染雾企业技术创新科研课题开题报告 篇一
标题：探索智能制造在企业生产中的应用
摘要：
近年来，随着科技的快速发展，智能制造作为一种新兴的生产方式，已经引起了广泛的关注。本课题将探索智能制造在企业生产中的应用，旨在提高企业的生产效率和产品质量，促进企业的可持续发展。
一、研究背景和意义
随着全球经济的快速发展，企业面临着越来越激烈的竞争。传统的生产方式已经不能满足企业不断提高生产效率和产品质量的需求。智能制造作为一种新兴的生产方式，通过引入先进的信息技术和自动化设备，实现生产过程的智能化和自动化，可以提高企业的生产效率和产品质量，降低生产成本，提升企业的竞争力。因此，探索智能制造在企业生产中的应用具有重要的理论和实践意义。
二、研究目标和内容
本课题的主要研究目标是探索智能制造在企业生产中的应用，通过引入智能制造技术，提高企业的生产效率和产品质量。具体来说，将从以下几个方面展开研究：
1. 分析智能制造技术的特点和优势，探索其在企业生产中的应用潜力；
2. 通过案例分析，总结智能制造在不同行业的应用实践经验；
3. 针对企业的实际情况，设计智能制造系统，并进行实验验证；
4. 评估智能制造在企业生产中的效果，并提出进一步的改进措施。
三、研究方法和步骤
本课题将采用实证研究方法，以案例分析和实验验证为主要手段，通过收集和分析相关的文献资料，了解智能制造技术的特点和优势；通过实地调研和访谈，了解不同行业的智能制造应用实践经验；通过设计智能制造系统，并进行实验验证，评估其在企业生产中的效果。
四、预期成果和意义
本课题预期的主要成果包括：
1. 对智能制造技术的特点和优势进行深入的分析和研究，为企业选择合适的智能制造技术提供参考；
2. 总结智能制造在不同行业的应用实践经验，为其他企业的智能制造应用提供借鉴；
3. 设计并实验验证智能制造系统，评估其在企业生产中的效果；
4. 提出进一步的改进措施，为企业智能制造的推广和应用提供决策支持。
本课题的研究成果将对企业的生产方式转型和智能制造的推广具有重要的理论和实践意义，有助于提高企业的生产效率和产品质量，促进企业的可持续发展。
企业技术创新科研课题开题报告 篇二
标题：基于大数据的企业市场营销策略优化研究
摘要：
企业市场营销策略的优化对于企业的发展具有重要的意义。本课题将基于大数据技术，通过对市场数据的分析和挖掘，探索企业市场营销策略的优化方法，旨在提高企业的市场竞争力和盈利能力。
一、研究背景和意义
随着信息技术的快速发展，企业面临着越来越复杂和竞争激烈的市场环境。传统的市场营销策略已经不能适应市场的快速变化和消费者需求的多样化。大数据技术的出现为企业市场营销带来了新的机遇和挑战。通过对海量的市场数据进行分析和挖掘，可以发现市场的潜在需求和消费者的行为规律，为企业市场营销策略的优化提供科学依据。因此，基于大数据的企业市场营销策略优化研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究目标和内容
本课题的主要研究目标是探索基于大数据的企业市场营销策略优化方法，通过对市场数据的分析和挖掘，提高企业的市场竞争力和盈利能力。具体来说，将从以下几个方面展开研究：
1. 分析大数据技术在企业市场营销中的应用潜力和优势；
2. 通过对市场数据的分析和挖掘，发现市场的潜在需求和消费者的行为规律；
3. 针对企业的实际情况，设计并实施市场营销策略优化方案；
4. 评估优化后的市场营销策略的效果，并提出进一步的改进措施。
三、研究方法和步骤
本课题将采用实证研究方法，以大数据分析和挖掘为主要手段，通过收集和分析市场数据，了解市场的潜在需求和消费者的行为规律；通过设计并实施市场营销策略优化方案，评估其效果，并提出进一步的改进措施。
四、预期成果和意义
本课题预期的主要成果包括：
1. 分析大数据技术在企业市场营销中的应用潜力和优势，为企业选择合适的大数据分析工具和方法提供参考；
2. 发现市场的潜在需求和消费者的行为规律，为企业市场营销策略的优化提供科学依据；
3. 设计并实施市场营销策略优化方案，评估其效果；
4. 提出进一步的改进措施，为企业市场营销的优化和创新提供决策支持。
本课题的研究成果将对企业的市场营销策略优化和大数据的应用具有重要的理论和实践意义，有助于提高企业的市场竞争力和盈利能力。
企业技术创新科研课题开题报告 篇三
企业技术创新科研课题开题报告
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握。下面YJBYS小编为你送上企业技术创新科研课题开题报告。
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文题目：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。
指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为：y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家Gompers提出的Gompers曲线(数学模型为：y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线，其预测值y为技术性能指标，t为时间自变量，l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。
利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种：导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。
以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有：专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的`因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为
目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素：
(1)技术的先进性、可行性、连续性;
(2)经济效果;
(3)社会效果;
(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有：Delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。
关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是：
(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;
(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
