企业标准体系是企业内的标准按其内在联系形成的科学的有机整体[1]，是企业内各单元工作的技术基础和依据，对企业的产品设计实现、人员管理、质量保障、市场经营等过程的科学运转具有基础性作用[2,3]。当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，构建科学有效的企业标准体系对企业推进技术进步和管理效能提升尤为重要。
煤炭科学技术研究院有限公司（简称煤科院）为中国煤炭科工集团有限公司（简称集团公司）所属二级企业。煤科院前身为煤炭科学研究总院（以下简称“煤科总院”），成立于1957年，是原煤炭工业部直属的事业单位，1999年7月转制为中央直属大型科技型企业。2009年8月，集团公司实行扁平化管理，原属煤科总院直接管理的京外院所划归集团公司直接管理。2013年3月，根据企业改制要求，成立了煤科院。
企业司库管理体系的建设是一项持续优化的过程，需要对建设成熟度进行评价。本文借鉴能力成熟度评价理念，基于ITSM成熟度模型，将企业司库管理体系的成熟度划分为5个等级，分别是初始运作的交易型司库、被动管理的管控型司库、稳定运行的运营型司库、主动服务的金融型司库和价值驱动的战略型司库，并说明每个等级的适用范围、目标、核心功能，以及管理体系和信息系统建设情况，从而为企业评价司库建设成熟度、采取针对性的改进措施提供参考。
供应链金融这一融资模式近年来在我国发展迅速，为解决众多中小企业融资难、融资贵的问题提供了一条有效途径。由于供应链金融业务是依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的，这要求我们从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评价。本文在分析供应链金融下的中小企业信用风险影响因素的基础上，参照传统的中小企业信用评级指标体系，初步构建供应链金融下的中小企业信用评级指标体系，从而为金融机构开展供应链金融业务提供一定的借鉴意义。
企业司库管理体系的设计是一项系统性工程。基于流程再造理论的关键因素和框架模型研究，新时期企业司库管理体系设计需考虑七大关键要素，包括选择合适的职能定位、设计相应的组织架构、确定具体的管理模式、配备复合型人力资源、进行系统的流程设计、应用先进的信息技术以及充分利用赋能要素，通过循序渐进的建设，实现企业集团资金、融资、投资等的统一管理。
“数据治理，标准先行。”越来越多的企业开始关注数据标准，本文主要介绍了企业数据标准的作用，数据标准编制步骤和要点，以及实施成功要素，方便大家掌握建立企业基础类数据标准的方法。普元实施数据标准体系已有多年成功经验，本文将分享普元建立数据标准体系的工作要点和经验。
在大数据时代，很多组织认识到了数据的价值，也成立了专门的团队来负责管理数据，有的叫数据管理处，有的叫大数据中心，有的叫数据应用处，名称不一而足。这些机构往往由技术人员组成，本身的定位也属于技术部门，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点，受限于组织范围，不希望扩大到业务系统，只希望把自已负责的范围管好。
共享服务在中国正处于高速发展阶段，截至2020年底，中国境内共享服务中心已超过1000家。目前，国内企业共享服务还没有规范、权威、可供参考借鉴的建设模型或实施方法论。本文通过对全国147家国有企业财务共享服务发展现状进行走访调研，总结国内共享中心建设与运营的优化案例，结合中石化多年的实践经验，构建了包含总则、财务共享服务规划建设标准、财务共享服务信息技术标准、财务共享服务业务标准、财务共享服务运营管理标准、财务共享服务人才培养与评价标准六大部分的标准体系，引领中国共享服务高质量发展。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，并结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标，为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;
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