优化采购流程,提高烟草质检企业采购效率

质检站针对自身实际情况,优化采购流程,完善采购制度,建立采购小组,做好采购配套管理,持续改进物资采购管理与监督,确保采购工作的高效、规范、透明、公正。     

油田企业物资采购标准化体系建设的探索与实践

近几年,中原油田不断健全标准化采购工作机制,夯实标准化采购基础工作,在深化科学理性采购、提高物资供应效益、控制生产建设成本等方面取得了较好成效。本文旨在借鉴物资供应管理实践,探索推进油田企业物资采购标准化体系建设的管理措施,为油田企业标准化采购工作提供借鉴。     

石油企业物资采购标准化管理措施研究

石油化工业是我国的支柱性产业,其对国民经济各领域发展都有着影响作用.石油企业的生产离不开各种物资的供给,这就需要依靠物资采购工作来提供保障.然而现阶段石油企业物资采购缺少标准化管理,实践中存在各种问题.对此,本文从石油企业物资采购的工作性质出发分析了当前物资采购的现状,进而对其标准化管理措施展开探讨.     

浅谈完善石油企业物资采购监督机制

完善物资采购监督机制，是提高企业经济效益，降低生产成本的重要手段。本文分析了当前辽河油田物资采购工作中存在的问题和产生原因，提出了完善物资采购监督机制的几种方法。     

化工原辅料标准化采购管理研析

标准化作为企业管理提升的重要手段,越来越受到企业的重视和应用,尤其是采购业务过程管理,如化工原辅料采购,通过推行标准化管理,不仅促进过程规范、运作高效,而且有利于防范和控制供应风险,增强业务操作的透明度,保证企业效益最大化,因此,标准化管理对于提升企业采购管理水平,具有现实而重要的意义。     

石油企业物资采购标准化管理措施分析

石油企业物资采购过程中应全面实施标准化管理模式,积极主动参与经济全球化与国际分工。当前,标准化管理在现代企业中发挥着重要的作用,还是企业质量的核心依据。一个标准明确的市场定位对于企业经济效益最大化目标的实现具有重要现实意义。众所周知,物资采购是石油企业中不可少的一项基础性工作,对其进行标准化管理,是保障物流企业良好生存与持续发展的关键。     

石油化工企业加强物资采购标准化管理的措施研究

现如今,我国经济、科技迅猛发展,物资采购工作成为保障石油化工工程建设各项工作有序进行的重要内容。因此,石油化工企业要不断加强物资采购工作标准化管理力度,建立科学合理的制度,对物资采购行为进行高质量规范,使物资采购工作可以有序进行。在现代化发展的作用下,传统的石油化工工程的物资采购标准存在着许多的不足之处,已经不能满足现阶段石油化工工程管理工作的需求,这就要求企业要不断对现阶段采购标准化管理模式进行改革与优化。     

浅谈改进石油企业物资采购标准化管理的措施

本文通过分析石油企业物资采购管理标准化的现状、不足及存在的问题,提出改进和完善物资采购标准化管理的新举措。     

化繁为简,强力推进标准化采购——中原油田井下修井类工具标准化采购案例

正井下修井类工具主要用于油田修井作业,具有料性特殊、专用性强的特点,中原油田年用量在2000万元左右。长期以来,井下修井类工具存在产品性能、用途相同或相近,名称规格不同;供应商片面强调产品个性,导致个性码较多;物料描述不完整、不统一、不规范等问题。这些现象造成物料编码规模庞大、一物多码、一物多价,需求标准化程度低,给价格、采购、质量、仓储等管理工作带来困难,削弱了资源获取能力、市场议价能力和风险控制能力。     

石油物资采购标准化管理初探

随着世界经济一体化进程的推进,标准化管理概念越来越得到各个行业的普遍认同,石油企业也不例外,不仅整个产品生产与销售流程要做到标准化管理,物资采购方面标准化也非常重要。本文便以在物资采购中标准化管理的作为研究基点,分析当前石油物资采购标准化管理中的欠缺,并提出解决石油物资采购标准化管理欠缺的措施,以期我国石油企业在物质采购管理方面朝着更加标准化的方向迈进。     

运用精益管理思想促进烟草质检企业创新发展

通过将精益管理思想融入烟草质检企业文化,运用精益管理思想推动企业创新工作的实践,激发了员工参与精益工作的热情和创新工作的积极性、主动性,促进了企业各项工作的创新发展,取得了一批创新成果,培养了一批创新人才,为企业高质量发展注入了新动力。     

大数据技术在过程工业中的应用研究进展

近些年,大数据技术在金融、贸易和医疗健康等行业也得到了较好的应用,但大数据技术在过程工业中的应用还处于起步阶段。本文分别从过程工业大数据的特点、分析方法以及应用现状3个方面进行介绍,简述了过程工业数据除了具有一般大数据海量性、多样性、高速性和易变性的4V特点外,还具有高维度、强非线性、样本分布不均和低信噪比的特点。基于过程工业数据的分析方法,按照功能划分可以分为降维分析、聚类和分类分析、相关性分析和预测分析四大类。在此基础上,综述了近些年大数据技术在过程工业上的应用,分别从过程工业优化、过程监测与故障诊断以及产品性能和产率预测3个方面介绍了其在过程工业中的应用情况,并指出未来应该将企业内部的生产数据和原料与产品的市场数据等相结合进行分析和挖掘,这样能够更大程度地发挥大数据的价值。     

大数据技术在催化裂化装置运行分析中的应用

催化裂化装置是炼油厂生产汽柴油的核心生产装置,是炼厂效益的重要来源,但催化裂化装置的运行面临着结焦、催化剂跑损等影响长周期运行问题。因此本文介绍了在中国石油化工股份有限公司开发的炼油技术分析与远程诊断平台上,运用大数据数据处理技术和积累的海量的催化运行数据进行数据挖掘与分析,尝试对催化裂化装置报警、结焦等问题进行深入探索研究与分析,解决催化裂化装置报警问题、结焦问题和收率问题,从而进一步提升催化裂化装置运行水平。分析表明基于传递熵的根原因分析能够比较全面、准确地找出相关问题的影响因素,从而提高催化裂化装置平稳运行,而大数据技术一旦工业化应用取得成功,将取得良好的经济效益和社会效益,进而促进大数据技术在石化行业的推广应用。     

基于大数据的信用风控在化工行业的应用研究

大数据风控是互联网大数据技术和风险管控相结合的一种新型风控管理方法。随着技术的快速发展,大数据已经在各个领域存在广泛的用途。首先介绍了大数据和风控的相关概念和研究现状,然后具体分析了大数据在化工行业风险控制上的应用,继而分析目前化工风控管理中存在的问题。最后本文认为改善大数据在风险控制上的应用,需要首先保证数据的真实性和可靠性,其次在使用数据过程中要统一规范和标准,同时在数据使用过程中要加强监管安全,确保客户的信息安全。     

Spatio‐temporal models for big multinomial data using the conditional multivariate logit‐beta distribution

We introduce a Bayesian approach for analyzing high‐dimensional multinomial data that are referenced over space and time. In particular, the proportions associated with multinomial data are assumed to have a logit link to a latent spatio‐temporal mixed effects model. This strategy allows for covariances that are nonstationarity in both space and time, asymmetric, and parsimonious. We also introduce the use of the conditional multivariate logit‐beta distribution into the dependent multinomial data setting, which leads to conjugate full‐conditional distributions for use in a collapsed Gibbs sampler. We refer to this model as the multinomial spatio‐temporal mixed effects model (MN‐STM). Additionally, we provide methodological developments including: the derivation of the associated full‐conditional distributions, a relationship with a latent Gaussian process model, and the stability of the non‐stationary vector autoregressive model. We illustrate the MN‐STM through simulations and through a demonstration with public‐use quarterly workforce indicators data from the longitudinal employer household dynamics program of the US Census Bureau.     

依靠过程系统技术与管理的综合集成推动过程工业企业集约化

通过分析过程工业的现状和面临的形势以及过程系统技术和管理的发展概况,指出过程工业企业应依靠过程系统技术与管理的综合集成,构建自组织企业系统和企业超系统,促进经营集约化。     

宝钢水质数据库的建立及应用

宝钢水质管理数据库系统是在系统逐步增加，管理人员的工作量逐步加大的背景下建立的。数据库建立后，宝钢的水质管理人员可以通过计算机数据库对数据进行及时的分析和跟踪，数据的价值得到发掘，对水系统的管理水平和对问题的反应速度大大提升。宝钢的水质数据库系统是大型冶金企业水质数据的计算机及网络化管理应用的一个成功探索。作者还介绍了该系统的主要功能和应用。     

用VB实现工业循环水加药系统的数据采集和远程监控

简述了在确定硬件的环境下,利用VB(Visual Basic)为编程平台,完成实时数据采集和远程监控软件的编程策略.该技术已应用于多个厂家的工业循环冷却水系统中.     

基于数据挖掘技术的国内锅炉化学水工况选择

通过对文献进行数据挖掘,归纳因锅炉化学水工况选取不当而造成事故情况,确定了一些常见锅炉机组的最适化学水工况:对于机组功率在0～200MW范围内、主蒸汽压力≤15.7MPa(超高压范围)的汽包锅炉,建议采取平衡磷酸盐处理(equilibrium phosphate treatment,EPT);对于机组功率在200～600MW(不含200MW)范围内的亚临界直流炉,建议采取给水加氧处理(oxygenated treatment,OT);对于机组功率在600～1000MW(不含600MW)范围内的超临界以及超超临界直流炉,建议采取给水加氧处理(OT).