中国经济导报、中国发展网讯 记者刘宝亮报道 11月19日，中国纺织工业联合会科技发展部组织召开了由杭州优时软件有限公司承担的“可重构全集成化纤信息管理系统开发及应用”项目鉴定会，中国化学纤维工业协会组织的“化纤行业智能制造软件系统研发中心”基地评审会同期召开。鉴定委员会及基地评审专家由中国工程院院士、浙江大学孙优贤，中国化学纤维工业协会副会长贺燕丽、陈新伟，中国纺织工业联合会科技部副主任张传雄、处长冯丽，东华大学教授郝矿荣，中国纺织科学研究院有限公司研究员赵庆章，浙江理工大学教授胡旭东、史伟民，桐昆集团高级工程师许燕辉，荣盛集团高级工程师吴维光等组成。桐昆集团副总裁周军、杭州优时软件有限公司总经理方建斌等参加了会议。
项目平台国内首创，满足个性化需求
杭州优时软件有限公司（以下简称“优时软件”），成立于1993年，是集研发、销售、咨询、服务为一体的工业软件企业，也是国内率先从事行业化及可重构性研究的软件供应商。优时软件以国际先进的管理思想为蓝本，结合中国企业实情和数百家行业客户的管理实践经验，研制出符合中国国情、动态可重构、行业化的企业资源计划系统（EOS）和管理软件开发生成平台（AUTOERP)，用于企业统筹生产管理的资源管理，奠定大数据采集、交换、存储及分析基础，为中国智能制造阶段的化纤行业信息化管理提供软件服务。
方建斌
鉴定会上，优时软件总经理方建斌介绍了公司承担的中国纺织工业联合会科技指导项目“可重构全集成化纤信息管理系统开发及应用”完成情况暨“化纤行业智能制造软件系统研发中心”建设情况。优时软件采用国内首创的获得国家科技创新基金奖的AUTOER动态可重构平台，直接面向管理对象，支持企业组织机构、业务流程、业务单据、业务规则重组，支持企业管理渐进式提升。这种动态可重构技术既能满足企业共性的管理要求，又能满足企业以及行业个性化管理需求，真正做到以“客户为中心”，不是以“产品为中心”，真正做到“随需而动”的服务理念，真正做到操作系统既先进、又实用。
具体来看，项目软件实现了混合架构与微应用服务器结合，中间层采用Apache网页服务器，支持大并发集群处理，网站宕机容错处理，静动态网页优化处理；能支持跨端跨屏，通过EOS应用服务器与数据库系统及网络系统、服务器之间进行互联互通，实现门户邮件随时随地接收查看、内部通讯、移动审批、移动考勤以及动态口令登录等功能，实现办公系统扁平化；能支持跨组织的可视化复杂工作流，将一些复杂的工作流程通过流程图的形式进行展现，各流程窗口负责人能够实施监控各项工作进展，实现工作、项目“零”误差；能集成市场上的主流应用，支持可供选择的接口方式或与第三方约定的可行接口方式，目前已成功实现集成的有MES、网银、PDA、金税等。
鉴定会召开前，桐昆集团总裁许金祥和孙优贤院士进行了亲切交流，向孙院士介绍了桐昆集团发历程及发展规划，孙院士对桐昆集团的发展战略和智能化水平给与了较高评价。
化纤某龙头企业应用了项目系统后的成果，提升了产能、物资计划的准确性，年度合同履约率提升5%以上；联动销售、在纺、闲置情况优化产品结构、调整营销策略，有效降低闲置量、库存天数；实现对业务员销售价单、高库存量保密，有助于销售价格的提升；实现业务员随时随地下单，操作简单、便捷，手机下单占比20%以上。
项目成果系统全面，具备四大创新点
鉴定委员会专家审阅了相关材料，听取了承担单位的汇报，考察了软件系统应用现场，经质询与讨论，一致认为项目成果系统全面，创新性强，具有完整的自主知识产权，达到国际先进水平。
项目针对化纤企业的信息化管理，采用自主开发的AUTOERP动态可重构平台，打通企业内部多个管理流程，项目的主要创新点有：（1）采用混合构架与微服务结合，基于零代码平台自主开发了可重构全集成化纤信息管理系统，支持多终端与Apache服务器之间进行数据交互，提高了数据处理效率；（2）创新开发了EOS应用服务器，实现了PC端、B/S浏览器、手机APP、微信、钉钉及第三方APP的跨端跨屏；（3）提出了动态可重构模型驱动思想，开发了基于化纤行业特点系列产品模块，并自带OA系统，第三方接口集成全面；（4）开发了支持跨组织的可视化复杂工作流、完全可重构平台，实现了企业管理个性化。
项目软件系统已通过浙江省电子信息产品检测所评测，产品经用户使用，反映良好，满足用户的使用要求。项目成果已经应用在50多家化纤企业，提升了化纤行业的信息化管理水平。
陈新伟
中国化学纤维工业协会副会长陈新伟在总结讲话时表示，优时软件完成的“可重构全集成化纤信息管理系统开发及应用”项目，是化纤行业内首家从软件开发、应用的角度完成的中国纺联科技指导项目，是一种积极的探索。项目成果具有自主知识产权及核心技术优势，为化纤行业智能制造奠定大数据采集、交换、存储及分析基础，在企业实际应用中产生了很好的示范效应。下一步，希望优时软件积极将项目成果推广到更多的化纤企业，助力提升整个化纤行业的智能制造水平。
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