2008 SAP 全球技术研发者大会(TECHED Shanghai)

本文分享了2008 SAP技术大会上的SAP NetWeaver BPM、SAP MDM及SAP NetWeaver PM的实际应用案例。SAP NetWeaver BPM支持业务流程和规则的建模,并允许业务人员参与流程的创建;SAP MDM则提供了从长期可用到灵活应变的数据管理解决方案;而SAP NetWeaver PM在中国石化集团的应用案例展示了其在流程梳理与优化方面的实际效果。

时间:2008-11-5  6    地点:上海国际会议中心

参加2008 SAP TECHED,领略了SAP以业务为驱动的技术趋势和新产品亮点。同时感触到SAP产业链的庞大和以SAP为事业的坚定决心。会场见识了很多SAP的牛人。主要参加的几场session,分享如下:

1) SAP NETWEAVER BPM:
     业务流程建模:process composer,业务人员可以自行操作完成。
     业务规则建模:role composer。可以独立管理规则。传统业务规则,是分散在不   同业务和系统中,但netweaver可以让你集中看到公司的所有规则。规则作为一个servers,可以用于不同流程中。
分为规则建立、规则分析(每个规则运行监控分析)、规则库(权限)等。
     将业务规则嵌入到业务流程中。也可在流程建立中同时建立规则,或者是先建立流程再建立规则,此规则就是独立的。
区分为人工化处理步骤和自动化步骤。人工化步骤可以设计一个UI。
     定义数据源:这是IT需要完成的工作。指定流程数据源。包括imput mapping\output mapping.
     交付运行:在流程执行中可以随时查看。
    所以通过BPM通过上述步骤,实现业务人员参与流程建立,IT做协助共同完成,而且能灵活的调整流程,应对业务的快速变化需要。

2)SAP主数据管理(MDM):
      设计思路:从长期可用到灵活应变。
     步骤:抽取SAP与非SAP主数据--&gt定义数据规范化--&gt可以按field的相似度算出分值--&gtMerge(产生新记录,同时删除旧数据)--&gt将新主数据发布到不同系统。

3)SAP Netweaver PM在中石化应用案例:
     分散式部署R3系统,2007年开始流程梳理与优化工作。优化重点:未按设计方案操作、功能改进与增强。
PM:主数据--&gt维修通知单--&gt维修工单--&gt预防性维护
EAM:Analysis--&gtExcution--&gtOptimization--&gtRevaluation--&gtData collection
 

 

 

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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