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哈爾濱工程大學終端入網規范管理系統采購項目競爭性磋商

一 、鼎軟天下TMS運輸管理系統產品介紹 基于企業運輸環節管理訴求，針對企業普遍面臨的自有運力缺乏規范管理、外部運力競價招標繁瑣、外部運力難管控、運輸質量難監控、運輸費用居高不下、入園排隊擁堵、運輸跟單困難、財務對賬繁瑣等管理痛點，打造的一套融合云計算與物聯網技術的TMS運輸管理平臺，提升企業運輸智慧化水平及財務精細化程度。鼎軟天下TMS運輸管理系統，可廣泛應用于汽車制造、大宗能源、機械制造、管材生產、輪胎、商貿連鎖等行業，為企業打造“數智可視物流運輸一體化”管理體系，助力企業降本增效。   二、行業痛點   三、產品功能 （一）PC端功能 1、訂單管理 訂單導入 接口訂單 新增訂單 訂單分配 生成運單 2、運輸管理 新增運單 配載運輸 車輛到達 中轉外包 中轉入庫 到貨回單 回單收回 運單簽收 3、運輸調整 運輸調整申請 運輸調整審核 4、財務結算 運費結算 代收款結算 司機結算 中轉結算 5、統計報表 每日應收應付 發貨流水統計 入庫費用統計 出庫費用統計 （二）客戶端APP功能 注冊登陸 我要下單 在線支付 我的歷史訂單查詢 我的個人中心 （三）司機端APP功能 我要接單 在途跟蹤 簽收管理 我的歷史任務查詢 我的個人中心 （四）PDA功能模塊 受理開單 裝車管理 卸車管理 中轉管理 簽收管理 盤點查詢     四、核心流程   五、產品架構圖   六、系統優勢 （1）有標準化產品功能，也可根據客戶需求做定制化開發。 （2）可集成PDA、地磅等外部設備，實現各環節掃描確認； （3）可實現運費代收款預充值模式，降低財務管控風險； （4）建立清分體系，開單即可生成分成數據； （5）集成司機端app、客戶端小程序等功能。   七、預期投資回報 (1)提高企業營收水平 基于企業戰略規劃,TMS信息系統可支撐企業對外發展運輸業務,配合市場業務拓展的前提下,預計可為企業提升20%以上的營業收入; (2)降低企業運費成本 視企業具體情況,預計每年可為生成企業降低5%-30%不等的運輸費用開支; (3)提升員工工作效率,減少人員數量,降低人員成本 大大降低企業調度崗、客服崗、運營崗、財務崗工作量,可為企業縮減至少2-5名工作人員,可為企業節省人員開支15-50萬/年不等; (4)提高物流調度效率 物流調度效率至少提升30%,物流準時到達率提升30%-50%不等。 (5)提高財務核算效率 財務核算結賬效率至少提升50%,財務數據準確性提高50%-80%不等; (6)提高裝卸貨效率 司機平均等待時長降低80%以上,裝卸貨效率提升50%以上; (7)提升客戶滿意度 提高作業效率及貨物信息的可追溯性,實現貨物運輸過程的可視化管理,客戶物流環節滿意度100%提升; (8)提升數據統計準確性 日常統計數據效率提升100%以上,數據統計準確性100%提升。   八、部分合作案例（排名不分先后） 九、鼎軟資質 鼎軟天下是國家高新技術企業、雙軟認證企業 擁有80余項軟件著作權 擁有60多項登記測試報告 擁有40多項軟件產品 國際ISO9001質量管理體系 鼎軟天下與山東師范大學、濟南大學、山東交通學院等知名高校建立校企合作關系 獲得中國物流軟件知名品牌 獲得中國供應鏈管理最佳實踐案例 獲得70周年山東物流行業風云人物獎 獲得倉儲現代化優秀工程獎 獲得抗疫先進單位、抗疫愛心單位 為山東交運集團定制開發的“智慧物流平臺”，被央視“新聞聯播”節目作為信息化典型案例報道

1. 財務管理：熟悉現代企業財務管理方法并能熟練應用，梳理財務內部管理制度，建立并完善成本管理、預算管理，協調公司財務資源和業務規劃等；2. 銷售管理：建設強有力的業務銷售團隊，制定年度銷售目標并組織分解落實。，可獨立分析市場行情和行業動向，及時掌握最新的銷售動態，為公司營銷策略及新產品研發提供依據。3.生產管理：制定生產部各個科室合理有效的人員結構，使每個科室每個人員的潛能都能得到最大化的發揮；根據業務需求作出合理產能規劃并合理安排生產，確保計劃達成；制定作業標準，確保工人按標準作業；改善工藝，并在內部形成獎勵機制，以提高作業效率；做好生產成本管理。4.技術研發管理在線材制品領域具有一定的理論基礎和技術工作經驗。

哈爾濱工程大學學科任務建設管理平臺采購項目競爭性磋商

中國傳媒大學非學歷教育管理系統采購項目競爭性磋商

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

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