Siebel Customer Order Management 7.8 Overview 2

SiebelCustomerOrderManagement基于CAF框架,提供多种业务优势,如缩短生产引入和修订时间、加速从报价到现金的响应速度、降低订单和报价错误率,并提升平均订单规模。

 Siebel Customer Order Management 7.8 Overview 2

 

Siebel Customer Order Management 基于Composite Application Framework.

CAF 是一套全面的框架, 它让企业利用Siebel application 和现有的企业技术资源, 无缝地把企业信息和服务集成到商业流程中, 从而增强企业现有能力去满足所有渠道的商业需求.

 

现在很多企业都认识到使用Siebel system best practices 能够带来以下多种benefits:

ü         减少production introduction and revision times 20~30%

ü         减少 Quotes to Cashed 的相应时间 50%

ü         减少 Order and Quotes errors 50 ~ 70%

ü         增强平均的Order size 2~5%,(通过 Up-Sells, Cross-Sells)

 

 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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