工作流引擎的硬功夫之5 — 流程数据的利用

本文探讨了工作流引擎中流程数据的应用,包括用于决策层的数据分析、工作时效及绩效考核,以及工作预警等方面。介绍了驰骋工作流在这些方面的具体实现。

工作流引擎的硬功夫之5 — 流程数据的利用

在工作流引擎的帮助下,各个岗位上的人员按步就班,流程运行完成了,似乎整个工作就完成了,与工作流引擎没有关系了。但是对流程数据的分析与利用更重要。

 流程运行是花、数据是果,没有花就没有果,花好看而果实用。如何利用好“果实”? 下面我们探讨这个问题。

    第一:流程运行数据用于决策层数据分析。

比如在报销流程:高层人员与财务经理、部分负责人可以分析报销的费用(按月、季、部门);采购流程:可以分析进货情况;人力资源流程:可分析人力进出、培训的情况。所以对流程数据的查询分析还是很有价值的,那么如何利用它们呢? 这时,需要工作流引擎提供一套可定义的报表工具,能从各个节点把数据取出来组成视图供决策者做分析使用。

第二:流程数据用于工作时效的考核、 绩效考核。

    由于工作流引擎记录了每个流程的发起时间、完成时间以及每个点的接受时间和完成时间,因此领导都可以查阅在每个点上处理的信息,并对质量进行打分。

    第三:工作预警。

    流程的每个节点都可以设置应该完成的时间、 预警时间(提前几天预警),所以利用在途流程的数据可以做成工作预警模块(系统)

    一个节点的在途工作有三个状态:正常、预警、逾期。管理层可以查询出哪些部门、哪些人、哪些工作没有按期做好。另外,预警需要考虑双休日的问题。

驰骋工作流对流程数据的利用是如何表现的?

 1.支持用户定义报表、定义查询、分组分析、对比分析和多纬度分析;自定义查询的条件;能够完成各式各样的报表;具有三种图形分析(丙图、柱图、折线)

2.包含绩效时效考核系统。

 3.包含预警系统。

详情请参考视频:http://ccflow.cn/ 数据利用

posted on 2010-10-26 17:09 驰骋工作流 阅读( ...) 评论( ...)   编辑 收藏
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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