一、利用Excel设计灵活的固定资产更新决策模型（论文文献综述）
柳雯靓[1]（2021）在《固定资产管理系统的设计与实现》文中研究指明在电力系统中,电力企业的各项业务管理通常需通过大量的电气设备、电力线路及其他基础设施,以保障电力能源的平稳可靠的供应。因此对于各类固定资产的有效管理,是电网公司日常工作中的重要内容。固定资产管理的效率与质量,对于电力企业的总体业务管理水平有着重要的影响。目前,大多数电网公司的电网资产管理仍采用了人工管理模式,对于电网资产的校验管理、信息维护、档案查看等管理操作,缺乏专用的业务管理软件支持,业务管理效率比较低,也容易出现错误。同时,对于人力资源和其他资源的耗费量也比较大。另外,在当前的电网资产管理业务中还缺乏有效的跨业务的管理服务平台,使得和电网资产管理相关的财务、运营等业务之间缺乏有效的协同机制,导致资产应用效益低下、浪费现象严重的问题。针对上述问题,本文设计和实现一套电网固定资产管理系统,基于电网公司的资产管理业务现状及问题,在国内外大量资料分析和研究的基础上,在系统中设置和电网企业固定资产管理业务相匹配的功能服务。通过对系统的功能及性能需求分析,对系统的技术方案进行研究和设计,细化系统的内部功能模型及功能模块结构。在此基础上对系统的功能模块进行服务细化,按模块信息输入和输出的功能结构,完成系统的功能方案设计与开发实现。最后通过软件系统的标准化测试流程和方案,在实际运行环境下对系统进行测试验证,从单元测试和集成测试的角度,对系统的测试结果进行了分析。通过固定资产管理系统的应用,可以对电网企业的固定资产管理业务进行流程优化,以自动化的管理方式替代传统的人工手动管理模式,提高资产管理的业务效率和质量。在管理模式和信息技术的融合应用方面有着一定的创新意义。同时,通过合理科学的用户权限及服务配置体系,建立可靠安全的固定资产数字化管理功能体系,为电网的建设及运营提供决策辅助。
许泳杰[2]（2020）在《地铁智能运维系统设计》文中认为地铁系统具有大运量、准点率高、快捷、污染小及不受环境影响的特点,已成为解决城市交通问题的最主要工具之一,但同时也有设备构成复杂、可靠性要求高、维护成本极大等特点。目前地铁设备普遍采用故障维修和计划维修模式,拥有简易的设备维修管理系统,但仍常出现维修不足和维修过剩的问题,造成设备利用率低下,可靠性低,使用寿命短,还浪费运维的人力物力财力,甚至影响地铁企业的日常运营。因此研发一套新型的地铁智能运维系统具有重要的现实意义。本文是在大量调研的基础上,结合笔者承担的某地铁智能运维系统的开发项目,运用计算机技术和互联网技术,建立了以计划维修和状态维修相结合的预防性维修为主,故障维修为辅的综合维修模式,设计一套新型的地铁智能运维系统。论文主要包括地铁智能运维系统的需求分析、核心功能模块的设计、数据库的设计、系统部署、系统测试和效果分析等内容。论文中重点介绍运用决策树对各种设备的运维方式进行决策分析,分析的结果有助于地铁公司对不同的设备采用其最优的运维方式。此外,论文还详细阐述了系统核心的功能模块设计和数据库设计等,对开发一套地铁智能运维系统具有指导作用。该地铁智能运维系统的上线,不仅能有效管理了地铁设备运维业务,而且还实现了设备数据、标准数据、计划数据和工单数据的规范统一,实现了设备管理、故障维修、预防性维护等过程的信息资源共享,提高了设备利用率,延长设备生命周期,最终可降低地铁企业的运营成本。
陆重睿[3]（2020）在《管理层能力与安全效率的相关性研究 ——以煤炭上市公司为例》文中研究表明煤炭企业的安全问题一直以来都是人们关注的重点问题,我国煤炭行业安全事故率、煤炭百万吨死亡率是全球最严重的国家之一,而安全效率是评价煤炭企业能否保持安全生产的重要指标,在煤炭安全生产过程中具有十分重要的作用。管理层能力对煤炭企业的安全效率是否有影响缺乏相关文献,因为即使面对相同的企业环境,不同能力的管理层所做出的决策势必会存在一定差异,从而对企业的安全效率产生不同的影响。因此本文对我国煤炭上市公司管理层能力与安全效率的相关性进行研究。本文选取28家煤炭上市公司2014年-2018年五年的数据作为样本数据,在对国内外已有理论和研究成果进行述评的基础上,用数据包络分析法（DEA）分别对管理层能力与安全效率进行分析,运用DEA-SOLPro5.0软件分别求出可以代表管理层能力与安全效率的管理效率值和安全效率值,选取了公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、成长能力（Liqui）、运营能力（Opabl）、总资产报酬率（Roa）五个控制变量,利用Excel软件对搜集的数据计算、筛选、整理,然后用SPSS软件对所整理的相关数据进行描述统计分析、相关性检验、回归分析,得出相应的结果。研究表明,煤炭企业管理层能力与安全效率存在显着的正相关关系,煤炭企业管理层能力的提高有助于改善其安全效率;与此同时,所选样本煤炭上市公司的管理层能力水平参差不齐且波动幅度较大,安全效率有所提升,但整体水平不高,管理层能力与安全效率仍有较大的提升空间,并在此基础上提出相应建议提高其管理层能力和安全效率。通过研究煤炭上市公司管理层能力与安全效率的相关性,一方面可以对煤炭行业提供借鉴,对相关理论将是一个有益的探索和补充,另一方面可以引起管理层对生产过程中安全效率的关注,通过提前制定方案及时预防煤炭安全重大事故的发生,改善本企业安全现状,从而提高安全效率,有助于煤炭行业各企业间相互借鉴,取其优秀经验,完善本企业举措,为大力提高整个煤炭行业管理层能力与安全效率提供一定的实践支撑。
解知彦[4]（2020）在《面向运维的地铁设备信息自动化集成方法研究》文中提出地铁设备作为运营过程中主要维护对象,其系统复杂、涵盖内容多、涉及专业广、可靠性要求高、隐蔽性强、维护工序繁琐,从而导致地铁设备运行维护时需求的信息量较大。传统借助二维平面和纸质化设备信息的维护模式单一、可视化程度低、效率低下,难以满足运维管理的需求。随着信息化技术在建筑行业的发展,BIM逐步应用于地铁工程设计、施工和运维等各个阶段,而现今施工阶段交付的BIM模型普遍缺失大量非几何信息,导致BIM模型难以在地铁运维阶段延续应用。本文基于建筑信息模型,研究地铁设备信息自动化集成方法并开发相应的信息集成管理系统,辅助运维人员实现全方位、精细化的地铁设备信息自动化集成管理。主要完成工作如下:（1）针对地铁设备运维阶段的信息需求,从信息分类、信息交付、模型深度、各参与方等多方面来进行补充,分析碎片化的运维数据,应用数模分离理论对数据进行归类存储,建立运维阶段的数据交付模板,规范各参与方基础信息交付标准,提出BIM模型运维数据表达方法,为后期基于BIM进行地铁设备信息自动化集成的实现提供基础数据保证。（2）针对当前地铁设备运维阶段的元数据集成困难、施工与运维阶段的信息断层以及信息集成自动化程度低的问题,研究基于BIM的地铁设备运维数据存储方式,对比BIM软件中自定义参数类型,提出三段式共享参数信息自动化集成方法。进而开发基于BIM的信息自动化集成系统,并与Dynamo信息自动集成方法进行对比,通过实例验证了两种集成地铁设备模型运维信息的实现效果,得出较高效的运维信息集成方法。（3）为实现地铁设备信息的规范化管理,对设备信息进行归类、定义和赋值,依据《城市轨道交通设施设备分类与代码》,建立BIM模型、实际设备和运维信息间的映射关系,开发相应的编码系统进行编码的集成,提供了查询、管理和自动化编码等综合性信息管理服务。（4）通过三个实例对本文研究的面向运维的地铁设备信息自动集成系统进行设备模型运维信息集成效果验证,并将集成模型导入到商业化运维平台EcoDomus进行运维效果展示,结果显示本文开发的系统弥补了施工、运维阶段的信息断层,实现了对大体量模型非几何信息的自动化集成,有助于进一步推动BIM技术在运维阶段的应用。
夏明慧[5]（2020）在《林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例》文中研究指明我国的国有林业局既承担着生态文明建设的主体责任,也肩负着产业建设的艰巨任务。在国家着力推动林业现代化发展、促进生态文明建设的大背景下,提升国有林业局信息化建设管理水平迫在眉睫。目前我国林业企业信息化建设仍存在“信息孤岛”和“建设分层”等诸多问题,急需新的信息技术进一步深化信息化建设。云计算和商务智能等技术提供了新的方法和工具,研建一套林业企业商务智能系统能有效解决林业企业信息化建设中所面临的困难和挑战。本文在软件工程学、林业企业管理、森林可持续经营等理论基础和云计算、商务智能应用技术、ETL技术等关键技术的指导下,采用文献研究法、实地调研法和案例研究法等方法,以黑龙江省林口林业局有限公司为例对林业企业商务智能系统进行了系统性研究,以期为之后的相关研究抛砖引玉。本文按照需求分析、系统设计、系统实现、应用分析的主体逻辑进行阐述:需求分析包括业务需求、功能需求、数据需求和性能需求;系统设计部分完成了商务智能平台选择、系统四层架构设计、三大主体功能设计、双层数据库模型设计以及ETL过程设计;随后利用开源商务智能平台Pentaho开发实现基于B/S架构的林业企业商务智能系统;最后结合案例企业实际,对系统的应用价值进行分析。目前该商务智能系统运行在云环境中,采用Saa S云计算的形式为终端用户提供服务。本文的研究表明:（1）商务智能技术能有效解决林业企业信息化建设中的“信息孤岛”和“建设分层”等问题,深化信息系统建设;（2）林业企业商务智能系统的应用能够显着提升林口林业局的业务洞察能力、风险监控能力、综合感知能力和科学决策能力。
浦迪[6]（2020）在《新电改环境下电网企业投资能力预测及应用研究》文中研究表明电力是经济的重要基石,电力行业是重要的基础设施行业,电力的发展关系我国社会发展全局以及民生生活。随着社会经济的发展以及人民生活水平的日益提高,我国电力消费不断增长,全社会用电需求持续加大。由此,电力行业被提出了极高的要求,电网作为电厂与用户的连接平台,加强其基础建设更是至关重要。随着新电改不断推进,电力市场条件下电价机制和电网企业盈利模式发生极大改变,电网企业经营将受到严格的成本投资监管。同时,复杂的环境变化对电网投资管理工作提出了更高要求,导致其迫切需要提高投资和资产管理的科学性和精益化,以尽快适应监管要求的变化。因此,进行新电改环境下电网企业投资能力预测及应用研究,能增强电网投资计划的理论依据,从而引导电网企业准确的把握电网项目投资规律,实现电网企业效益最大化,为建立有效的投资决策方法体系奠定基础,对促进电网企业的可持续发展具有重要意义。本文首先针对电网投资能力以及智能预测技术两个方面总结了国内外学者的研究现状,分析了电网企业投资投资能力相关理论,梳理了电网企业输配电价核定方法。然后,从财务状况、公司发展水平、经营效益、市场环境、输配电价改革、潜在影响因素等六个方面分析了电网企业投资能力影响因素,使用模糊阈值法筛选出了十个关键影响因素。同时,开展了基于输配电价的电网企业投资能力分析模型研究,构建了短期和中长期两类电网投资能力预测模型,在基于系统动力学的电网企业短期投资能力预测模型中,将投资能力分为利润子系统、折旧子系统、融资子系统以及流动资产子系统四个部分,并使用系统动力学进行了模型构建,同时开展了实证分析以及敏感性分析;在基于萤火虫算法优化深度受限玻尔兹曼机算法的电网企业中长期投资能力预测模型中,以萤火虫算法对深度受限玻尔兹曼机算法进行优化,并使用优化后的模型进行投资能力预测,同时开展实证研究,验证了模型的适用性。最后,基于以上分析进行了电网企业输配电价与投资的全周期滚动发展情景研究,并构建了电网企业投资分析平台。本文进行的电网企业投资能力研究是电网企业投资管理的一个重要组成部分,是推进电网企业投资精益化的重要一步。本文以新电改环境为分析背景,对电网投资能力以及电网投资与输配电价的动态关系进行了深入的研究,提出了基于不同角度的电网企业投资能力预测模型,为电网企业投资能力预测分析提供了新的方法和参考。
张雪雯[7]（2020）在《基于数据仓库的管理驾驶舱系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着信息技术的快速发展,ERP系统、OA系统、CRM系统等管理信息系统已经广泛应用于各大企业的经营管理活动中,但随着企业业务范围的不断扩大,企业产生的数据量日益增长,对信息的简单管理已经不能满足当代企业的管理需求,各管理信息系统产生的数据缺乏互相联系,形成了大量的“信息孤岛”。企业如何将这些信息联系并利用起来,进而为管理层提供决策支持已经成为企业发展的当务之急。为解决上述问题,本文通过对某投资企业信息系统现状及各部门需求的调研,采用B/S架构设计并实现基于数据仓库的管理驾驶舱系统,将与企业经营状况相关的系统数据、电子文档数据和外部数据收集起来,并在此基础上进行数据分析与数据挖掘。在设计管理驾驶舱系统时,本文通过需求分析将系统模块划分为数据获取模块、数据管理模块、数据分析模块、风险预警模块、系统管理模块和登录模块。数据获取模块中为了解决数据集成的问题,在Hadoop集群上通过星型建模方式建立Hive数据仓库,并使用Kettle对源数据进行ETL处理,将数据按照一定的规则转换后加载至数据仓库中进行存储,形成了统一的数据中心。数据管理模块旨在解决数据仓库中元数据管理的问题,保证数据的质量。数据分析模块中使用大数据分析组件Kylin对数据进行OLAP分析,同时,为了更加直观的展示OLAP的分析结果,通过HTML5、Vue和ECharts组件将分析结果以多样化图表的形式进行展示,实现数据的可视化。风险预警模块的目的是提高企业应对财务危机的能力,本文设计并训练Logistic回归模型,用于预测财务危机发生的概率,实现对财务危机风险的预警功能。系统管理模块中使用Shiro框架实现用户权限控制,并在登录模块中对用户名及密码进行验证,实现系统的访问控制,保证系统的安全性。目前,管理驾驶舱系统已经建设完成并投入使用,系统运行状况良好,不仅为企业管理层决策提供了良好的数据支撑,还通过建立健全数据分析的指标体系,消除了数据上报口径不一致的问题,提高了数据分析的效率。
王爽[8]（2020）在《基于大数据智能化的C海事局固定资产管理内部控制优化》文中认为随着大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展,行政事业单位内部控制建设与优化有了新的发展方向。固定资产是保障单位正常运行的物质基础,如何结合大数据智能化理念,提出切合实际的固定资产管理业务需求,使单位固定资产管理内部控制更加智能、高效是新的发展趋势。C海事局是履行长江干线C市段水域水上交通安全管理职能的行政执法机关,其固定资产管理内部控制水平影响着单位职能的有效发挥。随着水上交通业务的迅速发展,为确保水上交通安全,C海事局承担着更加重要的职能,也造成了单位固定资产种类多、数量大、分布广的现状,现有的固定资产管理水平已无法满足单位内部控制的更高要求,特别是在固定资产管理业务流程操作以及业务环节决策方面。在业务流程操作方面,手工录入信息工作量大、资产信息变动时各系统间难以同步,人工审核出错率高的问题影响着固定资产管理的效率与质量;在业务环节决策方面,资产配置需求的审批标准单一、对拟报废资产的评估偏主观的问题弱化了对固定资产的管控能力。因此,利用大数据智能化技术以提高固定资产管理内部控制水平成为C海事局现目前的需求。本文首先对行政事业单位内部控制、固定资产管理内部控制、大数据、机器学习与机器人流程自动化的国内外研究现状进行剖析并对相关理论进行概述。然后通过实地调研和获取相关资料,梳理了C海事局固定资产管理内部控制现状并进一步分析了其中存在的问题。在对现状与存在的问题进行梳理与分析的过程中发现,从大数据智能化角度能够提出的优化需求包括固定资产管理业务流程上的自动化操作、基于数据分析的固定资产配置辅助决策以及固定资产报废评估。随后是基于优化需求进行固定资产管理内部控制优化设计:（1）将机器人流程自动化技术应用在固定资产管理业务流程中,通过设计自动化机器人,代替人的手工操作进行业务的自动处理。（2）综合考虑部门现有固定资产情况,构建基于BP神经网络算法的固定资产配置辅助决策模型,以得到是否配置资产的判断结果。（3）结合固定资产使用期间产生的动态信息,利用决策树C5.0算法对申请报废的固定资产进行评估,以得出可量化的评估标准与更加客观的评估结果。再是对优化方案进行模拟实施并提出了实施建议与保障措施,最后得出了本文的研究结论与对未来研究的展望。大数据智能化背景下,通过对C海事局固定资产管理内部控制优化进行研究,有助于解决该单位固定资产管理内部控制中所面临的问题,以提高C海事局固定资产管理业务流程控制质量,使得固定资产配置决策与报废评估结果的得出更加切合实际情况,更加科学,丰富了固定资产管理内部控制优化内容和实施路径,为推动我国行政事业单位固定资产管理内部控制进一步优化提供了新思路。
曽旭峰[9]（2019）在《ST公司电能质量项目商业计划书》文中指出随着中国经济及工业的发展,电力用户对电能质量的要求也越来越高。电能质量问题不仅会导致用电效率下降,更会造成诸多潜在危害包括电气火灾,因此电能质量的预防和治理拥有广阔的发展空间。特别是结合物联网、大数据分析和人工智能等前沿科技,帮助客户预先发现电力系统潜在的电能质量风险和避免电气隐患,这个方向具有无限的发展潜力。本论文以ST公司计划投资的PQS（Power Quality System）电能质量项目作为研究对象,通过商业计划书的形式,运用战略管理学、营销管理学和财务管理学等理论,从不同角度对项目进行分析和总体规划。本文首先对研究的背景进行了阐述,并说明研究的意义,梳理和总结了商业计划书编制方面和电能质量方面的研究现状,在此基础上提出了研究内容和方法。其次运用PEST及“五力”模型对项目面临的宏观及行业环境进行了分析;并运用SWOT分析法对项目外部的机会和挑战,以及项目的优劣势进行了分析,得出项目面临的外部机会大于挑战,项目内部优势大于劣势。第三,通过STP营销工具确定了目标市场,并对项目的产品、品牌和功能进行了定位;随后运用4P理论为项目制定了营销组合策略。第四,在财务分析中,通过估测各年度收入和成本得出年度增量现金流,通过EXCEL中财务函数求得净现值、内部收益率及修正内部收益率、动态回收期等财务主要指标。最后,对本项目的各项风险因素进行定量分析,采用单因素敏感性分析法,筛选出项目的敏感性风险因素,其中营业收入,采购成本和销售费用的变动对项目净现值是最为敏感的;接着采用多因素敏感性分析法,对项目的综合风险承受能力进行分析和判断,为控制风险提出了相关风险控制的对策和措施。通过本商业计划书的研究得出:1、本项目具有较好的基础,产品技术优势明显,ST公司具有强大的技术储备和丰富的项目经验,项目自身优势大于劣势,外部机会大于挑战,项目最优战略是采取“SO-增长型战略”。2、项目定位在高端电能质量治理的综合解决方案提供商,市场以对电能质量敏感的工业客户为主,以高价值中等价格来挖掘客户需求。3、项目总投资为2400万元人民币,项目前10年净现值NPV为4857.26万元,即项目在前10年为公司增加了4857.26万元价值;内部收益率IRR为37.78%,修正内部收益率MIRR为24.43%,都大于项目的必要报酬率11.4%;动态投资回收期4.13年,低于投资者期望的5年投资回收期,所以该项目是值得投资的。4、经过单因素敏感性分析和多因素敏感性分析发现,项目存在一定的风险,需要通过制定专项措施来规避风险:针对营业收入下滑的风险,可加强销售团队的建设和考核,建立项目数据库,加强大客户的管理和建立销售联盟;针对采购成本上涨的风险,可采取建立原材料价格档案和价格评估体系,完善采购部降本激励机制,选择信誉好的供应商签订年度采购合同;针对销售费用上升风险,可以采取建立销售费用预算制度,加强销售费用的过程管理,创新销售模式降低销售成本。
王融[10]（2019）在《AR海洋生物制药企业多产品本量利分析动态模型与优化》文中研究指明本量利分析是一种传统且经典的管理会计工具,在企业经营运作过程中的预测、计划、控制与决策等方面得到广泛的应用。随着科技的进步与市场的变化,本量利理论也应该与时俱进,从“静态”向“动态”模型转变,以适应不断变化的外部环境。本文将本量利分析方法应用于海洋生物制药企业,并结合该企业不同特性的产品进行建模与分析,为企业的产品生产决策提供有针对性的改进建议或策略。本论文分别以企业主营产品为研究对象,根据其产品的不同成本习性,首先构建了三种主要产品动态模型:即（1）AMT的线性本量利模型;（2）N-XY的非线性本量利模型;（3）KJT的随机本量利模型。在此基础上分别对上述各单个产品进行盈亏平衡分析、敏感性分析、安全边际风险分析,其中随机模型的主要研究方法是Monte Carlo模拟。最后构建了多产品生产非线性规划模型,并借助相关软件实现了对产品结构的优化。本研究论文主要工作如下:（1）构建了适合企业特点的动态本量利模型,实时反映销售价格、变动成本等对盈亏平衡点的影响,为企业经营决策提供了一个可视化的工具;（2）应用计算机Monte Carlo模拟对随机本量利模型进行探讨,对不确定环境下的安全边际进行了分析,为企业风险管理提供了一种可以借鉴的思路;（3）建立多产品生产的非线性规划模型,并借助EXCEL提供的相关工具进行优化,为企业实现利润最大化目标提供科学依据。本文所构建的本量利模型最大的特色是动态可视化,即能够根据内外部因素的变化,立即在可视化图表中反映出相应所需要的数据,例如动态盈亏平衡点,为企业预测、计划、决策提供实时精准的信息支持。
二、利用Excel设计灵活的固定资产更新决策模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用Excel设计灵活的固定资产更新决策模型（论文提纲范文）
（1）固定资产管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 需求获取模式 |
| 2.2 系统流程分析 |
| 2.3 系统功能需求分析 |
| 2.3.1 系统管理需求分析 |
| 2.3.2 基础资料管理需求分析 |
| 2.3.3 资产管理需求分析 |
| 2.3.4 盘点管理需求分析 |
| 2.3.5 报表管理需求分析 |
| 2.4 系统非功能需求分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统总计设计 |
| 3.1.1 系统总体架构 |
| 3.1.2 系统物理架构 |
| 3.2 功能模块设计 |
| 3.2.1 系统管理设计 |
| 3.2.2 基础资料管理设计 |
| 3.2.3 资产管理设计 |
| 3.2.4 盘点管理设计 |
| 3.2.5 报表管理设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.3.1 数据字典设计 |
| 3.3.2 数据表设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 系统登录的实现 |
| 4.2 系统管理的实现 |
| 4.3 基础资料管理的实现 |
| 4.4 资产管理的实现 |
| 4.5 盘点管理的实现 |
| 4.6 报表管理的实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试方案 |
| 5.2 系统测试用例 |
| 5.3 系统测试环境 |
| 5.4 系统测试内容 |
| 5.5 系统测试结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）地铁智能运维系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 相关理论和技术 |
| 1.3.1 地铁智能运维总体思路 |
| 1.3.2 三种常见的维修方式 |
| 1.3.3 B/S结构介绍 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 需求分析 |
| 2.1 设备运维中存在的问题 |
| 2.2 业务需求分析 |
| 2.3 智能运维分析 |
| 2.3.1 基于5W2H分析法的运维工单 |
| 2.3.2 基于决策树的运维方式决策 |
| 2.3.3 智能运维方式决策实例 |
| 2.3.4 智能运维流程 |
| 2.4 功能需求分析 |
| 2.4.1 设备管理 |
| 2.4.2 标准管理 |
| 2.4.3 计划管理 |
| 2.4.4 工单管理 |
| 2.4.5 移动端 |
| 2.5 非功能性需求分析 |
| 2.5.1 性能需求 |
| 2.5.2 安全需求 |
| 2.6 系统可行性分析 |
| 2.6.1 技术可行性 |
| 2.6.2 经济可行性 |
| 2.6.3 操作可行性 |
| 2.7 开发与运行环境 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统架构设计 |
| 3.2.2 总体功能包设计 |
| 3.3 功能模块详细设计 |
| 3.3.1 设备管理 |
| 3.3.2 标准管理 |
| 3.3.3 计划管理 |
| 3.3.4 工单管理 |
| 3.3.5 移动端 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 数据库E-R设计 |
| 3.4.2 数据库结构设计 |
| 3.5 系统部署设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统集成、测试和效果分析 |
| 4.1 系统应用集成 |
| 4.1.1 与施工调度管理系统集成应用 |
| 4.1.2 与供应链管理系统集成应用 |
| 4.1.3 与短信发送平台集成应用 |
| 4.2 系统测试 |
| 4.2.1 测试描述 |
| 4.2.2 功能测试方案 |
| 4.2.3 性能测试方案 |
| 4.2.4 测试结果 |
| 4.3 效果分析 |
| 4.3.1 系统应用效果分析 |
| 4.3.2 工单概况分析 |
| 4.3.3 设备运维方式效果分析 |
| 4.3.4 工单响应效率分析 |
| 4.3.5 业务流程优化分析 |
| 4.3.6 基础数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）管理层能力与安全效率的相关性研究 ——以煤炭上市公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 管理层能力的国内外研究现状 |
| 1.2.2 安全效率的国内外研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 管理层能力相关概念及理论 |
| 2.1.1 管理层能力相关概念 |
| 2.1.2 管理层能力相关理论 |
| 2.2 煤炭安全效率相关概念及理论 |
| 2.2.1 效率的相关理论 |
| 2.2.2 安全效率相关理论与内涵 |
| 2.3 数据包络分析法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤炭企业管理层能力的分析 |
| 3.1 样本来源与数据选取 |
| 3.2 投入指标和产出指标的确定 |
| 3.2.1 管理层能力变量选择的原则 |
| 3.2.2 投入、产出指标的选取 |
| 3.3 管理层能力描述性统计分析 |
| 3.4 管理效率评价结果分析 |
| 3.4.1 管理效率总体评价 |
| 3.4.2 管理效率单个样本公司评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 煤炭企业安全效率的分析 |
| 4.1 煤炭行业发展及安全现状分析 |
| 4.1.1 煤炭行业发展现状 |
| 4.1.2 煤炭行业安全现状 |
| 4.2 样本选取及指标确定 |
| 4.2.1 样本数据选取 |
| 4.2.2 投入指标和产出指标的确定 |
| 4.3 安全效率描述性统计分析 |
| 4.4 安全效率评价结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 管理层能力与安全效率相关性的实证研究 |
| 5.1 研究设计 |
| 5.1.1 研究假设 |
| 5.1.2 变量选取与模型构建 |
| 5.2 描述性统计分析 |
| 5.3 相关性检验 |
| 5.4 回归检验 |
| 5.5 实证研究结论及建议 |
| 5.5.1 实证研究结论 |
| 5.5.2 相关建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（4）面向运维的地铁设备信息自动化集成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评析 |
| 1.3 研究方法及研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 面向运维的地铁设备管理现状及信息需求分析 |
| 2.1 地铁设备系统重要性及其分类 |
| 2.1.1 地铁设备运维管理的重要性 |
| 2.1.2 地铁设备系统的分类及概述 |
| 2.2 地铁设备管理的发展及面临的问题 |
| 2.2.1 设备维修策略的发展 |
| 2.2.2 设备管理系统现状 |
| 2.2.3 地铁设备运维管理存在的问题和不足 |
| 2.3 基于BIM的地铁设备运维信息需求 |
| 2.3.1 BIM技术的应用价值和优势 |
| 2.3.2 不同阶段的模型信息需求 |
| 2.3.3 既有的BIM运维信息交换格式和存储标准 |
| 2.3.4 运维阶段的信息需求分析 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 基于BIM可视化信息模型的构建 |
| 3.1 模型信息的分类 |
| 3.1.1 各参与方的职责 |
| 3.1.2 参与方信息需求分类 |
| 3.1.3 数据类型分类 |
| 3.2 运维模型的信息存储和交付 |
| 3.2.1 数据存储方法 |
| 3.2.2 数模分离的存储和交付 |
| 3.2.3 软件自动化程度类别 |
| 3.3 基于BIM的运维信息集成方式 |
| 3.3.1 自定义参数类型 |
| 3.3.2 运维信息的集成-共享参数 |
| 3.4 基于BIM的运维数据交付标准 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 面向运维的地铁设备信息自动化集成研究 |
| 4.1 信息集成系统开发准备 |
| 4.1.1 信息集成的软件平台和开发工具 |
| 4.1.2 基于参数驱动的系统开发流程 |
| 4.2 信息自动化集成系统的实现 |
| 4.2.1 系统功能模块设计 |
| 4.2.2 模型参数信息的抽取 |
| 4.2.3 数据驱动集成参数名 |
| 4.2.4 数据驱动集成参数信息 |
| 4.2.5 多参数信息定位统计 |
| 4.3 自动化集成效果对比 |
| 4.3.1 基于Dynamo的信息集成 |
| 4.3.2 实例效果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BIM的地铁设备自动化编码研究 |
| 5.1 既有设备分类与编码标准 |
| 5.1.1 编码结构 |
| 5.1.2 编码规则 |
| 5.2 编码管理系统的实现 |
| 5.2.1 编码管理系统架构 |
| 5.2.2 编码数据库设计 |
| 5.2.3 编码管理系统 |
| 5.3 编码自动化集成系统的实现 |
| 5.3.1 系统需求和目标定位 |
| 5.3.2 编码参数名的访问 |
| 5.3.3 自动化连续编码模块 |
| 5.3.4 自动化批量编码模块 |
| 5.4 本章小节 |
| 6 实例验证 |
| 6.1 自动化集成应用 |
| 6.1.1 信息集成 |
| 6.1.2 多参数信息集成定位统计 |
| 6.2 自动批量编码应用 |
| 6.2.1 编码管理 |
| 6.2.2 自动化编码 |
| 6.3 集成效果对比分析 |
| 6.4 集成模型的效果展示 |
| 6.4.1 集成BIM模型与运维系统的结合 |
| 6.4.2 三维模型浏览 |
| 6.4.3 运维信息可视化集成 |
| 6.4.4 运维记录 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
（5）林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 林业信息化 |
| 1.2.2 商务智能 |
| 1.2.3 林业企业商务智能研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 特色与创新之处 |
| 2 理论基础与关键技术支撑 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 软件工程学 |
| 2.1.2 林业企业管理 |
| 2.1.3 森林可持续经营 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 云计算 |
| 2.2.2 商务智能应用技术 |
| 2.2.3 ETL技术 |
| 2.3 小结 |
| 3 林业企业商务智能系统需求分析 |
| 3.1 林口林业局有限公司概况 |
| 3.1.1 基本情况 |
| 3.1.2 信息化建设现状 |
| 3.2 业务需求 |
| 3.2.1 森林经营类指标 |
| 3.2.2 财务管理类指标 |
| 3.3 系统需求 |
| 3.3.1 功能需求 |
| 3.3.2 数据需求 |
| 3.3.3 性能需求 |
| 4 林业企业商务智能系统设计 |
| 4.1 商务智能平台选择 |
| 4.1.1 开源产品与商业产品 |
| 4.1.2 主流开源商务智能产品 |
| 4.1.3 Pentaho BI简介 |
| 4.2 架构设计 |
| 4.2.1 数据获取层 |
| 4.2.2 数据集成层 |
| 4.2.3 数据处理层 |
| 4.2.4 数据应用层 |
| 4.3 功能设计 |
| 4.3.1 报表展示功能 |
| 4.3.2 指标展示功能 |
| 4.3.3 数据多维分析功能 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.4.3 物理模型设计 |
| 4.5 ETL设计 |
| 4.5.1 过程一 |
| 4.5.2 过程二 |
| 4.5.3 过程三 |
| 5 林业企业商务智能系统实现 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 ETL实现 |
| 5.2.1 过程一:Excel数据到My SQL数据 |
| 5.2.2 过程二:建立数据集市 |
| 5.2.3 过程三:构建数据立方体 |
| 5.3 功能实现 |
| 5.3.1 报表展示 |
| 5.3.2 指标展示 |
| 5.3.3 数据多维分析 |
| 6 林业企业商务智能系统应用分析 |
| 6.1 提升林业企业业务洞察能力 |
| 6.2 提升林业企业风险监控能力 |
| 6.3 提升林业企业综合感知能力 |
| 6.4 增强林业企业科学决策能力 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足之处 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）新电改环境下电网企业投资能力预测及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 电网投资能力研究动态 |
| 1.2.2 智能预测技术研究动态 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 电网企业投资能力相关理论基础 |
| 2.1 电网企业投资概况分析 |
| 2.2 电网投资能力预测基本理论 |
| 2.3 电网企业输配电价核定方法 |
| 2.3.1 准许收入 |
| 2.3.2 输配电价 |
| 2.3.3 输配电价改革平衡账户机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于新电改的电网投资能力影响因素分析 |
| 3.1 基于输配电价的电网企业投资能力影响因素识别 |
| 3.2 基于鱼骨图法的电网企业投资能力影响因素分析 |
| 3.3 基于模糊阈值法的电网企业投资能力关键影响因素筛选 |
| 3.3.1 模糊阈值法 |
| 3.3.2 关键指标筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于新电改的电网企业投资能力预测模型研究 |
| 4.1 基于系统动力学的电网企业短期投资能力预测模型研究 |
| 4.1.1 理论及模型介绍 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.1.3 模型预测步骤 |
| 4.1.4 实证分析 |
| 4.1.5 电网企业投资能力敏感性分析 |
| 4.2 基于FA-DRBM的电网企业中长期投资能力预测模型研究 |
| 4.2.1理论及模型介绍 |
| 4.2.2 萤火虫算法优化深度受限玻尔兹曼机模型 |
| 4.2.3 实证分析 |
| 4.3 模型对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 新电改下电网企业输配电价与投资动态发展分析 |
| 5.1 电网投资与输配电价关系定性分析 |
| 5.2 电网投资与输配电价全周期动态情景分析 |
| 5.2.1 投资情景设定 |
| 5.2.2 情景分析 |
| 5.3 输配电价核定结果敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 电网企业投资分析平台 |
| 6.1 系统简介 |
| 6.1.1 系统建立目标 |
| 6.1.2 系统运行环境及开发环境 |
| 6.2 功能简介 |
| 6.2.1 最大投资能力预测及敏感性分析功能 |
| 6.2.2 输配电价测算及敏感性分析功能 |
| 6.3 使用说明简介 |
| 6.3.1 登录界面 |
| 6.3.2 主界面 |
| 6.3.3 年份设定界面 |
| 6.3.4 最大投资能力分析界面 |
| 6.3.5 输配电价分析界面 |
| 6.3.6 清空数据 |
| 6.3.7 帮助 |
| 6.3.8 退出 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）基于数据仓库的管理驾驶舱系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国内外数据仓库发展现状 |
| 1.2.2 国内外管理驾驶舱系统发展现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 关键技术及理论 |
| 2.1 数据仓库技术 |
| 2.1.1 数据仓库概述 |
| 2.1.2 Hive |
| 2.1.3 ETL |
| 2.2 联机分析处理技术 |
| 2.2.1 OLAP概述 |
| 2.2.2 Apache Kylin |
| 2.3 逻辑回归模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 管理驾驶舱系统的需求分析 |
| 3.1 整体需求分析 |
| 3.1.1 业务范围定义 |
| 3.1.2 系统角色定义 |
| 3.2 功能性需求 |
| 3.2.1 数据采集与处理需求 |
| 3.2.2 数据管理需求 |
| 3.2.3 数据分析需求 |
| 3.2.4 财务危机预警需求 |
| 3.2.5 系统管理需求 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 管理驾驶舱系统的总体设计 |
| 4.1 系统总体结构设计 |
| 4.1.1 ETL层设计 |
| 4.1.2 数据存储层设计 |
| 4.1.3 应用层设计 |
| 4.1.4 展现层设计 |
| 4.2 系统功能结构设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 数据仓库的设计与实现 |
| 5.1 数据仓库的设计原则 |
| 5.2 基础数据表设计 |
| 5.3 概念模型设计 |
| 5.4 逻辑模型设计 |
| 5.5 物理模型设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 管理驾驶舱系统的详细设计与实现 |
| 6.1 数据获取模块 |
| 6.2 数据管理模块 |
| 6.3 数据分析模块 |
| 6.3.1 分析方法概述 |
| 6.3.2 数据分析的设计与实现 |
| 6.4 风险预警模块 |
| 6.4.1 样本数据选择 |
| 6.4.2 财务预警指标体系 |
| 6.4.3 样本数据预处理 |
| 6.4.4 Logistic回归分析 |
| 6.5 系统管理模块与登陆模块 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 管理驾驶舱系统测试 |
| 7.1 测试综述 |
| 7.2 功能性测试 |
| 7.3 非功能性测试 |
| 7.4 测试结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于大数据智能化的C海事局固定资产管理内部控制优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 行政事业单位内部控制研究现状 |
| 1.2.2 固定资产管理内部控制研究现状 |
| 1.2.3 大数据研究现状 |
| 1.2.4 机器学习研究现状 |
| 1.2.5 机器人流程自动化研究现状 |
| 1.2.6 研究述评 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文的创新点 |
| 2 相关概念与理论基础 |
| 2.1 行政事业单位固定资产管理内部控制 |
| 2.1.1 行政事业单位内部控制 |
| 2.1.2 固定资产管理内部控制 |
| 2.2 大数据与机器学习 |
| 2.2.1 大数据 |
| 2.2.2 机器学习 |
| 2.3 机器人流程自动化 |
| 2.4 小结 |
| 3 C海事局固定资产管理内部控制现状及优化需求分析 |
| 3.1 C海事局概况 |
| 3.1.1 C海事局组织机构 |
| 3.1.2 C海事局固定资产情况 |
| 3.2 C海事局固定资产管理内部控制现状描述 |
| 3.2.1 C海事局固定资产管理内部控制组织机构 |
| 3.2.2 C海事局固定资产管理业务现状 |
| 3.2.3 C海事局固定资产管理相关系统以及数据现状 |
| 3.3 C海事局固定资产管理内部控制存在的问题及优化需求分析 |
| 3.3.1 C海事局固定资产管理内部控制中存在的问题 |
| 3.3.2 大数据智能化背景下C海事局固定资产管理内部控制优化需求分析 |
| 4 基于大数据智能化的C海事局固定资产管理内部控制优化设计 |
| 4.1 基于大数据智能化的C海事局固定资产管理内部控制优化框架 |
| 4.2 基于RPA的固定资产管理业务流程优化 |
| 4.2.1 资产信息自动录入 |
| 4.2.2 资产管理相关系统间信息同步 |
| 4.2.3 资料审核自动化 |
| 4.3 基于BP神经网络算法的固定资产配置辅助决策 |
| 4.3.1 固定资产配置辅助决策指标的设计 |
| 4.3.2 指标数据采集 |
| 4.3.3 数据预处理 |
| 4.3.4 固定资产配置辅助决策模型的构建 |
| 4.3.5 模型训练与新数据的分类 |
| 4.3.6 模型的运用 |
| 4.4 基于决策树算法的固定资产报废评估 |
| 4.4.1 固定资产报废评估指标设计 |
| 4.4.2 指标数据采集 |
| 4.4.3 数据预处理 |
| 4.4.4 固定资产报废评估模型的构建 |
| 4.4.5 模型训练 |
| 4.4.6 模型的运用 |
| 5 基于大数据智能化的固定资产管理内部控制优化实施与建议 |
| 5.1 基于大数据智能化的固定资产管理内部控制优化实施 |
| 5.1.1 固定资产管理业务流程自动化模拟实施 |
| 5.1.2 固定资产配置辅助决策模型的模拟实施 |
| 5.1.3 固定资产报废评估模型的模拟实施 |
| 5.2 实施建议与保障措施 |
| 5.2.1 实施建议 |
| 5.2.2 保障措施 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（9）ST公司电能质量项目商业计划书（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 商业计划书编制方面 |
| 1.2.2 电能质量方面 |
| 1.3 研究方法和内容 |
| 第二章 公司及项目介绍 |
| 2.1 ST公司实力 |
| 2.2 PQS项目主要内容 |
| 2.2.1 产品及特色 |
| 2.2.3 业务模式 |
| 2.2.4 项目选址 |
| 2.3 项目研发和业务开发介绍 |
| 2.3.1 产品研发介绍 |
| 2.3.2 业务开发介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 环境与市场分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.2 行业环境分析 |
| 3.3 竞争态势分析 |
| 3.4 SWOT分析与战略选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 组织管理计划 |
| 4.1 组织结构 |
| 4.2 岗位职责 |
| 4.3 管理团队 |
| 4.4 人员配置和薪酬设计 |
| 4.5 绩效评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 营销计划 |
| 5.1 未来十年销售目标 |
| 5.2 STP分析 |
| 5.2.1 市场细分 |
| 5.2.2 目标市场 |
| 5.2.3 市场定位 |
| 5.3 营销策略 |
| 5.3.1 产品策略 |
| 5.3.2 定价策略 |
| 5.3.3 渠道策略 |
| 5.3.4 促销策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 财务预测与分析 |
| 6.1 财务预测假设 |
| 6.2 项目投资计划与资金来源 |
| 6.3 项目经营预测 |
| 6.3.1 收入预测 |
| 6.3.2 支出预测 |
| 6.3.3 现金流预测 |
| 6.4 项目效益评估 |
| 6.4.1 净现值计算与分析 |
| 6.4.2 内部收益率计算与分析 |
| 6.4.3 动态回收期计算与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 风险分析及应对措施 |
| 7.1 单因素敏感性分析 |
| 7.2 多因素敏感性分析 |
| 7.3 风险应对措施 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 附录1 访谈提纲 |
| 附录2 内部报酬率的计算过程 |
| 附录3 修正内部报酬率的计算过程 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）AR海洋生物制药企业多产品本量利分析动态模型与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 管理会计和生产决策研究 |
| 1.3.2 成本习性的分析与研究 |
| 1.3.3 本量利分析的使用条件研究 |
| 1.3.4 本量利分析的计算改进研究 |
| 1.3.5 环境不确定性的蒙特卡洛模拟 |
| 1.3.6 文献评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 技术路线图 |
| 1.7 本文贡献点 |
| 第二章 理论概述、本量利模型改进与动态图表设置 |
| 2.1 本量利分析理论概述 |
| 2.1.1 本量利分析法概念 |
| 2.1.2 本量利分析的作用 |
| 2.1.3 本量利分析的内容 |
| 2.2 本量利模型局限与改进 |
| 2.2.1 理论假设的局限 |
| 2.2.2 改进假设思路 |
| 2.3 动态可视化图表设置 |
| 2.3.1 线性本量利模型设置 |
| 2.3.2 非线性本量利模型设置 |
| 2.3.3 随机本量利模型设置 |
| 第三章 AR海洋生物制药企业:外部环境与内部条件分析 |
| 3.1 案例企业简介 |
| 3.2 行业PEST分析 |
| 3.2.1 政策法律因素 |
| 3.2.2 经济因素 |
| 3.2.3 社会文化因素 |
| 3.2.4 技术因素 |
| 3.3 企业内部经营概况 |
| 3.3.1 财务状况分析 |
| 3.3.2 销售产品介绍 |
| 3.3.3 主要存在问题 |
| 3.4 运用本量利动态模型论证 |
| 3.4.1 必要性分析 |
| 3.4.2 可行性分析 |
| 第四章 AR生物制药企业的本量利动态模型应用 |
| 4.1 成本习性划分 |
| 4.2 线性本量利动态模型—以AMT产品为例 |
| 4.2.1 线性成本习性分析 |
| 4.2.2 动态盈亏平衡分析 |
| 4.2.3 敏感性分析 |
| 4.3 非线性本量利动态模型—以N-XY产品为例 |
| 4.3.1 非线性成本习性分析 |
| 4.3.2 非线性动态盈亏平衡分析 |
| 4.4 随机本量利模型—以KJT产品为例 |
| 4.4.1 基本原理 |
| 4.4.2 随机盈亏平衡分析 |
| 4.4.3 安全边际风险分析 |
| 第五章 多产品本量利分析模型与优化 |
| 5.1 多产品本量利分析公式设置 |
| 5.2 多产品条件下的目标利润与优化 |
| 5.3 多产品本量利模型结果对比 |
| 5.4 产品生产决策建议 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 6.2.1 研究不足 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
四、利用Excel设计灵活的固定资产更新决策模型（论文参考文献）
- [1]固定资产管理系统的设计与实现[D]. 柳雯靓. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]地铁智能运维系统设计[D]. 许泳杰. 华南理工大学, 2020(06)
- [3]管理层能力与安全效率的相关性研究 ——以煤炭上市公司为例[D]. 陆重睿. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]面向运维的地铁设备信息自动化集成方法研究[D]. 解知彦. 西安理工大学, 2020(01)
- [5]林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例[D]. 夏明慧. 北京林业大学, 2020(02)
- [6]新电改环境下电网企业投资能力预测及应用研究[D]. 浦迪. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]基于数据仓库的管理驾驶舱系统的设计与实现[D]. 张雪雯. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]基于大数据智能化的C海事局固定资产管理内部控制优化[D]. 王爽. 重庆理工大学, 2020(08)
- [9]ST公司电能质量项目商业计划书[D]. 曽旭峰. 华南理工大学, 2019(06)
- [10]AR海洋生物制药企业多产品本量利分析动态模型与优化[D]. 王融. 南京邮电大学, 2019(03)