正确的固定资产管理模式

 

   随着银行规模不断壮大,资产数量也随之不断增加,银行在办公设备、电子设备等资产的管理方面,逐步暴露出各种问题:

1.资产购入后,没有对资产整个生命周期进行跟踪管理,也无法为资产的购置等环节提供有效的参考数据。

2.资产管理分散,难于统一调配。北京银行下属分行数量众多营业网点遍布全国,资产下发后,分属于不同部门进行管理,权限分散。

3.资产价值不实,资产的采购,合同付款等环节没有实现信息化的统一管理,导致资源浪费与资源不足的现象并存,资产流失严重;

4.资产盘点采用手工纪录方式,工作人员的工作量大,层层上报环节复杂,导致盘点周期长,效率低,差错率高,最终导致账实不符。

解决方案

在充分了解客户实际问题和需求的基础上,超易软件为客户提供了适合其企业特点的超易资产管理软件。

1.统借助条形码技术,针对固定资产管理中经常出现的实物与财务帐目不符的情况,以实物管理为特点,以化繁为简为目的。

2.通过性能稳定的数据采集终端,使用户能够充分享受到移动应用技术给资产清查工作带来的便捷。同时,实现了对内部人员工作的规范化管理,便于对员工进行考评和总结,更为明确责任、改进工作提供了依据。

3.分权限,分级别进行资产管理。系统对用户级别进行了划分,管理员为不同级别的用户划分权限,不同级别的管理人员分权限查看并管理自己管辖范围内的资产。

4.对资产生命周期进行全程管理。资产购入审批,借出,归还,调拨,报废管理全程跟踪。

5.提供了功能强大的日常管理功能,资产管理更加轻松。完成固定资产管理时所需要完成的各类报表,提供多种角度的数据查询功能。

客户收益

1、软件解决了资产实物管理中普遍存在的效率和差错问题,大大提升了单位的固定资产管理水平,为避免资产流失提供了技术的保障。

2、科学制定IT资产决策。清晰的IT资产数据,为该公司制定资产策略提供了科学决策依据,IT决策者轻松了解到公司是否有闲置资产,是否需要重新购置。

3、管理成本下降至原成本的40% 。由于全面整合了资产管理的相关工具,令该公司资产管理花费的时间较以前相应缩短了40%之多,人工成本明显下降;同时每年的资产清查成本仅为过去的几分之一。

4、资产管理投资收益率(ROI)大于1:5。高准确度的资产数据,有效减少了资产丢失和资产冗余,减少了重复购买带来的不必要投入,提高了资产利用率,使该公司资产管理方面的投资收益率超过500%。

超易固定资产管理软件,能有效加强固定资管理及易耗品管理,避免资产的流失,方便财务每月查看折旧信息。详细的报表统计,可以查看固定资产消费信息,固定资产的一些基本信息分类,固定资产折旧信息等。实施超易固定资产管理软件,避免资产流失。

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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