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  • 企业包安装出现证书无法验证问题,不论重新启动,还是还原网络设置都无法解决,最终还原所有设置,重启手机,才解决 

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  • 企业IT架构面临的问题解决之道

    千次阅读 2018-01-29 09:49:37
    中国企业信息化也走过了从无到有,从有到多,从多到散的过程。我们可以将这个过程叫做“企业信息化建设阶段”,我们建设了各个部门和各个业务领域的信息系统。 但随着业务需求的不断变化、系统持续增加、流程不断...

    中国企业信息化也走过了从无到有,从有到多,从多到散的过程。我们可以将这个过程叫做“企业信息化建设阶段”,我们建设了各个部门和各个业务领域的信息系统。

    但随着业务需求的不断变化、系统持续增加、流程不断优化、系统越来越不堪重负、IT的威望在企业中越来越低,IT正面临着诸多的挑战。必须通过“企业信息化整合”来优化IT架构,提升IT价值,企业信息化已经进入到全面整合的新阶段。

    1、企业IT构架面临的挑战

    挑战一:不是没有系统,而是遗留系统太多

    企业面临的问题往往不是没有系统,需要大量建设的问题,而是相关的信息系统太多,而且大部分是低水平的重复建设。主要原因是大部分企业都没有完善的IT组织体系,更没有规范的IT战略与规划,下属各个企业和各个部门,都是根据各自的需要提出需求,进行系统开发或者各自采购自己领域的商品化软件。这些系统的应用水平参差不齐,弃之可惜,其架构和应用模式又不能满足企业的整体发展的需要。这些系统之间都相互独立,不能集成,数据不能共享,因而整体的IT战略价值很难体现。如何处理这些复杂的遗留系统,是大型企业进行IT战略和规划时,首先必须面对和需要解决的问题。

    挑战二:信息爆炸,数据异构,难以整合

    伴随着企业的信息系统太多的问题,产生的新问题就是数据太多,信息爆炸,但这些信息之间的关联性少,数据一致性很难保证,而且有用的信息又太少。另一方面,由于各个企业和各个部分独立部署系统,造成这些数据相互分散,企业总部需要了解的下属企业的经营数据很难及时得到,领导决策层需要的分析数据和报告,很难在已有的系统中快速和准确地提供。

    在目前大部分企业的信息系统中,大多是处理业务操作层面的基本单据、凭证和账簿等,而管理和控制信息,以及分析和决策信息处理得很少。在处理结构化数据和非结构化数据方面,企业对非结构化数据的有效管理和分析利用方面尤其薄弱,而且协同处理这两种结构类型的数据方面还没有有效的解决方案。

    挑战三:企业需要电子商务支持,但技术异构,难以协同

    随着移动互联网的飞速发展,大规模分布式业务构建的统一计算环境,企业业务协作的范围已经从企业内部走向基于极端开放、动态的产业生态链按需协同。问题在于,前所未有的分布和开放的特性,意味着其软件的模型、互操作框架、通信协议等多个方面呈现出显著的多样性和差异性,直接导致了业务流程不能贯穿各个系统,无疑为实现跨企业全程电子商务运作带来了巨大的技术挑战,亟待解决。

    挑战四:业务变化快,僵化的IT基础设施难以迅速响应传统的IT系统,是基于业务需求实现的,它忠实地反映了系统设计的初衷,这也是IT系统应该做到的,如果业务需求不再发生变化,它将非常完美。但是事与愿违,业务需求远没有那么稳定,它的变化速度远远超出信息系统的应变能力。从业务角度,这样快速的变化是正常的,也是企业应对客户与市场变化的必然要求。

    但从现有IT系统来看,业务流程却被固化在IT系统之中,应对变化是极其痛苦的事情,相当多情况下对业务流程的变化等同于系统再造。高速的业务发展,灵活的业务流程处理,动态多变的组织架构,低成本的运营体系,构成了中国企业差异化竞争优势的核心内涵,这就要求与之适应的IT系统必须是动态和随需应变的。现行IT系统僵化严重,面临企业新挑战显得有心却无力。

    以上种种症状,归结于一点,即缺乏整合的企业IT架构。

    2、IT架构整合需求的特点

    如何做好企业信息化建设的总体规划,避免信息孤岛的产生;以及如何消除已存在的信息孤岛,打造无边界信息流,是当今企业尤其是大型企业信息化建设的必然需求。

    目前,我国大型企业信息化IT架构整合需求的特点表现为以下几个方面:

    需求1 、企业信息化需要IT架构规划方法科学的企业IT架构总体规划方法论是指导企业信息化建设的根本大法。

    大多数企业信息化总体规划的缺失,催生了分散、凌乱、无序的企业IT架构,最后无可避免的导致企业信息孤岛的产生,使得IT重复建设,信息资源无法共享,业务无法协同,管理层难以做出科学的决策,业务战略执行力也受到严重制约。

    目前国内以企业架构为代表的IT总体规划方法论的普及实施已经开始,超过73%的大型、超大型企业已经开始或已构建了企业架构,相当数量的大型企业已经意识到企业架构对企业业务及战略的支撑能力,并以此作为企业实现未来竞争力的关键。

    需求2、企业信息化需要IT基础架构整合

    在企业信息化建设中,就大型集团型企业而言,传统的分散式数据中心的管理缺乏灵活性,资源使用率低,运营成本过高,持续增长的能耗和空间占用不断吞噬着企业的利润,这些都已成为制约企业可持续发展的严重桎梏,亟待改善。

    有效整合支撑企业信息系统的服务器、操作系统、数据库、中间件等基础设施资源,改善IT资产利用率,推进大型企业信息化由粗放型、分散型向集约型、整合模式转变,就成为了当今企业信息化的迫切需求。

    需求3、企业信息化需要信息整合以及综合利用

    由于企业信息孤岛的广泛存在,企业各业务部门之间,企业总部和区域之间,企业和供应商、伙伴、客户之间,其各自的信息资源分散在一个个独立的信息系统内部,无法得到有效的共享

    蕴藏在各个分散业务数据资源之间的重要依赖和关联信息无法得到及时的分析、呈现和挖掘,导致总部无法及时了解下属企业的运营状况,无法对经营过程进行统一的计划和精确的控制,从而难以从整体的高度为集团的科学决策提供全面、及时、有效的依据。因此,如何快速而集中聚合重要的业务经营的数据,个性化展现给企业各关键利益相关者,是企业实现战略和业务的科学决策,以及规避经营风险的不可或缺的重要手段。

    3、整合企业IT架构需解决的问题

    如何构建一个统一的信息平台解决信息孤岛问题,整合已有企业资源。在面向互联网电子商务环境下,不仅需要解决企业内部的协同,还要解决外部的协同,对于集团企业来说还要解决总部对于下属企业的管控问题,改善洞察力,缩小多元化、跨区域的信息鸿沟,建立企业“雷达系统”,提升控制力,保障系统的战略落地和计划实现,将集团管控落地,提供灵活的协同性,创新企业业务流程,以满足企业管控和协同的需要。这一切都必须依赖于一个整合的企业IT架构。

    根据企业的业务现状及未来发展趋势,企业IT架构整合解决方案重点考虑以下问题:● 企业IT架构的总体规划

    ● 企业组织架构、交互和展现方式的整合

    ● 企业业务流程整合和持续优化

    ● 企业应用功能的整合

    ● 企业异构数据资源的整合

    ● 企业基础设施的整合

    4、整合IT架构的思路及策略

    企业IT架构整合是一项综合性的系统工程,涉及到IT规划方法论的标准和统一,企业纵向的组织整合,横向的业务整合,基础数据的整合以及基础设施的整合等多个层面。

    1、从规范化企业架构规划出发,推进IT架构整合:企业架构的理论和方法正日益受到政府、企业越来越多的关注和重视。企业架构的作用是它能在对业务战略和流程被充分理解的基础上,进行信息化的顶层设计,形成灵活、稳定、健壮的IT架构,构建和谐的IT应用环境。因此,在标准和规范的方法论指导之下发展企业架构,是促进企业IT架构全面整合问题从根本上得以解决的最有效的途径。

    2、实现组织一化,打通企业交互和展现的边界界:组织一体化就是要在企业内部上下级部门之间,以及集团与下属企业之间,统一组织架构、访问途径和身份认证,在此之上实现为企业的每个利益相关者提供个性化的工作台,实现企业的综合交互与展现。

    3、实现业务一体化,打通企业业务的边界:规范业务流程的结构化方式和访问途径,实现业务一体化,形成事前预算、过程控制和事后分析的闭环管理。

    4、实现应用和数据一体化,打通应用和信息边界:规范业务流程的结构化方式和访问途径,实现应用和数据一体化,形成事前预算、过程控制和事后分析的闭环管理。

    5、实现平台一体化,打通企业IT基础设施的边界:建设整合的企业IT技术架构平台,通过对平台资源的一体化、集中式智能化管控,实现企业IT基础设施资产的按需高效合理利用,降低总体拥有成本,保护企业投资,促进企业IT投入的集约化和集中式转变。

    以上思路的付诸实施,首先需要找到一个规范的架构发展方法;其次,需要有集成的流程驱动的IT系统;最后,必须有一个支撑架构整合的统一基础平台来实现技术和业务上的整合。

    5、整合IT架构的框架

    事实上,整合要做的事情无非就是将“烟囱”和“竖井”状的一个个信息系统进行互联互通,规范应用系统的交互方式、贯通业务流程,以及统一异构数据。

    其实现框架就是:

    ● 通过一个统一门户来实现交互的集成;通过统一身份管理来解决系统安全、身份管理和授权问题;

    ● 通过数据的共享、转换来解决数据的不一致问题;

    ● 通过应用功能的服务封装和适配来解决应用异构性问题;

    ● 改变现在系统按照不同模块、部门组织业务流程的模式,通过业务流程驱动来实现贯通各个系统的复杂业务流程;

    ● 通过一体化的基础设施资源管理平台,解决企业技术架构,即基础设施的融合问题。


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  • 中国企业普遍问题解决方法

    万次阅读 2012-12-09 21:16:51
    中国企业普遍问题解决方法一、中国企业普遍问题:1、业务1.1、过去投机机会多,只要有钱有人脉,就扎进去赚钱。当投机机会被断时,就再转到下一个投机机会。这类事情下一个5年还会常态化么?1.2、前几年的压强销售...
    中国企业普遍问题及解决方法
    


    一、中国企业普遍问题:


    1、业务

    1.1、过去投机机会多,只要有钱有人脉,就扎进去赚钱。当投机机会被断时,就再转到下一个投机机会。这类事情下一个5年还会常态化么?


    1.2、前几年的压强销售策略,低质量坏做法让新客户闻风而逃谨慎观望,也让老客户不再续购。过去压强还能挤牙膏,现在压强已经无效。


    1.3、销售的增长低于成本的增长


    2、产品
    2.1、现有核心产品不够好,但质量提升却也难
    2.2、新产品并不吸引人,并不特别必需,需要的人并不多
    2.3、新产品开发慢


    3、员工
    3.1、意识态度追求高质量动力不足,尽自己现有这点力做分配的事拿工资,能做到什么程度算什么程度
    3.2、能力不足,给培训呢又说方式不对/方法不对/内容不吸引人/安排时间不合理/时间太长
    3.3、人力成本增长迅速,人数增长迅速


    4、运营管理
    4.1、项目缺乏严谨性和执行力,就懵懂的开始了,连项目核心问题/目标/范围/人力/风险都不清晰,怎么做能解决问题也不清晰,认为事做了项目就完成了,尽力做,有问题解决问题,也糊里糊涂项目结束了


    4.2、组织职责不清、素质要求能力要求不清、流程产物输入输出格式/要求不清、考核糊涂过事、奖罚不严不明


    4.3、组织之间、上下游之间,严重缺乏沟通,每个人各有各目标/计划/做法/脑子里的质量标准,各认为完成了自己这事就OK了,到底事情是不是上游要求的下游要求的,不管


    4.4、每个岗位每个人、每个环节好像都是刚性的,都不能优化掉




    二、问题解决方法


    1、业务
    1.1、扎根。再古老的农业都有现代农业。再刀片利润的家电服装,都有N多巨头。每个行业都是外行羡慕内行叫苦。每个行业都能挖出水。
    1.2、还帐。重建客户信心
    1.3、按部门精算成本、产值,精益管控成本;减少辅助岗位,加强主干产/销/服务核心业务岗位


    2、产品
    2.1、下狠心重新设计生产核心部件,一块块替换。狼行天下吃肉。不敢吃肉,就只有...
    2.2、图形化、虚拟现实化、游戏化吸引人
    2.3、新产品,启用强手组合小先锋队,独立特区管理,自发自我驱动;别太多流程太多论证,做;别意淫设计,客户现状是什么就做什么;先做主干,不做全面。把主干做精。


    3、员工
    3.1、加强项目管控,日毕日清
    3.2、以考、薪资晋升辞退带动学习培训
    3.3、优化流程;加强员工能力;减少辅助岗位,加强主干产/销/服务核心业务岗位


    4、运营管理
    4.1、梳理精益项目管理PDCA过程;选择精益的项目管理者
    4.2、流程精益梳理,配以IT工具来做固化统一化、拿数据说话、透明一查到底、透明共享信息、留痕随时回溯、预警、审批管控、自动管控上下游之间业务流转
    4.3、将沟通动作显性化,成为项目过程一个必备环节,受项目管理者管控
    4.4、加强员工能力;流程精益优化;




    三、总结


    1、精益人职责/要求/能力/考核
    2、精益流程
    3、精益项目管理
    4、精益成本、产值
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  • 由于货物运输、地方经济及企业发展的紧密联系,因此作为反映货物运输需求的一项重要指标, 货运量预测研究和分析具有较强的实际意义。 常用的货运量预测方法包括时间序列方法、移动平滑法、指数平滑和随机时间序列...

    目录

    神经网络模型简述

    实例:交通运输能力预测设计

    MATLAB程序及仿真结果


        由于货物运输、地方经济及企业发展的紧密联系,因此作为反映货物运输需求的一项重要指标, 货运量预测研究和分析具有较强的实际意义。

        常用的货运量预测方法包括时间序列方法、移动平滑法、指数平滑和随机时间序列方法、相关(回归)分析法、灰色预测方法和作为多种方法综合的组合预测方法等.这些方法大都集中在对其因果关系回归模型和时间序列模型的分析上, 所建立的模型不能全面和本质地反映所预测动态数据的内在结构和复杂特性, 从而丢失了信息量.人工神经网络作为一种并行的计算模型, 具有传统建模方法所不具备的很多优点, 有很好的非线性映射能力, 对被建模对象的经验知识要求不多, 一般不必事先知道有关被建模对象的结参数和动作特性等方面的知识, 只需给出对象的输入和输出数据, 通过网络本身的学习功能就可以达到输入与输出的映射关系.货运量预测可以利用BP 网络模型和径向基网络模型来实现。

     

    神经网络模型简述

    BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,其激励函数是一般是S函数(即sigmoid函数)。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

    径向基神经网络(RBF神经网络)是一种性能良好的前向网络,其激励函数是一般是高斯函数。具有最佳逼近、训练简洁、学习收敛速度快以及克服局部最小值问题的性能,目前已经证明RBF网络能够以任意精度逼近任意连续的函数,且具有全局逼近能力,从根本上解决了BP网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分离学习,收敛速度快。因此它已经被广泛应用于模式识别、非线性控制和图像处理等领域。

     

    实例:交通运输能力预测设计

        输入的神经元可以根据需要求解的问题和数据表示方式确定。根据对关于货运量影响因素的分析,这里分别取国内生产总值GDP 、工业总产值、铁路运输路线长度、复线里程比重、公路运输线路长度、等级公路比重、铁路货车数量和民用载货车辆数量等8 项指标作为货运量的影响因子, 将它们作为网络的输入.以货运总量、铁轮货运量和公路货运量作为网络输出.由此来构建BP 网络和RBF网络。利用某7 年的历史统计数据作为网络的训练样本, 以后续2 年的历史统计数据作为网络的外推测试样本.输入样本如表1 所示, 目标样本如表2 所示.

     

    表 1  输入的样本数据

    GDP

    工业

    总产

    铁路

    运输

    长度

    复线

    比重

    公路

    运输

    长度

    等级

    公路

    比重

    铁路

    货运

    数量

    民用

    载货

    车辆

    58478

    135185

    5.30

    0.23

    16.2

    0.21

    1015.3

    586.4

    67884

    152369

    5.30

    0.27

    18.5

    0.26

    1107.6

    577

    74462

    182563

    6.21

    0.25

    21.4

    0.28

    1214.6

    601.2

    78345

    201587

    6.32

    0.26

    25.7

    0.29

    1336.5

    626.8

    82067

    225689

    6.32

    0.26

    30.2

    0.31

    1443.5

    675.96

    89403

    240568

    6.47

    0.28

    34.6

    0.33

    1516.2

    726.31

    95933

    263856

    6.48

    0.28

    39.5

    0.36

    1642.6

    764.25

    104790

    285697

    6.70

    0.30

    42.0

    0.39

    1763.1

    852.21

    116694

    308765

    6.70

    0.30

    46.3

    0.41

    1867.1

    878.23

     

    表 2  目标样本

     

    货运量

    铁路货运量

    公路货运量

    102467

    52266

    46153

    124486

    60728

    56246

    148691

    69355

    67346

    162663

    79757

    78267

    186695

    91757

    95647

    205764

    99736

    98756

    226697

    109965

    102765

    245716

    120537

    111258

    263683

    130465

    120412

        由于输入的每组样本数据包含8 项, 所以神经网络的输入层设置8个神经元。每组输入样本对应的目标样本包含3 项,所以输出层设置3 个神经元。

        

    关于隐含层的设计:

        一般来讲, 一个三层的神经网络可以完成任意n 维输入到m 维输出的映射.但实际上, 隐层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导, 一般是根据经验或者反复实验确定.因此, 网络往往存在很大的冗余性, 一定程度上增加了网络学习的负担.隐单元数目太多会导致学习时间过长、误差不一定最佳, 也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本, 因此一定存在一个最佳的隐单元数.文中建立的BP神经网络模型中, 隐层神经元个数介于5-17.通过训练结果中误差的大小最终确定隐层中神经元的个数为14 .而RBF神经网络采用正规化网络模型,隐单元的个数与训练样本的个数相同,即7个.

     

    MATLAB程序及仿真结果

     

     

    BP网络程序:

    p=[58478 135185 5.30 0.23 16.2 0.21 1015.3 586.4;
    67884 152369 5.30 0.27 18.5 0.26 1107.6 577;
    74462 182563 6.21 0.25 21.4 0.28 1214.6 601.2;
    78345 201587 6.32 0.26 25.7 0.29 1336.5 626.8;
    82067 225689 6.32 0.26 30.2 0.31 1443.5 675.96;
    89403 240568 6.47 0.28 34.6 0.33 1516.2 726.31;
    95933 263856 6.48 0.28 39.5 0.36 1642.6 764.25]';
    t=[102467 52266 46153;124486 60728 56246;
    148691 69355 67346;162663 79757 78267;
    186695 91757 95647;205764 99736 98756;
    226697 109965 102765]';
    t1=clock;#对应于测试样本的目标输出
    TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig'; 
    net=newff(p,t,[14,3],{TF1 TF2 },'trainlm');
    Net.trainParam.show=500;
    net.trainParam.epochs=1000;
    net.trainParam.goal=0.0001;
    net=train(net,p,t);
    date=etime(clock,t1)
    y=sim(net,p);
    p1=[104790 285697 6.70 0.30 42.0 0.39 1763.1 852.21;116694 308765 6.70 0.30 46.3 0.41 1867.1 878.23]';#测试样本
    y1=sim(net,p1)#测试样本p1对应的BP网络实际输出
    

    BP网络程序运行结果:

    可以看出, 网络在训练18次(Epoch)后就收敛于目标函数.当带入2 组测试样本P1后, 网络的实际输出为:

    y1 =1.0e+05 *
        2.2598    2.2802
        1.1027    1.1147
        1.0390    1.0464
    耗时:date =0.6080


    RBF网络程序:

     

    p=[58478 135185 5.30 0.23 16.2 0.21 1015.3 586.4;
    67884 152369 5.30 0.27 18.5 0.26 1107.6 577;
    74462 182563 6.21 0.25 21.4 0.28 1214.6 601.2;
    78345 201587 6.32 0.26 25.7 0.29 1336.5 626.8;
    82067 225689 6.32 0.26 30.2 0.31 1443.5 675.96;
    89403 240568 6.47 0.28 34.6 0.33 1516.2 726.31;
    95933 263856 6.48 0.28 39.5 0.36 1642.6 764.25]';
    t=[102467 52266 46153;
    124486 60728 56246;
    148691 69355 67346;
    162663 79757 78267;
    186695 91757 95647;
    205764 99736 98756;
    226697 109965 102765]';
    t2=clock;
    net=newrb(p,t);
    datet=etime(clock,t2)
    p1=[104790 285697 6.70 0.30 42.0 0.39 1763.1 852.21;
    116694 308765 6.70 0.30 46.3 0.41 1867.1 878.23]';
    y1=sim(net,p1)
    

    RBF网络程序执行结果:

     

    y1 =1.0e+05 *
        2.2670    2.2670
        1.0996    1.0996
        1.0277    1.0277
    耗时:date = 0.0780

    由于训练样本容量比较小,只有7 组数据, 所以预测精度不是很高.考虑到这些因素, 这里得到的预测结果还是可以接受的。

    但从耗时来看,RBF网络的耗时远远小于BP网络,随着样本数据量加大,两者在耗时上的差距会越来越明显。

     

    RBF网络的优点:
    ①  它具有唯一最佳逼近的特性,且无局部极小问题存在。
    ②  RBF神经网络具有较强的输入和输出映射功能,并且理论证明在前向网络中RBF网络是完成映射功能的最优网络。
    ③  网络连接权值与输出呈线性关系。
    ④  分类能力好。
    ⑤  学习过程收敛速度快。

     

     

     

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