ASP运作方式浅析

制造企业生产排产现状和APS系统的解决方案 APS高级计划与排程是解决生产排程和生产调度问题,常被称为排序问题或资源分配问题。 阅读详情
     ASP(应用服务提供商)是指通过在互联网络上配置、租赁和管理商务应用服务解决方案,为商业和个人客户提供应用系统服务的公司。它是1999年于美国针对中小企业的信息化提出的概念。该模式已经在国内、外各行各业的信化建设中广泛展开。
    
    
ASP的发展基础
   
    
ASP是信息技术外包服务的最新演化形式,它提供了对外部署商业服务的一种新应用服务模型。在商业计算的早期,外包服务主要是相对易于管理的任务,如工资处理或应收应付帐款等帐务处理,它主要应用于大量密集的数据处理,而不是管理整个企业的应用,因而它的服务对象一般是大型企业或政府部门。如今,企业环境要求管理信息的应用要快速、交互式地存取,因而,古老的商业计算外包服务远远无法满足整个企业全面信息化管理需要。
   
    随着廉价的个人电脑和Internet的迅猛发展,高速的多处理器主机和宽带的网络使得标准的客户端环境与远程应用实时交互成为现实。这样利用 Internet“提供的公用访问基础设施,用户可以利用无盘工作站、个人电脑甚至是其它各种上网的终端设备随时、随地与远程ASP服务网站的应用服务器上可管理模块或软件进行交互对话和数据处理。有了这种成熟技术的支持,软件供应商和Internet服务提供商变革了原有的信息管理外包行业。软件供应商不再单纯是销售其软件,开始提供租赁软件应用的服务,实现了把软件转化为服务的趋势;Internet服务提供商则扩展了自己的商业模式和业务范围:由原来只提供web服务器和电子邮件服务器,发展到提供更多的软件应用服务,诸如企业数据存储空间租赁、企业工资管理、人力资源管理、进销存管理、以及完整的 EBP(企业资源计划)软件包等。
   
     一个ASP厂商的成功,除了技术上的过硬,运营和管理则是关键。其中,运作方式的选择在
ASP商的运营初期便决定了它的命运。下面将从战略定位、服务方式对ASP的运作方式进行分析。
   
     ASP的战略定位
   
     正确选择客户是ASP商获得利润,实现持续发展的关键。由于ASP模式的成本和价值吸引,现阶段的ASP市场已不仅仅局限在中小企业、消费市场以及小型家庭办公领域,一些大型机构为提高自身的竞争优势,也存在部分外包需求,因此,为有效实现市场占有率,一个灵活的市场定位是必要的。
   
     专业化是ASP的发展趋势。ASP是针对中小企业的信息化提出的,但在我国每个公司都有自己一套独特的经营手法,市场行为干差万别,要找出所有中小企业需求的共通点非常困难。因此,ASP商可针对自身的特点,行业内在的复杂性,尽量缩小其关注的市场范围,精确定位自己的服务行业。
   
     ASP宜采用分工协作模式。目前,一些新兴ASP公司往往贪大求全、试图包揽一切,包括建立自己的数据中心,这不利于资源集中、提升核心竞争力,没有纯利润的增长。由于每种模式各有其优缺点,对于特定的ASP公司,最重要的就是根据自身的实际,结合ASP的发展趋势,借鉴其它ASP公司的经验教训,准确制定的战略定位以实现发展的可持续性。
   
     ASP的服务方式
   
     ASP的运营模式主要包括三个要素:客户群、ASP的运营、用于服务的软件和产品。三者之间的关系是互动的,ASP 向客户提供服务,客户向ASP支付租金,这就是ASP 基本的运营模型。若ASP商定位在分工协作模式,在ASP提供服务的运营群中主要会涉及以下实体:ISV(独立软件开发商)、IDC(Internet数据中心)、 ISP、网络基础设施提供商和电信运营商等。针对中小制造企业的特点,还可能包括专业科技信息单位、政府有关部门、相关产业单位和教育科研单位等。这些实体可以充分集成官、产、学、研资源,为中小制造企业提供全面、专业的信息化服务。
   
     现在,ASP服务的形式存在多样性。最初,ASP是想要建立一个基于网络的实施标准租赁模式的应用提供。这对于国内传统企业不太适合,个性化的需求改变了 ASP的最初计划。现在,ASP或许只是为用户提供相应的软件,而用户自己拥有服务器,或者服务器托管给IDC。多样化的服务提供满足多样化的需求已成为 ASP成功的关键。伊利集团在建立分销系统时,将系统外包给用友,服务器托管给世纪互联,可以说是ASP提供多样化服务方式的写照。
   
     面向网络化制造的
ASP平台的服务内容
   
     针对中小企业制造网络化
ASP平台的建设,可以充分利用公共的Internet 通信条件,迅速地在Internet上建立起具有竞争力的企业信息管理和电子商务环境,将企业的内、外部信息交流和资源管理、供应链优化和电子交易等架构在个性化的企业门户的虚拟网站上,以获得快速响应客户需求变化的手段和能力,建立起自己的核心竞争优势。
   
     具体服务项目可包括:企业诊断和管理咨询服务、企业生产资源管理的信息化软件实施服务、制造企业的生产过程和产品质量监控、产品设计制造数字化、制造企业产品创新设计知识供应系统、基于ASP模式的客户关系管理(CRM)系统、基于ASP模式敏捷供应链管理(SCM)系统、企业电子商务平台、物流中心及其信息化管理系统、企业信息化建设人才训服务等。此外,还包括系统维护,包括网络安全、数据维护、恢复处理、系统权限管理与监控等。利用这些服务,就可以在 ASP平台上构建企业联盟、供需链管理,组建虚拟企业。
  
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ericcz
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