大数据驱动供应商智慧运营的应用研究
智慧物流与智慧供应链协同发展策略研究
智慧物流与智慧供应链协同发展策略研究第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (2)1.3 研究方法与框架 (3)1.3.1 研究方法 (3)1.3.2 研究框架 (3)第二章智慧物流与智慧供应链概述 (4)2.1 智慧物流的概念与特点 (4)2.2 智慧供应链的概念与特点 (4)2.3 智慧物流与智慧供应链的关系 (4)第三章智慧物流与智慧供应链协同发展的现状分析 (5)3.1 我国智慧物流与智慧供应链发展现状 (5)3.1.1 智慧物流发展现状 (5)3.1.2 智慧供应链发展现状 (5)3.2 国外智慧物流与智慧供应链发展现状 (6)3.2.1 国外智慧物流发展现状 (6)3.2.2 国外智慧供应链发展现状 (6)3.3 存在的问题与挑战 (6)第四章智慧物流与智慧供应链协同发展的理论基础 (7)4.1 系统论 (7)4.2 协同论 (7)4.3 供应链管理理论 (8)第五章智慧物流与智慧供应链协同发展的关键因素 (8)5.1 技术因素 (8)5.2 产业政策因素 (8)5.3 人力资源因素 (9)5.4 市场环境因素 (9)第六章智慧物流与智慧供应链协同发展的模式摸索 (9)6.1 创新驱动模式 (9)6.2 资源整合模式 (9)6.3 产业协同模式 (10)第七章智慧物流与智慧供应链协同发展的路径选择 (10)7.1 政产学研用协同路径 (10)7.1.1 政策引导与支持 (10)7.1.2 产业技术创新 (10)7.1.3 人才培养与交流 (11)7.2 产业链协同路径 (11)7.2.1 优化产业链结构 (11)7.2.2 信息化建设与应用 (11)7.2.3 产业协同创新 (11)7.3 跨区域协同路径 (11)7.3.1 优化区域物流布局 (11)7.3.2 促进区域产业链整合 (12)7.3.3 建立区域协同创新体系 (12)第八章智慧物流与智慧供应链协同发展的政策建议 (12)8.1 政策引导与支持 (12)8.1.1 完善政策法规体系 (12)8.1.2 加大财政支持力度 (12)8.1.3 优化产业政策环境 (12)8.2 产业技术创新 (12)8.2.1 加强关键技术研发 (12)8.2.2 推广先进适用技术 (12)8.2.3 建立产业技术创新联盟 (13)8.3 人才培养与引进 (13)8.3.1 加强人才培养 (13)8.3.2 建立人才引进机制 (13)8.3.3 加强产学研合作 (13)8.4 市场环境优化 (13)8.4.1 完善市场准入制度 (13)8.4.2 优化物流基础设施 (13)8.4.3 促进市场公平竞争 (13)8.4.4 加强国际合作与交流 (13)第九章智慧物流与智慧供应链协同发展的实证分析 (14)9.1 案例选取与分析方法 (14)9.2 案例一：某知名电商企业的智慧物流与智慧供应链协同发展 (14)9.3 案例二：某大型制造企业的智慧物流与智慧供应链协同发展 (14)第十章总结与展望 (15)10.1 研究总结 (15)10.2 研究局限 (15)10.3 研究展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展，物流行业和供应链管理逐渐成为国民经济的重要组成部分。
ioc智慧运营方案
ioc智慧运营方案一、智慧运营的背景和意义1. 智慧运营的背景随着全球经济一体化的加速，市场竞争的激烈化，企业经营环境变得日益复杂和多变。
信息技术的发展，特别是物联网、大数据、人工智能、云计算等技术的升级迭代，为企业提供了更多的发展机会。
而传统的生产、管理和运营模式已经不能满足新的市场需求和企业发展的要求。
因此，智慧运营作为一种综合利用物联网、大数据、人工智能等技术的新型运营模式，已成为许多企业的发展方向。
2. 智慧运营的意义智慧运营的实施对企业有着重要的意义：（1）提高运营效率。
智慧运营借助物联网技术，可以对生产、仓储、物流等环节进行精细管理，全面提高运营效率。
（2）优化资源配置。
通过大数据分析和人工智能技术，可以实时监控内部资源使用情况，合理配置资源，降低成本，提高利润。
（3）提升服务质量。
智慧运营可以对客户需求进行精准分析，设计个性化的服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
（4）增强市场竞争力。
通过把握市场趋势、分析竞争对手，智慧运营可以为企业提供更具竞争优势的发展策略，提高市场占有率。
综上所述，智慧运营的实施可以为企业提供更多的发展机会和优势，对企业的发展有着重要的意义。
二、智慧运营的核心技术和手段1. 物联网技术物联网技术是智慧运营的重要基础，通过对企业内部所有设备、设施等进行联网，实现信息的互通和共享，提高整体的运营效率。
物联网技术可以实现设备的远程监控、故障预警和维护等功能，有效降低故障率和维护成本，提高设备的运行稳定性。
除此之外，物联网技术还可以实现对生产过程、物流环节等的实时监控和数据采集，通过大数据分析，为企业提供更加精准的生产计划和物流方案。
2. 大数据分析大数据分析是智慧运营的核心技术之一，通过对海量的数据进行采集、处理和分析，可以为企业提供更加精准的运营决策支持。
大数据分析可以帮助企业从客户需求、市场趋势、竞争对手等方面进行全面的分析，为企业提供更具竞争优势的发展战略。
同时，大数据分析还可以帮助企业实现对内部运营情况的实时监控和预警，对企业的运营进行精细化管理和优化。
《电力大数据》2020年1-12期总目录
２０２０年１２月第２３卷第１２期电力大数据２０２０年总目录 Ｄｅｃ ２０２０，Ｖｏｌ ２３，Ｎｏ １２ＰＯＷＥＲＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＢＩＧＤＡＴＡＧｅｎｅｒａｌｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎ２０２０《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录第１期□大数据专题基于集中器ＳＩＭ卡状态分析的异常检测 董重重，王 吁，夏水斌，孙秉宇，何 欢，王先培（１）…………基于Ｑ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ算法用户最优充电站运营研究 刘 燕，贾肇伟，高 虹（８）………………………………………基于倾角传感器及不同杆塔类型的输电线路覆冰监测研究 殷蔚翎，黄 良（１４）………………………………………………基于人工智能的风机塔筒倾覆智能预警系统建设与开发 陈万勋，刘春波，赵坚强（２１）……………………………………基于蛛状网拓扑智能变电站“三层一网”通信系统研究 单梦琦（２８）………………………………………………………基于数据可视化的隔离开关运检辅助决策 门业堃，于 钊，宋 威，侯宇程，钱梦迪，滕景竹（３７）…………基于大数据挖掘的电网监控信息智能监控研究 孙云岭，徐建建，李 飞，李少博，苏玉京，李 芸（４５）…………智能变电站集中式站域测控装置设计与实现 辛明勇，杨 婧，高吉普，王 宇，张 历，汪明媚（５１）…………基于大数据的电力环保数据平台建设 雒 军，唐 坚，赵 喆，王 佩，闫 强，陈 星（５８）…………新能源综合服务平台及在配电网中的应用研究 王建平，李 莎，罗子昀，王永琦（６４）……………………………节能灯谐波指纹的测试研究与分析于 洋，李成升（７０）…………气象模拟仿真技术在电力安全应急培训中的应用与研究 陈肖龙，刘 航，李卓晖，张宝星，潘岐深，张荣鑫（７８）…………基于负荷曲线的配网支线负荷电流计算研究与应用 林 元（８４）………………………………………………………第２期□大数据专题基于ＦＡＨＰ的电网企业配电变压器供应商分级管理评价模型 代 洲，尹 华，李桧禹，毛 磊（１）……………………………贵州省近６０年气温变化特征分析及对输电线路运维的影响 刘发勇，犹珀玉（９）………………………………………………基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长 特征分析李 健，王琛，林韶生，杜佩仁（１７）……………………智慧能源区块链平台及典型应用分析与设计 裴求根（２６）………………………………………………………大数据技术在火电厂ＳＣＲ脱硝系统中的应用 唐 坚，尹二新，路光杰，陈 鸥，张 军，刘永岩（３２）…………基于电力物联网和ＧＩＳ融合的变电智能运检系统研究 李 飞，赵大兴（３８）………………………………………………电力领域科技查新系统的设计与实现 韦嵘晖，王庆红，孙辛博，王洪俊（４６）……………………………基于ＲｅｔｉｎａＮｅｔ模型的鸟巢智能检测 时 磊，杨 恒，周振峰，杨刘贵，张 辉，杜 浩（５３）…………电网转型背景下地市级智能电网示范区规划研究 唐小璐，赵伟然，古 含，何 鑫（５９）……………………………基于高层气象大数据的风电场中长期风功率预测研究 李 飞，纪 元（６６）………………………………………………基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究 苏华英，唐延婧，夏晓玲，田连杰（７３）……………………………无人机载多载荷输电线路巡检方法研究 陈科羽，王 萍，，石书山，周筑博，杨鹤猛（８０）…………………面向电力物联网的电力大数据应用 王海洋，赵忠强，唐建华（８７）……………………………………第３期□大数据专题基于大数据的台区行业聚合分类方法及分类特征分析 李 健，林韶生，陈 芳，杜佩仁（１）……………………………实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真 谈竹奎，汪元芹，赵 菁，刘 斌，刘 敏（１０）…………………设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析 高 志，樊锐轶，米 超，王大海，胡庆博，冯 超（１９）…………利用大数据实现电能计量装置运行状态质量评估 妙红英，李 蒙，王艳芹，王 松，洪 虹，康 强（２７）…………基于稳态波形分解与神经网络的负荷识别方法 陈伟伟，洪彬倬（３４）………………………………………………基于大数据的导线悬垂面脱冰跳跃高速摄影测量方法研究 马晓红，吕乾勇，毛先胤，徐舒蓉，王建国，唐 敏（４０）…………基于ＢＰ神经网络的输电线路隐患预放电识别研究 杨 旗，曾华荣，黄 欢，马晓红，毛先胤，张露松（４７）…………大数据理念下的供应商分析及应用研究 方茂欢，贺绍鹏，陈金猛，李 屹，郝嘉诚（５５）…………………基于Ｈａｄｏｏｐ和ＨＢａｓｅ的输变电设备数据聚合平台 陈 锐，吴应双，曹 杰，刘明顺（６２）……………………………基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定 陈巨龙，黄剑平，张 裕，代 江（６９）……………………………智能变电站二次系统组网结构与信息传输优化研究 唐孝舟，刘青红，孙长兰，章叶青，葛立青（７７）…………………电力大数据第２３卷考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究 赵 倩，赵翔宇，苏华英，汪明清，游成彬，黄红伟（８５）…………第４期□大数据专题基于故障概率的配电设备排查路径规划 马天佚，朱建明，杨 霖，张 驰（１）……………………………多源信息融合的微服务化电网事故追忆 韦洪波，曹 伟，叶桂南，韦昌福，何伊妮（８）……………………基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践 蔡新雷，齐 颖（１６）………………………………………………电力物联网中５Ｇ边缘计算技术的研究 王 亮，鲜 柯（２４）………………………………………………基于ＬｏＲａ技术的低压集抄系统运行可靠性分析 孙 航，梁丹丹，郝凤柱，何 毅，张 鸷（３１）…………………基于规则和机器学习的核电文件分发系统研究 刘帝勇，杨 强，岳振兴（３９）……………………………………基于大数据模式识别机器学习算法的热力站动态能耗指标 预测模型王 炎，张海增，胡新华，赵 隽，李 添（４７）………基于ＸＧｂｏｏｓｔ的线路覆冰测量中激光测距的误差研究 曾华荣，谢百明，王 冕，林呈辉，高吉普（５４）…………………多虚拟电厂接入的主动配电系统优化经济调度 邵倩文，姚 璐，谢 威，李舒佳，谢 敏，李建钊（６２）…………基于预期完成率的月内滚动机组组合研究 田年杰，苏华英，刘明顺，李 赟，黄红伟，游成彬（７１）…………电能表运行误差与状态评价模型研究 王晨丞，张君胜，蒲丽娟，何培东，杜 斌，赵智辉（７９）…………存在反向有功电量低压用户的研判方法研究 马 浩，王立斌，武超飞，赵国鹏，马婷婷（８６）…………………第５期□大数据专题基于生存分析模型的电力设备故障预测方法 王春波，陈 刚，周 融，马莉娟（１）……………………………基于人工智能技术的电网调度控制业务研究 范英乐，王 浩，白玉东，李 熙（９）……………………………基于神经棒的电力变压器离线图像识别研究与应用 曾 惜，王 冕，王林波，龙思璇，吕 飞，陈华彬（１６）…………低照度液晶屏幕图像增强算法 张薇薇，王 彦，张庆伟，付龙明，黄 辉（２３）…………………一种改进的ＲＧＢ－ＤＳＬＡＭ室内空间三维重建方法 余兆凯，彭晓峰，邱昌杰，李 训，常友谦（３０）…………………综合能源热力潮流节点标幺值模型及算法实现 陈 晓，齐文斌，平 原，谭志海，刘兴艳（３８）…………………考虑发电能力匹配性的输变电设备检修优化方法 李 豹，袁 泉，张 蔷，卢明富，张德亮，黄红伟（４６）…………大数据技术在配网单线图自动成图的应用研究 何雄坤，周宏志，聂 辉，陈满超，齐志刚（５４）…………………基于数据驱动的物资储检配一体化系统研究和应用 彭 坤，朱长征，高书怡，朱孝峰，潘 敏，李 刚（６４）…………基于大数据的发电量预测分析数据平台建设 张睿锐，徐俊强，童 琪（７２）……………………………………一种云计算数字签名技术的研究与实现 杨凯利，瞿 强，张永超，张其静，娄红红（８０）…………………面向电网实时运行风险的快速定级方法研究及应用 罗 艳，陈子敬，高 浩，粟 景（８６）……………………………第６期□大数据专题基于用户停车行为统计的电动汽车快速充电站最优规划 陈巨龙，刘振铭，薛 毅，廖志军，郑方鹏，徐立新（１）…………大数据环境下基于Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的分组负荷预测研究 史 静，南开辉，周 琪，谈 健，李 琥（９）……………………基于改进的ＳＡＥ和ＤＣＴ的自适应无人机巡线图像识别算法研究 王 鑫，李天睿，焦睦涵，刘萌森，刘逸涵（１７）…………………基于ＫＣ－ＬＳＳＶＭ－ＭＡＦＳＡ的并网光伏微网系统的能量管理 黄 柯，李佳蓉，杨璐瑜，陈 爽（２６）……………………………基于ＢＰ神经网络模型的输电线路造价预测模型研究 张宇晨，张宇霖，封春菲，王 晨（３５）…………………………基于ＴＯＰＳＩＳ的私自增容专变电力用户排查方法 王立斌，张思为，马 浩，赵 佩，李梦宇（４３）…………………基于多级属性加密的零信任访问授权控制方法研究与设计 黄 何，刘 劼，袁 辉（５１）……………………………………基于大数据分析的电力用户多维价值识别精准营销投入产出 模型研究姚丹靖，褚 燕（５７）……………………………………基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践 王海洋，迟兆江，蔡鹏飞（６３）……………………………………数据标签研究与应用李阿勇，税 雪，宋志伟（６９）………………基于泛在感知及Ｐｙｔｈｏｎ编程的线损问题区间快速定位方法 黑 阳，单宇南，李文澜，张 维，郝旭东，胡一平（７５）…………基于同步向量的配电网运行数据监测装置设计 曾 惜，王元峰，王林波，杨琦岑，蔡广林（８５）…………………第７期□大数据专题基于ＦａｃｅＮｅｔ的无人值守变电站智能监控终端 宗祥瑞，王 洋，金 尧，周 斌，任新颜，庞玉志（１）…………基于大数据的电网状态估计精细化分析 刘 爽，张 硕，郑 璐，王兴才，金宜放，王 铎（９）………… 第１２期《电力大数据》２０２０年总目录数据挖掘技术在反窃电工作中的应用研究 秦 娜，高振江，白泽明，栾德佳，李雨庭（１６）…………………水火电发电权交易机制及水电市场化发展模式探究 吕 翔，吴引航，戴晓娟，卢冬雪，陈雨果（２４）…………………基于随机模型预测控制的能源互联网双层协调优化调度 蒋泽甫，张 彦，高 华，何向刚，周杨林（３１）…………………一种基于ＳＱＬｉｔｅ数据库的电网滚动规划分布式收资方法 俞秋阳，何俊峰，常宝立，王新宝（３９）……………………………利用差分－花粉算法实现反时限过流优化 罗 琨，罗晨瑀，刘 丽，李正新，周 坤，郝东方（４６）…………变电站双星形并联电容器组电容量快速测量方法 杨 旗，谢百明，陈沛龙，文 屹，马晓红，陈 竹（５４）…………基于数据分析的ＭＧＰ并网系统电气端口的谐波特性 陈巨龙，薛 毅，李庆生，张裕，何向刚（６２）……………………基于聚类分析的低压配电设备误告警识别方法 冯 义，李中文，晋 斌，张腾飞（７２）……………………………一种基于主站多源信息的配网故障定位方法研究 练 寅，王 荣，刘安茳，王昆伦（７９）……………………………贵州火电机组机网耦合扭振典型故障分析与寿命评估 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８６）……………………………第８期□大数据专题基于电力大数据的新能源跨区域消纳研究 彭 旭，郭耀松，刘 琼，周兆南，白 鑫，高 翔（１）…………基于小波变换的多路基坑尺寸检测降噪评估 张 周，胡 科，张 鹏，林 佳，胡涤尘（９）……………………基于多层协作负荷辨识技术的新型智能电表研制及应用 田 欣，王克南，宁 蒙，邓士伟，李世洁（１８）…………………考虑稳控系统动作策略的大电网实时风险评估 康 鹏，陈俊全，姚 刚，宋 弦，白宏宇，杨 帅（２６）…………基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用 毛先胤，文 屹，马晓红，黄 欢，张 辉，余 容（３３）…………考虑设备利用效率和规划执行情况的配电网规划投资分配模型 张 彦，高 华，刘金森，李丽娟（４０）……………………………基于ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ的输电杆塔腐蚀失重回归拟合研究和分析 王 立，李 振，王 伟，杨世平，刘 恒（４７）…………………基于营配大数据的配网故障定位系统的设计与实现 袁忠军，王 丹，段湛辉，陈业伟，李明勇，张宁欢（５６）…………基于健康度与重要度的配电网线路评价 林 元（６３）………………………………………………………基于新型滑模观测器的ＭＭＣ子模块ＩＧＢＴ开路故障诊断方法 刘方艳，汤亚芳（７１）………………………………………………基于电量守恒原理台区拓扑计算模型研究与应用 梁旭常，汪 毅，黄兆鹏，靳 光，刘 林，王 鹏（７９）…………深度调峰工况下外圈配水湿式冷却塔模拟研究 王锁斌，邓彤天，王红波，李晨宇（８６）……………………………第９期□大数据专题基于电网电厂数据交互的居民垃圾分类激励方法及效果预测 方 响，王 亿，夏 霖，孙智卿，徐祥海，侯伟宏（１）…………基于无线传感器与边缘网关的变电站全物联体系方案 朱 成，黄 娅，刘 沁，张 力，刘光程，周哲夫（１０）…………基于大数据技术的电网自然灾害应急救援能力评价体系研究 秦浩然，夏银宽（１８）………………………………………………基于改进粒子群算法的接地网腐蚀诊断研究 陈敬友，付 明，张 军，张 超，杨尊富，雷治炼（２６）…………基于用电信息的电力能效服务潜在客户挖掘 王立斌，马 浩，杨 鹏，张 晶，张肖杰（３４）…………………基于模糊聚类与互信息的电网运营指标类间筛选策略 李嘉周，尹 远，刘俊勇，王电钢，黄 林，唐 杰（４２）…………基于监控ＰａａＳ的大数据治理研究 王 军，宋 尧，于全喜，宁 楠，廖清阳（５０）…………………考虑抽蓄电站运行特性的电网经济调度方法 袁 泉，周 鑫，张 蔷，周毓敏，黄红伟，李 展（５８）…………基于改进内点法的电热联合系统优化研究 陈 晓，谭志海，平 原，刘兴艳，李玉芬（６６）…………………ＳＰＷＭ逆变器输出共模电压影响因素研究 江 娜，曾 鹏，艾 波，李 锦，王生平，谢明威（７４）…………机网系统耦合作用下贵州火电机组轴系扭振建模与实测验证 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８５））…………………………第１０期□大数据专题基于一维卷积神经网络和自注意力机制的非侵入式负荷分解 蒙 亮，于 超，张希翔，覃智君（１）……………………………弱约束关联下考虑社会属性的低压居民台区负荷预测 卢德龙，缪继东，吕培强，殷 勤，吴 阳（９）……………………基于多维特征模糊聚类的负荷用户精准用电管理策略 殷新博，王 数，陆 芸（１７）……………………………………ＲＩＭＡ－ＭＳＦＤ组合模型在甘肃省水力发电量预测中的应用 成禹蓉，冶海廷（２５）………………………………………………大数据思维推进光伏扶贫管理创新的实践及应用研究 罗 凡，徐兰兰，边海源，杨照逵，白闻强，王小龙（３４）…………基于移动边缘计算的电力需求响应业务分配研究 胡 波，王建红（４２）………………………………………………基于大数据的企业用能数据共享分析平台设计与实现 张 颖，郭思炎，张益辉（４９）……………………………………电力大数据第２３卷基于云计算的小水电远程集控平台的设计与实现 陈云鹏，郑黎明，邱生顺，刘德文，李晓波，杜 炜，陈庆锋（５５）……基于数据中台的电力数据报表模型研究与应用 张 帆，杨 志，李文娟，胡锡双，张 乐（６３）…………………基于规划工具的配电网规划现状数据分析研究 关守姝，董小虎，孙 强，冯 涛，韩天华（７０）…………………南方电网发电侧运行备用容量统计研究及应用 李慧勇，杜 旭，方必武，杨 林，郭自豪，丁 刚（７９）…………电力数据标签库建设及服务能力研究 郭 敏，林晓静，尹泽楠，万 凯（８６）……………………………第１１期□大数据专题基于电网大数据的故障风险分析研究 裴求根，杨舒涵，卢宾宾（１）………………………………………基于改进ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ的配网架空线路异常状态检测 王超洋，罗敬一（９）………………………………………………基于ＡＩ大数据技术的无人机巡线研究 王 勇，王永旺，郭建勋（１７）……………………………………基于大数据的输电线路无人机巡检路径追踪方法 吴晏芳，梁智勇，陈冠胜，黄 浩，姜 南，魏子力（２４）…………基于边缘计算的ＧＩＳ母线热特性状态辨识研究 程占峰，夏 博，李波涛，王兴江，朱思尧（３１）…………………基于大数据技术的交直流混合主动配电网规划模型构建 胡 波，赵善龙，庞伟林（３８）……………………………………呼和浩特地区电网基于大数据的ＢＰ神经网络短期负荷预测 姜海洋，周芮冰，王烁罡，周定均，刘昌新，云 卿（４７）…………智慧家庭储能系统配置与运行双层优化 胡厚鹏，林晓明，钱 斌，梁 雾，刘安茳，练 寅（５５）…………基于出力－等值容量特性的光伏出力预测方法 吴 雨，张 宇，赵紫恒，连 欣（６３）……………………………基于电力大数据分析的综合能源服务分析与服务策略制定 曹 敏，白泽洋，巨 健（７２）……………………………………基于电量实时计算的市场监测数字化分析研究与应用 王林信，罗世刚，江 元，李竣业（７９）……………………………基于大数据分析的火电机组节能诊断与能效管理 张 平，孙雪丽（８６）………………………………………………第１２期□大数据专题Ｘ射线数字成像技术与图像人工智能诊断的探索与实践 谢百明，李 波，樊 磊（１）………………………………………基于大数据多元电网动态参数应用的研究 谢怀影，于 淼，贾 威，赵 军，李 婷，王钒宇（１０）…………基于ＣＥＥＭＤＡＮ－ＷＰＴ的台区线损组合变权预测模型研究 周 彬，李宜伦，张异殊，王国栋，蔡娇彧，牛 俊（１８）…………基于大数据分析的园区综合能源企业能效评价 郭 飞，王 波，王 亮，史渊源，胡建军，李秀广（２９）…………基于数据挖掘的南网异地容灾数据负载分析及磁盘空间预测 姜 南，梁智勇，吴晏芳，黄 浩，魏子力，吴浩珊（３７）…………江苏核电基于Ｓｏｌｒ与ＨＢａｓｅ的ＣＣ１设备信息工作台的设计 与实现 朱云飞，杨 强，秦绪涛，张钧鸣（４４）…………………………社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用 王 亿，陈 奕，方 响，宣 弈，徐祥海，孙智卿（５０）……基于电力负荷大数据的负荷分析方法及其在无锡地区疫情 期间的应用 董金哲，白晨阳，刘志仁，於慧敏，胡晓青，李 澄（５７）……基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用 王林信，江 元，罗世刚，李竣业（６５）…………………………融合气象信息的配网故障特征挖掘和故障预报研究 周小华，范美鹏，袁雪松，舒文雄（７２）…………………………居民用电行为分析及潜力研究 杨 宏，邓晨成，邹 芹，石 莹（８０）…………………………《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录 （８９）………………………………………………。
大数据技术在智慧物流中的应用实践
大数据技术在智慧物流中的应用实践随着社会经济的快速发展，物流货运业务的日益复杂化，传统的物流作业方式和管理模式已经无法满足这个行业的需求，而现代化的物流运营设施和智能化的物流作业，也得到了广泛的关注和追求。
在这种情况下，大数据技术的出现，极大地推动了智慧物流的实践和发展，为传统的物流管理模式提供了更好的解决方案，提升了物流服务的品质和效率。
下面，本文将就大数据技术在智慧物流中的应用实践进行探讨。
一、智慧物流和大数据技术的关系智慧物流，一方面指的是通过信息化和智能化技术在物流作业流程中实现的高效、快速、低成本和高质量的物流运营，在保证物流服务品质的同时，提升企业物流运营的竞争能力；另一方面，智慧物流还关注于提高数据信息的利用率，通过数据挖掘和分析，有效管理物流运营过程中的异常情况和信息，降低运营及供应链成本。
而大数据技术，则是实现智慧物流的关键基础。
大数据技术利用海量数据的挖掘和应用，通过对物流运营过程中各个环节的数据进行深度分析，识别、预测和优化，提高物流作业效率，减少成本和风险，实现物流运营的智能化和信息化。
因此，智慧物流与大数据技术可以互为依托，相互促进，实现相得益彰的效果。
二、大数据技术在物流采购方面的应用实践物流采购环节是整个供应链中的重要环节之一，一般与物流成本和效率密切相关。
而大数据技术的应用，能够进一步优化物流采购环节，从降低采购成本和提升物流效率两个方面进行探讨。
1、降低采购成本在物流采购环节，物流企业与物流服务供应商之间进行协商和采购，通常需要考虑时间、地点、货运方式、成本等方面的因素。
而大数据技术的应用，能够对各类物流服务供应商的数据进行整理和分析，以此推断出竞争对手的定价和成本结构，最终达到确定合理的价格范围的效果，从而实现采购成本的降低。
2、提升物流效率在物流采购环节，物流企业需要选择最适合的供应商，随后下达采购订单。
而这个过程中，大数据技术能够通过物流服务供应商的运作数据和物流运作数据进行复合分析，预测和优化商业模型，从而提升物流效率和服务质量。
在新零售业态中智慧运营的各种表现形式和内容
在新零售业态中，智慧运营的各种表现形式和内容是非常丰富多样的。
从线上到线下，从商品到服务，智慧运营无处不在，融入了大数据、人工智能、云计算等前沿技术，极大地改变着传统零售业的运营模式。
在本文中，我们将从不同角度深入探讨在新零售业态中智慧运营的各种表现形式和内容。
1. 大数据驱动的智慧运营在新零售业态中，大数据被广泛运用于智慧运营。
通过收集、整合和分析海量的消费数据，零售商可以更好地了解的购物习惯、偏好和需求。
在这基础上，零售商可以进行精准营销，推送个性化的商品推荐和优惠活动，提升购物体验，增加用户黏性。
大数据分析还可以帮助零售商更好地进行库存管理和供应链优化，减少库存积压和供应链风险，提高运营效率。
2. 人工智能在智慧运营中的应用随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的零售商开始将人工智能引入到智慧运营中。
通过自然语言处理和语音识别技术，可以实现智能机器人，为提供24小时全天候的在线和服务。
又如，通过图像识别和智能推荐算法，可以实现智能导购系统，为提供更加智能、高效的购物体验。
这些人工智能技术的应用，不仅提升了零售商的服务水平，也为带来了更便捷和个性化的购物体验。
3. 云计算与智慧运营的结合在新零售业态中，云计算技术也被广泛运用于智慧运营。
零售商可以通过云计算，实现线上线下的数据互通和共享，打破传统渠道的壁垒，实现全渠道的智慧运营。
云计算还能帮助零售商更好地进行数据存储和管理，提升安全性和可靠性。
另外，云计算还可以为零售商提供弹性和灵活的IT基础设施，降低IT运营成本，提高IT资源利用率。
总结回顾在新零售业态中，智慧运营的表现形式和内容是多种多样的，涉及大数据、人工智能、云计算等多种前沿技术。
这些技术的应用，不仅提升了零售商的运营效率和服务水平，也为带来了更便捷、个性化的购物体验。
未来，随着科技的不断进步，智慧运营的形式和内容也必将不断丰富和深化。
个人观点我认为，在新零售业态中，智慧运营是不可避免的趋势。
大数据在智慧物流领域的应用研究
Introduction随着时代的发展和技术的引领，大数据在各个领域扮演着越来越重要的角色。
其中，智慧物流领域也不例外。
智慧物流是利用现代信息技术和大数据分析手段，对物流运营过程进行全方位的监测和管理，以提高物流运营效率和降低成本。
本文将研究大数据在智慧物流领域的应用，探讨其在物流运作、仓储管理、运输优化和供应链协同等方面的具体应用场景和作用。
Body大数据在智慧物流的基础和影响大数据在智慧物流领域的应用，离不开以下几个方面的基础：1. 物流信息化的基础设施智慧物流需要依赖信息化的基础设施来获取和处理大量的物流数据。
这包括物流信息系统、物流网络设备和传感器等。
在物流信息系统中，各种物流操作活动的数据被记录下来，成为了大数据的基础。
而物流网络设备和传感器则可以帮助获取更加精确和实时的数据。
2. 大数据分析技术为了处理和分析大量的物流数据，需要借助大数据分析技术。
这包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等手段。
通过这些技术，可以从大量的物流数据中提取出有价值的信息，并进行进一步的分析和应用。
大数据在智慧物流领域的应用，对物流运输、仓储管理、运输优化和供应链协同等方面有着重要的影响。
大数据在物流运输中的应用物流运输是智慧物流中最为核心的环节之一，大数据可以在物流运输中发挥重要的作用。
1. 路线规划和货物跟踪通过分析历史运输数据和交通流量数据，可以为货物的路线规划提供参考。
此外，利用GPS和传感器等技术，可以实时跟踪货物的位置和运输状态。
这些数据可以用于优化运输路径和调度，提高运输的效率和安全性。
2. 风险预警和预测通过对大数据进行分析，可以及时发现物流运输中的潜在风险，并进行预警和预测。
例如，根据天气预报和交通拥堵情况，可以预测某些路段的运输风险，并采取相应的措施，以减少运输延误和事故发生的概率。
3. 运输成本控制大数据分析可以帮助物流企业分析运输成本的构成，找出成本的来源，并进行成本的控制。
例如，通过分析运输过程中的油耗、车辆利用率等数据，可以优化路线和车辆调度，以减少运输成本。
数智供应链视角下零售企业营运资金管理研究——以京东为例
【摘要】当前，全球正面临着百年未有之大变局，供应链的竞争已成为零售企业关注的焦点。
同时在数字经济背景和国家政策的支持下，进行供应链数智化成了各零售企业的必经之路。
而供应链和营运资金管理息息相关，故文章选取零售行业代表企业京东，探索其供应链数智化场景下OPM战略管理营运资金的具体情况，同时基于整体和渠道对其实施效果进行分析。
研究发现，供应链数智化有助于零售企业管理应付款和预付款、存货、应收款和预收款，进而提高企业的经营绩效，促进企业健康发展。
【关键词】数智供应链，OPM战略，营运资金管理【中图分类号】F275一、引言当前，全球正面临着百年未有之大变局，各国贸易供需之间的错位矛盾愈发突出，供应链的竞争已成为零售企业关注的焦点，进行供应链数智化转型成了各零售企业必经之路。
同时，对于零售企业来说，营运资金管理也是极为重要的，在数智供应链视角下合理进行营运资金管理不仅可以促进资金合理配置，还可以提高企业竞争力，进而使得零售企业在外部事件的冲击下更快适应环境。
因此，本文以零售行业代表企业京东为例，研究OPM 战略下的营运资金管理如何在数智供应链中运用，同时探索京东OPM战略下营运资金管理如何促进集团经营绩效。
二、文献综述与理论基础（一）文献综述1.营运资金管理评价视角的相关研究评价营运资金管理情况可以从两个视角出发，一方面，基于要素视角，Gitman等（1974）率先提出以现金周转期作为营运资金管理研究的起点[1]。
杨雄胜等（2000）学者基于我国的实际情况，对应收账款周转率和存货周转率的计算提出了新的见解[6]。
另一方面，基于渠道视角，陈静、李小健（2018）结合农业企业营运资金渠道管理现状，分析了农业企业采购、生产和营销渠道营运资金管理绩效[7]。
高琼华（2021）以北方国际为研究对象，从要素和渠道双视角出发，分析其营运资金管理现状及效果，并提出相应的建议[8]。
2. OPM战略评价指标的研究黄世忠（2006）在国内最早提出了也可以用现金转化周期来衡量OPM战略实施效果[9]。
智慧运营方案
智慧运营方案一、智慧运营的概念和特点1. 智慧运营的概念智慧运营是指借助先进的技术手段，如人工智能、大数据分析、云计算、物联网等，来实现企业运营的智能化、自动化和数字化。
通过对数据的收集、整合、分析和挖掘，帮助企业实现对生产、销售、客户服务等方面的精细化管理和预测分析，从而提升效率、降低成本，增强企业竞争力。
2. 智慧运营的特点（1）数据驱动。
智慧运营以数据为基础，通过对大量的结构化和非结构化数据进行分析和挖掘，为企业决策提供科学依据。
（2）智能化管理。
智慧运营利用人工智能技术，实现对流程、资源和人力的智能调度和优化，实现自动化和智能化管理。
（3）精细化运营。
智慧运营通过对数据的精细化分析和挖掘，实现对生产、销售、客户服务等方面的精细化管理，提升运营效率和服务质量。
（4）开放性和共享性。
智慧运营强调信息的开放和共享，倡导企业间、企业与客户之间的信息互通与共享，从而实现资源的最大化利用。
二、智慧运营的实施步骤1. 制定智慧运营战略企业应当根据自身的业务特点和发展需求，制定智慧运营的发展战略和目标，明确智慧运营的实施范围和重点领域，确定智慧运营的愿景和愿景，为智慧运营的实施奠定基础。
2. 建设智慧运营平台企业可根据自身的需求，选取适合的智慧运营平台，如云计算平台、大数据平台、物联网平台等，进行建设和搭建。
同时，也需要对企业原有的信息系统和数据进行整合和优化，搭建起企业级的数据平台。
3. 引入先进技术在智慧运营的实施过程中，企业需要引入一系列的先进技术和工具，如人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等，用于对海量数据进行分析和挖掘，实现对企业运营的精细管理和智能决策。
4. 建立智慧运营团队企业需要组建专业的智慧运营团队，拥有一支具备智慧运营相关技术和能力的团队，包括数据分析师、人工智能工程师、产品经理等，用于对智慧运营平台的建设和运营管理。
5. 推进智慧运营应用在完成前期的准备工作后，企业需全面推进智慧运营应用，将智慧运营技术和工具应用到各个业务环节中，如生产制造、营销销售、客户服务等，实现企业运营的智能化、自动化和数字化。
基于ESC绿色现代数智供应链平台的物资供应多维精益管理
基于ESC绿色现代数智供应链平台的物资供应多维精益管理摘要：国家电网公司在打造国网特色现代智慧供应链体系过程中开展现代智慧供应链运营中心建设。
作为体系的“大脑中枢”，运营中心汇聚公司供应链管理内外部数据，以大数据挖掘分析、人工智能技术，指挥供应链各方协同运作，形成协同、敏捷、实时、智能的供应链运营新模式。
运营分析决策，以供应链全局视角，针对业务发展趋势和痛点难点，基于大数据分析技术，建立分析模型，业务数据多维分析，流程再造，精准指导业务高效运营。
一、实施背景为了进一步提升产业链供应链现代化水平，增强产业链供应链自主可控能力，国网公司贯彻国家建设“现代供应链”工作部署，落实“一体四翼”十四五总体发展布局，应对供应链产业链行业复杂运营局面，以“数据业务化”推动供应链管理端到端可视、预警监控、自动执行、风险规避、智慧洞察、绩效提升，赋能供应链运营模式创新突破。
（一）响应电力体制改革的迫切需要当今国内外环境日趋错综复杂，新冠肺炎疫情影响广泛深远，国内经济面临转型升级的重要任务，能源发展与电力体制改革也将进入关键时期。
从输配电成本监审来看，国家输配电成本监审信息化手段逐步完善，监审操作规程日趋规范，监管部门对电网企业输配电成本的合法性、相关性、合理性的关注度越来越高。
（二）推动数字化转型升级的必然选择国家大数据战略明确提出加快构建以数据为关键要素的数字经济，推动数字经济与实体经济深度融合，加快数字中国建设步伐。
国务院国资委下发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，要求发挥国有企业在新一轮科技革命和产业变革浪潮中的引领作用，深刻理解数字化转型的重要意义，进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型工作。
（三）落实“一体四翼”发展布局的重要举措按照“一业为主、四翼齐飞、全要素发力”的发展总体布局，持续优化管理模式和运行机制，全力提高经营效益和发展质量，在深化提质增效方面要提升资产运营效率、狠抓重点环节降本节支。
智慧运营智慧管理智慧经营
智慧运营、智慧管理与智慧经营1. 引言随着信息技术的不断发展，智慧运营、智慧管理和智慧经营成为了现代企业中越来越重要的概念。
这些概念基于先进的数字技术和数据分析能力，旨在提高企业的效率、降低成本，并使企业能够更好地适应和应对市场变化。
本文将介绍智慧运营、智慧管理和智慧经营的定义和关键特点，以及它们对企业的意义和应用。
2. 智慧运营智慧运营是指利用先进的信息技术和实时数据分析手段来优化企业运营过程的方法。
它可以帮助企业实现运营流程的自动化和数字化，提高运营效率和质量。
智慧运营通常包括以下关键特点：•实时数据分析：智慧运营通过实时收集和分析运营数据，帮助企业快速发现问题和优化运营过程。
•自动化运营：智慧运营利用自动化技术，将重复、繁琐的运营任务交给机器完成，减少人力投入和错误率。
•数据驱动决策：智慧运营基于大数据分析和机器学习算法，帮助企业制定更准确、科学的决策，提高决策质量和效果。
3. 智慧管理智慧管理是指利用信息技术和数据分析手段来提升企业管理效能和决策能力的方式。
它可以帮助企业更好地监控和管理各个环节，并基于数据分析结果进行决策和优化。
智慧管理的主要特点包括：•数据集成和共享：智慧管理通过整合和共享数据资源，帮助企业各个部门更好地协同合作，提高管理效率。
•智能分析和预测：智慧管理利用数据分析和预测模型，帮助企业预测市场动态和发现潜在机会，提供决策依据。
•可视化管理：智慧管理通过数据可视化和仪表盘展示，让管理者更直观地了解企业运营情况，快速作出相应决策。
4. 智慧经营智慧经营是指企业基于信息技术和数据分析的手段，实现更高层次的战略决策和创新经营模式的方式。
智慧经营的特点包括：•战略驱动：智慧经营帮助企业制定长期发展战略，并通过数据分析和市场洞察，调整企业经营模式和创新业务模式。
•创新驱动：智慧经营通过数据分析和市场洞察，发现新机遇和创新点，并帮助企业实现创新和突破。
•跨界合作：智慧经营鼓励企业与其他行业或领域进行合作，实现资源共享和技术创新，推动产业升级和跨界创新。
从数据到智慧大数据驱动的企业运营策略
从数据到智慧大数据驱动的企业运营策略从数据到智慧：大数据驱动的企业运营策略随着信息技术的快速发展，大数据已经逐渐成为企业决策的重要依据。
通过对海量数据的整理、挖掘和分析，企业能够更加深入地了解市场、产品和客户，从而在竞争激烈的商业环境中获取竞争优势。
本文将探讨大数据驱动的企业运营策略，以及如何将数据转化为智慧。
一、大数据给企业带来的机遇随着社交媒体、移动设备和物联网的普及，大量的数据被不断产生和收集。
这些数据不仅包含了用户的个人信息和行为习惯，还涵盖了市场趋势、竞争情报等各个方面的信息。
企业通过利用这些数据，可以实现以下几方面的机遇：1. 了解客户需求：通过分析用户数据，企业可以了解客户的购买偏好、消费习惯和需求变化，从而定制个性化的产品和服务，提升客户满意度。
2. 增强市场竞争力：通过对市场数据的分析，企业可以了解竞争对手的策略和趋势，从而做出更准确的市场预测，调整营销策略，增强市场竞争力。
3. 改进运营效率：通过对生产、物流等运营数据的分析，企业可以发现潜在的瓶颈和问题，并采取相应的措施来提升运营效率，降低成本。
二、从数据到智慧的转变大数据虽然给企业带来了机遇，但仅仅拥有大量的数据还不足以为企业带来竞争优势，关键在于如何将数据转化为智慧。
1. 数据整理与清洗：大数据本身具有多样性和复杂性，因此企业需要对数据进行整理和清洗，消除噪音和冗余，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据挖掘与分析：通过数据挖掘和分析技术，企业可以从海量数据中发现有价值的信息和趋势。
例如，通过关联分析和聚类分析，企业可以了解产品间的关联性和市场细分，为决策提供支持。
3. 智能决策与应用：基于数据分析的结果，企业可以制定智能化的决策策略，并将其应用于实际运营中。
例如，通过预测分析，企业可以在市场需求高峰期提前调配资源，以满足客户需求。
三、大数据驱动的企业运营策略大数据驱动的企业运营策略是指企业在决策过程中充分利用大数据的洞察力和智慧，以优化运营效率和提升业务价值。
大数据技术在企业管理中的应用研究报告
大数据技术在企业管理中的应用研究报告第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与结构安排 (4)第2章大数据技术概述 (4)2.1 大数据概念与特征 (4)2.2 大数据技术架构与处理流程 (5)2.3 大数据在各领域的应用现状 (5)第3章企业管理中的大数据需求分析 (6)3.1 企业管理面临的挑战与机遇 (6)3.1.1 挑战 (6)3.1.2 机遇 (6)3.2 大数据技术在企业管理中的应用场景 (7)3.2.1 市场营销 (7)3.2.2 供应链管理 (7)3.2.3 人力资源管理 (7)3.2.4 财务管理 (7)3.3 企业大数据需求与关键技术 (7)3.3.1 企业大数据需求 (7)3.3.2 关键技术 (7)第4章大数据技术在企业战略管理中的应用 (8)4.1 企业竞争情报分析 (8)4.1.1 市场份额分析 (8)4.1.2 产品竞争力分析 (8)4.1.3 渠道分析 (8)4.1.4 研发动态监测 (8)4.2 市场趋势预测与机遇挖掘 (8)4.2.1 市场需求分析 (8)4.2.2 行业趋势预测 (8)4.2.3 热点事件监测 (8)4.2.4 用户画像分析 (9)4.3 企业战略规划与调整 (9)4.3.1 企业资源配置 (9)4.3.2 业务流程优化 (9)4.3.3 风险评估与管理 (9)4.3.4 业绩评估与激励机制 (9)第5章大数据技术在企业市场营销中的应用 (9)5.1 客户细分与精准营销 (9)5.1.1 客户画像构建：基于客户的消费行为、兴趣爱好、社交属性等多维度数据，构建全面、立体的客户画像，为精准营销提供依据。
(9)5.1.2 客户价值评估：运用大数据技术对客户价值进行评估，识别高价值客户，为企业优化资源配置和提升客户满意度提供指导。
(9)5.1.3 精准广告投放：根据客户细分结果，制定精准的广告投放策略，提高广告转化率，降低营销成本。
科技驱动下的智慧运营与优化
科技驱动下的智慧运营与优化随着信息技术不断的发展，科技已深入到各个行业中，成为推动社会进步的重要力量之一。
在我们的生产和生活中，科技已经无处不在，融入了我们的生产和生活的方方面面。
随着人们生活水平的提高，电子商务和在线零售等新式商业模式日益成为人们生活中越来越不可或缺的一部分。
随之而来的，就是商业运营的智能化和优化。
科技是数字化时代的重要推动力量，其技术进步持续推动各个行业的智能化发展，商业运营管理也不例外。
智慧运营是指利用先进的信息技术，加上专业化管理，按照数据分析和智能化技术的模式进行企业数据收集、分析、管理、协调和评估，以帮助企业提高生产效率和运营效益。
随着信息技术的进步，智能化运营正逐渐成为商业运营的新常态。
智慧运营的目的是提高企业效率和盈利能力，实现“高效、优化、智能”的企业运营管理。
为此，数字化技术和智能化工具成为实现智慧运营的重要手段。
随着技术的不断升级和发展，人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代数字化技术正在成为优化商业运营的重要工具。
人工智能技术是智慧运营不可或缺的关键技术之一。
目前，人工智能技术已经应用到商业运行的各个领域如交通、医疗、金融等领域中。
商业领域中，人工智能技术通过数据分析和模型训练，可以减少人力成本和提高人工智能效率。
实际应用中，人工智能技术应用有多种形式，例如：聊天机器人、智能客服、优化营销方案、智能推荐等。
智能化物联网技术，也是提高智慧运营的一项重要技术。
物联网技术已经广泛应用于各种领域，如农业、工业、零售、物流、安防、医疗等领域。
通过物联网技术，可以将所有物品接入互联网，形成一个智能化系统。
在商业运营中，通过物联网技术可以实现物流和供应链等方面的优化，在物流体系中，通过网络技术实现货物信息的实时跟踪，可以让货物流通更加灵活高效。
大数据分析技术也是智慧运营的重要工具。
将企业运营关键数据进行分类、归纳并分析，可以发现运营管理中的不足和改进的潜力，帮助企业做出更具成本效益决策，从而提高其运营能力。
基于大数据的智能城市研究与应用
基于大数据的智能城市研究与应用智能城市是利用先进的信息和通信技术来管理和运营城市，以提高城市居民的生活质量和城市的可持续发展。
基于大数据的智能城市研究与应用是一个热门领域，它利用大数据分析和智能算法来优化城市规划、交通管理、能源使用等方面，以实现智慧城市的目标。
本文将详细介绍大数据在智能城市研究与应用中的重要性和应用场景。
一、大数据在智能城市研究中的重要性1. 数据驱动的决策：智能城市的决策过程需要大量的数据支持，而大数据技术可以提供全面、准确、实时的数据分析和决策支持。
通过分析城市居民的行为数据、交通流量数据、能源消耗数据等，可以帮助政府和企业制定更科学、有效的决策，提高城市的管理水平和效率。
2. 资源优化的利用：智能城市的优化目标是实现资源的高效利用和节约。
大数据技术可以实时监测城市的能源和水资源消耗情况，并根据数据分析结果进行优化调度。
例如，在交通管理方面，大数据分析可以预测交通拥堵情况并优化路线规划，减少交通堵塞和能源消耗。
3. 服务升级的增强：以人为本是智能城市的核心理念，通过大数据技术可以更好地理解居民的需求，并提供个性化的服务。
例如，基于大数据分析的智能公交系统可以根据居民的出行习惯和需求，优化公交线路和车辆调度，提供更高效、便捷的出行服务。
二、大数据在智能城市应用中的具体场景1. 智慧交通：基于大数据分析的智慧交通系统可以实时监测交通流量，提前预测拥堵和事故，并根据数据分析结果进行交通优化调度。
例如，通过收集和分析城市居民的出行数据，可以优化公交线路和车辆调度，提供更高效、便捷的公共交通服务。
同时，基于大数据的交通管理系统还可以提供实时路况信息，帮助居民选择最佳出行路线，减少交通拥堵和能源消耗。
2. 智慧能源：大数据技术可以实时监测城市的能源消耗情况，并根据数据分析结果进行能源优化调度。
例如，通过分析城市居民的能源使用数据，可以识别能源浪费的环节，并提供相应的节能建议。
同时，大数据分析还可以提供可再生能源的优化调度，实现能源的高效利用和可持续发展。
企业如何构建智慧运营体系
企业如何构建智慧运营体系随着信息技术的发展，企业的运营方式也正在发生变化。
智慧运营体系是一种基于数据采集、数据分析与处理，以及有效的决策支持来激活企业运营效率的管理方式。
它涉及多个领域，如制造、物流、销售、售后服务等。
企业如何构建智慧运营体系，将对其未来的成功与发展起到至关重要的作用。
一、构建数字化基础架构智慧运营体系的形成必须基于企业数字化基础设施的建设。
这包括企业的信息化环境和数据采集、处理与分享，例如物联网技术、云计算和大数据分析等。
企业可以将生产线和设备连接到物联网平台，以便通过传感器等设备来自动化监测、识别和收集数据。
同时还要建设数据仓库并用相应的工具进行数据分析，确保数据的可靠性和实时性。
二、制定智能运营策略在数字化基础设施的基础上，企业需要以数据为中心，制定智能运营策略。
这包括自动化决策、数据挖掘与分析以及技术方法的应用。
企业可以使用机器学习、深度学习和人工智能技术来提高决策质量和决策速度。
通过对大量数据的分析，企业可以预测并发现业务流程中的问题，以及未来的市场趋势和机会等。
三、实现生产流程数字化智慧运营体系的核心目的是实现数字化运营和自动化流程，以优化整个生产线的效率。
企业应该实现监控指标的实时改进，并通过数据分析来确定关键业务流程的优化点，以最小化资源浪费、降低成本和提高产量。
考虑到生产过程中的复杂性和多样性，企业应该采用可扩展的技术方案以确保整体稳定性。
四、优化供应与分销链路企业要实现智慧运营，必须同时将供应商和配送商纳入管理范围。
通过实施供应链数字化和自动化的流程，企业可以最大程度地减少缺货和过剩库存等问题。
此外，通过销售数据的挖掘和分析，企业可以为顾客提供更多个性化和智能化的专属服务，以提高顾客的满意度和忠诚度。
五、持续改进与创新企业要实现智慧运营体系，并不是一件一蹴而就的事情。
持续推进改进与创新，才能使企业的智慧运营体系更加完善和有效。
企业要跟踪分析生产线上的变化，以便快速识别并解决问题。
浅析企业供应链管理数字化转型
浅析企业供应链管理数字化转型作者：姚慧来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2021年第10期【摘要】提升供应链运营效率并对其持续优化对企业至关重要，供应链管理的数字化转型对提升供应链运营效率发挥很大作用，同时新技术的发展为供应链管理的数字化转型提供了基础和动力。
论文重点讨论供应链管理数字化转型的含义以及数字化转型的切入点和实施关键点，并提出了数字化转型的持续改进建议。
【Abstract】It is very important for enterprises to improve the operation efficiency of supply chain and continuously optimize it. The digital transformation of supply chain management plays a great role in improving the operation efficiency of supply chain. At the same time， the development of new technology provides the basis and driving force for the digital transformation of supply chain management. This paper emphatically discusses the meaning of digital transformation of supply chain management， the entry point and implementation key points of digital transformation， and puts forward some suggestions for continuous improvement of digital transformation.【关键词】供应链管理;数字化转型;变革【Keywords】supply chain management; digital transformation; reform【中图分类号】F274 【文献标志码】A 【文章編号】1673-1069（2021）10-0016-031 引言供应链管理是企业除研发和营销以外的支柱职能，全面覆盖计划、采购、生产、配送等职能。
银行智慧运营创新方案
银行智慧运营创新方案摘要本文通过研究银行智慧运营的现状和存在的问题，提出了智慧运营的创新方案。
首先介绍了智慧运营的概念和特点，随后分析了当前银行智慧运营存在的问题。
然后提出了三个方面的创新方案，分别是智能技术在服务提升方面的应用、数据科学在风险控制方面的应用，以及智能岗位设计在人力资源管理方面的应用。
最后，讨论了创新方案实施的挑战和可能带来的影响。
关键词：智慧运营；银行；创新方案一、引言随着科技的不断发展，智慧运营已经成为银行业转型升级的必然趋势。
智慧运营是指基于先进的技术手段和数据分析，对运营管理进行智能化和精细化的管理方式。
它具有提高效率、降低风险、提升服务质量等优势。
但是目前银行智慧运营在应用中还存在一些问题，比如需要进一步提升服务智能化水平、加强风险控制、优化人力资源管理等。
因此，本文旨在对银行智慧运营的创新方案进行探讨和研究，以期为银行业的发展提供一些借鉴和参考。
二、智慧运营的概念和特点智慧运营是指利用先进的信息技术手段，让企业的运营管理更加智能化、精细化。
它利用大数据、人工智能、云计算等技术，实现运营管理过程的优化和提升。
智慧运营具有以下特点：1. 数据驱动。
智慧运营以数据为基础，通过对数据的分析和挖掘，实现运营管理的智能化。
2. 自动化。
智慧运营依靠先进的技术手段，实现运营管理过程的自动化和智能化。
3. 精确化。
智慧运营可以通过数据分析，实现对运营管理的精细化管理，提高业务效率和质量。
三、银行智慧运营存在的问题目前，银行智慧运营在应用中存在一些问题，主要包括以下几个方面：1. 服务智能化水平不高。
虽然很多银行已经引入了智能客服、智能柜员等技术，但是这些技术在实际应用中还存在一定的局限性，不能满足客户的个性化需求。
2. 风险控制不足。
由于银行业务的复杂性和风险性，目前智慧运营在风险控制方面还需要进一步完善。
3. 人力资源管理不够智能化。
目前很多银行在人力资源管理中还存在一些传统的管理方式，需要进一步与智慧运营相结合。
智慧运营助力场景消费金融
智慧运营助力场景消费金融场景消费金融是指利用智能科技和大数据分析，通过对用户行为和消费场景的深度洞察，为用户提供个性化的金融服务。
智慧运营作为一种新兴的管理理念和方法，可以为场景消费金融提供强大的支持和助力。
本文将从智慧运营的概念、场景消费金融的特点和智慧运营在场景消费金融中的应用等方面进行详细阐述。
一、智慧运营的概念和特点智慧运营是指利用先进的信息技术和数据分析方法，通过对用户行为和市场需求的深度洞察，实现企业运营的智能化和精细化管理。
智慧运营的核心是数据驱动，通过对大数据的收集、整理和分析，可以帮助企业深入了解用户需求、市场趋势和竞争对手动态，从而制定更加精准的运营策略和决策。
智慧运营具有以下几个特点：1. 数据驱动：智慧运营以数据为基础，通过对大数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持和运营指导。
2. 精细化管理：智慧运营通过对用户行为和市场需求的深度洞察，实现对企业运营的精细化管理，提高运营效率和竞争力。
3. 个性化服务：智慧运营可以通过对用户行为和偏好的分析，为用户提供个性化的产品和服务，提高用户体验和满意度。
4. 实时响应：智慧运营可以通过对市场和竞争对手的实时监测和分析，及时调整运营策略和方向，提高企业的应变能力。
二、场景消费金融的特点和应用场景场景消费金融是指将金融服务与特定的消费场景相结合，为用户提供个性化的金融产品和服务。
场景消费金融的特点如下：1. 个性化定制：场景消费金融可以根据用户在特定场景下的需求和行为，提供个性化定制的金融产品和服务，满足用户的特殊需求。
2. 精准定位：场景消费金融通过对用户在特定场景下的行为和偏好的分析，可以更准确地定位用户的需求和意愿，提供更精准的金融服务。
3. 整合资源：场景消费金融可以整合不同的金融资源和服务，为用户提供一站式的金融解决方案，提高用户的便利性和满意度。
4. 提升用户体验：场景消费金融通过对用户行为和场景的深度洞察，可以提供更加个性化和贴近用户需求的金融服务，提升用户的体验和满意度。
智慧运营方案ppt怎么做模板
智慧运营方案ppt怎么做模板一、封面
标题：智慧运营方案
副标题：科技改变未来，智慧运营引领未来
背景图：科技背景或者智慧城市的图片
二、目录
1. 项目背景
2. 智慧运营概念介绍
3. 智慧运营的重要性
4. 智慧运营的基本原则
5. 智慧运营解决方案
6. 智慧运营的发展趋势
7. 智慧运营的未来展望
8. 结语
三、项目背景
1. 公司或者项目的基本情况介绍
2. 行业的发展现状
3. 面临的挑战和机遇
四、智慧运营概念介绍
1. 智慧运营的定义和内涵
2. 智慧运营的特点和优势
3. 智慧运营相关术语解释
五、智慧运营的重要性
1. 智慧运营对企业的意义
2. 智慧运营对行业的影响
3. 智慧运营对社会的贡献
六、智慧运营的基本原则
1. 数据驱动
2. 敏捷决策
3. 用户导向
4. 创新发展
七、智慧运营解决方案
1. 传感器及物联网技术
2. 大数据分析与挖掘
3. 人工智能与机器学习
4. 云计算与边缘计算
5. 区块链技术应用
八、智慧运营的发展趋势
1. 智慧城市的建设
2. 工业互联网的发展
3. 区块链技术的应用
4. 5G技术的应用
5. 人工智能的发展
九、智慧运营的未来展望
1. 智慧运营的发展前景
2. 智慧运营的未来发展方向
3. 智慧运营的挑战和机遇
十、结语
1. 总结智慧运营的重要性
2. 展望智慧运营的发展前景
3. 鼓舞人心的话语
以上是智慧运营方案PPT的模板，可以根据具体情况进行相应的内容补充和修改。
希望对您有所帮助。
银行智慧运营创新方案
银行智慧运营创新方案一、背景随着数字化时代的到来，银行业面临着前所未有的发展机遇和挑战。
传统银行运营模式面临着市场竞争日益激烈和消费者需求日趋多样化的情况下，需要不断创新和提升服务水平，以应对日益激烈的市场竞争。
二、智慧运营的定义智慧运营是基于数据驱动和技术支持的银行运营模式。
通过充分利用数据分析、人工智能、大数据等先进技术手段，实现银行业务流程的智能化和高效化，从而提升服务质量、降低成本、提高运营效率。
三、智慧运营的关键要素1.数据驱动：通过数据分析技术，实现对客户需求、市场趋势等信息的深度挖掘和分析，为决策提供有力的支持。
2.技术支持：借助人工智能、大数据、云计算等技术，实现银行业务流程的自动化和智能化。
3.创新思维：发展创新思维，不断探索和实践新的运营模式，以提升竞争力和服务水平。
四、智慧运营的应用场景1.智能客服：通过人工智能技术，实现银行客服的智能化和个性化，提升客户体验。
2.预测分析：通过大数据分析技术，实现对客户需求和市场趋势的预测，为银行业务决策提供参考。
3.金融风控：借助大数据技术，实现对客户信用风险的实时监测和预警，提升风险管理水平。
五、智慧运营的实施步骤1.设立智慧运营团队：组建专业的团队负责智慧运营方案的制定和实施。
2.制定智慧运营计划：根据银行业务特点和市场需求，制定智慧运营的详细计划和目标。
3.技术系统建设：搭建智慧运营所需的技术系统和平台，确保数据的准确性和安全性。
4.数据采集和分析：收集和分析客户数据、市场数据等信息，为决策提供依据。
5.实施智慧运营方案：根据计划，逐步实施智慧运营方案，并不断优化改进。
六、智慧运营的优势和挑战优势1.提升服务质量：智慧运营可以提高银行的服务水平，满足客户多样化的需求。
2.降低成本：智慧运营可以实现对银行业务流程的优化和自动化，降低运营成本。
3.提高运营效率：智慧运营可以提升运营效率，加快业务处理速度，提升工作效率。
挑战1.数据安全：智慧运营需要大量的数据支持，数据安全是一个重要的挑战。
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目前公司收集供应商的运营数据分别通过定期收集供应商生产经营活动分析报告以及从业务系统中 获取与供应商信息，掌握供应商运营情况。主要存在以下问题：一是由于目前收集信息仍受限于管理部 门的专业分工，容易形成信息孤岛，无法准确、及时、全面地获取供应商的运营数据；二是缺少完整的 供应商数据与指标分析体系来提升供应商的智慧运营水平，业务要素未在系统中全面体现。
Research on the Application of Big Data Driven Supplier’s Intelligent Operation
Longjiang Bian1, Zhongqiang Lei2, Xiaoming Liu2 1Jiading Power Supply Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 2Material Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai
故障率 设备服役时间与设计寿命比值
主营业务收入净额 实收资本
资产负债率 流动比率
净资产收益率 经营活动净现金流动比率
人均产值 关键设备台数
产品产能
业务环节 招标采购 招标采购 运行维护 到货验收 到货验收 到货验收 生产监造 生产监造 到货验收 运行维护 运行维护 运行维护 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购 招标采购
公司已经在供应商方面统一部署了一系列信息系统，具有一定程度的数据积累，部分供应商也开展了 经营活动分析工作，定期开展生产经营分析，并编制生产经营活动分析报告，与行业先进企业进行了管理 对标。但目前主要存在以下问题：一是数据的共享程度较低，大部分产品运营数据在国网的信息系统中， 供应商不能全面获取所需数据；二是目前主要为内部经营态势分析，未进行外部市场、竞争态势以及全行 业的动态分析；三是在智慧运营方面没有单独的信息化系统支撑，缺少大数据工具和模型辅助分析。
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卞龙江 等
Figure 1. Big data analysis system framework of smart operation 图 1. 智慧运营大数据分析体系框架
3.2. 设计原则
大数据驱动供应商智慧运营的应用体系方案建设，按照体系搭建、分期落地、不断提升的原则进行 建设。
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
1) 全面规划评价体系。依据现有资源搭建体系，初步搭建作为指导整个项目建设的供应商全息多维 评价体系，明确评价指标、计算逻辑、评价标准。
2) 视数据源获取难度分步落地。有业务系统支撑自动接入数据，采取线上数据自动评价；业务系统 间数据尚未贯通的采用后台导入业务数据，采取线上自动评价；现场工作人员人工评价分数，通过移动 工具获取。
3.4. 指标体系设计与关键能力分析
结合国网业务实际情况，设计供应商智慧运营指标体系，分为市场能力、履约能力、质量能力、财 务能力和生产能力五个领域(如表 1)。利用所收集数据，针对供应商运营的能力领域，提取能够体现相应 能力的指标，建立以产品为核心全面反映供应商产品竞争力的指标体系。进一步对于各个指标，确定从 哪些维度进行分析。根据各指标、维度的特点，设计最适的可视化方案，如柱状图、趋势图等图形表现 形式，数据展示期间范围、数据步进单位等要素。具体指标信息如下[4]：
Table 1. Smart operation indicators of suppliers 表 1. 供应商智慧运营指标
领域 市场能力 履约能力 质量能力
财务能力 生产能力
指标名称 中标份额 历史中标价格 运行设备占比 供货及时率 绩效评价结果 不良行为评价次数 生产监造产品质量问题频次 出厂试验一次合格率 到货抽检一次合格率 设备运行质量问题频次
收稿日期：2020年7月22日；录用日期：2020年8月6日；发布日期：2020年8月13日
摘要
本文从国网供应商管理业务现状出发，依据企业内外部需求，广泛应用大数据技术，设计智慧运营大数
文章引用: 卞龙江, 雷仲强, 刘晓明. 大数据驱动供应商智慧运营的应用研究[J]. 现代管理, 2020, 10(4): 547-552. DOI: 10.12677/mm.2020.104066
3) 根据实际情况调整评价模型参数。全息多维评价平台初步建成后，根据应用情况优化不断调整模 型参数，提升评价质量及效率。
4) 深度挖掘血缘数据实现价值提升。供应商全息多维评价平台应用机器学习、大数据算法等，进一 步扩大关联数据分析范围，实现评价体系的价值提升。
3.3. 数据支撑与建模分析
供应商和设备的数据管理是电网物资管理的重要组成部分，工作涵盖资产全寿命周期各个阶段。以 供应商及其产品在电力企业内部运营的相关数据为管理对象，按照数据产生的过程，分别产生于招标采 购、生产监造、到货验收、安装调试、运行维护全流程各环节，实现数据规范采集、多方共享与高效推 送，确保经营活动数据与供应商互联互通，便于信息共享和大数据分析应用，为配合供应商开展经营活 动分析提供准确、全面的数据支撑。
Received: Jul. 22nd, 2020; accepted: Aug. 6th, 2020; published: Aug. 13th, 2020
Abstract
Based on the current situation of the supplier management business of State Grid, according to the internal and external needs of enterprises, this paper widely applies big data technology, designs the framework of smart operation big data analysis system, collects the underlying data to establish the supplier competitiveness index system, and comprehensively analyzes the supplier competitiveness index to further analyze the pain of supplier operation points and promotion points, put forward optimization suggestions to help suppliers improve the competitiveness of the industry, guarantee the products of suppliers and improve the quality of power grid materials and power grid operation efficiency.
Open Access
1. 引言
随着新一代信息技术的蓬勃发展，企业发展已进入由业务驱动向数据驱动转变的新时代，对供应商 管理模式提出了新要求。应用大数据、物联网、移动互联等技术，全面建立智慧运营大数据分析框架下 的供应商综合评价体系，促进供应商构建供应链运作新模式，通过对竞争力、质量、成本、履约四方面 的全面分析，开展内外部企业对标，实现多维分析、业务预测、风险管控、智能决策，全局实时监控并 快速响应业务变化，协助提升电网物资质量和供应商服务水平，提高电网运营质量和效益，助力供应商 实施精准投资，全面支撑国网公司建设世界一流能源互联网企业[1]。
具体建模分析方法如下： 1) 业务分析方法 ①历史趋势分析：分析某一时期内指标的历史数据，结合当前的指标情况，判断该指标所反映的业 务情况； ②智能预警分析：对关键业务指标设置条件阈值，给业务用户提供监控预警功能； ③关联性分析：分析供应商运营指标，并进一步分析异常原因，提出业务处理合理建议；
DOI: 10.12677/mm.2020.104066
Modern Management 现代管理, 2020, 10(4), 547-552 Published Online August 2020 in Hans. /journal/mm https:///10.12677/mm.2020.104066
Keywords
Smart Operation, Big Data Analysis, Supplier Management, Industry Competitiveness
大数据驱动供应商智慧运营的应用研究
卞龙江1，雷仲强2，刘晓明2 1国网上海市电力公司，嘉定供电公司，上海 2国网上海市电力公司，物资公司，上海
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④对标分析：进行供应商内部之间，以及与外部行业领先供应商之间的运营对标分析； 2) 大数据分析算法 电力物资生产和运营领域，包括招投标、生产、运行、维护等各个环节都在不断产生大量数据。有 很多有效的大数据分析算法，可以帮助我们从大量数据中寻找有意义的规律，对智慧运营进行指导。如 应用聚类算法分析故障数据，分析总结出哪些相关要素的组合和故障有高相关性；应用分类算法对电力 设备维护进行线路分类；应用回归分析拟合出反映产品故障率和使用时间之间的关系曲线，从而对未来 产品的故障率作出预测[3]。
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据分析体系框架，通过实现业务环节的数据化全覆盖，收集底层数据建立供应商竞争力指标体系，并对 供应商竞争力指标进行全面分析，进一步对供应商运营的痛点与提升点提出优化建议，助力供应商提升 行业竞争力，保障供应商产品的同时提升了电网物资质量和电网运营效益。