【新品發布】阿佳?！皵底譀Q議廳”，巨幕、互聯網技術、智能視頻技術等多項技術結合，助力企業智慧運營

今年以來，由于生豬全產業鏈（ERP）系統持續完善，集團管控需求日益增強，阿佳希技術團隊銳意創新，征集了齊全農牧集團、襄大農牧集團和廣墾畜牧集團等企業詳細需求，整合了產業鏈各個環節管控要點數據，進行了分門別類、聚合與挖掘，結合用戶思維習慣以及當前流行的UI設計思想與方式，按照巨幕、電視屏、電子黑板、iPad等展示介質的標準與要求，利用互聯網技術、數據庫技術、智能視頻設備技術等，通過半年的努力，于2017年10月10日上午10點整，在柳州總部，正式而隆重地發布了2017年主打產品：“數字決議廳”系統（探索版）。

阿佳?！皵底譀Q議廳”的發布，是廣大畜牧集團型企業的福音，是一款具有智能管理思維的應用產品，歷史性地擺脫了傳統的用定期（會計周期）分析來指導經營的意識，是符合互聯網時代按需自取、動態數據思維的核心價值的劃時代產品，更是阿佳希應用產品又現互聯網應用大舞臺的得力大作。

功能簡介

首個版本（探索版）：以生豬養殖全產業鏈的物流和信息流為主線，涵蓋了飼料加工、種豬自養、商品豬代養、屠宰與分割四大板塊的各個管控要點，以實時、當期累計、全年累計的專業化算法演算結果，用模塊化排版、二維表格、點狀、柱狀、曲線圖表等表現形式把運行狀態情況躍然于屏幕之上。管理層能通過系統及時發現問題，并透過跡象，找到癥結所在，通過決議廳，形成正確的應對之策。

1、飼料加工板塊包括：

主要原料包括玉米、豆粕、大麥、小麥庫存數量、本期均價、最近價格動態顯示出來。

豬料內銷按自養、放養、種豬分類統計當期累計數量。

外銷按豬料、雞料、鴨料、水產料分類的當期累計數。

當期應付款總額。

2、自養（繁殖仔豬）板塊包括：

生豬存欄包括種母豬、后備母豬、哺乳仔豬數量。

產仔指標包括：鍵仔數、窩均仔數、成活率。

斷奶數包括：達28天數量、銷售頭數、銷售均重。

3、代養（公司+家庭農場）板塊包括：

在養數據包括：上苗數、存欄數量、成活率。

空欄數包括：養戶數量、空欄數量、本月停養養戶數量。

清欄數據包括：清欄戶數、出欄數量、成活率。

養戶收益情況包括：銷售均重、次品豬比例、每頭利潤。

公司收益情況包括：實際銷售均價、飼養天數、料肉比。

4、屠宰與分割板塊包括：

當期累計收購頭數、當期累計屠宰頭數、毛豬當期收購均價、毛豬最近收購價、出肉率、當期結算均價、應收款。

5、第三方信息系統接入（飛天版，下一個版本）：

財務管理系統、辦公OA系統、HR、CRM等企業流程管理系統數據對接，可采取API標準接口，可主動偵測獲取有效數據，或等待第三方系統數據推送過來自動接收。

硬件包括視頻監控接入、環境設備數據監測接入等。

行業數據獲取加工后的展示。

6、數據鉆取（飛天版，下一個版本）：

能通過觸摸屏操作，點擊任何一個數字，系統可顯示該數字的來源。

7、語音操控（皓月版，**版本）:

通過語音下指令，能讓每一個數據重現其演算過程，包括對未來一個時期里變化預測，為決策者提供分析依據（提供語音解說）。

價值體現

1.互聯網時代商務智能（BI）升級版

“數字決議大廳”基于“生豬養殖全產業鏈（ERP）系統”平臺，整合產業鏈ERP各業務板塊有效數據，甚至與自動化設備數控進行對接，以及通過API標準接口獲取第三方管理軟件、辦公軟件、大數據分析系統的有用數據，在平臺體系內置先進算法的集成后，迅速提供嶄新的可視化的體驗式的結果。比起BI，它涉及面更廣、由于技術進步帶來了全新的算法和運算資源，可達更深層的分析。

2.開啟智慧運營，體驗高效決策

• 模仿人的思維，通過參數、指標的設置（可隨時調整），使系統在實際運行中，遇到合符條件的情況時，自動完成各個業務流程的工作計劃生成，通過手機短信、APP、微信等方式推送到落實人的終端設備上，真正實現智能指揮、智慧決策的良好效果，徹底把中層管理人員從繁雜的事務中、各種各樣的選擇中解放出來。

• 部門會議、員工述職、專題討論、股東會議、董事會議等場景，是“數字決議廳”的**應用場景，不但使各種會議開起來不會偏離企業經營的重要主題，而且能警醒參與企業管理的人員，時刻不忘管理的本質和經營的初心。

• 同行到訪交流、管理機關考察、政府部門調研等應用場景更能體現高大上的感覺，一定能提升企業形象與顏值，加深了企業高效管理的印象，展現企業包容與開放的勇氣。

3.用大數據重塑未來

• 建立企業的養殖標準數據庫，給政府監控、企業管理、家庭農場（合作伙伴）指導以數據支持，既符合國家發展需要，又能滿足企業健康成長的知識與經驗儲備歷史要求。

• 通過數據挖掘，按照生產管理水平指標數據，選留價值更優的合作伙伴（供應商、客戶、養戶），以避免過多無價值的合作，造成不必要的資源浪費。

• 自建企業閉環生態圈，與自動化控制系統、HR、CRM、OA等系統進行高度集成，實現數據共享，充分挖掘數據潛力，提高數據利用價值。