提升效率:计算机物资管理信息系统的人工智能与机器学习设计
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更新于2024-07-04
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随着现代科技的飞速发展和计算机技术的日益成熟,人工智能与机器学习技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。特别是在资产管理信息系统中,计算机类物资管理系统的构建和优化显得尤为关键。本文档以兖矿鲁南化肥厂为例,针对计算机物资在采购、申购和领用过程中存在的效率低下问题,探讨了如何通过引入创新的管理理念和技术手段,如物资超市化管理,提升资产信息的管理和流通效率。
作者首先强调了资产信息管理系统在企业中的核心地位,它不仅能显著提高管理效率,还能推动企业的科学化、规范化和现代化进程,是企业基础工作的基石。系统设计的目标是为计算机中心打造一个实用的计算机物资超市化管理系统,通过结构化生命周期法进行开发,这种方法注重业务流程梳理、用户需求调研、逻辑方案分析,确保各阶段成果的标准化,并通过自下而上的目标设定和功能分解,不断迭代优化开发过程,保证系统的稳定性和质量。
前端开发工具采用了PowerBuilder6.5,这是一款强大的可视化开发工具,可以简化编程工作,提高开发效率。后台数据库系统则选择了MSSQL2000/server,这是一个高效、安全且易于管理的数据库解决方案,能有效地存储和处理大量资产信息。
论文的核心内容围绕以下几个方面展开:
1. **人工智能与机器学习的应用**:通过人工智能技术,特别是机器学习算法,可以自动识别和预测物资的需求模式,从而优化库存管理和采购策略,减少浪费。
2. **物资超市化管理**:借鉴超市模式,将计算机物资分类清晰、便于查询,使物资获取更加快捷方便,提升了整体工作效率。
3. **系统开发方法**:详细阐述了结构化生命周期法的实施步骤,包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段,确保系统的严谨性和有效性。
4. **系统集成与扩展**:考虑到与企业现有MIS系统的融合,该系统能够无缝对接,进一步增强系统的实用性。
5. **技术选型**:介绍所使用的PowerBuilder6.5和MSSQL2000/server,展示技术的先进性和稳定性。
这篇论文深入探讨了在现代信息技术背景下,如何通过人工智能和机器学习的力量,结合结构化开发方法,解决计算机物资管理中的实际问题,为企业提供了一种高效的信息化解决方案。通过这套物资超市化管理系统,企业有望实现资产管理的数字化转型,提升运营效率和竞争力。
2022-06-01 上传
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2021-07-14 上传
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