信息系统的应用

531　企业资源规划

企业资源规划（Enterprise Resources Planning,ERP）是对企业所拥有的资源（人、财、物、信息等）进行综合管理的、高度集成的计算机管理系统。及相应的计算机管理系统经历了基本MRP阶段、闭环 MRP阶段、MRP－Ⅱ阶段及 ERP阶段。

5311　物料需求计划（Material Requirement Planning，基本 MRP）

物料需求计划借助计算机的运算能力及系统对客户订单、在库物料、产品构成的管理能力，实现依据客户订单，按照产品结构清单展开并计算物料需求计划。实现减少库存，以达到“既要降低库存，又要不出现物料短缺”的目的。

MRP主要用于制造业，具有从供应方买来原材料，经过加工或装配，制造出产品，销售给需求方的管理功能。任何制造业的经营生产活动都是围绕其产品开展的，制造业的信息系统也体现了这种特点。MRP就是从产品的结构或物料清单出发，实现了物料信息的集成。

物料的需求信息、产品结构、采供提前期、库存信息是运行 MRP的四项主要数据。这些数据的准确度，决定了MRP的有效性。

MRP一般包含以下模块：主生产计划（Master Production Schedule,MPS）模块，是将生产计划大纲规定的产品系列或大类转换成特定的产品或特定部件的计划，据此可以制定物料需求计划、生产进度计划与能力需求计划；物料需求计划（MRP）模块，用来计算出物料需求的时间和数量，特别是相关需求物料的数量和时间；物料清单（Bill of Material,BOM）模块，用来计算每一种产品的产品结构和所有要使用到的物料；库存控制（Inventory Control,IC）模块，是按照存储论的方法，计算企业所有产品、零部件、在制品、原材料等变化数据的模块；采购订单（Purchasing Order,PO）模块，是向供应商订货的模块；加工订单（Manufacturing Order,MO）模块，用来生成加工产品的订单。

5312　闭环 MRP

由于基本MRP是建立在下面两个假设的基础上：一是生产计划是可行的，即假定有足够的设备、人力和资金来保证生产计划的实现；二是假设采购计划是可行的，即有足够的供货能力和运输能力来保证完成物料供应。但在实际生产中，能力资源和物料资源总是有限的，因而往往会出现生产计划无法完成的情况。MRP系统在20世纪70年代发展为闭环 MRP系统。闭环MRP系统除了物料需求计划外，还将生产能力需求计划、车间作业计划和采购作业计划也全部纳入MRP，形成一个封闭的系统。

简单地说，闭环 MRP的形成是在基本 MRP基础上增加了能力需求计划，形成了“计划—执行—反馈—计划”的闭环系统。MRP系统的正常运行，需要有一个现实可行的主生产计划。它除了要反映市场需求和合同订单以外，还必须满足企业的生产能力约束条件。因此，除了要编制资源需求计划外，我们还要制定能力需求计划，同各个工作中心的能力进行平衡。只有在采取了措施做到能力与资源均满足负荷需求时，才能开始执行计划。而要保证实现计划就要控制计划，执行MRP时要用派工单来控制加工的优先级，用采购单来控制采购的优先级。这样，基本MRP系统进一步发展，把能力需求计划和执行及控制计划的功能也包括进来，形成一个环形回路，称为闭环MRP。

5313　制造资源规划（Manufacture Resource Planning,MRPⅡ）

闭环 MRP系统的出现，使生产活动方面的各种子系统得到了统一。但这还不够，因为在企业的管理中，生产管理只是一个方面，它所涉及的仅仅是物流，而与物流密切相关的还有资金流。这在许多企业中是由财会人员另行管理的，这就造成了数据的重复录入与存储，甚至造成数据的不一致性。于是，20世纪80年代，人们把生产、财务、销售、工程技术、采购等各个子系统集成为一个一体化的系统，并称为制造资源计划（Manufacturing Resource Planning）系统，英文缩写还是 MRP，为了区别物流需求计划（亦缩写为MRP）而记为MRPⅡ。

MRPⅡ与 MRP的主要区别就是它运用管理会计实现物料信息同资金信息的集成，用货币形式管理执行企业“物料计划”带来的经济效益。

在 MRPⅡ系统中，以MRP的产品结构为基础，从最底层采购件的材料费开始，逐层向上将每一件物料的材料费、人工费和制造费（间接成本）进行累计，得出每一层零部件直至最终产品的成本。再进一步结合市场营销，分析各类产品的赢利性。

MRPⅡ的基本思想就是把企业作为一个有机整体，从整体最优的角度出发，通过运用科学方法对企业各种制造资源和产、供、销、财各个环节进行有效地计划、组织和控制，使他们得以协调发展，并充分地发挥作用。MRPⅡ把传统的账务处理同发生账务的事务结合起来，不仅管理账务的资金现状，而且追溯资金的来龙去脉。一般包括如下模块：产品数据管理模块、主生产计划模块、物料需求计划模块、库存管理模块、能力需求模块、销售管理模块、采购模块、车间作业管理模块、财务管理模块、质量管理模块。这些模块结构上相互独立，但功能上相互依存。

5314　ERP

ERP的概念，是美国Gartner Group公司于1990年提出的，其确切定义是：MRPⅡ（企业制造资源计划）下一代的制造业系统和资源计划软件。MRPⅡ主要侧重对企业内部人、财、物等资源的管理，ERP系统在 MRPⅡ的基础上扩展了管理范围，它把客户需求和企业内部的制造活动，以及供应商的制造资源整合在一起，形成企业一个完整的供应链，并对供应链上所有环节如订单、采购、库存、计划、生产制造、质量控制、运输、分销、服务与维护、财务管理、人事管理、实验室管理、项目管理、配方管理等进行有效管理。随着IT技术的飞速发展，网络通信技术的应用，ERP系统采用客户/服务器（C/S）体系结构和分布式数据处理技术，支持 Internet/Intranet/Extranet、电子商务（E-business、E-commerce）、电子数据交换（EDI）。此外，还能实现在不同平台上的互 *** 作。

ERP把客户需求和企业内部的制造活动以及供应商的制造资源整合在一起，形成企业一个完整的供应链，其核心管理思想主要体现在以下三个方面：①体现对整个供应链资源进行管理的思想；②体现精益生产、敏捷制造和同步工程的思想；③体现事先计划与事前控制的思想。

ERP出现后不久，计算机技术就遇到了Internet/Intranet和网络计算的热潮、制造业的国际化倾向以及制造信息技术的深化。由于今后Intranet将成为许多大公司网络建设的选择，使用 Web客户机具有费用低廉、安装和维护方便、跨平台运行和具有统一、友好的用户界面的优点，加之所有的数据库厂商对 Web技术的支持，使得目前几乎所有的客户/服务器应用程序的开发厂商都计划将 Web浏览器的前端安装到其产品上去。几个大的制造软件公司Oracle、SALP和BAAN都在争先恐后地把其 MRPⅡ/ERP客户/服务器应用程序的客户机“Web化”。

532　决策支持系统

决策支持系统（Decision Support System,DSS）是一种以计算机为基础和工具，应用决策科学及其有关的种理论和方法的人机交互系统，主要面向组织管理的战略计划中半结构化与非结构化的决策问题，提供用户以获取数据和构造模型的便利，辅助决策者分析并做出正确的决策。DSS的概念是20世纪70年代提出的，并且在80年代获得发展。它的产生基于以下原因：传统的MIS没有给企业带来巨大的效益，人在管理中的积极作用要得到发挥；人们对信息处理规律认识提高，面对不断变化的环境需求，要求更高层次的系统来直接支持决策；计算机应用技术的发展为DSS提供了物质基础。

5321　DSS的特点

根据定义，决策支持系统的特点可归纳为：

（1)DSS具有交互性。表现在通过管理者同系统之间的多次对话，使决策得以完成，而且人的因素如偏好、主观判断、能力、经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。

（2)DSS系统解决的问题是针对半结构化的决策问题，模型和方法的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异，系统的使用有特定的环境，问题的条件也不确定和唯一，这使得决策结果具有不确定性。

（3）系统具有专门的结构存储和研究备用的模型及方法，提供模型的比较、联结和合成的功能。系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者，模型是系统完成各环节转换的核心。

（4)DSS只是起辅助决策的作用，DSS不应当取代管理者的判断，而应当让管理者处于主动地位，提高决策者做出科学决策的能力。

（5)DSS应当便于学习、使用和修改，因而要对用户的需求做动态性的分析，做到及时完善DSS的各种功能。

5322　DSS的模型库、方法库和数据库

（1）模型库。

在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。

数学模型建立之后的一个重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。

（2）方法库。

方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。

方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。

（3）数据库。

数据库是进行信息的收集、加工、存贮和输出的软件系统，因此，模型库和方法库的研制和应用应以数据库为基础。只有有了完善的数据库系统，在信息有了根本保证的前提下，模型库和方法库才能发挥其作用。反过来，模型库和方法库的发展又给数据库的研究和应用提出了新课题，促进它的研究如何提供更为适合模型和方法 *** 作的数据模型。

模型库和方法库是不可分割的，无论是模型的参数估计、模型的求解还是模型的验证都是通过各种方法来具体实现的。方法库中方法的丰富程度、方法的性能决定了模型使用的效果。总之，从辅助决策的角度看，“三库”是进行问题求解的重要支持方面，一个强有力的辅助决策系统应具备“三库”，并以其为核心。

533　专家系统

近30年来人工智能（Artificial Intelligence,AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System,ES）是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。”

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

5331　专家系统的一般特点

总体上，专家系统具有一些共同的特点和优点。

（1）启发性。专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。世界上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类活动是以数学公式为核心的（约占8%）。即使是化学和物理学科，大部分也是靠推理进行思考的；对于生物学、大部分医学和全部法律，情况也是这样。企业管理的思考几乎全靠符号推理，而不是数值计算。

（2）透明性。专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。例如，一个医疗诊断专家系统诊断某病人患有病毒性感冒，而且必须采用某种治疗方案，那么，这一专家系统将会向病人解释为什么他患有病毒性感冒，以及为什么要采取这种治疗方案。

（3）灵活性。专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域。

5332　专家系统的结构与类型

（1）专家系统的结构。

专家系统通常由人机交互接口、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

1）知识库（Knowledge Base）。知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的。因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。

2）综合数据库（Global Database）。综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。

3）推理机（Reasoning Machine）。推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论，反向推理则先假设一个结论成立，看它的条件有没有得到满足。由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。

4）解释器（explanator）。解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。解释器还能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。

5）人机交互接口（Interface）。接口又称界面，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。

6）知识获取（Knowledge Acquiring）。知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。

专家系统的工作过程：知识被事先存储在知识库中（有些专家系统也可以通过学习来获得知识），用户通过人机交互接口输入信息，专家系统则在原有知识库中的知识和所得信息的基础上，运用推理机和综合数据库的协调工作，完成推理过程，得出结论，最后以多媒体的形式将结论呈现给用户。

（2）专家系统的类型。

1）解释专家系统。解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的含义。例如，卫星图像（云图等）分析、集成电路分析、DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解释和丘陵找水等实用系统。

2）预测专家系统。预测专家系统的任务是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。例如，恶劣气候（包括暴雨、飓风、冰雹等）预报、战场前景预测、农作物病虫害预报等专家系统。

3）诊断专家系统。诊断专家系统的任务是根据观察到的情况（数据）来推断出某个对象机能失常（即故障）的原因。诊断专家系统的例子特别多，有医疗诊断、电子机械和软件故障诊断、材料失效诊断等。

4）设计专家系统。设计专家系统的任务是根据设计要求，求出满足设计问题约束的目标配置。设计专家系统涉及电路（如数字电路和集成电路）设计、土木建筑工程设计、计算机结构设计、机械产品设计和生产工艺设计等。

5）规划专家系统。规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工程项目论证、通信与军事指挥、农作物施肥方案规划等。

6）监视专家系统。监视专家系统的任务在于对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报。监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警报、国家财政的监控、传染病疫情监视、农作物病虫害监视与警报等。

7）控制专家系统。控制专家系统的任务是自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求。空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管理、生产过程控制和生产质量控制等都是控制专家系统的潜在应用方面。

8）调试专家系统。调试专家系统的任务是对失灵的对象给出处理意见和方法。调试专家系统的特点是同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能。调试专家系统可用于新产品或新系统的调试，也可用于维修站进行维修设备的调整、测量与试验。在这方面的实例还很少见。

此外，还有决策专家系统和咨询专家系统等。

yhk的盗用、盗刷，折射出的不仅仅是银行系统的脆弱，实际上银行系统在这方面已经是非常努力了。实际上这种问题的发生，更多的是个人信息的泄露。泄露的渠道离不开如今网络的发展。那么接下来从计算机 *** 作系统、网络安全、数据库存储三方面来看这件事情。

一、计算机 *** 作系统，这里多指个人计算机。一个系统的开发，离不开，计算、存储、人机交互，如果仅仅是非联网的需求，那么除过硬件**（即盗走机器的整体或一部分，或物理安装U盘之类），是没有别的办法丢失信息的。但是一旦联到了各种网络上后，由于系统设计之初的缺陷，就给了很多远程 *** 控的可能。为了防止这种远程 *** 作，目前很多计算机系统厂家也在不断的对已经销售的系统进行升级补丁。网络安全公司也尽可能的提供更多的安全防护软件来进行防御。

但这方面的问题仍然严俊。从个人角度来说，要尽可能的不访问不安全的链接。不搜索不熟悉的信息。如今比较重的灾区，存在于游戏，情色等网站上。不打开带有不明确意向的邮件附件，对同事发来的疑点邮件，最好进行其它手段，如电话询问，当面询问等方式确认这封邮件是他发出来的。及时的升级 *** 作系统补丁，安装口碑较好的防御软件。

二、网络安全，这里是指一个需要暴露在互联网络下的公司网络，他由各种服务器（小机或大机，虚拟化等方式形成的服务器集群）组成。他的软件防御也和个人电脑有些相似，要从病毒，远程 *** 控等方面杜绝信息的泄露，俗称被黑。这方面可以从划分区域，比如核心区在核心防火墙内，只有特殊端口和链入口令的身份验证后才能允许访问。互联网区与核心区只建立接口通道，只负责可对外公布的数据发布。但这一方面加入了多人合作的关系，有了“人”这个最大的变量，所以也要从员工本身的管控入手。给于各级别员工应有的权限，制定合理的管控制度和绩效考核。防止无关人员访问到不应该获得的核心数据。

三、数据库，不管怎么样的数据，最终都要落地到存储上，而存储只是为了存，而数据存储的目的是为了有效利用，所以数据库的发明是了不起的创造，数据库从是一个软件的角度来说，同计算机一样，做好补丁工作。从一个网络中的软件角度来说，规划好访问端口，做好员工的访问权限。从一个需要被使用的软件角度来说，做好各种数据的使用脱敏，这些都是非常必须的工作。

以上工作做到位以后，数据泄露的可能性将被大大降低，如果盗窃者不能形成一个有效的数据闭环，那么部分信息的被远程非法访问，也不会造成不可挽回的损失。那么命题中提到的yhk盗刷事件也会大大降低。

另外再补充点个人注意事项，将和yhk相关的密码做为核心密码，不要轻易和日常注册密码混用，在任何要求输入核心密码的网站或软件是都需要三思，一思来源是否明确安全，二思是否存在它人的诱导，三思如果发生问题会产生多大的风险。

名称不同:DCS:分布式控制系统。PLC:可编程逻辑控制器，只是一种控制“装置”。

侧重点不同:DCS更侧重于过程控制领域(如化工、冶炼、制药等。)，主要是监测和调节一些现场参数。PLC侧重于逻辑控制(机械加工)。当然现在PLC也能很好的处理过程控制问题，但是在DCS上并不专业。模拟量的区别:DCS如果模拟量大于100点，一般使用；如果模拟量在100点以内，一般用PLC。网络形式不同:DCS网络是整个系统的中枢神经，DCS系统通常采用国际标准协议TCP/IP。是一种安全可靠的双冗余高速通信网络，系统具有较好的扩展性和开放性。由于PLC基本上是为单个小系统工作的，所以在与其他PLC或上位机通信时，采用的网络形式基本上都是单网络结构，网络协议往往与国际标准不一致。发生不同故障:DCS系统的所有I/O模块均配有CPU，可实现对采集输出信号的质量判断和标量变换，故障可在线切换，随机更换。PLC模块只是一个简单的电气转换器，没有智能芯片，故障后相应的单元全部瘫痪。

在企业内部也是一样，当大量的生产和经营数据集中在数据中心，一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系，停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求，传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变，这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整，以及IT与业务融合所必备的方法和工具。 数据中心迎来了“按需配置”的变革 过去，每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候，就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候，这种增加都是被动的、延迟的。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期，那么是否可以找到一个办法，让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢？虚拟化技术以其降低成本、灵活性，以及动态的扩容特性，给出了最佳的答案。 许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级，实现更低的成本和更高的盈利。然而，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易，传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。 首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心，管理员可以确定地表述：我的数据库在服务器A上运行，这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列C，它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后，解耦了这种关系，更具伸缩性，或是随意的（人们对“灵活性”的误读）利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上，可以利用任何存储设备上的存储空间，可以使用虚拟网络，也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势，却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。 虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破？ 如果你都不知道自己的IT环境里有什么，就别指望控制、维护和提高它们。因此，配置管理和性能监控在任何时候都没有变，它们只是进化到了更高的阶段。 作为国内领先的IT运维管理专家，北塔软件认为：IT运维管理不是一蹴而就的，更不是一成不变的，大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前，针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理，而虚拟化后的变更 *** 作变得越来越简单，但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围，尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。 从改进配置管理开始着手是很重要的一步，因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外，随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率，性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大，或者利用率不足的问题（虚拟化之后，这个问题并没有完全消除），运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。 为了消除用户大数据时代的运维顾虑，在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后，北塔软件在北塔BTIM（BetasoftIntegratedManagement，IT综合管理软件）中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。

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