智能管理系统(智能管理系统软件)

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于智能管理系统，智能管理系统软件这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 什么是智能控制系统
2. 什么是智能报表管理系统
3. 智能运维管理系统有哪些

什么是智能控制系统

什么是智能控制系统

什么是智能控制系统。智能就是按逻辑运行的自动化。本质上是一种工具，用的得当可以大幅提高效率，提升体验，以下是我精心为大家整理的什么是智能控制系统，快来一起看看吧

1、智能化系统是由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合,随着信息技术的不断发展，其技术含量及复杂程度也越来越高，智能化的感念开始逐渐渗透到各行各业以及我们生活中的方方面面，相继出现了智能住宅小区，智能医院等都以智能化建筑为基点生发开来，因此我们通常提到的智能化系统，都说智能化建筑系统。

2、装修里的智能化控制系统一般指住宅智能化系统

住宅小区智能化系统，从其内容上来看可分为小区物业综合管理系统和家居智能管理系统两大部分，前者包括：社区安防、信息服务、计量收费三部分，后者包括家居安防、家居信息服务、家居智能化控制等。

智能控制（intelligentcontrols）

在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的、常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题、

什么是智能控制技术？

智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。

智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙K．S．Fu、教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔J．M．Mendel、首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。

定义

智能控制的定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。

定义二：K、J、奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，使之在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。

定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。

定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

技术基础

智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述的控制系统。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是专家系统的实际应用相对还是比较少的。

模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。

遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。

神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的'参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。

智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。

研究对象

智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。智能控制理论是建立被控动态过程的特征模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器本身应具有多模式、变结构、变参数等特点，可根据被控动态过程特征识别、学习并组织自身的控制模式，改变控制器结构和调整参数。

智能控制的研究对象具备以下的一些特点：

1、不确定性的模型

智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2、高度的非线性

对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3、复杂的任务要求

对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。

目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括专家控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等控制方法。

特点

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比．

智能控制具有以下基本特点：

1、智能控制的核心是高层控制．能对复杂系统如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等、进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。

2、智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。

3、其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统．以实现预定的目标。智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优．具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。

4、智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。

5、智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。

应用

智能控制的具体应用主要表现在以下几个方面：

1、生产过程中的智能控制

生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。

局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。

全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。

2、先进制造系统中的智能控制

智能控制被广泛地应用于机械制造行业。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。

1、利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。

2、采用专家系统为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。

3、利用模糊集合决策选取机构来选择控制动作。

4、利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。

3、电力系统中的智能控制

电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。

用遗传算法对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。

应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、专家系统和神经网络。

智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。

近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，已进入工程化、实用化的阶段。作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。随着人工智能技术、计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。

什么是智能报表管理系统

一、输出多维度精细化数据

中国制造业产业结构逐步从低附加值传统加工制造业和资源密集型制造业向高附加值新型制造业转型升级。如今现代化的生产制造业报表，已不再是传统的表格类数据展示，而是需要更多能够进行实时的数据监控，业务流程跟踪为目的，因此现代化的生产制造行业数据报表也需要能满足当前“数据时代”发展的新趋势。在制造业迫切需要完成的智能报表有，库存、销售量、订单量、生产量、合格率、交付率、供应链、财务数据实时智能报表等。生产制造类企业为了监控项目进度和产品生产情况，会需要制作大量的报表，每一个生产制造的环节都需要报表进行监控和展示。

二、数据资源集中整合打破数据孤岛

BI智能化报表的实施能够打破企业的数据孤岛，将企业ERP、WMS、MES、SRM、CRM、OA等多个业务系统数据库中分布的数据进行抽取，集中展现企业所需要的数据分析报表，通过系统权限的配置，将对不同级别、不同业务人员授权展现所需的动态数据报表。将必要的数据报表主动呈现给对应的角色，这样避免了需要某个数据报表的时候还有跨多个业务部门进行人工统计。当需要使用BI报表时，根据权限级别能够查看企业所有部门的业务数据，还可以把所有关键指标放在一张可视化图表中，以一种全局视角分析企业发展状况，辅助管理人员完成全面的战略决策，通过全局视角对企业数据进行动态监控，实现数据高效应用。

通过BI数据报表呈现出的实时数据，能够了解车间生产瓶颈并提供精准的数据为改善与优化提供指导，生产部领导能从生产时间、产能利用和资源运用等关键KPI绩效指标，监控生产力并策划产能和优化资源，质量部领导能够通过产品缺陷分析改善产品质量，企业高层领导能通过更有效地控制成本及开支分析提升投资回报率。

制造业生产量庞大，合理分配资源，降低采购成本，防止生产浪费是制造业企业最关心的问题。1传统的供应链需要分支和延长，形成从供应商的选择，降低成本，控制质量到分销商、零售商到终端用户的完整供应链。2要明确供应链的价值是满足用户需求，这也使得商业智能在信息集成时，需要关注用户信息，来帮助企业决策者分析方式向用户需求为主导方向转变。

BI报表会根据人、财、物、产、销等业务场景划分数据板块，同时各个板块数据提供多维度分析，为企业领导团队提供全面的决策支持，通过全局可视化的数据呈现，当企业决策层需要对下一步事件进行规划时，BI数据报表根据企业的各项数据资源进行整合汇总出必要的指导性数据，帮助企业更快更好地做出正确的决策。在出现对异常数据时BI报表能及时给出预警，让企业第一时间能得到预警事件，并制定对应的解决方案。五、总结

终上所述，对于制造企业而言，BI智能报表系统最为突出的就是它拥有快速分析能力，为企业定制所想要的数据，并提供多维度查询。异常数据主动预警并实时推送给相关的人员，以此数据信息来找出原因并采取相应措施。对于企业生产经营的指标，可以把关键指标以直观的方式实时呈现出来，合肥迈斯软件认为BI智能报表系统正迅速成为制造企业不可或缺的生产经营决策工具。

智能运维管理系统有哪些

传统的ITSM系统包括ITIL的基本流程，随着信息化的普及，越来越多的企业更重视效率，更重视服务质量、用户体验，所以，新型的ITSM系统，如ServiceHot推出的ITSOM，ITSM2.0这样的系统，扩展了多渠道接入、微信端集成、项目和供应商管理、资产管理等等的模块，可以大大提升服务效率和质量。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。