挖掘效益范文10篇

[摘要]存货是企业的重要资产，它管理的好坏，直接关系到企业的资金占用水平，以及资产运作，是企业管理中不司忽视的一部分。本文从企业财务管理的存货管理方面论述了存货管理在企业管理中的重要地位及存货管理的最终目标，并阐述了如何加强存货管理，挖掘企业第三利润源泉。

[关键词]企业；存货；管理制度

一、存贷管理在企业管理中的重要地位

存货是一项重要的流动资产，一般情况下。存货占企业总资产的30％左右，其管理、利用情况如何，直接关系到企业的资金占用水平以及资产的运作效率。在不同的存货管理水平下，企业的平均资金占用水平差别是很大的。论文百事通正确的存货管理方法可以通过降低企业的平均资金占用水平，提高存货的流转速度和总资产周转率，最终提高企业的经济效益。另外，从市场营销的角度来看。存货作为企业物流的重要成份，其成本降低的潜力比任何其它市场的营销环节要大得多，如企业物流成本占营销成本的50％，其中的存货费用大约占35％。而物流成本又占产品全部成本的3O％——85％；由此看来，降低存货成本已经成为“第三利润源泉”。

二、企业存货管理存在的问题

(一)管理不善：企业内部缺乏一整套有关存货管理的规章制度，有了制度也不能很好执行。

[摘要]存货是企业的重要资产，它管理的好坏，直接关系到企业的资金占用水平，以及资产运作，是企业管理中不司忽视的一部分。本文从企业财务管理的存货管理方面论述了存货管理在企业管理中的重要地位及存货管理的最终目标，并阐述了如何加强存货管理，挖掘企业第三利润源泉。

[关键词]企业；存货；管理制度

一、存贷管理在企业管理中的重要地位

存货是一项重要的流动资产，一般情况下。存货占企业总资产的30％左右，其管理、利用情况如何，直接关系到企业的资金占用水平以及资产的运作效率。在不同的存货管理水平下，企业的平均资金占用水平差别是很大的。正确的存货管理方法可以通过降低企业的平均资金占用水平，提高存货的流转速度和总资产周转率，最终提高企业的经济效益。另外，从市场营销的角度来看。存货作为企业物流的重要成份，其成本降低的潜力比任何其它市场的营销环节要大得多，如企业物流成本占营销成本的50％，其中的存货费用大约占35％。而物流成本又占产品全部成本的3O％——85％；由此看来，降低存货成本已经成为“第三利润源泉”。

二、企业存货管理存在的问题

(一)管理不善：企业内部缺乏一整套有关存货管理的规章制度，有了制度也不能很好执行。

[摘要]存货是企业的重要资产，它管理的好坏，直接关系到企业的资金占用水平，以及资产运作，是企业管理中不司忽视的一部分。本文从企业财务管理的存货管理方面论述了存货管理在企业管理中的重要地位及存货管理的最终目标，并阐述了如何加强存货管理，挖掘企业第三利润源泉。

[关键词]企业；存货；管理制度

一、存贷管理在企业管理中的重要地位

存货是一项重要的流动资产，一般情况下。存货占企业总资产的30％左右，其管理、利用情况如何，直接关系到企业的资金占用水平以及资产的运作效率。在不同的存货管理水平下，企业的平均资金占用水平差别是很大的。正确的存货管理方法可以通过降低企业的平均资金占用水平，提高存货的流转速度和总资产周转率，最终提高企业的经济效益。另外，从市场营销的角度来看。存货作为企业物流的重要成份，其成本降低的潜力比任何其它市场的营销环节要大得多，如企业物流成本占营销成本的50％，其中的存货费用大约占35％。而物流成本又占产品全部成本的3O％——85％；由此看来，降低存货成本已经成为“第三利润源泉”。

二、企业存货管理存在的问题

(一)管理不善：企业内部缺乏一整套有关存货管理的规章制度，有了制度也不能很好执行。

[摘要]存货是企业的重要资产，它管理的好坏，直接关系到企业的资金占用水平，以及资产运作，是企业管理中不司忽视的一部分。本文从企业财务管理的存货管理方面论述了存货管理在企业管理中的重要地位及存货管理的最终目标，并阐述了如何加强存货管理，挖掘企业第三利润源泉。

[关键词]企业；存货；管理制度

一、存贷管理在企业管理中的重要地位

存货是一项重要的流动资产，一般情况下。存货占企业总资产的30％左右，其管理、利用情况如何，直接关系到企业的资金占用水平以及资产的运作效率。在不同的存货管理水平下，企业的平均资金占用水平差别是很大的。正确的存货管理方法可以通过降低企业的平均资金占用水平，提高存货的流转速度和总资产周转率，最终提高企业的经济效益。另外，从市场营销的角度来看。存货作为企业物流的重要成份，其成本降低的潜力比任何其它市场的营销环节要大得多，如企业物流成本占营销成本的50％，其中的存货费用大约占35％。而物流成本又占产品全部成本的3O％——85％；由此看来，降低存货成本已经成为“第三利润源泉”。

二、企业存货管理存在的问题

(一)管理不善：企业内部缺乏一整套有关存货管理的规章制度，有了制度也不能很好执行。

[摘要]存货是企业的重要资产，它管理的好坏，直接关系到企业的资金占用水平，以及资产运作，是企业管理中不司忽视的一部分。本文从企业财务管理的存货管理方面论述了存货管理在企业管理中的重要地位及存货管理的最终目标，并阐述了如何加强存货管理，挖掘企业第三利润源泉。

[关键词]企业；存货；管理制度

一、存贷管理在企业管理中的重要地位

存货是一项重要的流动资产，一般情况下。存货占企业总资产的30％左右，其管理、利用情况如何，直接关系到企业的资金占用水平以及资产的运作效率。在不同的存货管理水平下，企业的平均资金占用水平差别是很大的。正确的存货管理方法可以通过降低企业的平均资金占用水平，提高存货的流转速度和总资产周转率，最终提高企业的经济效益。另外，从市场营销的角度来看。存货作为企业物流的重要成份，其成本降低的潜力比任何其它市场的营销环节要大得多，如企业物流成本占营销成本的50％，其中的存货费用大约占35％。而物流成本又占产品全部成本的3O％——85％；由此看来，降低存货成本已经成为“第三利润源泉”。

二、企业存货管理存在的问题

(一)管理不善：企业内部缺乏一整套有关存货管理的规章制度，有了制度也不能很好执行。

摘要：传统高校教育信息化效益评估模型的数据处理量少，因此构建一个云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型。建立评估指标体系，融合全局评估视角，得到了评估指标的三维结构，通过计算数据的后挖掘概率计算出判决准则，利用该准则对评估体系中的各个指标进行评分，最后计算原始的指标数据矩阵，确定指标隶属度向量，完成教育信息化效益的评估流程。实验结果表明，设计的评估模型在完成评估时的数据处理量比传统模型高出51%，说明设计的评估模型在处理海量数据时的性能比传统模型更加优越。

关键词：效益评估模型；数据挖掘算法；高校教育信息化；评估指标三维结构；判决准则；评估流程

为了贯彻“科教兴国”的发展战略，近些年来我国高校在信息技术上的投资占比巨大，用来支持教学、科研和管理。高校的教育信息化是社会信息化的重要组成部分，这对于提高教学质量、改善科研水平有重要意义[1]。在中国教育信息化蓬勃发展的同时，如何对高校教育信息化效益进行评估也引起了相关专业的广泛关注。传统的高校教育信息化效益评估模型的数据处理量少[2]，因此，本文构建一个云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型。首先建立评估指标体系，融合全局评估视角，得到了评估指标的三维结构，通过计算数据的后挖掘概率计算出判决准则，利用该准则对评估体系中的各个指标进行评分，最后计算原始的指标数据矩阵，确定指标隶属度向量，完成教育信息化效益的评估流程。

1云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型的构建

云模型是一种处理定性概念与定量描述的不确定转换模型[3]，将云模型应用在数据挖掘中，能够分解海量数据。在高校信息化效益的评估过程中，涉及到大量的信息化效益数据，教育信息化效益可以划分为三大类：教育效益、组织效益和外部效益[4]，其详细示例如表1所示。表1中每一类效益中都包含了大量数据，需要对其进行运算，现有的评估模型受到数据处理、数据计算等方面的限制，无法从海量数据中提取出有效信息，导致评估结果不全面、不客观，因此，在高校信息化效益评估模型中应用云模型数据挖掘算法[5]，以改善这一问题。1.1建立评估指标体系。针对表1中教育信息化效益的分类，在全局的评估视角下，针对其中的各个主体提出相应的评估指标，在这些评估指标的基础上进一步细化[6⁃7]，建立教育信息化效益的评估指标体系，如图1所示。评估体系的构建，在一定程度上也能反映出评估者对高校教育信息化效益的理解。在建立该评估体系的基础上，综合吸收了平衡计分卡理论的全局评估视角[8⁃9]，进而构建出高校教育信息化效益评估模型的三维结构，如图2所示。构建的评估模型的三个维度分别为视角维、发展维和角色维。在视角维中，主要是从教育信息化相关的不同视角对效益进行评估；发展维是用来描述教育信息化效益的四个阶段，最终目的是能够达到合理、有规划地进行基础设施、资源建设和应用更新，信息技术最终会成为教学必不可少的组成部分，利用信息技术来搭建新的学习环境；角色维是通过不同的角色来考察教育信息化的发展程度。至此完成了教育信息化效益评估指标体系的构建。1.2计算效益评估的判决准则。在得到了教育信息化的评估体系后，需要计算出判决准则来对评估体系中的指标进行评分。利用云模型数据挖掘算法进行计算[10]，主要是由于教育信息化效益评估指标的数据量比较大，传统评估模型的挖掘算法都是通过高性能机或是大规模的计算设备来完成，但是服务器的性能有限，无法完成这些海量数据的全部计算。这些海量数据中，还有一些动态数据对于判决准则的计算过程有着特殊要求，这对于数据挖掘的环境有了更高的要求。数据挖掘就是从海量数据中挖掘出有用的信息，找到数据之间的联系，促进信息的应用和传递。云模型数据挖掘算法的计算过程如图3所示。在已知先挖掘概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待挖掘的数据样本分类结果取决于各类中样本的全体[11⁃12]。设数据挖掘的样本集一共M类，记为C={c}1…ci…cM，每一类的先挖掘概率为P(ci)，那么得到：P()cix=P()xci•P(ci)P(x)（1）式中P()cix为ci类的后挖掘概率，得到最大后挖掘概率的判决准则为：P()cix=MaxjP()cix（2）式中i=1,2,…,M。在经过上述的准则判决后，能够通过该准则对评估体系中的各个指标进行评分，为整体的效益评估提供基础。1.3实现教育信息化效益的评估流程通过判决准则完成各个指标的评分后，要想完成整个的评估流程，需要将原始的指标数据矩阵进行标准化变换[13]。设待评估的样本有m个，评价指标有n个，将原始数据矩阵进行标准化变换：xˉj=∑i=1mxijm,sj=1m-1∑i=1m(xij-xˉj)2（3）式中：xˉj为第j个指标的样本均值；sj为第j个指标的样本标准差。经过标准化变换之后，各个样本数据的均值和方差的取值分别为0和1，根据评估模型中的n个变量，利用统计的方法，并针对不同角色对信息化校园的需求不同，定量指标参照高校信息化评估指标体系来确定各个指标的隶属度向量[14⁃15]。在五梯度标准下，根据综合评定向量的计算结果对评价指标的综合评定向量进行归一化处理，根据以上计算过程对高校教育信息化效益进行综合评估。至此完成了云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型的构建。

2实验

1数据挖掘的定义和方法

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中的、新颖的、未知的、但又有潜在有用的高质量的信息。数据挖掘是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观和宏观的统计、分析、综合和推理，发现事件间的相互关联关系，利用已有的数据对未来的活动进行预测[4]。数据挖掘常用的技术有:统计分析技术，包括线性分析和非线性分析、回归分析、逻辑回归分析、单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近邻算法和聚类分析等技术[5]；知识发现类技术，包括人工神经网络、决策树、遗传算法、粗糙集、规则发现和关联顺序等。应用这些技术可完成对数据特征化区分，关联分析，分类和预测，聚类分析、演变分析等挖掘功能。在实际应用中，应结合具体应用领域将多种技术相结合，以期获得最佳的挖掘质量和效果。

2数据挖掘实施过程

数据挖掘实施过程分为以下4个步骤[6]。

2.1数据定义和数据清洗

创建元数据，定义相关领域，填写空缺值、平滑数据噪声、识别删除孤立点以及处理不一致数据。

摘要：随着信息化技术的不断发展，各行各业都进入了信息化的时代。方便、快捷、信息共享的同时，也产生大量的数据，这些数据不断增长变得十分庞大。在这些庞杂的数据中存在大量有价值的信息，从中发现某种规则和联系，找到有价值的信息，数据挖掘技术正是为这种需求而产生的技术，它能够通过多元化数据体系之间的相互联系提供更为精准的分类统计信息。以此为背景，将数据挖掘技术在医院信息系统中的应用进行具体探究。

关键词：医院管理，数据挖掘，信息系统

1数据挖掘技术概述

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。通常包括数据清理、数据变换、数据挖掘。该技术是从大量的、无规则的、杂乱的、分散的数据中，不断地分析过滤、变换，进而发掘出先前未知的并有潜在价值的信息，应用于事业发展的过程。数据挖掘技术包含四个主要特点，第一，需要从大量的数据中进行筛选处理；第二、挖掘数据信息，从中辨认出所需的有用信息；第三、对筛选处理后的信息，进行分析统计，找到隐含其中的联系和规则；第四、不断更新数据挖掘规则，适应信息时代的进步。数据挖掘进行数据分析常用的方法有关联规则、决策树、回归分析、特征、变化和偏差分析［1］。

2数据挖掘技术的优点

随着信息技术的迅猛发展，医疗行业正逐步向着医疗设备数字化方向发展，病历信息档案记录着所有历史病人的信息，可以大大方便医生诊断和病人自查，而对大量数据的存储、查询、统计功能已经不能满足实际需求。数据挖掘技术与医院数字化建设的结合成为医院可持续发展的必然趋势。通过对医院现有相关数据的分析，得到其隐含的有价值的信息，直观展示目前医院现状，为医院制定下一步的发展目标提供参考，数据挖掘技术使医院的信息资源得以优化。数据挖掘技术能有效提高医院对未来情况的预警和风险提示，在对医院门诊及住院诊断信息分析提取中，可以有效预警本地区流行病的发生趋势及程度，尽快采取预防措施；药局药品销售情况的挖掘可以对该疾病用药使用情况提供参考信息，进而反应某个时期流行病是否可以控制及是否趋于恶性发展都提供了很好的预警机制。使医务人员更早的采取应对措施。

摘要：未了紧急应对冬季寒冷天气造成的铁路卸车困难，通过挖掘机改造，使挖掘机应用于冬季火车卸煤，极大扭转被动局面，提高了卸车效率。

关键词：挖掘机火车卸煤应用

引言

山东兖矿国际焦化有限公司，是由兖矿集团、巴西VALE公司、日本伊藤忠商事株式会社三方共同出资建设的一家合资企业。公司焦化生产设施，是通过引进德国凯撒斯图尔焦化厂“二手设备”，按照“原拆原建”方式建设而成。炼焦系统采用代表“亚州第一”水平的两座炭化室高7.63m的焦炉，是亚洲规模最大、工艺最先进的现代化焦炉，设计年产焦炭200万t，甲醇20万t。该公司年需要炼焦用煤约300万t，采用火车、汽车运输方式，火车卸车采用大连重工生产的一套“C”型翻车机卸车。

一、改造挖掘机的起因

火车卸煤的生产工艺流程如下图所示。

摘要：针对当前煤矿机械工程发展过程中存在的开采效率低，影响煤炭行业经济效益的问题，开展煤矿机械智能化的设计与研究分析。通过对煤矿机械智能挖掘设计、智能运输设计以及生产安全监控设计，实现煤矿机械的智能化生产。通过对比实验证明，智能化煤矿机械在开采时可有效提高煤矿开采量，并与传统煤矿机械相比经济效益得到大幅度提升，为煤矿机械在当前生产环境中的有效利用提供帮助。

关键词：煤矿；机械设备；智能化；开采效率

煤炭行业是当前国民经济发展的主要动力源，其发展水平直接影响整个国家经济的发展速度。当前煤炭行业的发展较为成熟，且规模逐渐扩大，但在发展过程中也存在煤矿机械设备结构复杂无法适应当前煤炭生产环境，造成设备利用率及生产率降低；科技水平低，数字化智能程度较差，使得人力、物力资源浪费严重，且在生产过程中更容易出现操作失误；设备材料可选种类较少，煤矿机械设备主要使用钢铁材料，但当前钢铁材料低端钢材生产量多，高端钢材生产量低，使得煤矿机械设备质量差；使用寿命较短，低质量煤矿机械设备在煤炭生产过程中更加无法适应开采环境，受到环境、气候等因素影响，使得煤矿机械常常出现故障等问题。煤矿机械是煤炭开采和挖掘过程中主要使用的机械设备，因此针对煤矿机械存在的问题若不进行及时改进，将会影响煤炭行业的可持续发展。对此，本文开展对煤矿机械智能化的设计与研究分析。

一、煤矿机械智能化设计

(一)煤矿机械智能挖掘设计。针对煤矿机械中用于挖掘的部分进行智能化设计，本文采用在机械设备中添加电牵引驱动装置的方式，提高煤矿机械设备的智能挖掘效果。在煤矿机械设备挖掘过程中，依托计算机技术，采用传感器故障诊断识别装置，对发生的故障问题进行精准诊断。图1为基于电牵引驱动装置的煤矿机械智能挖掘设备组成。图1基于电牵引驱动装置煤矿机械智能挖掘设备组成本文将挖掘设备的电牵引驱动装置设置为以垂直齿轮传动的形式完成挖掘动作，将牵引电机的输出轴的转矩，通过转动齿轮当中的多个连杆销传动至对应的连杆空心轴上，再通过煤矿机械主车轮的多个连杆销传动到对应的车轮对上。具体电机转矩传递的路线为：煤矿机械主动齿轮—从动齿轮—连杆销—连杆—连杆销—橡胶关节——传动盘—连杆销—连杆—主动齿轮—车轮。同时，当高速运行的煤矿机械速度达到150km/h~220km/h时，为了降低转向架框架自身的质量，提高转向架蛇形稳定性，可通过将牵引电动机转移到煤矿机械本身的车体上，使其形成煤矿机械的电机悬挂装置。基于电牵引驱动装置煤矿机械智能挖掘设备还采用遥控和远程控制技术，通过操控遥感手柄实现煤炭开采人员的远程操作和驾驶机械设备。将单片机作为远程控制的核心部分，通过全球移动通信系统将接收到的挖掘命令信息，结合外部终端检测数据信息进行传输。再将当前被控制的煤矿机械挖掘设备的运行状态实时发挥到网络控制中心，通过发光二极管实现对挖掘设备的可视化控制。(二)煤矿机械智能运输设计。针对煤矿机械的运输智能化，首先通过集控平台将煤矿机械不同负载情况进行实时计算并将计算出的结果进行汇总，根据煤矿开采区域运输设备的不同组成，设置对应的最优启动方式以及启动顺序，启动方式主要包括顺槽皮带运输启动方式、主井皮带运输启动方式等。通过运输控制装置的各个监测节点，接收由集中控制平台发出的相应设备运行指令，控制变频调速装置，并实现对煤矿机械设备不同皮带机运输的运行方式。其次，由集中控制平台根据不同的生产情况，结合当地煤炭产运销计划方案，优化整个煤矿开采区的矿井产量，以此实现以销定产。最后再根据各个煤矿矿井质量指标的对比结构，自动提醒矿区内部各个矿井的开采人员该矿井最佳煤仓储装比例，并调节整个连采生产任务，并根据不同运输模式在原煤仓中的对应位置入料。同时结合电网峰谷用电情况，给出煤矿机械运输的最佳生产时间，并利用阶梯电压实现错峰用电，以此降低运输成本。(三)生产安全自动监控设计。针对煤炭行业的生产安全监控，本文将Ethernet、TCP/IP等计算机通信技术直接应用于对煤矿机械的控制当中，并在此基础上建立基于EPA的煤矿机械生产安全监控网络。图2为基于EPA的煤矿机械生产安全监控网络平台结构示意图。当煤矿机械运行时传感器的种类和数量逐渐增加，对于煤矿安全生产监控而言应当提出更高的要求，通过信息管理层、过程监控层以及现场设备层共同组成基于EPA的煤矿机械生产安全监控网络结构，可有效实现对现场生产安全的一体化监控，为煤矿机械设备的故障问题提供数据参考。根据煤矿机械的生产环境，在基于EPA的煤矿机械生产安全监控网络中建立针对生产环境及防爆要求的工业网络平台，对各个控制区域内进行实时通信，实现对安全生产的无扰动切换监控控制。一旦煤矿开采过程中设备出现故障或事故停产时，由煤矿机械生产安全监控网络中心平台及时根据具体生产情况及作业计划，动态调整整个矿井的安全生产工作，实现煤矿开采的均衡生产。

二、实验论证研究分析