办学历史悠久 四川工商职业技术学院是四川省一所60多年根植于轻工行业的国家公办高职院校。办学条件优越 学校占地800余亩，是按照AAA级景区标准打造的绿色生态校园，环境优美。学生公寓全部安装宽带网络接口和空调，24小时供应热水，WIFI全覆盖。学院建有各类实训中心、基础与专业实验室100多个，并建有素质拓展训练中心、多功能运动场馆、大学生创业园区等，全方位促成学生成才。师资力量雄厚 学校现有教职工600余人，入选各级各类专家库的教师100余人，教授、副教授100余人，加拿大博士后、德国机电工程博士、美国籍博士各1名，四川省学术技术带头人1人，全国优秀教师1人（2019四川高职唯一）、全国轻工名师1人（2019四川唯一），全国轻工教学能手2人，建有8个教学科研团队，两个团队在全国获奖。专业优势突出 学院开设30余个专业，服务四川轻工全产业链，瞄准高端产业，建设新工科、新商科、新文科，构建轻工全产业链产品全生命周期的专业体系。面向产业高端，发展工业设计、智能制造、产品检测等专业群。面向高端产业，发展计算机网络、软件技术、大数据、数字媒体、电子商务等数字经济专业群。对接都江堰地方产业规划，瞄准国际生态旅游名城和全域旅游方向，打造旅游管理、空中乘务、休闲体育、数字媒体、艺术设计等文旅融合专业群。适应传统企业向数字企业转型发展要求，推进“云物大智+5G”改造传统专业，建设高职新工科、新商科、新文科，培养云财务会计师、数字企业管理职业经理人、跨境电商人才、商业大数据分析人才、工业互联网人才、互联网印刷人才。食品生物技术、艺术设计、工商企业管理三个专业是国家骨干专业，食品生物技术为全省首批国家级教改试点专业，印刷技术专业为全国新闻出版行业院校示范专业，艺术设计、机电一体化技术、环境工程、云财务会计、软件技术、商务数据分析、电子商务、旅游管理、工商企业管理、市场营销（新零售）等专业居全省前列。开展国际教育合作 学校自1992年与加拿大院开展中加联合办学至今，现已与美国、德国、英国、西班牙、匈牙利、马来西亚、日本、新加坡、泰国等十几个国家的大学开展了交流与合作，为在校学生搭建多渠道、全方位的高质量国际直通车平台，每位在校生都能根据自身情况定位到适合自己的升学深造院校，参加海外专升本、专升硕留学项目。升学途径畅通 学校三年级学生可通过“专升本”考试升入相应本科院校学习。（近几年对应院校为成都理工大学、成都信息工程大学、西华大学、四川轻化工大学和成都工业学院，前几年专升本升学比例为参考人数的50%左右，今年专升本升学比例为参考人数的80%左右）。助学方式完善 贫困学生可申请“国家助学贷款”“国家助学金”“学院助学金”；品学兼优的学生可申请“学院奖学金”“国家励志奖学金”“国家奖学金”。学院设立有“学生资助学中心”，可提供勤工俭学的机会，以帮助经济困难学生完成学业。高质量就业 毕业生初次就业率常年保持在95%以上，与国内多家知名五百强企业建立了良好的就业合作关系，多次被评为四川省高校毕业生就业工作先进集体。学校承诺为每一位合格毕业生提供优质的就业机会。我校毕业生综合素质高，专业技能强，深受广大用人单位欢迎。就业单位主要是面向成都地区的知名企业和500强企业。学院长期为成都京东方光电科技有限公司、英特尔产品（成都）有限公司、地奥集团成都药业股份有限公司、杭州海康威视、宁德时代新能源科技股份有限公司、浙江晶能股份有限公司、郎酒集团、华润啤酒集团、百威啤酒集团、伊利乳业（成都）、太极集团、成都融创文旅集团等名企，输送技术技能型专业人才。

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

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。