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鼎软天下TMS运输管理系统
一 、鼎软天下TMS运输管理系统产品介绍 基于企业运输环节管理诉求,针对企业普遍面临的自有运力缺乏规范管理、外部运力竞价招标繁琐、外部运力难管控、运输质量难监控、运输费用居高不下、入园排队拥堵、运输跟单困难、财务对账繁琐等管理痛点,打造的一套融合云计算与物联网技术的TMS运输管理平台,提升企业运输智慧化水平及财务精细化程度。鼎软天下TMS运输管理系统,可广泛应用于汽车制造、大宗能源、机械制造、管材生产、轮胎、商贸连锁等行业,为企业打造“数智可视物流运输一体化”管理体系,助力企业降本增效。   二、行业痛点   三、产品功能 (一)PC端功能 1、订单管理 订单导入 接口订单 新增订单 订单分配 生成运单 2、运输管理 新增运单 配载运输 车辆到达 中转外包 中转入库 到货回单 回单收回 运单签收 3、运输调整 运输调整申请 运输调整审核 4、财务结算 运费结算 代收款结算 司机结算 中转结算 5、统计报表 每日应收应付 发货流水统计 入库费用统计 出库费用统计 (二)客户端APP功能 注册登陆 我要下单 在线支付 我的历史订单查询 我的个人中心 (三)司机端APP功能 我要接单 在途跟踪 签收管理 我的历史任务查询 我的个人中心 (四)PDA功能模块 受理开单 装车管理 卸车管理 中转管理 签收管理 盘点查询     四、核心流程   五、产品架构图   六、系统优势 (1)有标准化产品功能,也可根据客户需求做定制化开发。 (2)可集成PDA、地磅等外部设备,实现各环节扫描确认; (3)可实现运费代收款预充值模式,降低财务管控风险; (4)建立清分体系,开单即可生成分成数据; (5)集成司机端app、客户端小程序等功能。   七、预期投资回报 (1)提高企业营收水平 基于企业战略规划,TMS信息系统可支撑企业对外发展运输业务,配合市场业务拓展的前提下,预计可为企业提升20%以上的营业收入; (2)降低企业运费成本 视企业具体情况,预计每年可为生成企业降低5%-30%不等的运输费用开支; (3)提升员工工作效率,减少人员数量,降低人员成本 大大降低企业调度岗、客服岗、运营岗、财务岗工作量,可为企业缩减至少2-5名工作人员,可为企业节省人员开支15-50万/年不等; (4)提高物流调度效率 物流调度效率至少提升30%,物流准时到达率提升30%-50%不等。 (5)提高财务核算效率 财务核算结账效率至少提升50%,财务数据准确性提高50%-80%不等; (6)提高装卸货效率 司机平均等待时长降低80%以上,装卸货效率提升50%以上; (7)提升客户满意度 提高作业效率及货物信息的可追溯性,实现货物运输过程的可视化管理,客户物流环节满意度100%提升; (8)提升数据统计准确性 日常统计数据效率提升100%以上,数据统计准确性100%提升。   八、部分合作案例(排名不分先后) 九、鼎软资质 鼎软天下是国家高新技术企业、双软认证企业 拥有80余项软件著作权 拥有60多项登记测试报告 拥有40多项软件产品 国际ISO9001质量管理体系 鼎软天下与山东师范大学、济南大学、山东交通学院等知名高校建立校企合作关系 获得中国物流软件知名品牌 获得中国供应链管理最佳实践案例 获得70周年山东物流行业风云人物奖 获得仓储现代化优秀工程奖 获得抗疫先进单位、抗疫爱心单位 为山东交运集团定制开发的“智慧物流平台”,被央视“新闻联播”节目作为信息化典型案例报道
山东鼎软天下信息技术有限公司 2024-12-10
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
人才需求: 财务管理、销售管理、生产管理、技术研发管理
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。
山东鑫大地控股集团有限公司 2021-08-27
电子信息、控制电气技术 基于远程数字传输技术的智能呼吸机及其物联网健 康信息管理系统
本项目以嵌入式控制器为核心,结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识,研发一款智能呼吸机,主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病,同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统,并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台,通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。
山东大学 2021-04-13
茶叶生产加工一体化信息管理与智能化装备研究
一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 在茶园管控方面,取得以下成果: (1)探明了太阳天顶角、高度角以及太阳光谱中夫琅和费线对于田间光谱采集的影响规律,提出了融合高光谱和深度图像技术的茶树生理信息定量检测方法。其中,茶树氮肥吸收利用检测方法处于国际领先水平; (2)将共聚焦显微拉曼光谱技术应用于茶炭疽病早期诊断中,可在显症前24h诊断出病害; (3)研制出茶叶信息的快速高通量远程测量系统及装备,开发了茶园实时监测与精细化管理物联网云服务平台,实现了茶园水肥精准管理和病害防控。 在茶叶加工方面,取得以下成果: (1)探明了流水线上堆积状茶叶几何形态差异、紧实度对于光谱测量的影响机制,提出了融合图像灰度共生矩阵和指纹光谱特征的品质在线检测新方法; (2)研制了鲜叶含水率、色素、老嫩度等品质指标的无损快速检测装备,实现了堆积状茶叶品质指标的动态检测; (3)发明了基于生产线上茶叶原料实时品质信息的加工工艺自适应系统,为茶叶加工智能化奠定了技术基础。 在茶叶生产加工信息管理方法,取得以下成果: (1)提炼设计出名优绿茶机械炒制的核心作业机构,把扁形名优绿茶加工过程拆分成数道机械炒制流水工序; (2)探明了扁形名优绿茶机械炒制的关键工艺参数,建立了扁形名优绿茶机械制茶工艺指标数据库和标准; (3)发明了融合传统工艺与现代化信息集成控制的绿茶数字化连续加工智能控制系统,实现从“凭经验做茶”到“看数字制茶”。
浙江大学 2022-08-15
一种方便拆卸和维护的内置式电主轴
本发明公开了一种内置式电主轴,包括箱体、分别安装在箱体两端的前后轴承、作为一个独立单元设置在箱体内并处于前后轴承之间的电机定子组件,以及轴向安装在电机定子组件中的电机动子及主轴单元,其中所述电机定子组件包括:呈两端开口的套筒结构并与箱体相连的电机护套,分别设置在电机护套的两端,由此与电机护套构成整体结构并在其内部轴向安装电机定子的电机前、后盖,以及设置在箱体与电机护套之间并通过键结构与电机护套相联接的电机压盖。通过本发明,能够提供方便拆卸和维护,回转精度高、运行平稳的电主轴产品,并有效避免反复拆洗后对主轴系统所造成的精度和性能方面的不利影响。
华中科技大学 2021-04-11
面向产品全生命周期的 MRO(维护、维修、运行)软件系统
数字化维修技术支持系统以交互式电子技术手册(IETM)、故障树分析工具(FTA)为基础,采用c/s、B/S混合架构,实现对大型复杂装备使用过程的结构拆解、故障分析、维修维护、操作培训等业务的技术支持和授权控制。
西安交通大学 2021-04-11
设备预防性维护与柔性作业车间控制集成优化方法
本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的多目标优化方法,其特征在于,该方法具体包括:首先,根据柔性作业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件,建立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模型;其次,采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化,其中,所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性维护的费用;最后,获得优化求解结果,即可得到柔性作业车间控制计划。本发明可以降低最大完工时
华中科技大学 2021-04-14
设备预防性维护与柔性作业车间控制集成优化方法
本发明公开了一种设备预防性维护和柔性作业车间控制集成的 多目标优化方法,其特征在于,该方法具体包括:首先,根据柔性作 业车间控制问题的工序先后顺序、设备维护时段、每个工序的生产过 程不可中断、生产过程和设备维护过程之间不可冲突的约束条件,建 立考虑成本和效率的柔性作业车间控制和设备维护计划的集成优化模 型;其次,采用混合多目标化学反应方法对所述多目标进行优化,其 中,所述多目标包括最大完工时间、总生产费用以及总的设备预防性 维护的费用;最后,获得优化求解结果,即可得到柔性作业车间控制 计划。本发明可
华中科技大学 2021-04-14
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学 2025-05-12
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