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码头大数据应用软件开发应用中存在的问题及优化方案

来源:知实学术 分类:科技论文 发布时间:2021-06-07 浏览:

  近年来,大数据、云计算、移动互联网在各行各业得到广泛应用。我国各大港口从优化和提升管理的角度出发,纷纷开发码头大数据应用软件并取得一些成果。不过,我国码头大数据应用软件开发应用存在无效数据多、数据传输即时性差、多应用软件逻辑不一致和不通用等问题,导致部分大数据应用软件开发后未得到充分利用,从而浪费大量人力、物力和财力。本文分析码头大数据应用软件开发应用过程中存在的问题并提出优化方案,以期为优化码头大数据应用软件设计和应用提供参考。

港口科技

  《港口科技》(月刊)创刊于1979年,由上海国际港务(集团)上海港务工程公司主办。是一本立足港口,面向全国港航系统的应用科技月刊。

  1 码头大数据应用软件开发应用中存在的问题及其原因

  1.1 存在的问题

  1.1.1 应用软件同质化

  我国港口企业大多为大中型国企或央企,其下属码头企业数量较多并且对数据要求较高。出于自身管理需要,加之近年来国家加大对科创研究的政策支持,很多处于同一港口企业组织架构下的码头企业各自开发大数据应用软件。这些应用软件大部分功能交叉,但实现形式又有所区别,造成采集数据重叠但功能不通用的情况,存在同质化和不兼容的突出问题。

  1.1.2 应用软件用户体验不佳

  大多数码头企业在配置大数据应用软件时追求信息多而全,导致很多岗位面临在海量数据中筛选少量相关数据的局面。例如,某码头企业大数据应用软件将作业区域内的全部故障记录按时间顺序排序,其中:有效故障数据大约仅占数据总量的20%(天气、不合理操作、设备差异性等原因造成的故障不计入有效故障),且有效故障数据中混杂岸桥、倒班、流动机械、工程、场桥等各类故障数据。虽然可以按词条、设备类型等检索,但大量无关数据和重复筛选操作大大增加基层管理者和使用者的工作量,严重影响工作效率。

  1.1.3 信息收集依赖人工输入

  码头大数据应用软件的大部分信息需要人员定期手动录入系统。从某种意义上讲,这种烦琐的输入工作只是将传统的纸面数据统计转移至计算机平台并表格化而已,并未削减数据录入人员的工作量,从而在实际上背离了便于用户操作、提高工作效率的软件开发初衷。

  1.2 问题产生原因

  1.2.1 用户定位不准确

  一般来讲,应用软件开发前需要开展广泛、深入的用户调研,其中包括分析用户群体数量、用户职业结构、用户数据需求、用户平均文化水平等关键参数。然而,港口企业在应用软件开发前并未开展充分的用户调研,导致用户定位不准确,造成应用软件在功能适用性上有所欠缺。

  1.2.2 数据汇总模式不佳

  大数据应用软件数据汇总模式分为后台自动汇总模式和主动输入模式。

  (1)后台自动汇总模式一般在取得授权后自动收集相关数据,对用户日常干预极少。如图1所示,后台自动汇总模式以自动收集数据为主,辅以主动输入手段实现数据整理汇总,并能针对用户使用习惯筛选和推送信息。后台自动汇总式大数据应用软件关注用户使用体验,通过给予用户最佳的使用体验提升商业价值。

  (2)主动输入模式需要用户在使用应用软件的过程中主动向系统传输、录入数据,后台主要提供数据整理手段。如图2所示,在主动输入式大数据应用软件运行过程中,用户需要反复确认、核准、再确认,最后通过多层审核来保证数据的准确性和完整性。与后台自动汇总模式相比,主动输入模式更加关注数据的完整性和准确性,但其用户体验不佳。

  港口企业十分关注数据的准确性和时效性,因此一般选择主动输入数据汇总模式;而实际上,原来的工作节奏、人员固有习惯、传统的数据录入流程和审核汇报环节难以在短时间内改变,从而导致码头大数据应用软件推广应用困难重重。例如:传统码头仓储物资出入库依据纸质单据,再定期集中汇入固定的统计表格;而应用码头大数据应用软件后,需要在应用软件中完成整个出入库流程后才能提走物资,整个流程可能涉及多人审批,耗时3~5 d。事实上,现场维修对时效性要求较高,紧急维修更是刻不容缓。为此,值班人员只能选择原始的纸质单据出入库方式,在保养维修结束后再登录应用软件补齐流程,从而导致工作量不减反增。

  2 码头大数据应用软件开发应用优化方案

  2.1 充分调研用户的主客观需求

  (1)客观需求 从用户的工作性质出发配置大数据应用软件功能,应用软件不体现与用户工作无关的功能信息。例如:针对仓库保管员设置出入库数据功能,针对现场一线技术员设置设备故障记录和运行数据功能,针对码头作业人员设置设备实时状态信息数据功能,针对码头管理人员设置集装箱吞吐量、完好率和箱型等数据功能。

  (2)主观需求 在应用软件开发前与用户沟通,充分了解用户的个性化需求。在开发应用软件的过程中,尽力寻求满足用户主观需求的解决方案,或者预留后续开发完善空间。

  2.2 简化用户界面,降低操作难度

  码头大数据应用软件的用户界面展示的信息过多、非用户刚需信息过于繁杂难免造成有用数据和功能筛选困难。为此,应当尽量简化应用软件的用户界面,以有效扩大应用软件受众面,降低推广难度。

  2.3 优化检索功能

  部分码头大数据应用软件未设计检索功能,或只有简单的单词检索功能,从而造成信息筛选困难,并导致用户提取关键信息不准确或耗时过长;因此,有必要优化应用软件检索功能(如提供模糊检索功能等)。

  2.4 分类审批,推广采用电子签名和指纹签名

  近年来,指纹和人脸识别技术得到广泛应用,电子签名在某些领域亦开始使用并得到法律认可。此类技术的核心优势在于操作简便且身份锁定无法替代,通过简单的针对个人账号的审批提醒,可以让审批流程以弹窗方式出现在手机页面,从而加快审批和确认速度。

  2.5 模块化设计,夯实基础功能

  模块化指解决复杂问题时自上而下逐层将系统划分为若干模块的过程,每个模块有不同的属性,分别反映其内部特性,其作用是分割、组织和打包软件。一方面,所有模块按某种方法组装起来成为一个整体,并具备整个系统所要求的全部功能;另一方面,每个模块可以独立运行,互不干扰。码头大数据应用软件模块化设计有利于夯实应用软件基础功能,使其在相对较长的周期内逐步完善。

  2.6 减少数据录入工作量

  数据收集尽量分散至基层人员,让数量众多的基层人员稀释数据录入的庞大工作量,争取用“每人耗时30 s录入部分数据”取代“一人耗时3 d录入全部数据”的数据录入模式。为了转变数据录入模式,可以采取以下方式来推广使用码头大数据应用软件:(1)将应用软件使用情况纳入员工绩效考核,从而提高员工参与度,推进数据收集工作;(2)在应用软件中设计奖金池,使得员工在录入数据的过程中有机会获得随机红包,以提高员工参与积极性。

  2.7 联合开发,共享资源

  港口企业下属码头企业在开发码头大数据应用软件的过程中应当相互沟通,尽量规避同质化开发行为,也可以考虑在软件开发过程中采取分级模块化的方式,在每家企业开发相对独立模块的同时,留出端口对接其他企业开发的模块。

  3 结束语

  自动化和智能化是未来港口行业发展的大趋势。在科學技术已经相当成熟的今天,开发设计操作更便捷、界面更友好、应用推广更方便的码头大数据应用软件是下一阶段应更多关注的问题。

本文由知实学术网首发,一个权威专业的学术论文发表知识网。

文章名称:码头大数据应用软件开发应用中存在的问题及优化方案

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