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Research on the framework and mechanism of competitiveness in the field of enterprise management innovation and entrepreneurship
 
Ji’an Tang1,Feng Liu2*,Mengke Wang3
 Shanghai University of International Business and Economics,Shanghai,China
 Email:lsttoy@163.com
 
Abstract:
 This paper mainly is the enterprise management level of competitiveness analysis and the research framework of systematic research and analysis of modeling, through multiple dimensions include industry reputation of the enterprise, industry status, product innovation, model innovation, technology, technology ability, technology innovation and core competence and capital market ability. It reflects the integration of other dimensional data modeling, finally giving a relatively easy to quantify analysis frame and mechanism, and helps in the enterprise, the organization of innovative undertaking a relatively fair evaluation.
 Key words:
 Enterprise management, Innovation and entrepreneurship, Competitiveness framework, Rating indicators, Modeling and analysis
 
企业管理创新创业领域竞争力框架及机制探究
 
汤季安1刘峰2* 王梦珂3
 上海对外经贸大学，上海，中国
 Email：lsttoy@163.com
 收稿日期：20190804
 摘要：
 本论文主要就企业管理领域竞争力水平分析及研究框架进行系统性的研究及建模分析，参考工信部第三期全球公有链技术评估指数和2018中国区块链产业白皮书等，通过多个维度对企业包含行业口碑、行业地位、产品创新、模式创新、技术核心竞争力、技术基础能力、技术创新力及市场与资本能力体现的其他维度数据进行综合建模，最终给出一个相对易量化的分析框架和机制，有助于对创新创业的企业、组织相对公平的评估。
 关键词：企业管理；创新创业；竞争力框架；评级指标；模型建立及分析
 
第1章 国内外研究进展及本文创新点
 
1.1国内外研究进展
 对于人工智能而言，它的概念最早是由约翰·麦卡锡所提出，他认为人工智能就是让机器的所作所为像人为操作一样。我国学术界认为它是一种通过计算机进行人为操作的模拟，从而完成所需任务。从综合的角度来看，可将其分为两大观点：第一，弱人工智能，它具体表现在形似人工智能，但其本质是无法解决一些人为操作的事件；第二，强人工智能，它具体表现在具有人为意识的智能机器，它能够用来代替部分人为操作。[1]而目前人工智能还处在自给自足的状态，企业与企业之间很难相互提供有价值的数据，所以很多企业构建了人工智能框架来实现数据统一。由于人工智能的基础设施是系统，系统与系统之间很难整合故企业不能实现相对紧密的合作，区块链由于其共享的信息存储技术，也就是所谓的“去中心化”，多节点信息备份技术，建立每一个节点专有的账本，因而数据出现可追踪可验证不可篡改的良好趋势，保障了区块链数据在传输、储存和修改过程中的安全性，提高了信息的真实度和透明度。[2]而区块链与人工智能天然优势互补，在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。
 
1.2本文主要创新点
 许多区块链和人工智能行业前端企业致力于人工智能与区块链的结合，帮客户解决处理需要的问题，可以促进社会更加有效率、更加平等，通过区块链技术也保证了处理过程中数据的真实可靠性。本文参考工信部第三期全球公有链技术评估指数和2018中国区块链产业白皮书，并进行内容完善，期望对于企业竞争力评估的问题提出了几点的对策和建议，为人工智能区块链市场提供可行性的建议。
 主要分为行业概况、商业模式、企业竞争力以及核心竞争力四个方面的维度进行分析。
 在行业概况方面，主要的一点就是行业口碑和地位该点应当突出行业在社会中的信誉问题而不能单单考虑自己内部的经济效益问题。信誉问题也是我们调研企业的严格考核点，通过企业的走访能够明辨该企业的信誉度所表现出来的竞争优势。
 在商业模式方面，突出产品“新”的地方是一块需要加强注意的点，同时也可以成为产品在日后的竞争亮点。但是在分析公司产品时，用户的影响力也是企业需要考虑的重要因素之一，例如：可以索引数据的时间维度进行搜集用户的体验信息，日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）以及月活跃率（MAU）只要将自己生产的产品以及用户的体验全部考虑到位，这样才可能在新时代企业的不断变革与发展中带动相关的新兴产业，才可以为企业带来最大的经济与社会效益。
 在企业竞争力中，在压低企业生产成品成本的基础下，保障好“绿色发展”也是不容忽视的一点。同时，主力生产人员的力量应当由企业不断地发展壮大，该点可由上述的绿色发展创造新岗位优势引出。除此之外，企业竞争力中的市场能力是作为社会价值以及资本市值等要素的基础，要将市场能力的地位重要性体现到位,突出市场能力是作为企业核心竞争力的官方优势在与其他企业进行竞争时[3]。
 最后是关于企业核心能力的方面，调研的侧重优势在于技术的创新以及应用型。当今社会一个企业若想能够打破传统模式的枷锁，就是要勇于在技术上不断地推陈出新。同样，可以通过发明专利的数量以及提高研发的管理水平能力来提高该企业的综合能力。
 根据以上参考的四个维度进行多样化的考察以及针对具体企业产品的实验市场调查结果分析后，更加科学有效的增总结了企业竞争的核心优势。
 
第2章 模型工具分析
 
2.1简单AHP与扩展
 
层次分析法，简称AHP，由美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初提出。AHP为决策层与决策对象，其中分为最高层、中间层和最低层。[5]在确定各层次各因素之间的权重时，进行两两相互比较，同时采用相对尺度，来减少性质不同的诸因素相互比较的困难，从而提高准确度。如对某一准则，对其下的各方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级，即。对应于判断矩阵最大特征根的特征向量，经归一化后记为W（即层次单排序），而确认W时，则需要进行一致性检验。其中，n阶一致阵的唯一非零特征根为n；n 阶正互反阵A的最大特征根,当且仅当时，A为一致矩阵。由于连续的依赖于,则比n大的越多，A的不一致性越严重，一致性指标用CI计算，CI越小，说明一致性越大。用 -n 数值的大小来衡量A 的不一致程度。定义一致性指标为：
 。CI=0，则说明有完全的一致性；CI 接近于0，有满意的一致性；CI 越大，不一致越严重。为衡量CI 的大小，引入随机一致性指标R.I.。一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大[4]。
 因此，层次分析法能够满足多时期、多准则、多目标的系统评价，并且简单的数学计算也使得其推广得更快。在定性数据较多，指标过多，权重难以确定等等的问题上，目前存在诸多AHP与其他结合的方法，比如与模糊定价，大数据权重，logistics等，旨在解决定性不稳定，不具备说服力，权重制定的问题，最终使得该模型或者结果有效。
 然后，上述改进对于AHP的关注点主要集中在优化其模型与结果，单个的AHP的优化固然重要，但是单个AHP的结果并无法永远代表某一事物或者系统，因此，考虑到时间T维度，将诸多个阶段性时间t的AHP结合，最终得到结果，可以显示出动态的变化，而不是单个AHP静态下的结果。本文基于对时间维度T的考虑，基于时间序列分析，对AHP进行了猜想，即AHP的L-D机制。
 
第3章 模型建立及分析
 
3.1.企业竞争力水平模型建立
 3.1.1企业竞争力水平变量设定
 详细变量设计和相关维度数据见下表1：
 
 
3.1.2竞争力水平评估体系
 基于以上企业竞争力水平评估体系，并在这一基础上扩充部分指标。考虑到数据指标的可得性与一致性，构建包括目标层、准则层、变量层三个层次的企业的竞争力评估体系。
 
3.1.3判断矩阵及权重向量的确定和一致性检验
 模型采用专家分析法确定指标之间的相对重要性，根据在企业官网公开披露财务数据爬虫得出的企业运行经营状况与数据，在进行指标间的成对比较时，采用Satty等学者的9级比例标尺，对准则层和变量层之间的内部指标的重要程度进行两两对比，获得层级内部指标的相对标度值。
 以准则层判断矩阵为例见下表2所示：
 
 为了进一步从判断矩阵中获取有效信息，达到对各指标间关系的量化，模型计算得到各层次指标的权重，分别为准则层各指标权重以及在准则层影响下变量层各指标权重，并利用以上计算结果，获得目标层综合权重。具体步骤如下：
 ，n=1,2,…9，当且仅当，从理论上分析得到：如果A是完全一致的成对比较矩阵，应该有 
 　　但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。
 　　由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。对成对比较矩阵 的一致性要求，转化为要求： 的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。
 　　检验成对比较矩阵A一致性的步骤如下：
 计算衡量一个成对比较矩阵 A （n>1 阶方阵）不一致程度的指标CI：
 
 　　
 按下面公式计算成对比较阵 A 的随机一致性比率 CR：
 　　 
 基于此，经过计算得出了准则层权重：
 B1=0.0775
 B2=0.2006
 B3=0.4696
 B4=0.2523
 CI=0.0666 CR= 0.0749 ，经过计算，判断矩阵的CR<0.1，通过一致性检验，再以企业竞争力模式判断矩阵为例见下表3：
 
 
按照上文所述方法计算，得出：
 1=0.0776
 A2=0.5205
 A3=0.2010
 A4=0.2010
 CI=0.0145
 CR= 0.0162
 最终得到企业竞争力水平评估体系权重值，见下表4:
 
 
3.2.企业评级模型评分
 3.2.1企业评级模型评分标准
 
依据上述表4的企业竞争力水平评估体系权重值研究结果，我们结合工信部相关规范和市场、资本及产品的评分一般准则的基础上，我们设计了如下表5企业评级模型评分标准的相关说明内容。
 
 
3.2.2企业竞争力水平等级标准划分
 根据上述表5竞争力水平标准基准，我们选取了一部分企查查等平台公布的企业信息，对该模型的评级分值和登记进行计算，最终得到以下竞争力水平等级和竞争力分数分布情况，评估得分见下表6如下：
 
 同时，针对该企业的实证分析表7如下：
 
 
3.2.3模型分析
 我们基于模糊综合评价法，将企业竞争力水平从低到高划分C,B,A,AA,4个等级。从企查查、天眼查上获取企业评估数据，从wind、东方财富等网站获得企业财务报表等相关信息，从百度，百度贴吧，微博，知乎，谷歌等平台获得企业的公众渠道评估数据，给出两个企业的竞争力水平评级，经过计算，企业A为B等级，企业B为AA等级。根据划分等级，评估商汤科技企业，经过计算得到企业竞争力水平评分70.7，为AA等级，结果与市场上评价相符。
 
第4章 结论
 
本文通过设定一个企业竞争力调查框架，通过尽可能全方位对企业的四个大维度及其十一个小维度进行建模分析。在对目标企业的全方位调研过程中，采用结合采访、语音会议及全球主要搜索引擎包括Google、百度在内的工具进行资料搜集的前提下，结合前置设定的建模进行实证分析，来深度剖析金融科技行业的企业竞争力水平。对于投资人以及企业本身，相比于只是基于搜索引擎或报道和公司披露的财报数据来分析方法，本文设定的方法更加客观、便捷、实用。另一方面通过本文论述的方法能够使企业对自身进行科学的管理，结合模型中行业概况、商业模式等因变量以及企业自身发展的情况，立足于经济、社会等多个视角，对企业评分结果进行不断地总结，推动企业地快速发展以及各项工作地顺利进行。虽根据阿罗定理，绝对完善本文的评分体系是不存在的，但本文对于企业评定方法具有较好的引导和推动作用。此外，本文对于丰富企业竞争力的理论体系、评级体系和指导实证研究的实践及使企业有针对地提升自身的市场能力，提高自身企业竞争力具有重要意义。
 
参考文献
 [1] 李季青.浅谈人工智能在金融领域中的应用[J].中国民商，2018（2）：246.
 [2] 张帆.保险企业的区块链技术应用方向选择研究［J］.现代经济信息，2016（18）：336.
 [3] 叶依广.企业绿竞争力及其价休系构达讨[J].农业技术经济，2006(3).
 [4] 董君. 层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 科技资讯, 2015(29):218.
 [5] Saaty T L . Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary[J]. European Journal of Operational Research, 2003, 145(1):85-91.

【摘 要】随着大数据时代的到来，数据开始影响人们的生活，小到吃穿住行，大到城市建设都在利用大数据相关技术。而对于企业发展来说，大数据时代的到来，为企业迎来了新的机遇和挑战，传统的财务管理模式已然无法满足企业财务管理需求。企业需要从管理理念、人才管理及制度建设方面来迎接挑战，借助发展机遇，让大数据财务管理系统发挥作用，以实现企业高效率资本运营。
 
【关键词】大数据；企业财务管理；挑战；发展机遇
 
0 引言
 
随着信息时代的到来和计算机技术的发展，云计算等大数据处理手段也走入了人们的生活中，物联网设计、智能化管理越来越多地应用到企业管理中。根据相关机构统计，2018年，世界每天的数据产生量大约在2.3万亿千兆字节，并且这一数据每年还在快速增长。而对于零售类企业、服务类企业，客户的数据信息处理及财务管理数据的处理也不同于传统处理方式。大数据时代具有题量大、类型多、处理快及价值密度低等特点，在这種情况下，企业财务管理如何做好有价值信息的筛选和处理尤为重要。
 
1 大数据背景下企业财务管理所面临的挑战
 
1.1 对于数据处理方面的挑战
 
随着数据体量的增加，数据更新速度越来越快，对于财务数据管理带来了诸多问题。数据的快速增加，相应的存储空间需求增大，对能源的消耗及对于更高存储效率和空间的追求越来越大。另外，在保证存储的情况下，企业财务管理数据还需要避免数据的失真。如果无法保证数据的真实和完整，那么就会传递错误的财政信息，影响管理者的决策。在这种数据背景下，企业如何做好存储设备更新，数据处理准确高效，并制定决策方案对于企业来说成为一个挑战。如2012年，百度每天处理的数据量为100 PB，其数据处理当量为5 000个国家图书馆信息总量。因此在这种规模下，财务数据管理形势非常严峻。
 
1.2 对于数据安全方面的挑战
 
对于零售、服务行业来说，所有的数据处理都是建立在数据是可信的基础上的。但是这种计算模型，如果数据是错误的、被篡改的，那么势必得到的结果也是错误的。因而在大数据时代，财务管理系统如何甄别无效数据，成为一大挑战。另外，数据时代的到来，每个人的个人信息都变成一组数据。这种情况下，很多数据都涉及客户隐私。如果企业所涉及的隐私数据占比较大，如何做好隐私数据保护，保证数据安全成为一大问题。根据360安全检测平台公布的数据，2015年，共扫描各类网站231.2万个，存在漏洞的达101.5万个，占比接近50%。因而企业网站数据、云数据库数据如何保证安全，保证企业财务管理信息不泄露，也是企业需要考虑的重点。
 
1.3 对于有用数据收集的挑战
 
大数据时代的到来，信息量的暴涨，在为企业财务数据收集带来便利的同时，也带来新的难题。如何快速地提取对企业财务管理有用的信息数据，成为企业管理部门需要考虑的问题。从2012年大数据时代正式来临，企业财务数据处理能力无法超过数据增长，导致企业从海量的数据中筛选有价值的数据非常困难，并且统计分析PB量级的数据需要花费人力物力，增加企业额外成本，不利于企业的长期发展。
 
2 大数据对于企业财务管理的机遇
 
（1）预警性财务数据代替事后补救。传统的财务分析是根据财务数据报表进行分析，其分析在结果发生之后，财务管理预警能力差。企业引入大数据财务管理系统以后，通过企业云系统，可以将企业内部、外部所有信息都收集到企业云系统中，云系统对这些非财务/财务数据进行处理，分析出消费者消费趋势，构建客户需求变化曲线，就可以对于产品需求量进行预测，进而帮助企业对产品的生产、存储进行调整。另外，根据大量数据分析，可以检测出市场的波动情况，建立相应的预警机制。当数据出现阈值时，财务管理系统就会给出预警报告，进而提升企业应对风险的能力，帮助企业规避高风险资本投入和管理。
 
（2）从精准核算向全面管理转变。传统的财务管理系统，主要工作为记账、算账及报账，现阶段财务管理系统会给决策者提供财务信息。但是大数据时代，财务管理系统不仅仅是处理财务信息，而是处理销售、库存、人力及生产等多个方面，不再单纯地依靠财务信息报表（如图1所示）。而是开始综合全盘考虑，对企业发展现状和未来进行统计、估算、规划。如财务云管理系统，通过收集商品物流中燃油成本及其他成本，可以分析出最低运输成本，然后对接企业云系统，分析出最优路线，完成对于车辆、人员配置，提高工作效率。
 
（3）数字化处理提升企业内聚力。企业通过大数据处理手段，利用云计算等新技术，财务管理部门可以预测员工的需求，并可以根据需求伸出援助之手，表现企业对于员工的关怀度。例如，使用创新的财务应用程序来跟踪员工期望的变化，并以一种充分理解员工情况下与员工进行互动交流。而不是基于员工最近的行为作为判断基准点。
 
（4）大数据时代，有利于企业客户管理。通过大数据分析，可以获知客户的偏好程度，针对性地改善产品配置。在确保财务部门的整体运作有效和高效的同时，为企业和员工提供了商业谈判方向，保证企业的有效运营，进而高效完成业绩和服务客户。建立合作伙伴的数据生态系统，以促进规模经济的形成，保证企业财务良好增长。大数据计算能力的提升，财务管理系统对于数据敏感性增强。企业财务管理人员明晰如何利用合作伙伴的能力来减少资本和人力投资，以实现快速增长。例如，通过引入云解决方案和开放业务API，向合作伙伴提供财务管理方面的非核心能力，释放更多的资本和转移风险，同时快速建立新的经验。
 
3 大数据背景下企业财务管理的对策与发展
 
（1）建设专门的、系统的、高效的财务管理信息平台。从上述遇到的问题来看，最大的问题还是对于信息的处理。数据的增长远远超过企业处理的能力，因此想要高效地抓取有效数据，快速地处理财务信息，仅仅引入新的技术是不够的，还应该建立一整套可运行的处理系统。对于企业来说，财务管理部门应该从以下几个方面入手。
 
第一，传统的财务管理中，建立多个平行的财务管理系统，导致数据流通不便捷，因此企业应建立统一的数据收集系统和财务管理系统，在引入大数据新技术的情况下，将更多的数据集中于系统中，进行快速处理、筛选、对比，获取最佳的方案。
 
其次，信息共享化的提升，企业各个部门可以将数据储存到企业的云系统中，通过设置访问权限来实现信息的共享。尤其是在关键数据备份，财务管理系统出现问题的情况下，也能够保证数据不丢失，可以快速获取。
 
最后，要保证数据的安全，企业应该建立数据信息安全系统，保证数据的安全。尤其是客户的隐私资料，更应该做好安全防护。另外，在信息传递过程中，对所有信息做好编码命名，保证所有部门方便讨论。
 
（2）培养复合型财务管理人才。大数据时代的到来，也催生了诸多的岗位。作为财务管理部门，更应该与时俱进，引进和培养复合型管理人才。现阶段，大数据知识人才，需要的薪酬较高，中小企业可能无法承受，针对这种情况，企业可以通过代理机构来完成财务管理工作。对于大型企业来说，引入相关人才或者培训企业内部人員，虽然增加了人力成本，但是为企业创造的价值更高，可以更好地应对企业发展。
 
（3）转变处理意识。大数据时代从2012年开始至今，企业财务管理人员经历了从传统财务管理到财务大数据处理。这种转变不仅仅是技术的革新，还有思想的转变。因此，在这种情况下，企业财务管理部门应该培养财务工作人员战略性思维。从企业战略、整体层面全面把握企业的运营管理过程，加强与企业内部营销部门、信息技术部门等的沟通、协作与配合，有效整合挖掘企业内部前后端数据。另外，财务数据管理人员，不能只聚焦于财务报表，更应该关注市场环境、客户需求及顾客等多维度信息，转变思想花心思将这些信息收集到财务信息中，树立一个全方位的数据信息价值观–任何信息都是有价值的，利用这些强大的数据计算能力，将信息转化为企业发展的助推剂。
 
4 结语
 
大数据时代的到来，为企业的发展注入了新的路径，可以从数据中分析顾客的喜好，掌握先机。同时，也为企业的财务管理工作带来了诸多挑战。如有效信息的筛选，数据的快速处理，财务危机的预警等。不管是挑战还是机遇，企业都应该顺应发展潮流，积极迎接大数据时代的到来。企业财务管理工作应该建立行之有效的财务管理系统，引进专业技术人才，培养大局观意识。为企业的发展注入新的活力，更好地维护客户关系，分析顾客需求，为企业提供更加准确的决策。
 
参 考 文 献
 
[1]郭舒雅。分析大数据背景下企业财务管理的挑战与变革[J].财经界，2016（14）：184-184，191.
 
[2]庞羽华。大数据背景下企业财务管理的挑战与策略研究[J].商场现代化，2017（14）：219-220.
 
[3]鞠琤。大数据背景下企业财务管理的挑战与变革[J].中国商论，2017（35）：111-112.
 
[4]李玮。机遇与挑战：大数据时代企业财务管理创新发展[J].全国流通经济，2018（17）：52-53.​​​​​​​​

本人参加了2019年上半年信息系统项目管理师考试，目前已经通过。论文我压了2篇，但是都没有压中，考场看到题目差点吐血，还好后面按照自己的思路也顺利过关。这里和大家分享一下我的论文资料，大家可以参考。
 
摘要
 20xx年x月，我作为项目经理参与了深圳市某上市公司的生产管理系统项目。该项目总投资300万人民币，建设工期为10个月，通过项目的建设，实现了该公司物料管理、库存管理、生产工单、生产计划、生产派工、领料管理、账务管理。该项目是属于ERP系统下的生产管理模块，支持与公司ERP系统模块对接，满足公司个性、特殊的生产流程需求，并提高生产管理效率。在我和我的团队的努力下，该项目于20xx年x月通过了业主方的验收，赢得了用户的好评。本文将结合我的实际经验，讨论信息系统项目建设过程中范围管理的重要性，我主要从以下几个方面进行阐述：规划范围管理，收集需求，定义范围，创建WBS，确认范围和控制范围。
 
正文
 xx市某上市公司的生产管理系统项目是该公司ERP系统的重要组成部分，目前公司ERP系统已经实现了营销、采购、人力资源、办公、财务等模块。生产管理系统项目旨在规范公司生产设备管理流程，提高生产管理效率，让生产车间取消传统线下信息（纸质或电子文档）传递，数据统一归集于ERP系统，最终使生产成本对接公司财务模块。目标是使公司生产流程无纸化、智能化、做到实时监控与管理。该项目总投资300万人民币，建设工期10个月，项目涉及跨多个职能部门包括公司业务平台部门、信息系统部门、生产管理部门、财务部门。该项目干系人包括各部门接口人员、部门领导以及我的项目组成员12人，由信息系统部门牵头对接项目的实施工作。
 项目实施过程中，因生产流程定制化、复杂程度高、跨多个职能部门，根据以往我的项目经验，项目范围管理、项目成本管理、项目时间管理是项目成功的三大要素，如果调整三个要素其中一个，另外两个必定受到影响。其中项目范围管理是我们首先需要分析面对的，其中项目的各个干系人都需要明白并确认项目包括什么、不包括什么，在项目的定义与控制方面达成共识，这样有利于项目的推进，并有利于项目的成功。下面我主要对我作为项目经理在项目范围管理的六个方面对该项目进行管理的论述。
 一、规划范围管理
 好的开始是成功的一半。项目启动后，我先仔细阅读了项目章程，制定一份大致的项目管理计划，用于指导接下来的项目工作。然后我召集各部门相关干系人进行会议沟通，会上大家提出各自的意见和看法，我在会议上听取大家的意见并做好相关记录。会后我根据项目管理计划和记录笔记，结合对项目范围的情况了解，制定了《项目范围管理计划》和《需求管理计划》。《项目范围管理计划》主要是针对范围的定义、确认、控制和如何进行WBS分解等进行描述，而《需求管理计划》主要是针对需求的定义、确认、控制进行需求的跟踪和管理。这两份管理计划会在项目后续过程中提供类似“指南”的行动指引，确保项目的正确进行。我也同时召集小组组员，进行整个项目情况的讲解，让大家心中有数，每个人知道自己位于项目的什么位置，有一个方向感，然后大家一起朝着这个方向努力。
 二、收集需求
 在收集需求阶段，我先明确收集需求要做什么，收集需求旨在定义和管理用户期望，也是WBS基础。我把需求分为业务需求、干系人需求、解决方案需求等，按照访谈、观察、焦点小组的方式进行收集，并要求每个流程环节需要调研至少一周的时间，需要充分了解到一线员工的工作过程、操作习惯和可能存在的问题，并形成调研报告。我根据这些调研报告让项目组成员初步进行系统原型设计，并结合《范围管理计划》进行制定初步《需求文件》。
 三、定义范围
 收集需求结束后，我拿准备好的初步《需求文件》和初步的系统原型，邀请主要的项目干系人一起进行引导式研讨会。因为有系统原型，大家对系统有了比较直观的了解，自然而然的想法就多了许多，大家在会上大家互动交流，指出原型中的不足，并提出了一些新的看法观点，我根据《范围管理计划》，让大家在基本的需求上达成一致意见后，最终明确所收集的需求哪些包含在项目范围内，哪些排除在项目范围外。会后，我继续完善更新项目文件《需求文件》，并整合信息制定出《项目范围说明书》。
 四、创建 WBS
 我通过写邮件抄送的方式，让主要职能部门领导过目《项目范围说明书》，在得到信息系统部领导肯定回复后，我拉上小组成员进行创建WBS。创建WBS主要作用是对所要交付的内容或产品提供一个结构化的视图，让大家有一个清晰明确的工作任务。首先我们确定WBS的划分层次依据为子系统模式，各个子系统进一步按功能划分为多个工作包，工作包遵循8/80原则，即至少需要8小时完成，但是总时间又不大于80小时。分解过程中我们利用工具比如MS Project采用至上而下的方式逐层细化。比如第一层生产管理系统下面划分物料档案管理、物料库存管理、工单计划安排、生产排期、领退料管理、账务管理。第二层的物料档案管理又划分物料档案规则、物料档案基础数据、物料解析。第三层的物料档案规格又划分为数据库定义、界面设计、功能实现、接口实现、单元测试、集成测试。相同层次的工作包应有相同性质。对于 WBS中工作包的细节信息，我们在 WBS字典中加以描述，并进行编码标识。创建WBS分解有助于我们系统的分析项目层次，这是一项很重要的工作，在这一过程中我们也发现《项目范围说明书》中存在一些不明确的方面，通过创建WBS而得到明确。创建WBS工作完成后，项目范围基准就确定了。
 五、确认范围
 项目进行到一定阶段，在可交付成果、子功能被开发完成后，即达到了“里程碑”。我们项目先在内部对其进行评审和测试，然后再把这些成果交付给用户，这样有助于项目质量的提高。接下来和用户一起按范围基准、质量标准等要求进行审查，果然获得用户的好评，并最终正式验收。确认范围并不是那么容易的，因为项目一方面想要尽快确认范围释放资源，一方面用户觉得自己并没有看到什么可交付成果。所以验收前需要做好与用户的充分沟通，让用户明白确认范围虽然是正式的，但是并不意味着不能更改，只是更改会影响相关的进度、资源、成本上的变化。在确认范围时，对于一些局部的确认范围，我们采取邀请用户，部门领导进行评审、走查，对于里程碑式的确认范围，我们会举行比较正式的会议，相关关系人进行签字确认可交付成果。
 六、控制范围
 控制范围就是监督项目的范围状态，管理范围变更的过程。由于项目用户范围广、业务流程复杂、功能点多，在开发过程中避免不了范围的多次变更，如果不做好范围的控制，该项目很难在合同规定的时间内完成，预算也必然超支。按照我以往的项目经验，我在开始就重视范围的控制工作。我先是与项目主要干系人(信息部接口人)沟通在合同上明确范围变更的审批权限和变更进行的流程，并把《项目范围说明书》作为合同的附件。在项目进行过程中，如果有人提出范围变更，则需要让他们提交书面申请抄送相关干系人，并按照变更流程进行审批后才能实施。不按变更流程来的，通常比如口头和电话的变更需求，我们都需要对变更内容进行充分沟通分析，对明确在《项目范围说明书》之外的功能点进行委婉的拒绝，如果碰到项目干系人领导等提出的要求，我们也要耐心的对齐解释原因，比如人手不足，成本提高，质量下降等，避免范围的蔓延。对于变更的范围做好控制，记录变更请求，及时更新项目文件，并监管好防止出现范围镀金的情况。按照这样的控制范围的管理方式，很多变更需求得以控制，减少了项目风险，保证项目质量。用户熟悉变更流程，也懂得了我们的难处，彼此协作更加信任。
 经过我们团队10个月的努力，生产管理系统项目在20xx年x月正式上线，并通过了业主方的组织的验收。项目已运行一年有余，公司生产流程运转良好，工作效率明显提升，由于打通了公司ERP系统从采购到生产再到销售的一体化资源管理，得到了公司高层的一致好评。本项目的成功得益于范围管理，但项目管理中也存在许多不足，比如人员的结婚请假，离职等原因，导致项目的进度控制上出现了一些小问题。不过由于从一开始有设置AB角，所以并没有造成特别严重的后果。经过后期的修正与快速跟进，并没有对项目产生影响。在以后的学习和工作中，我还需要不断的努力，在项目管理的道路上任重而道远，希望自己能多和同行进行交流，提升自己的业务和管理水平，争取更上一层楼。