2、SAP软件:功能、应用与核心产品解析

SAP软件:功能、应用与核心产品解析

1. SAP软件的工作原理

1.1 标准软件的定义与优势

SAP提供标准软件,其基本功能无需修改就能映射不同行业的众多业务流程。使用标准软件有诸多优点,客户可受益于持续的优化、增强和新技术。因为开发者与客户紧密合作,新版本会考虑其他用户的需求。与之相对的是定制软件,它是为单个客户开发的,仅满足该客户的特定需求,且该客户需承担开发及后续所有成本。

SAP还提供预定义的行业解决方案包,截至2016年,约有24种行业解决方案,如公用事业的SAP(IS - U)、汽车行业的SAP(IS - A)和国防与安全领域的SAP(DFPS)。这些行业解决方案是具有扩展功能范围的标准软件,可映射特定行业企业的流程。

1.2 将SAP系统适配企业

虽然SAP是标准软件,但不同企业的需求和流程各异。SAP产品可根据每个客户的需求和业务流程进行调整。SAP软件由具有不同功能的模块或组件组成,客户可选择适合自己需求的部分,在实施项目期间完成系统适配。

这种适配通过定制(Customizing)实现,无需编程即可设置系统(即配置)。例如,实施新系统时,系统会映射企业的组织结构,包括客户、公司代码等。在SAP ERP财务(FI)组件中,客户可定义企业税收的确定方式,因为SAP产品在不同税率和税收确定方式的国家使用。

定制可通过实施指南(IMG)在SAP系统中实现,IMG以按区域排序的树状结构映射设置选项。定制不仅能映射企业的组织结构,还能设置业务流程。以下是一些定制活动的示例:
- 创建组织结构
- 映射业务流程
- 实施基本系统设置
- 添加选择

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值