现场管理,企业信息管理的外延

随着企业对外部资源如外出人员和远程设备的管理需求增加,利用移动设备进行现场管理变得尤为重要。通过移动设备,不仅可以实现任务的实时分配与更新,还能借助GPS等技术让管理人员随时了解现场状况,有效提升了工作效率。

企业信息管理,目前得到了广泛的应用,也收到了非常好的经济效益和社会效益,不过现有的信息管理系统大部分还都以企业内部的OA,ERP为主,这可以暂且称为企业的内部资源。相对而言,很多企业还存在着若干外部资源,比如日常外出的人员,分布于各处的设备设施等,这些资源的动态管理日益成为企业资源管理的瓶颈。对于外出人员工作现场的有效管理与控制可以说对提高工作人员的效率与效果起着至关重要的作用。


以电力行业举例,尽管企业内部有安全性评价系统,对分布于野外的电力设施有详尽的档案记录,但是面临的一个问题就是工作人员外出修理时无法掌控其作业状态,管理人员对事故的原因、修理过程、维护结果无法准确的掌握,这就是目前面临的事实。类似这样的例子还有很多,通信行业,公安行业,甚至报业,物流业……


这些现场的管理目前被外延到了移动设备当中,可以说正因为有了移动设备的帮助,才能完成上述情况下随时随地对现场状态的掌控,对人员行为的管理。任务可以通过现有系统集中分配或部署,外出人员通过移动设备随时随地更新任务信息和完成状态,同时通过GPS/AGPS,管理人员实时掌握位置信息,现场情况也可以通过移动设备的拍照功能立刻传输到后台供管理人员或高级技术人员分析评审。


目前,通过移动设备进行现场管理正在迅速发展,在3G网络环境的支撑下,相信会有越来越多的应用可以用于现有企业信息管理中。

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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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