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毕业设计(论文)开题报告题目宇龙自动化信息集成云平台管理系统的设计与实现学院数据科学与人工智能学院专业软件工程班号________________学号____________指导教师______________开题日期
一、开题报告应包括下列主要内容
1.通过学生对课题研究现状、选题目的和意义的论述,判断是否已充分理解毕业设计(论文)的内容和要求
2.进度计划是否切实可行
3.是否具备毕业设计所要求的基础条件
4.预计研究过程中可能遇到的困难和问题,以及解决的措施
5.主要参考文献
6.开题答辩需要提交的各类功能框图、文献综述等
二、如学生首次开题报告未通过,需在一周内再进行一次
三、开题报告要求学生认真填写,由开题答辩组和指导教师填写意见、签字后,与其他毕设材料统一交所在学院保存,以备检查指导教师评语_______________________________________________________________指导教师年月日开题答辩组审查意见组长组员
一、课题研究现状对于一个企业来讲,赢利是恒古不变的目标,然而面对日益全球化的世界经济,快速变换的市场,让有些企业似有无所适从它们在这样变换的环境中不断的寻求发展的新型道路,在探索中不断的发展企业信息化是企业利用现代信息技术,通过对信息资源的深化开发和广泛利用,不断提高企业生产、经营、管理、决策的效率和水平,进而提高企业经济效率和企业市场竞争力的过程云平台,即是将开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行宇龙自动化信息集成云平台(DKEM)是宇龙自动化针对管理层应用推出的系统解决方案信息化概念的提出,起源于日本,1963年,日本学者梅田忠夫发表了一篇题为《论信息产业》的文章这是首次使用“信息化”这个概念到1977年,法国的西蒙诺拉和阿兰敏克撰写的经济发展报告《社会的信息化》中使用英译information,随后被世界其他国家普遍接受并使用到今天到今日,西方发达国家企业的信息化研究已经达到了一个相当高的水平,例如ERP、CRM、MES、0A等系统的出现,有力地提高了企业的决策和管理水平信息化对于现代化国外企业来说,已经上升到一级战略的高度MES系统是企业信息化建设的重要组成部分,西门子从1986年开始MES业务,SIMATIC IT作为MES层先进的制造执行解决方案,使得自动化不再是单纯的自动化,而真正让自动化与制造管理、企业管理、供应链管理建立了无缝连接,供应链的变化将会迅速反应在制造中心,从而为“数字工厂理念提供了坚实的技术和产品基础,并通过不断创新为更多客户带来更高的生产率和灵活性,缩短上市时间,降低成本但是国外对大数据的研究重点在技术方面,大多以数据工程为重点,从分析算法和系统效率方面进行设计并没有有效的将大数据分析与信息化系统有效结合中国企业的信息化道路上,许多企业借鉴了国外的道路,从0A到MIS再到ERP最后到电子商务(EB),国外的软件在中国体现出“水土不服”,适行效果并不理想21世纪,我国开始将信息化当作新时代中国社会和经济发展的重大战略来研究“云”概念,大数据等国外新型技术开始在我国广泛传播,工信部发布的《物联网十二五规划》里,把信息处理技术作为关键技术创新工程之一而提出了,其中包括数据存储、数据挖掘、智能分析等大数据重要组成部分大数据技术的成熟发展,使我国大数据产业链雏形呈现,大数据与信息化相互结合,为企业带来了新的商机我国的信息化与大数据平台主要集中在阿里巴巴、华为等大型高技术公司,阿里巴巴公司主要是交易数据与信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享而华为公司则拥有华为大数据云平台Fusioninsight,Fusioninsight面向范围十分广大,除了提供包括批处理、内存计算、流计算和MPPDB在内的全方位数据处理能力外,还提供数据分析挖掘平台、数据服务平台,帮助用户实现从数据到知识,从知识到智慧的转换,进而帮助用户从海量数据中挖掘数据价值
二、选题目的和意义通过对哈尔滨宇龙自动化有限公司的考察了解,发现其核心业务流程包括分销和工程两大部分,从前期的销售管理,到分销部分的供应链管理、工程部分的工程项目管理,到与ERP供应链部分配合的库房管理以及ERP财务管理,都已经基本实现了系统覆盖但是系统功能和操作体验方面还有很多需要提升、改善和优化的部分,商务和采购以及财务仍然有不少需要线下记录的Excel工作从另一个角度,系统数据的准确性、完整性和及时性仍然需要提升因为销售是该公司的龙头,直接与客户接触,而且所有的应用系统都是从CRM的客户管理和机会管理作为起始点,而销售人员对于系统的认知以及应用仍需要一个漫长的过程才能稳定与完善进一步的,对于管理层的支持,系统支撑还很欠缺,尤其是数据的分析与应用现在在各应用系统中,已经逐渐有了数据的积累,但是数据只是“躺”在服务器里,没有发挥出应用的价值因此,如何利用现有数据,实现对管理层的决策支持成为急需应对的问题而DKEM系统的核心目的正是将数据知识化,提升数据的利用率DKEM系统一方面面向高层应用、决策层应用,梳理各级管理层进行决策时的指标需求和数据需求,以业务问题为导向,进行数据集成、分析、挖掘,更好的辅助领导决策,驱动业务的创新与发展另一方面,数据模型的建立基于管理层丰富的管理经验抽象后形成的企业知识,为知识自动化管理奠定了基础,为企业持续优化及经济效益最大化提供了保证数据分析对企业的巨大价值体现在业务发展的前期(探索期)或阶段性改进期(颠覆期)当探索和变革业务时,企业需要数据分析去明确业务中的问题、机遇几解决方案企业最大的成本是决策成本,而数据分析是提高企业决策能力的关键;当业务模式相对成熟时,企业则需要数据建模来提升业务效率,减少运营成本等
三、课题的基本内容系统管理管理公司旗下所有系统,实现单点登录,登录一次即可进入所有系统,统一管理公司所有系统,各系统间实现数据共享数据分析管理主要包括市场数据分析、销售分析、生产分析、客户分析、财务分析、供应商分析,通过对数据的分析和挖掘,以饼状图、柱状图等形式向用户展示已有数据数据服务管理针对销售会议模板、绩效以及管理者需要处理的“问题”需要的数据,提供数据查询服务,从而让销售脱离ppt,可以滚动、持续、关注趋势与变化的进行客户和机会分析,方便管理者的同时,让销售也更清晰管理者需要的数据,从而明确自己的业务方向,确保数据的及时性、准确性和完整性各种绩效排名的实时展示,也可以形成对相应的人员的激励另一方面,通过数据挖掘,可以实现部分预警功能主数据管理通过构建统一的数据模板完成企业各异构信息系统的数据收集与预处理,将数据标准化并汇总到数据仓库数据共享管理将模板中的特征数据进行抽取,建立标准的数据模型,将数据模型共享到各个子管理系统,用户在使用子管理系统创建案例时一,系统会自动进行推荐以往的相似案例作为参考以某一个项目管理系统为例系统会根据已实施的项目,可以自动导入组织经验知识库中进行提炼、完善与改进,从而形成新的项目标准化模板项目建立时,系统会根据项目的类型和项目的重要级别,选取对应的项目标准化模板自动初始化项目,实现项目标准化流程知识的复用项目任务、工作流程、知识文档三位一体项目人员需在该平台上完成对项目的计划和工作汇报,以及相应的流程审批;根据项目标准化模板所定义的每个任务节点可参考的输入文档,当执行该任务节点的工作任务时,可通过页面的知识链接自动找到对应的知识文档,帮助项目成员在正确的时间获取最需要的帮助;根据每个任务节点对知识交付物的要求,可通过系统要求必须上传对应的知识文档才能关闭该节点的工作任务,规范项目成员在正确的时间提交正确的文档,从而使知识积累得到强制执行,实现项目计划任务、工作流、项目文档管理的统一知识管理将企业的建模资源、各种模板、成功案例等统一管理,并且建立社区,可以方便企业内部交流与信息查询、提问与分享如需要全套开题、论文、程序和答辩PPT请联系扣扣八五零
七二五四三九四、研究方案及预期达到的目标使用Eureka组件实现服务器的负载均衡,减少服务器宕机情况使用KMeans算法进行聚类,分析公司的客户分类以使用不同的商业策略使用CART算法,抽取数据进行递归分类,以实现客户风险分析和潜在客户的预测使用Apriori算法,用于市场的价格分析及预测通过以上技术方案完成数据分析、风险预测、数据共享的实现,使得平台下的所有系统可以实现数据的重复利用
五、为完成课题已具备和所需的条件软件环境Windows10操作系统,IntelliJ IDEA,是用于Java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的Java开发工具之一数据库使用SQL Sever2012,使用SQL SeverData Tools进行数据挖掘与OLAP操作CRM系统,项目管理系统作为子系统,PostMan作为接口测试工具Javal.8作为开发与部署环境TomCat
8.0作为服务器硬件环境Intel Corei77700HQ、128G SSD+1T HDD硬盘、16G运行内存、百兆网卡、百兆局域网
六、预计研究过程中可能遇到的困难和问题,以及解决的措施
1.分布式架构如何实现前后端数据交换解决方案是使用node.js作为微服务插件,使用node语言编写服务器,进行前后端数据交互
2.如何实现客户的风险预测解决方案是使用CART算法,CART与C
4.5的不同之处是节点在分裂时使用GINI指数不使用C
4.5是因为在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效,而CART算法抽取规则简便且易于理解;面对存在缺失值、变量数多等问题时非常稳健
3.如何对客户进行分类分析解决方案是使用KMeans算法进行聚类分析,EM算法虽可以用来聚类,但是由于EM算法进行迭代速度很慢,比KMeans性能差很多,并且KMeans算法聚类效果没有比EM差多少,所以一般用kMeans进行聚类,而不是EM
4.客户分析中如何实现客户流失预测解决方案是使用KNN算法,KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,该算法应用简单,无需估计参数
七、进度安排
八、参考文献
[1]刘超.数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用.天津职业院校联合学报,2019
[2]徐毅佳.商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究.浙江工业大学,2019
[3]杨瑞•数据挖掘技术在CRM中的应用研究.中国管理信息化,2019
[4]陈庆•信息化、移动化、数字化支持企业智慧化.企业管理,2017
[5]张园园.大数据时代财务共享服务中心云平台的应用.纳税,2019
[6]李萍.基于WebService的数据共享交换平台的设计与实现.计算机时代,2017
[7]余非.罗克韦尔自动化:构建“互联企业”媒体交流会.变频器世界,2018
[8]胡海龙.基于大数据的医院信息集成平台建设与应用[J].电子技术与软件工程,2019
[9]张静波.基于数据仓库的企业决策支持系统的研究与应用[D].电子科技大学,2019
[10]袁亚光.基于金融大数据的客户风险评估及预测[D].北京邮电大学,2018[1l]Chen H.Business intelligenceand analytics.MIS quarterly,2017
[12]Schwartz JI.Polydynamic informationplatform.U.S.Patent Application,2019
[13]Mazur DC.Apparatus tointerface processautomation andelectrical automationsystems.U.S.Patent Application,2019
[14]Zadeh SS.System informationmanagement.U.S.Patent Application,2019
[15]Shen SC.Validating RiskPrediction Modelsof DiabetesRemission AfterSleeve Gastrectomy[J].Obesity surgery,2019
九、备注。