易趋企业级项目管理数字化实践研讨会,聚焦制造业数字化转型

2025年7月3日,由易趋、e-works数字化企业网联合主办的“企业级项目管理数字化实践线下研讨会”在苏州成功举办。

在全球制造业数字化转型的大背景下,供应链格局深度调整,原材料价格波动,高效项目管理已成为企业降本增效、驱动创新的关键。如何在需求碎片化、交付周期压缩的环境中,通过数字化手段实现企业项目管理的精细化与智能化,已成为企业管理者亟待解决的重要课题。

本次研讨会旨在探讨在全球制造业数字化转型浪潮下,企业如何突破困局,提升管理效率,驱动创新落地。此次研讨会吸引了众多来自制造企业的高管、数字化转型负责人以及 IT、研发等相关业务部门主管齐聚一堂,共同围绕企业级项目管理数字化展开深入探讨,为制造业在数字化浪潮中突破项目管理困局寻求新路径。

易趋总裁唐智勇先生出席会议并发表主题演讲,系统阐述企业级项目管理数字化运营体系的构建方法论。

一、精彩内容回顾

研讨会伊始,e-works江苏公司总经理、工业和信息化部中小企业服务中心专家徐海军先生发表了题为“智能工厂精益数字化转型”的演讲。

(e-works江苏公司总经理、工业和信息化部中小企业服务中心专家 徐海军先生)

随后,易趋(蓝云软件)总裁唐智勇先生作为特邀嘉宾,发表了主题演讲。唐智勇先生的演讲内容紧密围绕当下企业项目管理的痛点与挑战,结合易趋在项目管理领域深厚的技术积累与丰富的实践经验展开。他指出,当前企业项目管理普遍存在流程断裂、数据分散的问题,不同类型项目分散于多个系统,同一项目的数据和流程也割裂在不同平台,导致资源浪费严重,决策滞后。

(易趋总裁唐智勇先生演讲现场)

针对这些行业痛点,唐智勇先生详细阐述了易趋构建的企业级项目管理全面数字化运营体系。易趋项目管理平台通过集成 ERP、PLM、MES、CRM、OA、费控等第三方系统,打破信息壁垒,全面打通项目运营的端到端业务流程,实现项目全生命周期的精细化管理。

从战略规划层面,易趋支持企业将战略目标通过平衡计分卡等方式分解至项目目标,确保资源投入与业务优先级高度匹配;

在财务管控上,支持销售合同与项目收益联动功能,能精准追踪回款计划与成本偏差,使项目级 ROI(投资回报率)清晰可视。

在功能实现方面,易趋项目管理平台采用矩阵式管理架构,清晰明确各角色职责,极大促进了跨部门的高效协作;利用项目模板引擎,充分兼容不同项目的差异化需求,确保项目管理的标准化与灵活性得以兼顾;此外,通过全面的目标与绩效管理、资源管理、财务管理、风险与问题管理以及变更管理等功能,对项目管理的每一个环节进行精准把控与持续优化。

此外,易趋在制造行业的企业级项目管理领域积累了丰富的实战经验,例如凌云光、立达信、海尔、歌尔、京东方、苏泊尔、海信、北汽重卡、东风设备等,与行业标杆企业共创先进数字化项目管理运营模式,推进企业数字化转型落地和高质量发展。

最后,视觉人工智能与智能装备运营专家刘天成先生,发表了题为“IPD  X  智能装备:IPD驱动视觉智能装备的项目管理变革”的演讲。

(视觉人工智能与智能装备运营专家 刘天成先生)

二、精彩交流剪影

在研讨会的交流环节,现场气氛热烈,参会嘉宾就项目管理实践中的问题积极提问。演讲嘉宾们结合自身经验,一一给予详细解答与专业建议,进一步加深了与会者对企业级项目管理数字化的理解与认识。

(现场互动)

本次研讨会的成功举办,不仅为制造企业提供了战略级项目管理的 “解题思路”,更通过易趋的实践方案,展现了从 “理论框架” 到 “落地工具” 的完整闭环。未来,易趋将持续深耕项目管理数字化领域,携手更多伙伴,助力其实现数字化升级。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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