挖掘效益范文10篇

[摘要]存貨是企業的重要資產，它管理的好壞，直接關系到企業的資金占用水平，以及資產運作，是企業管理中不司忽視的一部分。本文從企業財務管理的存貨管理方面論述了存貨管理在企業管理中的重要地位及存貨管理的最終目標，并闡述了如何加強存貨管理，挖掘企業第三利潤源泉。

[關鍵詞]企業；存貨；管理制度

一、存貸管理在企業管理中的重要地位

存貨是一項重要的流動資產，一般情況下。存貨占企業總資產的30％左右，其管理、利用情況如何，直接關系到企業的資金占用水平以及資產的運作效率。在不同的存貨管理水平下，企業的平均資金占用水平差別是很大的。論文百事通正確的存貨管理方法可以通過降低企業的平均資金占用水平，提高存貨的流轉速度和總資產周轉率，最終提高企業的經濟效益。另外，從市場營銷的角度來看。存貨作為企業物流的重要成份，其成本降低的潛力比任何其它市場的營銷環節要大得多，如企業物流成本占營銷成本的50％，其中的存貨費用大約占35％。而物流成本又占產品全部成本的3O％——85％；由此看來，降低存貨成本已經成為“第三利潤源泉”。

二、企業存貨管理存在的問題

(一)管理不善：企業內部缺乏一整套有關存貨管理的規章制度，有了制度也不能很好執行。

[摘要]存貨是企業的重要資產，它管理的好壞，直接關系到企業的資金占用水平，以及資產運作，是企業管理中不司忽視的一部分。本文從企業財務管理的存貨管理方面論述了存貨管理在企業管理中的重要地位及存貨管理的最終目標，并闡述了如何加強存貨管理，挖掘企業第三利潤源泉。

[關鍵詞]企業；存貨；管理制度

一、存貸管理在企業管理中的重要地位

存貨是一項重要的流動資產，一般情況下。存貨占企業總資產的30％左右，其管理、利用情況如何，直接關系到企業的資金占用水平以及資產的運作效率。在不同的存貨管理水平下，企業的平均資金占用水平差別是很大的。正確的存貨管理方法可以通過降低企業的平均資金占用水平，提高存貨的流轉速度和總資產周轉率，最終提高企業的經濟效益。另外，從市場營銷的角度來看。存貨作為企業物流的重要成份，其成本降低的潛力比任何其它市場的營銷環節要大得多，如企業物流成本占營銷成本的50％，其中的存貨費用大約占35％。而物流成本又占產品全部成本的3O％——85％；由此看來，降低存貨成本已經成為“第三利潤源泉”。

二、企業存貨管理存在的問題

(一)管理不善：企業內部缺乏一整套有關存貨管理的規章制度，有了制度也不能很好執行。

[摘要]存貨是企業的重要資產，它管理的好壞，直接關系到企業的資金占用水平，以及資產運作，是企業管理中不司忽視的一部分。本文從企業財務管理的存貨管理方面論述了存貨管理在企業管理中的重要地位及存貨管理的最終目標，并闡述了如何加強存貨管理，挖掘企業第三利潤源泉。

[關鍵詞]企業；存貨；管理制度

一、存貸管理在企業管理中的重要地位

存貨是一項重要的流動資產，一般情況下。存貨占企業總資產的30％左右，其管理、利用情況如何，直接關系到企業的資金占用水平以及資產的運作效率。在不同的存貨管理水平下，企業的平均資金占用水平差別是很大的。正確的存貨管理方法可以通過降低企業的平均資金占用水平，提高存貨的流轉速度和總資產周轉率，最終提高企業的經濟效益。另外，從市場營銷的角度來看。存貨作為企業物流的重要成份，其成本降低的潛力比任何其它市場的營銷環節要大得多，如企業物流成本占營銷成本的50％，其中的存貨費用大約占35％。而物流成本又占產品全部成本的3O％——85％；由此看來，降低存貨成本已經成為“第三利潤源泉”。

二、企業存貨管理存在的問題

(一)管理不善：企業內部缺乏一整套有關存貨管理的規章制度，有了制度也不能很好執行。

[摘要]存貨是企業的重要資產，它管理的好壞，直接關系到企業的資金占用水平，以及資產運作，是企業管理中不司忽視的一部分。本文從企業財務管理的存貨管理方面論述了存貨管理在企業管理中的重要地位及存貨管理的最終目標，并闡述了如何加強存貨管理，挖掘企業第三利潤源泉。

[關鍵詞]企業；存貨；管理制度

一、存貸管理在企業管理中的重要地位

存貨是一項重要的流動資產，一般情況下。存貨占企業總資產的30％左右，其管理、利用情況如何，直接關系到企業的資金占用水平以及資產的運作效率。在不同的存貨管理水平下，企業的平均資金占用水平差別是很大的。正確的存貨管理方法可以通過降低企業的平均資金占用水平，提高存貨的流轉速度和總資產周轉率，最終提高企業的經濟效益。另外，從市場營銷的角度來看。存貨作為企業物流的重要成份，其成本降低的潛力比任何其它市場的營銷環節要大得多，如企業物流成本占營銷成本的50％，其中的存貨費用大約占35％。而物流成本又占產品全部成本的3O％——85％；由此看來，降低存貨成本已經成為“第三利潤源泉”。

二、企業存貨管理存在的問題

(一)管理不善：企業內部缺乏一整套有關存貨管理的規章制度，有了制度也不能很好執行。

[摘要]存貨是企業的重要資產，它管理的好壞，直接關系到企業的資金占用水平，以及資產運作，是企業管理中不司忽視的一部分。本文從企業財務管理的存貨管理方面論述了存貨管理在企業管理中的重要地位及存貨管理的最終目標，并闡述了如何加強存貨管理，挖掘企業第三利潤源泉。

[關鍵詞]企業；存貨；管理制度

一、存貸管理在企業管理中的重要地位

存貨是一項重要的流動資產，一般情況下。存貨占企業總資產的30％左右，其管理、利用情況如何，直接關系到企業的資金占用水平以及資產的運作效率。在不同的存貨管理水平下，企業的平均資金占用水平差別是很大的。正確的存貨管理方法可以通過降低企業的平均資金占用水平，提高存貨的流轉速度和總資產周轉率，最終提高企業的經濟效益。另外，從市場營銷的角度來看。存貨作為企業物流的重要成份，其成本降低的潛力比任何其它市場的營銷環節要大得多，如企業物流成本占營銷成本的50％，其中的存貨費用大約占35％。而物流成本又占產品全部成本的3O％——85％；由此看來，降低存貨成本已經成為“第三利潤源泉”。

二、企業存貨管理存在的問題

(一)管理不善：企業內部缺乏一整套有關存貨管理的規章制度，有了制度也不能很好執行。

摘要：傳統高校教育信息化效益評估模型的數據處理量少，因此構建一個云模型數據挖掘算法的高校教育信息化效益評估模型。建立評估指標體系，融合全局評估視角，得到了評估指標的三維結構，通過計算數據的后挖掘概率計算出判決準則，利用該準則對評估體系中的各個指標進行評分，最后計算原始的指標數據矩陣，確定指標隸屬度向量，完成教育信息化效益的評估流程。實驗結果表明，設計的評估模型在完成評估時的數據處理量比傳統模型高出51%，說明設計的評估模型在處理海量數據時的性能比傳統模型更加優越。

關鍵詞：效益評估模型；數據挖掘算法；高校教育信息化；評估指標三維結構；判決準則；評估流程

為了貫徹“科教興國”的發展戰略，近些年來我國高校在信息技術上的投資占比巨大，用來支持教學、科研和管理。高校的教育信息化是社會信息化的重要組成部分，這對于提高教學質量、改善科研水平有重要意義[1]。在中國教育信息化蓬勃發展的同時，如何對高校教育信息化效益進行評估也引起了相關專業的廣泛關注。傳統的高校教育信息化效益評估模型的數據處理量少[2]，因此，本文構建一個云模型數據挖掘算法的高校教育信息化效益評估模型。首先建立評估指標體系，融合全局評估視角，得到了評估指標的三維結構，通過計算數據的后挖掘概率計算出判決準則，利用該準則對評估體系中的各個指標進行評分，最后計算原始的指標數據矩陣，確定指標隸屬度向量，完成教育信息化效益的評估流程。

1云模型數據挖掘算法的高校教育信息化效益評估模型的構建

云模型是一種處理定性概念與定量描述的不確定轉換模型[3]，將云模型應用在數據挖掘中，能夠分解海量數據。在高校信息化效益的評估過程中，涉及到大量的信息化效益數據，教育信息化效益可以劃分為三大類：教育效益、組織效益和外部效益[4]，其詳細示例如表1所示。表1中每一類效益中都包含了大量數據，需要對其進行運算，現有的評估模型受到數據處理、數據計算等方面的限制，無法從海量數據中提取出有效信息，導致評估結果不全面、不客觀，因此，在高校信息化效益評估模型中應用云模型數據挖掘算法[5]，以改善這一問題。1.1建立評估指標體系。針對表1中教育信息化效益的分類，在全局的評估視角下，針對其中的各個主體提出相應的評估指標，在這些評估指標的基礎上進一步細化[6⁃7]，建立教育信息化效益的評估指標體系，如圖1所示。評估體系的構建，在一定程度上也能反映出評估者對高校教育信息化效益的理解。在建立該評估體系的基礎上，綜合吸收了平衡計分卡理論的全局評估視角[8⁃9]，進而構建出高校教育信息化效益評估模型的三維結構，如圖2所示。構建的評估模型的三個維度分別為視角維、發展維和角色維。在視角維中，主要是從教育信息化相關的不同視角對效益進行評估；發展維是用來描述教育信息化效益的四個階段，最終目的是能夠達到合理、有規劃地進行基礎設施、資源建設和應用更新，信息技術最終會成為教學必不可少的組成部分，利用信息技術來搭建新的學習環境；角色維是通過不同的角色來考察教育信息化的發展程度。至此完成了教育信息化效益評估指標體系的構建。1.2計算效益評估的判決準則。在得到了教育信息化的評估體系后，需要計算出判決準則來對評估體系中的指標進行評分。利用云模型數據挖掘算法進行計算[10]，主要是由于教育信息化效益評估指標的數據量比較大，傳統評估模型的挖掘算法都是通過高性能機或是大規模的計算設備來完成，但是服務器的性能有限，無法完成這些海量數據的全部計算。這些海量數據中，還有一些動態數據對于判決準則的計算過程有著特殊要求，這對于數據挖掘的環境有了更高的要求。數據挖掘就是從海量數據中挖掘出有用的信息，找到數據之間的聯系，促進信息的應用和傳遞。云模型數據挖掘算法的計算過程如圖3所示。在已知先挖掘概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待挖掘的數據樣本分類結果取決于各類中樣本的全體[11⁃12]。設數據挖掘的樣本集一共M類，記為C={c}1…ci…cM，每一類的先挖掘概率為P(ci)，那么得到：P()cix=P()xci•P(ci)P(x)（1）式中P()cix為ci類的后挖掘概率，得到最大后挖掘概率的判決準則為：P()cix=MaxjP()cix（2）式中i=1,2,…,M。在經過上述的準則判決后，能夠通過該準則對評估體系中的各個指標進行評分，為整體的效益評估提供基礎。1.3實現教育信息化效益的評估流程通過判決準則完成各個指標的評分后，要想完成整個的評估流程，需要將原始的指標數據矩陣進行標準化變換[13]。設待評估的樣本有m個，評價指標有n個，將原始數據矩陣進行標準化變換：xˉj=∑i=1mxijm,sj=1m-1∑i=1m(xij-xˉj)2（3）式中：xˉj為第j個指標的樣本均值；sj為第j個指標的樣本標準差。經過標準化變換之后，各個樣本數據的均值和方差的取值分別為0和1，根據評估模型中的n個變量，利用統計的方法，并針對不同角色對信息化校園的需求不同，定量指標參照高校信息化評估指標體系來確定各個指標的隸屬度向量[14⁃15]。在五梯度標準下，根據綜合評定向量的計算結果對評價指標的綜合評定向量進行歸一化處理，根據以上計算過程對高校教育信息化效益進行綜合評估。至此完成了云模型數據挖掘算法的高校教育信息化效益評估模型的構建。

2實驗

1數據挖掘的定義和方法

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取出隱含在其中的、新穎的、未知的、但又有潛在有用的高質量的信息。數據挖掘是面向應用的。它不僅是面向特定數據庫的簡單檢索查詢調用，而且要對這些數據進行微觀和宏觀的統計、分析、綜合和推理，發現事件間的相互關聯關系，利用已有的數據對未來的活動進行預測[4]。數據挖掘常用的技術有:統計分析技術，包括線性分析和非線性分析、回歸分析、邏輯回歸分析、單變量分析、多變量分析、時間序列分析、最近鄰算法和聚類分析等技術[5]；知識發現類技術，包括人工神經網絡、決策樹、遺傳算法、粗糙集、規則發現和關聯順序等。應用這些技術可完成對數據特征化區分，關聯分析，分類和預測，聚類分析、演變分析等挖掘功能。在實際應用中，應結合具體應用領域將多種技術相結合，以期獲得最佳的挖掘質量和效果。

2數據挖掘實施過程

數據挖掘實施過程分為以下4個步驟[6]。

2.1數據定義和數據清洗

創建元數據，定義相關領域，填寫空缺值、平滑數據噪聲、識別刪除孤立點以及處理不一致數據。

摘要：隨著信息化技術的不斷發展，各行各業都進入了信息化的時代。方便、快捷、信息共享的同時，也產生大量的數據，這些數據不斷增長變得十分龐大。在這些龐雜的數據中存在大量有價值的信息，從中發現某種規則和聯系，找到有價值的信息，數據挖掘技術正是為這種需求而產生的技術，它能夠通過多元化數據體系之間的相互聯系提供更為精準的分類統計信息。以此為背景，將數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用進行具體探究。

關鍵詞：醫院管理，數據挖掘，信息系統

1數據挖掘技術概述

數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。通常包括數據清理、數據變換、數據挖掘。該技術是從大量的、無規則的、雜亂的、分散的數據中，不斷地分析過濾、變換，進而發掘出先前未知的并有潛在價值的信息，應用于事業發展的過程。數據挖掘技術包含四個主要特點，第一，需要從大量的數據中進行篩選處理；第二、挖掘數據信息，從中辨認出所需的有用信息；第三、對篩選處理后的信息，進行分析統計，找到隱含其中的聯系和規則；第四、不斷更新數據挖掘規則，適應信息時代的進步。數據挖掘進行數據分析常用的方法有關聯規則、決策樹、回歸分析、特征、變化和偏差分析［1］。

2數據挖掘技術的優點

隨著信息技術的迅猛發展，醫療行業正逐步向著醫療設備數字化方向發展，病歷信息檔案記錄著所有歷史病人的信息，可以大大方便醫生診斷和病人自查，而對大量數據的存儲、查詢、統計功能已經不能滿足實際需求。數據挖掘技術與醫院數字化建設的結合成為醫院可持續發展的必然趨勢。通過對醫院現有相關數據的分析，得到其隱含的有價值的信息，直觀展示目前醫院現狀，為醫院制定下一步的發展目標提供參考，數據挖掘技術使醫院的信息資源得以優化。數據挖掘技術能有效提高醫院對未來情況的預警和風險提示，在對醫院門診及住院診斷信息分析提取中，可以有效預警本地區流行病的發生趨勢及程度，盡快采取預防措施；藥局藥品銷售情況的挖掘可以對該疾病用藥使用情況提供參考信息，進而反應某個時期流行病是否可以控制及是否趨于惡性發展都提供了很好的預警機制。使醫務人員更早的采取應對措施。

摘要：未了緊急應對冬季寒冷天氣造成的鐵路卸車困難，通過挖掘機改造，使挖掘機應用于冬季火車卸煤，極大扭轉被動局面，提高了卸車效率。

關鍵詞：挖掘機火車卸煤應用

引言

山東兗礦國際焦化有限公司，是由兗礦集團、巴西VALE公司、日本伊藤忠商事株式會社三方共同出資建設的一家合資企業。公司焦化生產設施，是通過引進德國凱撒斯圖爾焦化廠“二手設備”，按照“原拆原建”方式建設而成。煉焦系統采用代表“亞州第一”水平的兩座炭化室高7.63m的焦爐，是亞洲規模最大、工藝最先進的現代化焦爐，設計年產焦炭200萬t，甲醇20萬t。該公司年需要煉焦用煤約300萬t，采用火車、汽車運輸方式，火車卸車采用大連重工生產的一套“C”型翻車機卸車。

一、改造挖掘機的起因

火車卸煤的生產工藝流程如下圖所示。

摘要：針對當前煤礦機械工程發展過程中存在的開采效率低，影響煤炭行業經濟效益的問題，開展煤礦機械智能化的設計與研究分析。通過對煤礦機械智能挖掘設計、智能運輸設計以及生產安全監控設計，實現煤礦機械的智能化生產。通過對比實驗證明，智能化煤礦機械在開采時可有效提高煤礦開采量，并與傳統煤礦機械相比經濟效益得到大幅度提升，為煤礦機械在當前生產環境中的有效利用提供幫助。

關鍵詞：煤礦；機械設備；智能化；開采效率

煤炭行業是當前國民經濟發展的主要動力源，其發展水平直接影響整個國家經濟的發展速度。當前煤炭行業的發展較為成熟，且規模逐漸擴大，但在發展過程中也存在煤礦機械設備結構復雜無法適應當前煤炭生產環境，造成設備利用率及生產率降低；科技水平低，數字化智能程度較差，使得人力、物力資源浪費嚴重，且在生產過程中更容易出現操作失誤；設備材料可選種類較少，煤礦機械設備主要使用鋼鐵材料，但當前鋼鐵材料低端鋼材生產量多，高端鋼材生產量低，使得煤礦機械設備質量差；使用壽命較短，低質量煤礦機械設備在煤炭生產過程中更加無法適應開采環境，受到環境、氣候等因素影響，使得煤礦機械常常出現故障等問題。煤礦機械是煤炭開采和挖掘過程中主要使用的機械設備，因此針對煤礦機械存在的問題若不進行及時改進，將會影響煤炭行業的可持續發展。對此，本文開展對煤礦機械智能化的設計與研究分析。

一、煤礦機械智能化設計

(一)煤礦機械智能挖掘設計。針對煤礦機械中用于挖掘的部分進行智能化設計，本文采用在機械設備中添加電牽引驅動裝置的方式，提高煤礦機械設備的智能挖掘效果。在煤礦機械設備挖掘過程中，依托計算機技術，采用傳感器故障診斷識別裝置，對發生的故障問題進行精準診斷。圖1為基于電牽引驅動裝置的煤礦機械智能挖掘設備組成。圖1基于電牽引驅動裝置煤礦機械智能挖掘設備組成本文將挖掘設備的電牽引驅動裝置設置為以垂直齒輪傳動的形式完成挖掘動作，將牽引電機的輸出軸的轉矩，通過轉動齒輪當中的多個連桿銷傳動至對應的連桿空心軸上，再通過煤礦機械主車輪的多個連桿銷傳動到對應的車輪對上。具體電機轉矩傳遞的路線為：煤礦機械主動齒輪—從動齒輪—連桿銷—連桿—連桿銷—橡膠關節——傳動盤—連桿銷—連桿—主動齒輪—車輪。同時，當高速運行的煤礦機械速度達到150km/h~220km/h時，為了降低轉向架框架自身的質量，提高轉向架蛇形穩定性，可通過將牽引電動機轉移到煤礦機械本身的車體上，使其形成煤礦機械的電機懸掛裝置。基于電牽引驅動裝置煤礦機械智能挖掘設備還采用遙控和遠程控制技術，通過操控遙感手柄實現煤炭開采人員的遠程操作和駕駛機械設備。將單片機作為遠程控制的核心部分，通過全球移動通信系統將接收到的挖掘命令信息，結合外部終端檢測數據信息進行傳輸。再將當前被控制的煤礦機械挖掘設備的運行狀態實時發揮到網絡控制中心，通過發光二極管實現對挖掘設備的可視化控制。(二)煤礦機械智能運輸設計。針對煤礦機械的運輸智能化，首先通過集控平臺將煤礦機械不同負載情況進行實時計算并將計算出的結果進行匯總，根據煤礦開采區域運輸設備的不同組成，設置對應的最優啟動方式以及啟動順序，啟動方式主要包括順槽皮帶運輸啟動方式、主井皮帶運輸啟動方式等。通過運輸控制裝置的各個監測節點，接收由集中控制平臺發出的相應設備運行指令，控制變頻調速裝置，并實現對煤礦機械設備不同皮帶機運輸的運行方式。其次，由集中控制平臺根據不同的生產情況，結合當地煤炭產運銷計劃方案，優化整個煤礦開采區的礦井產量，以此實現以銷定產。最后再根據各個煤礦礦井質量指標的對比結構，自動提醒礦區內部各個礦井的開采人員該礦井最佳煤倉儲裝比例，并調節整個連采生產任務，并根據不同運輸模式在原煤倉中的對應位置入料。同時結合電網峰谷用電情況，給出煤礦機械運輸的最佳生產時間，并利用階梯電壓實現錯峰用電，以此降低運輸成本。(三)生產安全自動監控設計。針對煤炭行業的生產安全監控，本文將Ethernet、TCP/IP等計算機通信技術直接應用于對煤礦機械的控制當中，并在此基礎上建立基于EPA的煤礦機械生產安全監控網絡。圖2為基于EPA的煤礦機械生產安全監控網絡平臺結構示意圖。當煤礦機械運行時傳感器的種類和數量逐漸增加，對于煤礦安全生產監控而言應當提出更高的要求，通過信息管理層、過程監控層以及現場設備層共同組成基于EPA的煤礦機械生產安全監控網絡結構，可有效實現對現場生產安全的一體化監控，為煤礦機械設備的故障問題提供數據參考。根據煤礦機械的生產環境，在基于EPA的煤礦機械生產安全監控網絡中建立針對生產環境及防爆要求的工業網絡平臺，對各個控制區域內進行實時通信，實現對安全生產的無擾動切換監控控制。一旦煤礦開采過程中設備出現故障或事故停產時，由煤礦機械生產安全監控網絡中心平臺及時根據具體生產情況及作業計劃，動態調整整個礦井的安全生產工作，實現煤礦開采的均衡生產。

二、實驗論證研究分析