鹿特丹港借助SAP S/4HANA Cloud确保业务流程稳定运行

鹿特丹港在数字化转型方面迈出了重要一步。通过与合作伙伴myBrand Conclusion的协作,该港口管理局成功将SAP ECC迁移至SAP S/4HANA,并采用RISE with SAP云解决方案。这一转型不仅为港口提供了灵活且面向未来的ERP环境,还促进了创新和业务流程优化。

鹿特丹港的重要性

作为全球物流的重要枢纽,鹿特丹港在国际贸易中占据关键地位。每年,该港口处理超过4.38亿吨货物,并提供超过19.3万个就业岗位。鹿特丹港管理局负责港口的运营、开发和管理,确保高效的业务流程,同时通过先进的物理和数字基础设施为客户和合作伙伴提供优质支持。

ERP系统的重要性

信息技术,尤其是ERP系统,对鹿特丹港的运营效率和创新能力至关重要。此前,港口管理局利用SAP ECC管理财务、采购、人力资源和房地产等多个业务流程,并采用SAP Fiori作为用户界面,以提升SAP系统的操作效率和用户体验。

为了确保业务流程的连续性,迁移至SAP S/4HANA成为必然选择。通过采用RISE with SAP云解决方案,港口管理局为平稳过渡和后续优化奠定了坚实基础。

逐步迁移策略

RISE with SAP为企业提供了一体化解决方案,以便现代化系统、优化流程并迁移至云端。鹿特丹港选择先将现有SAP环境“原样”迁移至SAP S/4HANA Cloud,随后逐步优化。这种策略不仅降低了定制开发的复杂度,还便于采用SAP的最佳实践。

“多年来,我们在SAP ECC中进行了大量的定制开发,不可能也不希望一次性全部抛弃,”鹿特丹港管理局数字与IT负责人Claudia de Andrade-de Wit表示,“通过RISE with SAP和myBrand Conclusion的专业支持,我们可以在迁移后逐步优化流程,采用SAP S/4HANA的最佳实践,从而减少对定制开发的依赖,提高灵活性,以更快响应港口及管理局的IT需求。”

充分的前期准备

成功的迁移需要充分的准备。鹿特丹港管理局在规划、团队建设及全组织参与方面投入了大量精力。在迁移前的测试阶段,团队进行了四次测试迁移,并验证了1,247个测试场景,确保1,328个SAP S/4HANA交易和38个SAP Fiori交易的稳定性。此外,还调整了1,126个定制对象,以确保顺利过渡。

迁移过程被形容为“鹿特丹马拉松”。在为期四天的迁移周末中,团队投入了80小时的工作。最终,在周六晚上做出决定:系统可以在周一正式上线。myBrand Conclusion南部地区总监Lotte Egbertzen表示:“在这种关键时刻,我们真正看到了与鹿特丹港管理局之间的文化契合度,这种‘少说多做’的精神让合作更顺畅。”

为未来创新奠定基础

迁移至SAP S/4HANA Cloud后,鹿特丹港管理局建立了坚实的创新基础。接下来,组织将专注于基于“契合标准”(fit-to-standard)、“清洁核心”(clean core)和“端到端”(end-to-end)等原则进行优化。这些措施将使SAP环境更易管理,提高运营效率。

“我们成功完成了迁移,现在的重点是进一步优化。”De Andrade-de Wit总结道,“借助SAP S/4HANA Cloud的灵活性和可扩展性,以及与myBrand Conclusion的紧密合作,我们已经为未来做好了准备。”

原文:https://news.sap.com/africa/2025/02/port-of-rotterdam-ensures-business-processes-with-sap-s-4hana-cloud/

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与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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