蘇宗義+陳漢青+張淑靜

【摘要】 這篇文章基于一個公司內(nèi)部特定事務(wù)場所，從而提出關(guān)于管理方面的一些決策問題。對信息管理系統(tǒng)進行研究的時候，要能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的自動化，這樣才能有效地解決實際生活中的一些問題。有了自動控制這一理念，對一些問題的效率以及出錯率都會大大的改善。在信息保存以及傳輸?shù)倪^程中，也可以通過自動化這一方式使得信息傳輸變得更加快捷以及安全。

【關(guān)鍵詞】 企業(yè)管理系統(tǒng) 自動化 智能學(xué)習(xí)和智能決策

引言

當(dāng)今社會，經(jīng)濟在大步發(fā)展，而隨著經(jīng)濟的發(fā)展也帶動了計算機技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。隨著計算機技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的大步發(fā)展，企業(yè)的無紙化辦公管理系統(tǒng)已經(jīng)成為了一個發(fā)展的主方向。這種現(xiàn)代的企業(yè)管理系統(tǒng)里面，已經(jīng)深入到各個行業(yè)中，包括了各個行業(yè)的各個功能。從現(xiàn)代的理念來看，要想完善一個企業(yè)的管理系統(tǒng)，已經(jīng)不單單只是做好一些常規(guī)的工作，而是要做好一些后續(xù)的補充工作。使它成為企業(yè)工作中的一個主體部分，而不再是一個輔助的作用。在工作中，運用企業(yè)管理系統(tǒng)來處理一些實際的問題，已經(jīng)成為了一種很主流的工作方式。

一、企業(yè)管理系統(tǒng)的現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢

區(qū)別于以往的企業(yè)管理概念，現(xiàn)在的企業(yè)管理系統(tǒng)的功能范圍已經(jīng)擴大了很多，已經(jīng)不再局限于最初的一些信息數(shù)據(jù)的記錄和保存。當(dāng)今社會經(jīng)濟發(fā)展迅速，人們要處理的東西也越來越多，原有的企業(yè)管理理念已經(jīng)遠遠不能滿足人們的需求。所以要不斷地對它進行更新，使它能夠更好的發(fā)展，從而滿足人們的需求。

原有的企業(yè)管理系統(tǒng)，主要的作用就是對一些數(shù)據(jù)進行記錄以及保存，簡單的來說就是利用計算機代替原來一些需要人力進行的事務(wù)。但是這些事務(wù)是比較簡單的，遠遠不能達到管理這一水平，這也是早期的企業(yè)管理系統(tǒng)不能被大幅度的推廣開來的原因。

而在現(xiàn)代，人們對企業(yè)管理系統(tǒng)有了更高的要求，不僅要能夠處理一些基本的信息數(shù)據(jù)等等，還要能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行分析，從而得出一定的分析結(jié)果，并最終應(yīng)用到實際問題中?，F(xiàn)在企業(yè)管理系統(tǒng)已經(jīng)被企業(yè)大規(guī)模的運用開來，主要是對一些數(shù)據(jù)的記錄以及數(shù)據(jù)記錄后期的一些分析。這對一個企業(yè)來說是非常有幫助的，可以節(jié)省大量的人力以及物力。

二、自動控制與智能學(xué)習(xí)

自動控制技術(shù)，在企業(yè)進行管理的時候起到一種輔助決策的作用。與智能學(xué)習(xí)一起，將企業(yè)中的一些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，進一步的轉(zhuǎn)化為知識，從而能夠幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人做出一些明確的決策。

而關(guān)于數(shù)據(jù)方面，也是非常復(fù)雜的，不僅包括企業(yè)內(nèi)部的一些數(shù)據(jù)，還包括外部的一些供貨商、客戶的數(shù)據(jù)等等，這些都是要進行處理分析的。企業(yè)在進行數(shù)據(jù)分析的時候既要考慮自己內(nèi)部的一些情況，還要考慮所處大環(huán)境中的一些情況。

企業(yè)管理系統(tǒng)中的智能學(xué)習(xí)和輔助決策既可以這是一種簡單的幫助管理決策的操作方式，也可以被認為是一種高層進行業(yè)務(wù)運作的決策。其實，從本質(zhì)上來講智能學(xué)習(xí)和輔助決策，并不是什么新的技術(shù)，它們只是將原有的企業(yè)管理系統(tǒng)進行進一步的深化而已。

1、在進行智能學(xué)習(xí)和輔助決策的時候，要將企業(yè)所涉及的各個方面的信息都收集好，集中地進行管理及分析，最終得出一個結(jié)論。

只有全面地將信息收集起來，才能使上層的決策者對這些信息有一個大概的了解，從而才能做出最正確的決策。在進行企業(yè)管理系統(tǒng)實施的過程中，必須要做到以下幾點，這也是能夠保證企業(yè)正常發(fā)展必不可少的步驟。

1）全面地收集數(shù)據(jù)

為了能夠保證智能學(xué)習(xí)以及輔助決策，首先要做的就是對數(shù)據(jù)進行收集。只有將信息收集好，才能進行后面的操作，否則一切都是空談。在進行這一步的時候，首先我們要將這些概念梳理清楚。信息，就是客觀事物中各種事物變化和特征的反映。他是一個普遍存在的東西，不僅存在于自然界，還存在人類的思維領(lǐng)域以及其他一些方面。如果不與其它東西結(jié)合，它本身是沒有任何意義的。但是一旦和其他東西緊密結(jié)合，它就會產(chǎn)生無限的意義，所以在使用它的時候，我們一定要考慮清楚怎樣合理的進行使用。只有我們真的理解了信息的意義，才能使得那些包含了信息的數(shù)據(jù)有了真實的意義。

在進行數(shù)據(jù)的收集，也會遇到各種各樣的困難。第一個就是數(shù)據(jù)的真實性。因為很多數(shù)據(jù)在收集的時候要通過層層的分析，那么最終得到的數(shù)據(jù)并不一定是原始數(shù)據(jù)，所以它的真實性也就無法考證。還有就是很多數(shù)據(jù)是很多年前的，這么多年以來他們已經(jīng)流失了一部分，這樣在進行分析的時候，就無法得到一個準確的結(jié)果。

在對數(shù)據(jù)進行分析的時候，一定不能去對它進行修改，要保持它原來的樣子，這樣才能避免一些因為外力而產(chǎn)生數(shù)據(jù)錯誤在數(shù)據(jù)收集的時候，因為一些數(shù)據(jù)的缺失，工作人員會根據(jù)自己主觀猜想對它進行填補，這種方法也是不被允許的，會導(dǎo)致后期工作的一些失誤。

第二方面就是在進行數(shù)據(jù)收集的時候，要把跟數(shù)據(jù)有關(guān)的一切信息都進行收集。一個數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，可能是由多種因素導(dǎo)致的，這些因素都應(yīng)該作出具體的分析，這樣就需要大量的人力物力以及一些專業(yè)的知識經(jīng)驗等等。所以在進行這些數(shù)據(jù)收集的時候，會存在很大的困難。而隨著時間的改變，一些數(shù)據(jù)也在發(fā)生著變化，這種時間方面的因素也是要考慮進去的。而以往一些對數(shù)據(jù)分析慣用的模式，等于現(xiàn)在數(shù)據(jù)的分析，也是不適用的，也是要進行一定的更改的。這些方面的問題，在我們對數(shù)據(jù)進行收集分析的時候都是要考慮進去的。

2）構(gòu)建合適的模型

在這數(shù)據(jù)進行分析的時候，單純的大量數(shù)據(jù)是沒有幫助的，一定要將數(shù)據(jù)進行整理，使它成為一個系統(tǒng)，在系統(tǒng)中對它進行一定的分析。現(xiàn)在對于大量信息處理的一個常用方式就是構(gòu)建一定的數(shù)據(jù)模型，一個好的數(shù)據(jù)模型，能夠?qū)θ之a(chǎn)生很大的幫助。數(shù)據(jù)模型構(gòu)建的是否合理，是否具有一定的擴容性，這些方面都對系統(tǒng)能否實行自動化起著決定性的作用。

在進行數(shù)據(jù)模型構(gòu)架的時候，不僅要具備專業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力，還要具備一定的專業(yè)性知識，最重要的是要對實際運作中的一些事務(wù)有一個非常透徹了解。在將數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于實際操作中的時候，要邀請一些參與人員進行討論，提出一定的建議，根據(jù)實際的情況作出一定的調(diào)整。通常一個數(shù)據(jù)模型是非常復(fù)雜的，在進行分析的時候要把它分成一小塊一小塊的來看，這樣才能使它每一個流程都進行細化，最終能夠使得每一步都能夠分析好。在將每一步都做好的基礎(chǔ)上，再將它們?nèi)跒橐粋€整體，然后進行統(tǒng)籌處理。

2、對系統(tǒng)的實施

這里說的是eMRB系統(tǒng)，就是工程師在物料處理意見方面，使用了智能學(xué)習(xí)和提供輔助決策的功能。在進行物料處理方面意見輸入的時候，因為東西是有很多的，而且彼此之間的關(guān)系還是錯綜復(fù)雜的，要在一個短的時間內(nèi)迅速地作出判斷，是一件很困難的事情。處理這件事情的時候，對每個工程師都是一個考驗，不僅需要他們具備非常專業(yè)的知識，還要他們有非常豐富的經(jīng)驗。要運用這個系統(tǒng)對這些基礎(chǔ)信息作出分析，在分析它們之間的關(guān)聯(lián)性，列出各種各樣的可能，最后選擇出最有可能的三個選擇。而工程師要做的就是在其他一些輔助物件的幫助下，在這三個選擇中挑選出一個最合適的選擇。

在進行此項工作的時候，要考慮一個關(guān)聯(lián)關(guān)系。在對于關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析過程中，我們可以發(fā)現(xiàn)很多事物之間都是存在關(guān)聯(lián)的。所謂的關(guān)聯(lián)就是當(dāng)一件數(shù)發(fā)生的時候，另一件也經(jīng)常發(fā)生。

而對于關(guān)聯(lián)分析的意義就在于，可以通過事物之間的關(guān)聯(lián)性，更快地發(fā)現(xiàn)那些有實用價值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。因為事物與事物之間是存在一定的關(guān)聯(lián)性的，用關(guān)聯(lián)分析的方法進行分析，就能更快地找出他們的共性，從而最快的找出一種合適的方法。也能根據(jù)當(dāng)前的現(xiàn)有信息，最快的提出一種最好的處理意見。

3、實施的經(jīng)驗和模式分析

在進行整個系統(tǒng)的研究過程中，是需要一定的實例對它進行支撐的。模型公式，在每一次新的事務(wù)決策中，都為他們提供數(shù)據(jù)上面的支持。而在每一次事務(wù)結(jié)束時，也會提出新型的數(shù)據(jù)模型，這兩者是一種相輔相成的關(guān)系。在對模型實例進行總結(jié)的時候，如果不是在這個模型之中，那就要對這種事務(wù)進行具體的分析，讓它能夠歸納到模型中。

當(dāng)然在對模型進行分析以及實施的過程中，還要考慮一些突發(fā)性的情況。對于一些突發(fā)性事務(wù)，要用特殊的方式進行處理。也就是說處理突發(fā)性事務(wù)的時候，是不一定非要用到模型內(nèi)的方式方法的。但是對于突發(fā)性事務(wù)的定義，也常常讓一些操作人員感到很困難。在新型的系統(tǒng)中，對于突發(fā)性事務(wù)的定義就是當(dāng)這個事務(wù)事例結(jié)果，與超過80%的決策相沖突的時候，就認為它是一個特殊性的事例。在實際操作過程中，操作者也要根據(jù)一些實際的情況進行具體的判斷，選擇出最適當(dāng)?shù)姆椒?。不能一味的依照模型所提供的方法對事?wù)進行判斷，而要根據(jù)實際情況、根據(jù)自己原有的經(jīng)驗做出最正確的判斷。

三、結(jié)論

雖然目前信息管理系統(tǒng)還存在著很多這樣那樣的問題，但是大部分的問題已經(jīng)有了合適的解決方案，或者說已經(jīng)找到了原因所在。隨著研究的深入，我們會將這些問題一一解決，也會使得這個系統(tǒng)變得更加完善，更加智能化。在解決公司的一些實際問題中，這個系統(tǒng)也會發(fā)揮更大的作用，這樣就使得公司在市場上的其他公司進行競爭的時候，能夠更具有競爭力。

通過對系統(tǒng)的研究與開發(fā)，特別是他自動化方面的一些研究，讓我們更加明白為了在自動化方面有更好的發(fā)展，必須對它系統(tǒng)內(nèi)部的一些方面做出一定程度上的改革。當(dāng)將它運用于實際生活的時候，要根據(jù)生活中的一些情況做出相對應(yīng)的調(diào)整，不能一味套用它的方式。在不久的將來，它必將會被更多的公司所采用，也會為更多的公司帶來經(jīng)濟效益。

參 考 文 獻

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