公交车上虽然安装了GPS系统, 但是在车辆实际的行驶过程中, 驾驶员并没有充分地利用这种系统, 致使公交智能化管理系统无法充分地发挥出自身的优势, 减少了公交企业的经济效益; (2) 一些公交企业只是在某些重要的线路上才安装智能化管理系统, 并没有实现规模化发展目标; (3) 部分公交企业为了控制自身的投资成本, 只是在安全调度指挥方面采用公交智能化管理系统, 缩小了这种系统的服务范围, 降低了系统的应用水平; (4) 对于信息化技术的利用较少, 影响着系统组成结构的质量, 加大了系统运行过程中的故障发生率; (5) 某些公交企业的管理模式与各种先进的应用技术衔接紧密性不强, 降低了系统的利用率; (6) 公交企业对于车上的各种电子设备整合效率低, 没有结合实际的需求合理地使用这些设备, 导致公交智能化系统应用中产生的实际作用效果不明显, 影响着城市的服务功能。这些方面的不同内容, 客观地说明了我国的公交智能化管理系统在实际的应用中依然存在着较多的问题, 影响了系统实际作用的发挥。因此, 需要相关的技术人员明确公交智能化管理系统架构, 完善系统的服务功能, 为现代化城市服务水平的提高提供可靠地保障。

2公交智能化管理系统架构

为了提高公交调度指挥中心的工作效率, 保证公交车的安全驾驶, 需要充分地发挥出各种信息化技术的优势, 构建出符合实际需要的公交智能化管理系统。这种先进的管理系统主要包含着不同的组成部分, 各部分的功能在实际的应用中发挥着重要的保障作用, 扩大了系统的应用范围。公交智能化管理系统的组成部分主要包括:调度中心应用系统、站台显示控制器、主站调度显示控制器等, 整个系统在可靠的接口及信息化平台上逐步形成的。同时, 系统良好的接口处理效果及完善的管理系统功能, 为公交智能化管理系统核心平台的搭建奠定了坚实的基础。系统的业务管理平台主要是由各种业务管理子系统及其它的子系统共同组成的。这些方面的内容, 客观地反映了公交智能化管理系统各部分功能的强大性及系统框架的合理性。系统框架构建的合理性, 保证了系统高效的工作效率, 也客观地反映了各种信息化技术有效使用对于智能化管理系统的重要性。

对于不同系统之间的合理设置, 主要依赖于能够数据实时处理、交换与资源共享平台, 通过完善接口处理功能与不同系列平台的相互连接, 最大限度地保证了公交智能化管理系统的服务高效性。同时, 基于信息实时处理与资源共享平台的构建, 可以使系统在实际的工作过程中能够及时地获取信息, 发挥不同子系统之间的交互作用, 逐渐形成智能化调度、智能IC卡收费、视频监控于一体化的可靠的公交智能化管理系统, 从而提升了城市交通服务水平水平。系统的整个流程为: (1) 利用可靠的GPS进行位置确定, 及时获取准确的公交状态信息的各种数据采集; (2) 利用各种无线通讯工具, 为调度指挥中心提供了实时的信息, 增强了监控效果, 提高了公交企业整体的工作效率; (3) 加强对行车安全、事故处理等方面管理的基础上, 系统的正常运行为公交企业带来了更多的经济效益和社会效益, 从根本上保证了城市道路交通整体服务水平的提高; (4) 加强从业人员的管理水平, 提高他们的综合素质, 促使所有公交车在正常的运行过程中能够处于稳定、高效的工作状态; (5) 做好客流量、车流量的分析工作, 对不同路线的开设、站点的设置、整个公交网络的合理布局、票价的制定及所有线路的优化等, 开展必要的调研活动进行综合地评估, 并在各项政策的支持下提高各项工作的整体效率, 为公交智能化管理系统的实现提供可靠地保障。

3公交智能化管理系统的实践应用

3.1车载终端A3主机设备技术的应用

在GPS智能化模块、行车记录仪、嵌入式系统开发技术的作用下, 可以完善终端A3服务主机的各项功能, 实现对车辆自动语音播报、行车状态报告、特殊路段状态信息监测等, 从根本上保证了公交驾驶员与调度指挥中心之间信息交互的高效性。同时, 这种终端主机设备可以对各种路况数据信息进行有效地处理, 减少了GPS使用中产生的误差, 并对行车记录仪有效地记录行车速度提供了重要的参考信息, 降低了公交车行驶过程中的安全事故发生率。车载终端A3主机设备技术的合理使用, 在获取实时的GPS信息的同时, 准确地记录了公交车的行车距离, 增强了系统中地图的适用性。比如, 当车辆在正常的行驶过程中遇到某些突发的事故时, 调度指挥中心的工作人员可以根据A3主机设备实时传输的信息进行合理地分析, 进而为事故的有效处理提供科学的决策, 保证了疏散交通工作的高效性。

3.2智能电子排班表的应用

在智能化管理系统的作用下, 技术人员可以对各种参数进行有效地分析, 利用信息化技术的优势及时地获取到符合公交车正常行驶时的各种动态参数, 进而制定出可靠的智能电子排版表。比如, 对于某些车流量较大的路段, 公交调度指挥中心可以利用智能电子排班表合理地控制每一辆公交车的发车时间间隔, 并根据客流量的大小合理地安排发车数量, 保证这些路段的畅通性。

3.3 IC卡系统与智能调度系统联调技术的应用

这两种智能系统的有效结合, 提高了公交企业收费工作效率, 保证了公交车的正常行驶。在可靠的公交车载终端A3主机设备与IC卡收费系统的共同作用下, 可以在较短的时间内利用自动化的采集方式完成数据采集工作, 实现了数据共享的发展目标, 保证了单车成本核算报表制定的合理科学性。比如, 当公交企业的管理人员需要完成运营历程及单车运营明细的统计工作时, 可以通过智能调度系统联调技术及时地获取到相关的信息, 并利用IC卡系统的作用得到细化各种账务, 从根本上保证了公交企业所有工作的顺利开展。

4结束语

采取可靠的信息化技术构建出适合城市发展需要的公交智能化管理系统, 可以缓解城市道路交通管理的工作压力, 实现现代化公交企业集约化管理的发展目标。这种管理系统在实际的应用中降低了企业的管理成本, 提高了公交的运营效率, 有利于加快现代化城市的建设步伐, 完善城市的服务功能。

摘要：随着城市进程化的加快, 公交管理系统在实际的应用中能否达到预期的效果, 需要相关的技术人员结合系统的管理目标, 采取有效的城市完善系统的服务功能。现阶段信息化技术的影响范围正在不断地扩大, 为公交智能化管理系统的构建与实际应用带来了重要的工作思路, 有利于增强系统的服务效果。明确这种智能化管理系统框架, 可以为系统功能的完善提供可靠地保障。基于此, 本文将对公交智能化管理系统框架与实践应用进行必要地阐述, 以便为相关的研究工作开展提供一定的参考信息。

智能风险管理框架 篇8

智能公交管理系统是公共交通系统中最关键的核心, 它集车辆自动定位技术AVL, 自动调度软件和出行信息系统于一体。利用这个系统中的客运量自动检测技术, 可以实现公交车辆的自动调度和指挥, 并且可以保证车辆能够准点运行, 对公交车辆运行速度的提高, 优化公交服务的质量。智能公交管理系统是由车载设备系统与车辆调度中心系统等共同组成的。车载设备主要包括有:车载GPS接收器、自动统计乘客数设备、电子支付费用、移动数据终端设备等;智能调度中心主要由车辆运营指挥调度、乘客信息服务和综合业务通信等构成, 控制中心能够在调度中心的大屏幕上监控线路上及时了解公交车辆运营的状况, 利用综合业务通信网络对车辆交通管理中心与紧急救援中心之间进行实时通信。

2 物联网技术在智能公交系统中的应用

2.1 物联网技术的概述

物联网技术是运用通信技术, 智能技术, 传感器技术和网络技术于一体的综合技术, 集自动化定位, 追踪, 监控以及管理于一身, 使每个固定的物体能够“说话”, 能够“行动”, 进而达到“智能化”的效果。实现物联网技术主要依赖于采用信息感知层、网络传输层和应用处理层面这三个方面, 并使其能够有效结合。信息感知层主要是利用无线射频技术、红外识别技术、无线传感器和全球定位系统等现代信息采集设备和传感器设备等所需的信息进行识别和采集。物联网技术是基于RFID技术之上的, RFID系统主要包括阅读器和电子标签。RFID技术具有很多的优点, 如非接触性、读取速度快和环境干扰小等, 其应用领域是非常广泛的。

2.2 物联网技术在智能公交系统中的作用

智能公交系统采用的RFID技术, 能够对城市公交车辆信息进行自动化采集。将RFID标签嵌入到公交车辆的车体中, 在公交站点安装好阅读器, 从而读取和识别公交车辆的相关信息, 就能自动识别公交车辆的出车、返回和公交车辆停靠站信息, 同时利用车载的GPS定位系统, 实时的定位车辆确切的位置, 共享车辆位置信息。大多数城市基本上都实现了公交乘车卡和城市一卡通等自助乘车系统, 提高了车辆自动化管理的水平。嵌入到车辆中的RFID标签, 能在乘客刷卡时自动读取信息, 确定乘客的身份, 从而统计上下车的乘客数量。获取的信息对公交车辆的调度有着非常重要的意义。调度中心可以根据这些数据统计出乘客乘车距离和乘车高峰期等信息, 并根据客流时间动态对公交进行调度, 从而达到公交调度科学性的提高。

公交站点和公交调度中心之间互联, 在车辆调度中心的控制对公交信息进行交换和共享。公交站点向车辆调度中心发送已经获取到的公交车停靠站的信息, 公交调度中心统计各个站点、公交线路的拥堵情况、乘客的数量等信息, 通过公交站点的电子站牌为乘客及时的提供候车信息, 提高公交的服务质量。公交智能调度系统负责数据的综合处理, 以完成公交公司对车辆调度计划的制定和车辆人员的综合管理。系统采用物联网相关技术和异构数据集成技术, 实现信息数据之间的互联互通。从众多的数据中, 找出有用的信息, 优化车辆的调度策略和线路, 为公交站点信息的设置提供辅助支持。

3 GPS技术在智能公交系统中的应用

3.1 GPS的概述

GPS全球定位系统是以GPS卫星为载体的无线电导航全方位定位系统, 它具有全能性定位功能, 能连续并且实时的定位, 它可以为各类用户提供最为精密的三维坐标。GPS全球定位系统在根本上解决了人类的导航和定位问题, 它是一项庞大的空间计划。GPS全球定位系统最开始是美国用于增强国家的国防力量而建立的, 现在, 也逐渐用于民用和商业领域中, 其价值也在不断的被认识和提升。

3.2 GPS技术在智能公交系统中的作用

智能化的大屏监控中心都是运用的GPS全球卫星定位技术与“全球眼”网络视频监控技术相结合。调度中心的工作人员能够直接通过综合监控系统平台, 随意的在大屏上放大、拉近或切换公交车的运营情况和公交车辆电子地图的画面, 实时监控公交车辆一切实时信息。

GPS全球定位技术可以实现车辆的自动报站功能。车辆能够根据设定好的站点和内容进行车辆的自动报站, 不需要进行人工操作, 从而减轻了公交车驾驶员的负担;故障报告, 可以及时显示发生故障车辆的具体位置, 并争取时间为故障车辆进行及时的抢修。动态调度, 能够根据车辆实际运行情况对车辆进行动态调度, 更好的解决公交车辆运行不合理的问题。

4 3G技术在智能公交系统中的应用

3G技术是集GPS全球定位系统, 地理信息系统和移动通讯系统等现代高新技术于一体的综合性系统, 其迅速的发展为城市公交车辆在调度和管理智能化上提供了支撑。这其中所运用到的报警器和传感器输出的信息发送到中国电信的公网上, 同时电信公网将接收到的公交车辆的定位信息通过信息接收发送设备及时的传送至交通管理中心, 再经过计算机的精确地处理, 进行电子地图匹配, 并在电子地图上显示出车辆的精确位置, 这样车辆控制中心就可以直观的掌握车辆的动态信息。利用3G技术在车辆的调度和管理系统中还有很多实用的功能, 比如车辆的监控, 车辆的越界报警, 车辆遇劫报警和防盗报警等方面。

5 结束语

智能公交管理系统是公共交通系统中最核心的系统, 它采用了先进的信息通信技术, 计算机数据处理技术, 数据传输技术, 传感器技术, GPS全球定位技术, 和GIS等技术, 实现了公交车辆的自动调度功能。所以, 在城市实施先进的公共交通系统是市场经济发展的必然结果。

参考文献

[1]武根友, 李江, 李晓辉等.基于物联网的智能公交系统研究[J].河北省科学院学报, 2011, 28 (3) :74-76, 94.[1]武根友, 李江, 李晓辉等.基于物联网的智能公交系统研究[J].河北省科学院学报, 2011, 28 (3) :74-76, 94.

[2]胡金星, 刘允才.公交信息智能化管理系统框架及关键技术研究[J].交通运输系统工程与信息, 2005, 5 (4) :14-17.[2]胡金星, 刘允才.公交信息智能化管理系统框架及关键技术研究[J].交通运输系统工程与信息, 2005, 5 (4) :14-17.

智能油田标准体系框架研究 篇9

1.1 目的和意义

智能油田建设包含了8大领域(运行中心、勘探、评价、开发与生产、集输储运、生产保障、公共应用),涉及面广,需要从全局的角度做好技术与管理方面标准的规划与设计,建立智能油田标准体系。

做好标准体系框架的设计具有以下3方面的意义:①为智能油田的标准建设提供指导;②优化智能油田实施方案;③为智能油田运维提供一个标准化的知识框架。

1.2 研究内容

本文在梳理智能油田标准目录的基础上,进行分析,制订智能油田标准开发方案,从而设计出智能油田标准体系框架。

2 智能油田信息标准综合体设计

智能油田是个复杂的系统工程,其标准体系应与架构保持一致,标准之间达到高度协调。

2.1 综合标准化方法的原理

为达到确定目标,运用系统分析法,建立标准综合体,迫切要求采用新方法——综合标准化。该方法的特点包括综合性、目的性、闭环控制、计划性、敏感性、整体协调性、成套性等。

2.2 基于智能油田实现框架的综合体

智能化油田的实现框架包括业务和IT两个组成部分。

(1)智能勘探的实现框架:分为现场实时可视化、综合研究辅助、科学决策3个业务层,知识管理、数据智能应用2个基础工程。

(2)智能评价的实现框架:分为实时跟踪分析、辅助研究评价、产能开发决策3个业务层,知识管理、数据智能应用2个基础工程。

(3)智能开发与生产的实现框架:分为4个业务层、2个核心业务模型,最终实现2个关键业务对象智能管理。

(4)智能储运的实现框架:分为管网监测、全网自动调节、模拟优化、科学决策4个业务层,知识管理平台、一体化协作平台2个基础工程。

(5)智能生产保障:分为实时监控、自动操控调节、一体化生产运行管理3个业务层。

(6)IT服务框架:建立物联网、一体化运行中心、云计算中心等基础设施;软件应用方面,建立一体化集成共享平台、数据挖掘系统、智能搜索系统、知识管理系统等;组织机构建设方面,完善人才培养、培训体系。

综合以上各项业务的智能化实现框架,并遵照智能油田的整体框架,本文给出了智能油田信息标准综合体的结构,如图1所示。

3 智能油田标准与现有标准体系的集成

本研究依据中国石油信息技术专业企业标准体系表的分类,将信息标准分为5类:专业数据标准、系统应用标准、基础设施标准、信息安全标准、管理与服务标准。智能油田标准是对当前标准体系的补充完善。

智能油田标准在3方面有较大扩展:①原标准体系中“业务应用标准”只有指导性标准,而现在明确利用IT系统实现业务智能化;②与原标准体系相比,增加了知识管理的内容;③与原标准体系相比,扩展了软件服务方面智能计算服务、应用集成的相应标准。

此外,智能油田标准在物联网、移动应用、云计算等技术方面需要进行扩展。

综上所述,智能油田标准体系在原标准体系“专业数据标准”中,增加“知识管理标准”;“系统应用标准”中,增加“应用集成标准”;将“数据管理标准”分为“数据管理标准”和“数据服务标准”,将“数据交换”“数据存取”等方面的内容划到“数据服务标准”分类中。

4 结语

将标准制定与技术研究及系统开发紧密结合,保证标准不“悬空”。采用“标准研制—标准验证—标准发布”的路线,在项目实施过程中,对标准进行验证和完善,最后在项目运行前,正式发布标准。智能油田标准中,许多标准可通过元数据进行描述,并由信息系统共享,可以保证应用系统的一致性,减少系统的重复开发,提高系统的智能化水平。

摘要：开展智能油田标准体系框架研究的目的是通过梳理智能油田建设所涉及的相关标准和规范,建立智能油田标准目录,设计智能油田标准体系框架,为智能油田标准的采用、制订、修订提供指导。

关键词：智能油田,标准体系,框架

参考文献

[1]中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,中国国家标准化管理委员会.综合标准化工作指南(GB/T 12366-2009)[S].2009.

智能建筑的基本框架结构 篇10

智能建筑即以建筑物为平台, 兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等主要组成元素, 集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体, 向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。在实际设计、施工过程中又习惯称之为弱电工程。我国智能建筑随着信息化进程的不断加快, 为传统的建筑带来新的理念, 让建筑开始服务于人们的生活。

2 基本结构

智能建筑的基本结构是指将信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等主要组成元素以特定信息传输关系连接在一起, 而且其结构会根据建筑的结构规模、建筑使用者的服务需要进行适应性调整。但绝大多数智能建筑基本框架结构可归结为下几种:树状结构、半网状结构、网状结构等。这里的结构划分不是按照接线方式进行的, 而是根据信号的传输方式进行的。即如下两种常见的接线方式:它们的信号传输皆为从主分控制器向末端设备发信号或末端设备向主分控制器反馈信号, 结构是一样的。基本结构中的接线方式如图1、图2所示。

3 树状结构

树状结构如图3、图4所示, 以集成系统为控制中心, 根据运行人员的指令以及从各个系统或分集成系统接收到的信息, 进行处理并向各个系统或分集成系统发送控制指令。图3所示树状结构, 常用于规模较小或单一建筑。图4所示树状结构, 常用于规模较大、多建筑连成的系统。这里值得注意的是:各个系统或各个分集成系统之间的配合是需要集成系统进行统筹控制的。如火灾应急情况是由火灾自动报警系统或相应分集成系统内部先进行处理, 再通过指令向集成系统发出火灾应急信号, 由集成系统向其余系统发出相应的火灾应急指令, 使其他系统或分集成系统进入火灾应急状态。

4 半网状结构

半网状结构如图5所示。该结构类似于拥有主备控制器的系统, 但其功能不同于拥有主备控制器的系统。拥有主备控制器的系统一般是在主控制器维修或损坏的情况下, 由备用控制器起作用;而半网状结构一般分为两个状态, 如应急状态与正常运行状态, 在应急情况下, 由应急系统直接向相关系统和集成系统发出应急指令进入应急状态, 此时集成系统仍处于工作状态, 而应急系统 (常见应急系统为火灾自动报警系统) 在此时为整个结构的最高控制中心。

5 网状结构

网状结构如图6所示。结构除正常结构之外, 应急系统与正常系统结构各个部分相连接。该结构拥有较高的安全性、稳定性, 但该结构施工设计难度大, 设备要求较高, 费用高。一般非特殊要求的建筑不会采用。该结构也分为应急状态和正常状态。在应急情况下, 由应急系统直接向相关系统末端设备、相关系统控制器和集成系统发出应急指令进入应急状态运行, 而应急系统 (常见应急系统为火灾自动报警系统) 在此时为整个结构的最高控制中心。

6 结束语

目前, 随着信息化进程的快速发展, 各种智能建筑结构应用于各类大中小型建筑, 但仍遇到许多瓶颈。例如, 能从事建筑智能化系统工程设计、统筹组织的人员缺少, 虽然对智能建筑系统较为熟悉的集成商众多, 但集成商却对建筑与施工了解较少, 设计的施工图纸质量差。因此需要具备同时掌握建筑、施工现场、智能建筑系统的人员, 而现在这方面的人员相对较少, 所以国内智能建筑还有一段路要走。

摘要：随着信息化技术的快速发展, 以信息技术为基础的智能建筑也逐步成熟。论文主要归纳介绍智能建筑三种常见的基本结构。

浅析商务智能的框架及其关键技术 篇11

一、关于商务智能

所谓的商务智能就是指企业利用数据挖掘(DM)、决策支持系统(DSS)、在线分析处理(OLAP)以及数据仓库(DW)等等非常现代的信息技术对企业在其自身生产经营过程中所产生的大量非结构化以及结构化的商务信息和数据进行分析、整理及收集,从而对企业做出正确的决策进行辅助,并且采取非常有效的商务行动、全面提升商务绩效的方法、工具、技术以及优化商务流程的总称。企业通过借助这一重要手段,使自身可以在市场竞争更加激烈、市场规模越来越庞大、市场组织越来越复杂、市场更加多变的商业环境下,高效的运营、快速的响应以及正确的决策,最终实现从信息到知识、从数据到信息以及从知识到利润的重要转化。商务智能主要利用数据挖掘技术、数据仓库等对客户的数据进行系统的管理和储存,并且通过各种各样的数据分析工具,将客户的数据进行分析,最终提供各种分析的报告,例如,客户满意度评价、营销效果评价、服务质量评价、未来市场需求、客户价值评价等等,这些都为企业的各种各样的经营活动提供了决策性的信息。

二、商务智能的框架

所谓的商务智能框架就是指商务智能的关键组成部分、构成要素的整体结构以及之间的关系进行界定。商务智能与其自身的框架关系就如同大厦与其建筑结构之间的种种关系,如果没有完善的、牢固的以及科学的商务智能框架,那么,商务智能的效能发挥、建造以及可持续的发展是极其不可能的。关于商务智能框架的方案,业界主要有六种极具影响力的框架方案。这六种方案包括美国数据仓库研究院的商务智能组件架构、扎克曼的企业框架、商务智能厂商的Business Object的商务智能框架、企业信息工厂、Gartner商务智能框架以及商务智能厂商Microstrategy商务框架。以上笔者所提出的六大商务智能框架中,Gartner商务智能框架是最受推崇的,因为Gartner公司作为全球最为著名的信息技术咨询的机构,该公司持续不断的、动态的对这一商务智能框架进行完善和修正。该框架方案主要是由组织层、功能层、商务层、基础设施层以及交易系统层等等五个方面组成的,所谓的交易系统层主要是指企业业务的系统,例如企业客户关系管理(CRM)、遗留系统(Legacy System)、企业资源计划(ERP)以及供应链管理(SCM)等等,这些系统作为原始数据的主要来源地,商务智能软件主要是通过编程的接口也就是API来对这些系统进行访问。而基础设施层主要是负责对于来自交易系统层的原始数据进行装载、转换以及抽取等等加工,并且把已经处理好了的数据存放到数据运营店以及数据仓库之中去,在其加工过程中,必须要保证数据的质量和源数据高度一致。该方案的功能层主要是对基础设施层已经处理好的数据进行很好的分析,以便辅助战略和运营,这些进行分析的软件主要分为三个类型,它们分别是报表查询工具、商务智能平台以及商务智能套件。而组织层针对于商务智能实施过程而言,是商务智能实施的组织保证也就是成立的技术支持部门,在其实施过程中,应该有绩效管理和方法论。在以上笔者所陈述的四个层次的支持下,商务智能才能够真正的实现其自身的透明化、虚拟化以及全球化。下面,笔者就主要针对商务智能的报表分析进行探讨。

三、企业商务智能系统报表分析在企业中的应用

企业的商务智能系统主要为两类的客户提供服务,一类是公司的决策层领导,另一类则是企业各个部门的业务人员以及主管人员。由于企业各个部门的业务人员以及主管人员主要是访问各种各样的细节信息,因此,智能商务报表系统为其提供的主要是居于数据模型自助式报表分析和呈现的功能。这里所指的数据型是面向不容的主体数据的集合,例如转分业务以及分入业务等等。用户只要通过对鼠标进行拖、拉业务信息项和业务指标,就能够提交查询,并且对所查询的结果进行必要的分析。为公司决策层领导所提供的更加容易理解和操作的固定报表的方式,在其界面上使用的主要是决策信息系统风格,也就是EEIISS,,EExxeeccuuttiivvee IInnffoorrmmaattiioonn SSyysstteemm。。公公司司的的领领导导层层,,只只要要通通过过鼠鼠标标进行非常简单的点击选取,就可以对业务的各种指标进行了解,并且可以很好的生成各种旋转透视表以及比较图表。下面,笔者就针对这两种方式进行简要的介绍。

1、固定报表分析在企业中的应用

所谓的固定式报表分析,是企业管理部门以及企业领导进行决策和分析的极其重要的工具,固定报表主要是基于预先已经定义好的输出、查询格式以及各个项目相对固定,只有例如年、月等等某些过滤的条件是变化的情况。固定报表主要是通过其使用动态中的参数驱动截面来对关键的业务指标进行显示,并且可以将其激活成为旋转透视表或者图表,以便企业的领导和管理部门进行更加深入的业务分析。这种通过鼠标点击按钮来实现访问关键信息的方式更加容易被理解和操作。固定报表主要是采用Java Script脚本语言以及编程方法,具有基于不同对象特点以及跨平台的特点。下面,笔者就对固定报表在企业中应用的过程进行分析。脚本控制的程序要将月份、货币类型、年度、分公司的名称、科目等等信息作为一种参数传递给已经设计好的数据模型,系统就会自动的生成查询,并且将查询数据提交给AS400 DB2的后台数据库,后台的数据库会将返回的结果传递到已经事先定制好了的报表格式之中去。

2、自助式报表在企业中的应用

用户主要是通过对鼠标进行拖、拉,信息项和业务指标所提交的都是动态的、随机的查询,也就是即席查询。即席查询的输出格式以及项目是无法提前预知的,这需要我们经过后台的数据库进行处理以后才能够返回查询的结果,并且在此基础之上,对报表进行制作。用户所生成的继续查询是依赖于事先构造数据模型的,数据模型主要是从业务处理的系统之中抽取出来的,并且针对操作数据中对业务分析具有明确意义的那一部分信息进行数据提取。在进行数据模型构建过程中,我们需要根据不同业务的主题,进行数据库和报表之间的连接,以及数据项之间的一系列的计算和特定条件过滤等等。数据模型构造对于用户来说是十分透明的,呈现出来的都是用户非常熟悉的信息项和业务指标。以上笔者所陈述的,直接由查询的结果生成报表就是呈现型的报表,相对于呈现型的报表来说,分析型的报表主要是对于更高一级的需求进行满足,分析型报表在查询结果的基础之上进行一定的分析。作为业务人员,可以通过事先在数据模型中定义钻取路径来进行数据的分析。与此同时,数据既可以被钻取到最为精细的层次以便揭示潜在的趋势,也可以返回到比较高层次从而恢复宏观景象,这会使报表真正的成为能够为企业产生商业效益的分析报表。在以上笔者所陈述的流程之中,IT工作人员每天都会从业务处理系统中进行数据的抽取,从而生成面向统计的一种数据库表,接着将数据库表进行一定的数据项计算以及链接,最终构成面向不同主题的数据模型。作为业务人员,他们会在已经构建好了的数据模型基础之上通过对鼠标进行拖、拉信息项创建查询,并且对查询的结果进行使用和分析,最后将已经生成了的报表存放到后台的数据库报表共享库之中去。

四、结语

本文中,笔者首先对商务智能进行了简要的分析,接着又对商务智能的框架进行了浅谈,最后从固定报表分析在企业中的应用以及自助式报表在企业中的应用这两个方面对企业商务智能系统报表分析在企业中的应用进行了探讨。笔者认为,理论只有应用到实践之中去才能够发挥其重要的作用,所以,笔者主张,将商务智能的框架及其关键技术这一理论知识应用到企业商务智能之中去。

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