业务数据化行为研究论文

管理流程与业务流程论文

管理流程与业务流程论文。大学生在毕业之际是需要写论文的，管理流程与业务流程的论文是比较硬核的，这样的论文并不好写。接下来就由我带大家了解管理流程与业务流程论文的相关内容。

随着“知识经济”时代的到来，在竞争日趋激烈的市场环境中，知识经济已经成为社会发展的主导力量，世界各国也越来越重视知识产业的发展，管理咨询业作为知识产业的典型代表正在世界范围内蓬勃发展。我国管理咨询业起步较晚，各企业在业务流程设计、分工问题、人力资源管理等方面与国外管理咨询公司相比存在巨大差距。管理咨询企业如何调整管理模式，优化业务流程，根据市场状况和客户需求不断推出新的服务产品，无疑是其在市场竞争中实现动态竞争优势的重要保证。

1、管理咨询行业相关内容

管理咨询行业是指具有丰富的管理知识和经验，并且掌握了咨询方法的人所从事的高智能的服务事业。管理咨询企业作为典型的知识密集型企业，其核心业务流程和知识密切相关，有着显著的特点：

（1）产品特殊性：管理咨询公司最终产品具有非物质性的特征，管理咨询公司是以知识为资源，针对客户提出解决方案，而客户评价产品是否能满足自身需求，不仅依赖于管理咨询公司提供的“解决方案”，还需要“解决方案”能够得到成功的实施。

（2）公司间业务流程共性大：管理咨询公司整个咨询过程按目标和任务可以划分为五个阶段，即接洽咨询阶段、预备咨询阶段、正式咨询阶段、方案实施阶段和追踪改进阶段[1]。由于管理咨询业独特的行业性质，其业务流程相对简单，不同管理咨询公司之间的业务流程存在极大的共性，描述性较强。

（3）组织结构发展方向知识化：管理咨询公司组织结构发展的方向是基于知识而非基于职能，把不同知识领域的咨询师划分到不同部门，从而形成企业的组织结构主体，这种基于知识型的组织结构有利于知识流程的顺利开展。

（4）人才密集型企业：管理咨询公司最大的投入和优势在于一支高素质的咨询团队，这些成员大多数都是硕士学历毕业生，或者是高校从事理论研究的教授，或者是拥有丰富实践经验的企业高管。

2、管理咨询公司业务流程优化与知识管理的相互关系

2.1知识管理与知识流程的关系

知识流程即是知识管理流程，而无论开展什么样的知识管理都是要围绕知识获取、知识存储、知识共享、知识应用或知识创新进行的。从某种意义上说，基本的知识管理活动如知识获取、知识创新等组成了知识流程。从知识流程中获取的新的知识是企业知识管理的目标，脱离知识流程，则管理知识公司的知识管理将毫无意义。

2.2知识流程与业务流程的关系

业务流程是指企业设定特定的价值目标而进行的一系列严格有序的活动，这组活动可以有一个或多个输入，产生出一个或多个输出，这些输出对公司客户来说是增值的。知识流程是指为了完成业务流程中设定的目标而开展的一系列具有逻辑的知识活动。管理咨询公司所有的业务流程中必然存在知识及知识流动，并反映成一系列知识活动[2]。知识流程与业务流程之间的关系主要表现在以下三方面：

（1）所有完整的知识流程都是以业务流程中的知识需求为起点，以满足知识需求为终点。

（2）知识流程与业务流程的方向一致，都是以任务为导向。在知识流程中，各种知识活动相互作用以完成业务流程中所涉及相关知识的流动，可以说知识流程是业务流程在知识领域的一种映射，一个基本业务活动可能对应于多个知识活动，同样的一个知识流程中的活动也可能由多个业务流程活动反映。图1为业务流程与知识活动之间的映射关系。

（3）业务流程与知识流程两者之间相辅相成，业务流程为企业提供源源不断的知识来改善业务流程运营效率，畅通的知识流程可以促进业务流程中知识的流动，提高员工的知识水平，促进知识的应用和创造，从而改善业务流程的运用效率。

2.3业务流程优化与知识管理的关系

业务流程优化与知识管理之间是密切联系的。知识产生于业务流程并应用于业务流程中，业务流程优化强调以客户需求为导向，而真正了解客户需求只有通过知识管理收集整理客户信息，建立客户需求数据库，对客户的需求变化作出快速反应 [3]。

3、管理咨询公司业务流程的优化模型

3.1模型构建的指导思想

本文根据ARIS基本建模的指导思想，构建管理咨询公司业务流程的.优化模型。ARIS（architecture of integrated information system）方法即为集成的信息系统架构方法，其核心思想是信息集成，这种思想需要对企业经营过程进行整体分析。ARIS建模方法是从企业组织、数据、功能、控制四个角度对企业业务流程进行形象的描述。其中组织、数据、功能视图的描述是相对独立的，不需要利用其他模块的信息，它们之间的关系由控制视图来描述。

（1）组织视图：在ARIS建模方法中，组织视图是通过组织框图的方式来描述的，具体包括用组织单元、人员、角色、职位、场所等基本元素来全面描述企业组织结构中的各种信息。

（2）数据视图：数据视图是企业实施信息化的基本要素，它描述了企业整个业务流程中所涉及的所有数据。在本文中主要是针对管理咨询公司业务流程中所涉及的知识进行分析，因此数据视图用整理所得的反映业务流程知识结构的知识视图所代替。

（3）功能视图：功能视图主要以功能树的形式将支持企业目标实现的功能结构进行分析，描述面向业务流程分解层次的配置信息，它描述了信息从输入转化为输出的过程。

（4）控制视图：控制视图在整个ARIS建模方法中起到了“黏合剂”的作用，将组织、数据和功能视图连接起来，这也是ARIS区别于其他建模方法的重要特征。

管理咨询公司核心业务建模过程中，首先构建各业务部门的组织视图，以组织模型为基本依据，围绕整个业务流程的实施过程，对过程中所涉及的知识、事件、功能加以搜集、分析、整理和描述，并以此分别建立功能视图和反映数据的知识视图。最后根据各视图的结构，分析各视图之间的关联关系，并通过控制视图加以描述，从而较为全面地展现管理咨询公司核心业务流程。

3.2基于知识管理的业务流程优化模型

本文将知识管理理论引入企业流程优化中，将ARIS基本建模思想与业务流程优化步骤相结合，构建一种基于知识管理的业务流程优化模型。

知识管理为管理咨询公司实施业务流程优化提供了一个新的分析角度。它能够沿着知识流动的路径，帮助企业诊断自身业务流程存在的问题和需要改进的方面，提高业务流程的知识管理水平，从而带动流程绩效的上升。

生产流程管理的论文

基于过程控制的生产管理论文

1、方法与思路

立足于对生产过程精细化管控的需要，结合生产制造体系的管理要素，识别出“生产计划、管理策略，标准体系，管控能力”四个职能战略要素，并提炼出“生产指挥合理，过程控制精准，管理运行高效，标准执行到位，绩效评价科学”的过程管控评判准则。通过对数据、过程和行为的耦合，建设生产过程数据采集、分析网络，识别异常情况，刚性推动管理流程，将生产过程关键环节运行状态、管理行为的实施结果通过数据或图形实时展现。基于对公司过程管控体系的完善、优化，设立适宜的指标管理体系，对生产过程状态的实时分析和评价，为管理决策提供有效的依据，实现过程和结果“两手抓，两手硬”。

1.1围绕职能战略要素，搭建管控平台“贵烟上水平”是贵州中烟落实企业核心价值，赢得未来竞争的首要任务，过程管控能力的提升是奠定“贵烟上水平”重大保证和基石。在卷烟制造体系中，以“作业体系精细化、监管到位及时化、管理提升精准化”的策略导向，引导生产制造体系“作业指挥、生产管理、工艺控制”三大业务活动的开展。牢牢抓住“工序”这个计划的最小单位，对具体的工序开始、结束时间，生产资源准备和配送等环节实施监控，以生产计划执行率的精准性来体现计划管理的目标离散度。通过香糖料、烟丝等核心物料的配置比照和精准分析，计划与实际执行结果的比对，反映生产计划的预测能力。针对岗位，以管理流程为依托，以物料的流转为载体，通过数据统计分析和结果的相互印证，及时识别、整改隐患，推动过程管控能力的提升。“不依规矩，不成方圆”，企业的标准体系是企业判定的标准，是企业运行的准则，是企业行为的规范，生产过程管控就是刚性推动标准体系在生产运行过程的落地，通过对异常情况和隐患的控制，保持过程持续提高的自我驱动能力。持续改进是企业的不断改进和完善，管理策略要使其成为一种正常的工作方法和自然的工作习惯。PDCA循环控制法是推动企业持续改进的有效管理方法，其核心内容是促进PDCA管理环有效运转，要求生产运行的各个环节都应参与到持续改进的活动中来，提升生产运行效率，改善生产运行结果。围绕职能战略要素，建立体现不同层级持续改进对象和改进路径的管理平台模型。根据管理环运行的层面，分为“业务管理闭环”和“决策管理闭环”两个层级，树立“业务管理闭环”支撑“决策管理闭环”，“决策管理闭环”引导“业务管理闭环”的PDCA循环管理思路。

1.2识别关键流程节点，强化过程控制生产过程是一个动态的过程，其中任何一个环节的波动都会影响最终的产品质量。因此，一套严密的管控体系是必不可少的`保障措施。课题组认为，严密的过程管控要从过程数据入手，即建立严密的数据采集网络，设计严密的数据分析模型，制定严密的数据评价规则，从而推动过程管控体系严密的运行。针对具体业务流程，以数据为对象，以行为为目的'，识别关键工序、关键指标，以指标体现管理内容，以权重体现管理导向。基于数据采集、统计、分析和评价规范的前提下，依据标准体系，结合工序特性，以数据为输入，建立指标、指标与指标之间、指标与标准之间的数学分析模型，通过模型中预先设计的判定条件，以图表结合的方式直观体现生产过程运行状态，将过程异常波动因素精确识别到工序、批次、指标等过程基础单元。通过对问题的整改，最终达到对行为规范的目的。强化过程控制，首先是强化关键岗位人员所对应的关键流程，对其履职情况进行写实，将岗位责任的结果性指标落实到作业现场、落实到关键环节，将“谁主管、谁负责”的管理原则落实到位。其次是强化日常隐患排查治理，对发现的问题和隐患及时识别梳理、深入分析，督促责任单位有针对性地采取措施，及时加以整改。最后以过程最小单元为对象，充分利用生产运行过程中收集和整理的各种信息，运用整合、比对、分析等手段，实时客观地反映生产过程控制状态。以评价激励体系为推手，不断推动标准及其执行流程进行优化，形成持续提高的自我驱动能力，逐步提高生产控制精度和工艺管理水平。

1.3管控结果日清日结，消除过程隐患细节决定成败。生产管控重在对管控结果的日清日结，从而及时发现、消除过程隐患。管控结果的日清日结，就是要工序、班组、车间、工厂各层级，对生产现场每天的生产数据进行及时有效的整理、分析和总结，通过数据的规范管理，确保数据的及时性和准确性，让生产、工艺、质量管理人员可以实时跟踪生产运行状态、掌握指标变化趋势等信息，同时可清晰生产过程数据的追溯路径，确认责任人履职情况。这样才能真正落实管控结果的日清日结。对于日常隐患识别排查，通过建立的分析模型，实现丰富的数据校验和预警功能，实时展示生产过程运行趋势，为过程的预防管控提供可靠的依据。对于识别出的问题会在第一时间给予提示，相关人员根据提示信息，可及时发现过程隐患，进而触发整改流程，积极采取措施消除隐患。

1.4确立过程评判准则，实现持续提高过程评判准则，应从具体的事、物和流程着手，对生产过程运行结果进行评判，判断要素落实是否到位，识别过程控制短板，寻求系统的改进方向，推动过程的持续提高。在管理模型的指导下，从管理、过程和结果三个维度对生产过程管控水平进行量化评价，直观体现生产过程管控水平，发现和识别生产过程控制短板。以绩效管理、评优活动等手段，触发公司与工厂、工厂与工厂之间对标工作的互动，分层次、多维度的为生产经营决策管理提供信息支撑，为科学、合理地解决生产经营中存在的问题提供诊断依据，使生产经营的管理决策更切合实际，有的放矢。信息化是实现流程固定化、工作规范化、过程痕迹化、分析精准化、考核数据化、决策科学化的必然手段，是全面提升企业精细化管理水平的必经之路。利用信息化技术可以驱动“PD-CA”管理环的高效运转，追踪整改措施的落实情况，通过对问题的整改，使生产过程获取持续提高的驱动能力，降低问题发生的概率，杜绝重特大事故的发生，加速控制方法的优化，推动工作效率的提高，促进组织执行力的提升，实现标准体系及其流程的有效落地。

2、结语

生产管理水平的提升，应以基础管理上水平为着眼点，以生产过程管控为主线，结合目标管理、对标管理等工作，建设过程数据采集、数据分析、异常情况识别、问题整改、生产过程评价等核心功能的管理平台，实现数据采集、分析的标准化管理，过程控制、问题整改的痕迹化管理，生产过程评价的量化管理。生产过程管控应围绕“管什么、控什么”这一核心问题，建立适合企业生产运行的管控模型，通过各环节共同推动管控模型的有效运转，会让生产过程控制更精细、更精准、更及时，一定会让生产经营决策更全面、更客观、更科学。

确定业务流程梳理的目标是什么，确定了目标之后，在业务梳理流程的过程中，我们才能知道应该朝着那个方向走，这样经过梳理之后才不会出错，并且能够与我们想象中的差不多。

确定小组进行梳理，在提出目标之后，就可以选出一些人成立一些小组，分组梳理业务流程，可以是各个方面都推选出一些人，在选出这些人之后，可以先让他们先熟悉一下，这样有利于开展后面的工作额。

培训，对于选出来的人员进行一些基本的培训，这样可以使他们在进行梳理业务流程的时候可以表现的更加的专业，同时也会更不容易出错，所以培训还是非常有必要的，最好能够请一个比较有时间经验的人来进行培训。

对相关人员进行访问，在梳理业务流程的过程中，可以对相关的人员进行一些调查访问，这样可以帮助我们了解到更多的一些事情，并且也能够在业务流程这一块提出许多有用的意见。

风险设想，这个是非常有必要的额，因为任何一个业务流程都是存在风险，在梳理业务流程的过程中，这个也是必须要考虑到的，所以风险设想是非常重要的，而且在风险设想这一部分一定要小心谨慎。

确定流程，做好一切准备工作之后，所有的细节都落实之后，还可以仔细的在检查一下，梳理好了业务流程之后，那么就可以确定这个流程，然后找寻一个合适的时机公布就可以了。

数据分析法论文研究方法怎么写

数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。

确定数据分析方法

首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

搜集整理实验数据

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。

给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。

使用软件进行分析

接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。

在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。

根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。

在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。

梳理归纳实验结果

最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。

有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。

这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。

1、调查法

它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。

2、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。

3、实验法

实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。

4、文献研究法

文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。

5、实证研究法

在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。