本系统本着为用户节约投资、实用、够用、易用的原则，着重突出了以下的特点： 1、功能少而精，但每个功能都是企业所必需的。 2、使用简便。由于该系统不涉及ERP中较复杂的BOM，MRP、工作中心等部分，员工可通过简单的培训即可应用自如。 3、系统结构相对简单。系统按照ERP的思想设计、开发，能使企业的管理进一步规范化，同时也为企业以后使用专用的ERP软件打下基础。 本系统的开发环境是： 1、网络操作系统：WindowsNT4.0, 2、数据库管理系统：ORACLE8 3、前台开发工具：UNIFACE

企业信息分类编码体系可以全面地指导企业进行信息分类编码体系的 建设和实施。该体系由8种模型构成，通过各模型的应用可以帮助企业对 信息资源进行合理规划，并形成企业基础数据源标准和信息分类编码标 准，指导企业建立规范化的信息编码体系组织管理结构并形成相应的编 码管理规范；建立在对柔性编码分类方案的基础上，开发了可自定义编 码子系统的可重构柔性信息编码管理系统，实现了对编码全生命周期的 管理和编码标准体系的动态维护；通过标准数据格式的转换，实现了信 息编

1. 财务管理：熟悉现代企业财务管理方法并能熟练应用，梳理财务内部管理制度，建立并完善成本管理、预算管理，协调公司财务资源和业务规划等；2. 销售管理：建设强有力的业务销售团队，制定年度销售目标并组织分解落实。，可独立分析市场行情和行业动向，及时掌握最新的销售动态，为公司营销策略及新产品研发提供依据。3.生产管理：制定生产部各个科室合理有效的人员结构，使每个科室每个人员的潜能都能得到最大化的发挥；根据业务需求作出合理产能规划并合理安排生产，确保计划达成；制定作业标准，确保工人按标准作业；改善工艺，并在内部形成奖励机制，以提高作业效率；做好生产成本管理。4.技术研发管理在线材制品领域具有一定的理论基础和技术工作经验。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

该系统采用冶金规范体系，充分满足客户个性化需求，并且以合同为主线，将一贯制质量管理理念贯穿于系统之中。通过量化管理及可视化输出提高企业管理效能，而多维度的成本分析模块为企业经营决策提供良好的数据支撑。该系统的应用可以有效提高产品质量，缩短物流周期和产品生产周期，降低库存及生产成本，提高用户的满意度，大大提高企业综合竞争力。1）产销协同管理。基于企业内统一规范的资源定义、以及产品规范定义，进行资源优化，在客户订货时对订单进行评审（含个性化需求、交货期等），并实现快速的交期应答，提高产销之间协同性，为企业实现高水平按期交货，提高服务水平；2）一体计划管理。一体化生产计划功能综合平衡铸、轧之间生产计划，形成满足订单需求、生产约束、设备约束、能源约束等的生产批量计划。批量计划以天为单位，考虑生产过程批量约束条件、工艺约束条件等；3）一体化质量管理。以冶金技术规范体系为纽带，将企业的销、产、运、存货等业务过程紧密衔接起来，并为现场管理与控制提供统一、规范生产技术指令、检验规范；同时与 QMS 相配合，形成信息丰富的制造过程质量目标、控制、实绩数据，为企业工艺/技术质量人员进一步分析质量提供信息支持，形成完整的企业质量管控 PDCA 循环；4）全程订单跟踪。订单追踪是生产管理系统的核心功能，其本质是对每一个合同的各工序在库量、封锁量、计划量、通过量、充当量、转入量、转出量、改判量等进行实时跟踪，计算合同工序欠量。根据合同工序欠量，可以确定合同状态，掌握合同进程，预测合同交货期和进行合同拖期报警。

针对我国面粉企业存在的信息化、智能化程度低导致的效率低、能耗高、面粉质量不稳定等问题，江南大学在国家粮食局公益性科研专项（基于物联网的小麦加工 MES 体系研究及示范应用/201313012-01）资助下，基于互联网+等技术，围绕小麦制粉智能制造关键技术展开攻关，研发了信息化管理系统集成软件，实现了实时数据平台与过程控制系统、生产管理系统和制造执行系统的互通集成。 关键技术： （1）制粉全过程信息感知与传输技术 （2）制粉全过程物料跟踪技术 （3）制粉设备全生命周期管理技术 （4）制粉企业信息化管理技术350 功能系统： 通过上述关键技术的攻关，最终形成如下功能性系统模块： （1）数据采集系统 （2）供应链管理系统 （3）企业内部物流系统 （4）仓储管理系统 （5）设备全生命周期管理系统 （6）能源管理系统 （7）ERP 系统 （8）综合信息集成系统 知识产权： 项目成果取得授权发明专利 2 项，授权实用新型专利 3 项，获得计算机软件著作权 34 项。 示范推广： 项目成果在河南麦道面粉有限公司、东莞国丰粮油有限公司等企业进行了推广示范。项目成果可以推广到稻谷加工、玉米加工、油脂加工、饲料加工等相关行业。 配套设施： 项目实施不需要额外增加厂房、小麦加工设备设施；只需配套必须的传感器、服务器、计算机等设备

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

2024山东CIO年会在济南召开，鼎软天下受邀参会并作主题演讲，分享物流信息化成果和案例，探讨企业数智化转型路径，表示将加强合作，助力山东企业高质量发展。