什么是计算机

一、 什么是计算机
计算机（Computer）是一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序（这些程序是人们意志的体现）对输入的信息进行加工、处理，然后把处理结果输出的高度自动化的电子设备。
二、 电子计算机的诞生
1、世界上第一台计算机ENIAC，1946年2月在美国诞生，它不具备现代计算机的主要原理特征--存储程序和程序控制。
2、世界上第一台按存储程序功能设计的计算机EDVAC，美国1946年开始设计，1950年研制完成。
3、世界上第一台实现存储程序功能的计算机EDSAC，英国1947开始设计，1949年5月投入运行。
三、 计算机的发展
电子计算机的发展按电子逻辑器件可划分为4个阶段：
1、第一代计算机（从ENIAC问世～20世纪50年代初期），电子管时代，用光屏管或汞延时电路作存储器，输入输出采用穿孔纸带或卡片。软件处于初始阶段，没有系统软件，语言只有机器语言或汇编语言。应用以科学计算为主。
2、第二代计算机（20世纪50年代中期～20世纪60年代中期），晶体管时代，用磁芯和磁鼓做存储器，产生了高级程序设计语言和批量处理系统。应用领域扩大至数据处理和事务处理，并逐渐用于工业控制。
3、第三代计算机（20世纪60年代中期～20世纪70年代初期），中小规模集成电路时代，主存储器开始采用半导体存储器，外存储器有磁盘和磁带，有了 *** 作系统和标准化的程序设计语言和人机会话式的Basic语言。不仅应用于科学计算，还应用于企业管理、自动控制、辅助设计和辅助制造等领域。
4、第四代计算机（20世纪70年代中期至今），大规模超大规模集成电路时代，计算机的应用涉及各个领域如办公自动化、数据库管理、图像识别、语音识别、专家系统，并且进入了家庭。
四、 计算机分类
计算机可按用途、规模或处理对象等多方面进行划分。
1、按用途划分
（1）通用机：适用解决多种一般问题，该类计算机使用领域广泛、通用性较强，在科学计算、数据处理和过程控制等多种用途中都能适应。
（2）专用机：用于解决某个特定方面的问题，配有为解决某问题的软件和硬件，如在生产过程自动化控制、工业智能仪表等专门应用。
2、按规模划分
（1）巨型计算机：应用于国防尖端技术和现代科学计算中。巨型机的运算速度可达每秒百万亿次，研制巨型机是衡量一个国家经济实力和科学水平的重要标志。
（2）大/中型计算机：具有较高的运算速度，每秒可以执行几千万条指令，而且有较大的存储空间。往往用于科学计算、数据处理或作为网络服务器使用。
（3）小型计算机：规模较小、结构简单、运行环境要求较低，一般应用于工业自动控制、测量仪器、医疗设备中的数据采集等方面。小型机在用作巨型计算机系统的辅助机方面也起了重要作用。
（4）微型计算机：中央处理器（CPU）采用微处理器芯片，体积小巧轻便，广泛用于商业、服务业、工厂的自动控制、办公自动化以及大众化的信息处理。
（5）工作站：以个人计算环境和分布式网络环境为前提的高机能计算机，工作站不单纯是进行数值计算和数据处理的工具，而且是支持人工智能作业的作业机，通过网络连接包含工作站在内的各种计算机可以互相进行信息的传送，资源、信息的共享，负载的分配。
（6）服务器：在网络环境下为多个用户提供服务的共享设备，一般分为文件服务器、打印服务器、计算服务器和通信服务器等。
3、按处理对象划分
（1）数字计算机：计算机处理时输入和输出的数值都是数字量。
（2）模拟计算机：处理的数据对象直接为连续的电压、温度、速度等模拟数据。
（3）数字模拟混合计算机：输入输出既可是数字也可是模拟数据。
五、 计算机的特点
计算机是一种高度自动化的信息处理设备。主要特点有处理速度快、计算精度高、记忆能力强、可靠的逻辑判断能力、可靠性高，通用性强。
1、处理速度快：计算机的运算速度用MIPS（每秒钟执行多少百万条指令）来衡量。
2、计算精度高：数的精度主要由表示这个数的二进制码的位数决定。
3、记忆能力强：存储器能存储大量的数据和计算机的程序。
4、可靠的逻辑判断能力：具有可靠的逻辑判断能力是计算机的一个重要特点，是计算机能实现信息处理自动化的重要原因。
5、可靠性高，通用性强。
六、 计算机的性能指标
计算机的主要技术性能指标有主频、字长、内存容量、存取周期、运算速度及其他指标。
1、主频（时钟频率）：是指计算机CPU在单位时间内输出的脉冲数。它在很大程度上决定了计算机的运行速度。单位MHz。
2、字长：是指计算机的运算部件能同时处理的二进制数据的位数。字长决定了计算机的运算精度。
3、内存容量：是指内存贮器中能存贮的信息总字节数。能常以8个二进制位(bit)作为一个字节（Byte）。
4、存取周期：存贮器连续二次独立的"读"或"写" *** 作所需的最短时间，单位来纳秒（ns,1ns=10-9s）。存储器完成一次"读"或"写" *** 作所需的时间称为存储器的访问时间（或读写时间）。
5、运算速度：是个综合性的指标，单位为MIPS（百万条指令/秒）。影响运算速度的因素，主要是主频和存取周期，字长和存储容量也有影响。
其他指标：机器的兼容性（包括数据和文件的兼容、程序兼容、系统兼容和设备兼容）、系统的可靠性（平均无故障工作时间MTBF）、系统的可维护性（平均修复时间MTTR）、机器允许配置的外部设备的最大数目、计算机系统的汉字处理能力、数据库管理系统及网络功能等。性能/价格比是一项综合性评价计算机性能的指标。
七、 计算机的应用领域
计算机的应用范围，按其应用特点可分为科学计算、信息处理、过程控制、计算机辅助系统、多媒体技术、计算机通信、人工智能。
1、科学计算：指计算机应用于完成科学研究和工程技术中所提出的数学问题（数值计算）。一般要求计算机速度快、精度高，存储容量相对大。科学计算是计算机最早的应用方面。
2、信息处理：信息处理主要是指非数值形式的数据处理，包括对数据资料的收集、存储、加工、分类、排序、检索和发布等一系列工作。信息处理包括办公自动化（OA）、企业管理、情报检索、报刊编排处理等。特点是要处理的原始数据量大，而算术运算较简单，有大量的逻辑运算与判断，结果要求以表格或文件形式存储、输出。要求计算机的存储容量大，速度则不怎么要求。信息处理目前应用最广，占所有应用的80％左右。
3、过程控制：把计算机用于科学技术、军事领域、工业、农业等各个领域的过程控制。且计算机控制系统中，需有专门的数字-模拟转换设备和模拟-数字转换设备（称为D/A转换和A/D转换）。由于过程控制一般都是实时控制，有时对计算机速度的要求不高，但要求可靠性高、响应及时。
4、计算机辅助系统：有计算机辅助教学（CAI）、计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助测试（CAT）、计算机集成制造（CIMS）等系统。
5、多媒体技术，：把数字、文字、声音、图形、图像和动画等多种媒体有机组合起来，利用计算机、通信和广播电视技术，使它们建立起逻辑联系，并能进行加工处理（包括对这些媒体的录入、压缩和解压缩、存储、显示和传输等）的技术。目前多媒体计算机技术的应用领域正在不断拓宽，除了知识学习、电子图书、商业及家庭应用外，在远程医疗、视频会议中都得到了极大的推广。
6、计算机通信：是计算机技术与通信技术结合的产物，计算机网络技术的发展将处在不同地域的计算机用通讯线路连接起来，配以相应的软件，达到资源共享的目的。
7、人工智能：研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。人工智能学科包括：知识工程、机器学习、模式识别、自然语言处理、智能机器人和神经计算等多方面的研究。

JMP软件中的晶圆图( Wafer Map)分析
2016-03-24 原文
关键词：芯片 良率分析 晶圆图 质量管理 JMP Minitab
半导体芯片的生产，简单来讲，是将电路通过各种复杂的物理化学方法制作到晶圆上，在生产的最后阶段会进行不同电性功能的测试以确保产品的功能性，而利用这些测试结果再结合晶圆的形状所产生的图形就是晶圆图(Wafer Map)。晶圆图是以芯片(Die)为单位的，将测试完成的结果用不同颜色、形状或代码标示在各个芯片的位置上。
半导体业内人士都知道：晶圆图是提供追溯产品发生异常原因的重要线索，通过晶圆图的空间分布情况及其模型分析，可以找出可能发生低良率的原因（例如有问题的机台或异常的制程步骤等）。所以，哪怕当前的良率较高，每个工厂也会记录每片晶圆经过测试后产生的晶圆图，以作为工作报告的必备内容或者事故诊断的重要依据。
虽然现在的不少半导体加工设备本身就提供了一些制作晶圆图的功能，但基本上都是些简单且固定的模式，工程师们稍微有些新想法、新要求就无法实现了。我们老板想省钱，前两年想请IT部门配合用Excel中的VBA开发一个具有定制化功能的晶圆图分析软件，但实施起来遇到很多困难，最后这个项目也就不了了之了。上个月参加了JMP中国区的技术专家到我们公司做的“数据可视化”培训，意外地发现用JMP可以轻松制作出适合我们实际需要的晶圆图。
据我所知，JMP在半导体领域相当普及，无论是搞研发、设计、生产、工艺、质量还是六西格玛的，都会用得到它(这个领域好像Minitab用得不多-题外话)。用JMP软件绘制晶圆图的方法有好几种，最方便的是用“图形生成器（Graph Builder）”，将数据拖入JMP图形生成器的制图区域即可得到，其中用颜色来表示不同的测试结果。

代表合格、用1~7分别代表七种不同缺陷的晶圆图。够直观的吧？只要有规律地修改JMP数据表中各行的“行标记”就行了。

实际工作中有时候需要制作上面两种Bin Wafer Map之外，有时候还需要制作Parametric Wafer Map。它与前者的主要区别是需要在图形上增加等高线图Contour Plot，这在JMP软件中也很方便。下面的这张Parametric Wafer Map也是用JMP的“图形生成器（Graph Builder）”完成的，从中可以直观地发现连续型测量值的变化规律，帮助工程师判断制程变异趋势。

度任意旋转，挺好玩的。

其实，最让我感兴趣的还有用JMP软件自带的编程语言JSL（JMP Scripting Language）把JMP的图形生成器、地图、数据过滤器、图形与数据源的链接、方差分析、相关性与回归等功能整合在一起，开发出一套既满足工程师个性化查询要求、又符合公司标准化自动分析标准的良率分析（Yield Analysis）系统。
这对于我来说，还需要一段时间。目前我还只能达到基于Wafer Map为分析的初级阶段。具体地说，我编写的脚本运行之后，还只能自动生成类似如下的界面，用来观察不同Lot之间、不同Wafer之间的质量波动情况。路漫漫其修远兮，我还要求索求索。

不过，因为这样类似于模版的东西可以进行自动分析和更新，已经节省了我们很多时间，可以有更多的时间搞一些其他更重要的事情(当然，数据分析也很重要)。老板还让我过段时间搞个内部培训(压力大啊)，确保部门里的同事都会看、会用。这让我信心大增的同时也总感觉一个人自学进步太慢。各位如果在半导体工艺优化、质量管理以及JMP软件的使用等方面有什么心得和经验，还希望能够交流交流，共同提高。
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原文地址:>图像识别最基本的方法是基于图像边缘的识别，图像边缘的识别有拉帕拉斯算子，贝塞尔算子，平均值等方法。把边缘识别出来之后通过和数据库（图形或者文字）进行对比扫描，就可以把图像识别出来了。

人脸识别不可以用照片。因为是3D人脸识别解锁，人脸识别前会进行活体检测，比如需要眨眼，照片对于活体检测必然是通不过的，所以照片解锁会失败。

其实传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

其解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

人脸识别的优势：

人脸识别技术在应用方面具有独到的优势。

使用方便，用户接受度高人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。

直观性突出人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。识别精确度高，速度快与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。

Tineye：典型的以图搜图搜索引擎。

Gazopa：根据自身特征进行搜索（例如色彩，形状等信息）。

Google：实验室类似搜索，其准确率、相似率相对比较高。

Picitup：刚开始公测的专业搜索引擎，功能非常强大，并支持中文关键字的搜索。

百度识图：能实现用户通过上传或输入的url地址，从而搜索到互联网上与这张相似的其他资源，同时也能找到这张相关的信息。

拓展内容

Tineye

TinEye是Idée公司于2008年5月6日上线的一个利用已有搜索与此类似的反向搜索引擎搜索的技术，同时提供其它特色搜索服务。

开始时Tineye是邀请注册，后来是开放注册，不过都需要注册才能使用，现在终于完全放开，无需再注册或登录即可使用该搜索引擎。Tineye虽然是来自国外的搜索引擎，但它不仅可查找来自国外网站的，对于国内链接也支持，甚至可以搜索到国内各大论坛上的。

参考资料百度百科——Tineye

工作流（Workflow）就是“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”，它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。
简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。一个工作流包括一组任务（或活动）及它们的相互顺序关系，还包括流程及任务（或活动）的启动和终止条件，以及对每个任务（或活动）的描述。
工作流在大多数的实际应用中的情况可以这样来简单地描述：在网络、服务器和多台计算机客户端的硬件平台上，业务过程按照预先设定的规则并借助应用程序和人对相关数据的处理而完成。例如，在日常办公中，当撰写好某份报告之后，可能需要将其提交给领导进行审阅或批示；审批意见可能需要汇集并提交给另外一个人，以便对报告进行进一步的修改。这样，可能会形成同一篇文档在多个人之间的顺序或同时传递。对于这样的情况，我们可以使用工作流技术来控制和管理文档在各个计算机之间自动传递，而非手工传递。这就可以称之为工作流。
类似的关于文档的自动化处理只是工作流技术的一种简单应用。事实上，工作流技术在现实生活中能够完成更多更复杂的任务。如企业（或机构）内部的各种数据或信息的自动处理，多种业务流程的整合，企业（或机构）之间的数据交换，借助Internet技术实现跨地域的数据传输和处理等等。
某产品销售的工作流示意图：
一、工作流发展
工作流技术起源于二十世纪七十年代中期办公自动化领域的研究，由于当时计算机尚未普及，网络技术水平还很低以及理论基础匮乏，这项新技术并未取得成功。1983年至1985年间，在图像处理领域和电子邮件领域出现了早期的含有工作流特征的商用系统。
进入九十年代以后，随着个人计算机、网络技术的普及和推广，以及信息化建设的日益完善，使得工作流技术的研究与开发进入了一个新的热潮。1993年8月,第一个工作流技术标准化的工业组织——工作流管理联盟（Workflow Management Coalition，简称WFMC，下同）成立。1994年，工作流管理联盟发布了用于工作流管理系统之间互 *** 作的工作流参考模型，并相继制定了一系列工业标准。与此同时，关于工作流技术的学术研究也十分活跃，许多原型系统在实验室里开发出来。进入二十一世纪以来，工作流技术已被越来越多的人认可，与之相关的标准规范、工作流引擎及商业产品不胜枚举。人们在开发推广工作流产品的同时，更加注重工作流的理论研究，以推动该项技术走向成熟。
二、工作流的特点
1，图形化、可视化设计流程图
2，支持各种复杂流程
3，组织结构级处理者指定功能
4，B/S结构，纯浏览器应用
5，强大的安全性特色
6，表单功能强大，扩展便捷
7，灵活的外出、超时管理策略
8，处理过程可跟踪、管理
9，丰富的统计、查询、报表功能
10，与MAIL系统集成
三、工作流的优点
企业实施工作流管理所带来的好处是非常明显的，这包括提高企业运营效率、改善企业资源利用、提高企业运作的灵活性和适应性、提高工作效率、集中精力处理核心业务、跟踪业务处理过程、量化考核业务处理的效率、减少浪费、增加利润、充分发挥现有计算机网络资源的作用。实施工作流将达到缩短企业运营周期、改善企业内（外）部流程、优化并合理利用资源、减少人为差错和延误，提高劳动生产率等目的。

总结实施工作流带来的好处，可以归纳为以下几点：
1，要处理的事项已自动传递到个人电脑上
2，不再需要对员工进行流程的培训，平滑实现流程变更
3，员工只需将精力集中在处理自己关心的数据上
4，随时得到历史数据
5，随时生成处理效率报表
6，达到无纸化办公的目标
7，完全支持移动办公，使作业同步化
8，科学管理更进一层，办公效率明显提高
9，企业的核心竞争力将有提升
10，通过流程自动化与数据库集成，以及各类表单统计查询功能，提高决策能力
四、工作流WorkFlow技术构架
五、工作流是如何实现的
工作流的实施需要三个基本步骤：映射、建模和管理。映射是第一个步骤，其首要任务是确定并且文档化组织内全部现有的手工和自动化的业务流程；建模则是开发一个有助于建成流线型业务过程的模型。第三阶段是软件实施以及跨越全部工作部门、业务单元甚至是整个企业的无缝系统集成。
为了确保工作流系统能够“无缝地”实施到组织机构中，项目组都必须遵从已经定义好的、经过实践确认的行之有效的工作方法，并且在每个工作阶段都必须有可以度量的结果。一个深思熟虑的实施计划被有经验的团队执行，是成功地采用和实施工作流的决定因素。下图描述了一个推荐的、可供典型组织机构采纳的高层工作流（实施流程）。下面按图中步骤具体阐述。
建立项目管理办公室
项目管理办公室的组成是第一步，也是最重要的一步。项目管理办公室的成员须经过严格谨慎挑选，他们必须在恰当的程度上广泛代表组织内的业务、运营、IT以及审计等部门。产品供应方的产品专家、技术支持人员和管理人员也必须参与其中，以与用户互补。通常在PMO中还包含变更管理顾问，有助于形成组织中人员思路的多样化。每个成员的角色和责任必须定义清楚。PMO从整体上确立项目的实施范围、目标、实施时间框架以及优先级等等。PMO也负责管理和跟踪项目进度、设定检测项目是否成功的指标，以及定期向高层汇报项目状况等。
业务分析
项目组将分析用户现有的业务流程，找出哪些流程需要优化和改进以达到上佳效果，并分析每个流程的时间线和期望的结果。他们将与关键人员进行座谈，收集和鉴别正确的信息及数据，从而决定工作流系统如何满足需求。接下来的业务分析将辨别出哪些流程可以被优化、自动化、流线型化，哪些流程甚至需要重新设计。
确定目标
确定上佳目标是建立在业务流程详细分析的基础之上的。工作流项目的目标定义应该清晰并可以进行验证，好的目标意味着项目的成功。在实施过程的每一个阶段，项目组必须确认达到的结果是他们所期望的结果。例如，如果目标是缩短开发票周期两周，则必须分析现有的时间跟踪、记账和开发票等流程。
确定实施计划
目标确立后，由用户和软件供应商组成的项目组展示工作流解决方案具备的各种模块，根据用户提出的特定需求定义他们的功能和特性，并基于业务的优先级，共同决定每个模块的上线时间。
将业务流程在工作流系统中建立模型
在实施过程中建立业务模型是一个极重要的步骤。用户应当紧密地同软件产品应用专家进行合作，以在易用性和功能需求之间达到平衡。
用户可以在部署阶段前对模型进行测试，以确保该模型符合实际要求且没有过多的开销。需要指出的是，如果这个建模步骤没有完全正确地完成，将导致错误的报表或者多余的管理工作。
实现流程和软件集成
在这个阶段，项目组将确定现有的需要与工作流系统交互的流程与系统。如果处理不当，新旧流程的集成将导致失败。流程集成的一个重要方面就是在多系统之间消除或者最小化冗余数据，并在多个系统间复制这些数据。流程必须紧密集成，数据必须能跨越不同的流程和应用，顺畅流动。
项目组也必须确保工作流系统符合用户组织机构的安全标准，这一点经常在部署阶段前被忽视。
部署工作流系统
部署工作流系统包括两部分内容。第一部分自然是技术部分，涵盖了硬件和软件的安装、备份、恢复以及网络安装等等，这与一般的IT应用实施相似。
第二部分是指上线试运行。试运行小组应具有真正的代表性。项目组必须与试运行小组就项目的重要性进行沟通，并确保提供足够的培训，使得试运行小组能够对试运行工作得心应手。建议项目组建立清晰的沟通渠道，保证在试运行期间可以及时反馈用户的意见和建议。试运行将使项目组鉴别出原来设计和计划的弱点和缺点，并在大规模上线运行前加以解决。这也可以提高用户对于新流程的接受程度，因为用户感到他们也参与了项目的开发部分，解决方案不是强加给他们的。
一般认为，采用阶段性实施工作流系统可使用户更快地获得效益。因为用户可以更有效地渐进学习新系统，取得立竿见影的效益。阶段性实施还给予用户更多的时间了解、评估他们进一步的需求，使得项目实施期间的修改更加容易。另外，阶段性实施项目降低了风险。
系统评估
特别注意，在每一个阶段完成后，项目组都应该基于项目开始时设定的目标，对已经完成的结果进行评估，同时分析所达到的结果，并与最初的设计目标相对照。为了确保工作流解决方案在现有的业务环境中优化出更理通，以了解什么需要更改。
系统支持
为确保实施成功，更佳地使用工作流软件，组织机构必须进行服务投资，组织机构应该委派专业人员提供第一线的服务，也应负责与供应商签订合同，以获得第二级支持。
六、工作流适用行业
消费品行业,制造业,电信服务业,银证险等金融服务业,物流服务业,物业服务业,物业管理,大中型进出口贸易公司,政府事业机构,研究院所及教育服务业等,特别是大的跨国企业和集团公司。
七、工作流具体应用
关键业务流程： 订单、报价处理、采购处理、合同审核、客户电话处理、供应链管理等
行政管理类：出差申请、加班申请、请假申请、用车申请、各种办公用品申请、购买申请、日报周报等凡是原来手工流转处理的行政表单。
人事管理类： 员工培训安排、绩效考评、职位变动处理、员工档案信息管理等。
财务相关类： 付款请求、应收款处理、日常报销处理、出差报销、预算和计划申请等。
客户服务类： 客户信息管理、客户投诉、请求处理、售后服务管理等管理等。
特殊服务类： ISO系列对应流程、质量管理对应流程、产品数据信息管理、贸易公司报关处理、物流公司货物跟踪处理等各种通过表单逐步手工流转完成的任务均可应用工作流软件自动规范地实施。
作为一个成熟稳定的工作流产品，不仅提供日常办公和关键业务流程智能化管理，而且能根据公司的特殊实际要求轻松方便地随时定制各种流程，并可实现不同角色不同的跟踪、查询、统计、打印等强大功能
结论
许多组织机构都有雄心勃勃的计划，为了能够夺回失去的时间和获得竞争优势，希望能够以大的步伐，更深（企业级或多级）、更广（多应用）和更快（短时间）地进入数字工作流时代。我经常发现他们因为许多原因而惨遭失败。根据我个人经验，明智的做法是从小的范围开始做起，并随着工作流的成长而逐步做大。阶段性实施提供了转换到新的流程的平稳方法。由于用户看到了效益，使得用户更易于接纳新的工作流程。阶段性实施的另一个原因，是用户不能够承受一下子丢弃原有的全部流程，从零开始。组织机构应该在当前业务过程中最没有效率的地方，集中寻找他们的“痛处”，然后利用“案例驱动”原则影响他们。
组织机构也必须认识到，当计划实施一个新的工作流程时，行政力量和企业文化必须要考虑进去。
成功与否的最后一个关键要素就是“人”。当我们改变业务流程时，技术是一个方面，但更大的挑战来自员工。的确，数字工作流系统要分阶段进行，使人们“渐进式”地取得经验，而不是“革命式”地得到经验。
工作流：workflow
今天讲的是工作流系统
什么是工作流系统： 工作流（Workflow）就是“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”，它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。
简单地说，工作流系统就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。//一个工作流包括一组任务（或活动）及它们的相互顺序关系，还包括流程及任务（或活动）的启动和终止条件，以及对每个任务（或活动）的描述
例如，在日常办公中，当撰写好某份报告之后，可能需要将其提交给领导进行审阅或批示；审批意见可能需要汇集并提交给另外一个人，以便对报告进行进一步的修改。这样，可能会形成同一篇文档在多个人之间的顺序或同时传递。对于这样的情况，我们可以使用工作流技术来控制和管理文档在各个计算机之间自动传递，而非手工传递。这就可以称之为工作流。
工作流技术架构()
词语解释
Middleware 中间件
Runtime 运行时间
Prebuilt 之前建立
Flowchart 流程图，作业图
Subsystem 子系统
工作流（Workflow）的优点
企业实施工作流管理所带来的好处是非常明显的，这包括提高企业运营效率、改善企业资源利用、提高企业运作的灵活性和适应性、提高工作效率、集中精力处理核心业务、跟踪业务处理过程、量化考核业务处理的效率、减少浪费、增加利润、充分发挥现有计算机网络资源的作用。实施工作流将达到缩短企业运营周期、改善企业内（外）部流程、优化并合理利用资源、减少人为差错和延误，提高劳动生产率等目的。

总结实施工作流带来的好处，可以归纳为以下几点：
1，要处理的事项已自动传递到个人电脑上
2，不再需要对员工进行流程的培训，平滑实现流程变更
3，员工只需将精力集中在处理自己关心的数据上
4，随时得到历史数据
5，随时生成处理效率报表
6，达到无纸化办公的目标
7，完全支持移动办公，使作业同步化
8，科学bsp; 9，企业的核心竞争力将有提升
10，通过流程自动化与数据库集成，以及各类表单统计查询功能，提高决策能力
组织的本质：1 是参与者与技术的聚集
2 由总体的目标约束
组织的种类：1 理性的(整个集体是追求相当明确的目标和显示出相当高的固定社会结构，如商业) 2 natural(整个集体有同样的兴趣，并且乐于集体活动，如慈善机构)
3 开放式的组织
数据流中的组织运用：理性的组织是用于计算机化中最成功的 数据流也同时对自然的和开放式的组织进行计算机化
数据流系统的一个联系：1 消息系统 2 工作项目 3 业务规则 4 流程图
消息系统：两类：1 数据流能识别的格式，2 不能识别格式
工作项目 一个工作项目具体说明一个需要被工作者执行的任务
数据流系统的任务是和工作项目相协调
业务规则： 一个典型的数据流有许多业务逻辑块所组成
在其生命周期内，业务规则在任何时候受限于数据流
业务规则在模型化组织时扮演很重要的角色
业务规则的起因：---
流程图：在数据流中一个主要模型结构是流程图
Synchronize ； 相协调； 暂停 解决数据流的例子记忆功能
运行时（runtime）运行语言：--
主机运行一般在组织的服务器，也可在客户端
数据流的中间件框架
执行这些工作：1 初始化和终止
2执行：即执行在模型中明确规定的行为
3 长期数据流运行的管理
4 管理长期和短期的交易
演讲稿
在英语中working with the flow 是随波逐流的意思，但在这里表示工作流
工作流的实质：在一个机构内，通过用电子文档来替换纸张文档系统，从而实现文档处理过程的自动化。我们可以将整个业务过程看作是一条河，其中流过的就是工作流。
数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果：
在这里 有两个关键字 在计算机环境下 以及自动化（办转学手续的例子）
数据流如邮件，电子邮件，活动和信息。
数据流的传递 是在一定的逻辑和规则下进行的。
无缝集成系统 就是 实现了平台管理的不同系统间信息交换和数据共享,
那么工作流系统是如何开始被人们所应用的呢？
下面介绍一下工作流中的专业术语
工作项目 一个工作项目具体说明一个需要被工作者执行的任务。打个比方说，就像我们编程时，给出提示信息，让 *** 作者输入所需信息。
业务规则： 一个典型的数据流有许多业务逻辑块所组成
在其生命周期内，业务规则在任何时候受限于数据流
业务规则在模型化组织时扮演很重要的角色
定义和运行一个数据模型：是一个很复杂的工作，要有重要的体系结构，设计，和发展工作，并且工作永远都不会结束，因为模型必须一直调整来反映变化的存在的组织环境。
结论：工作流的核心部分是组织工作的模型，这个模型被用于编译许多部分用来运行一个组织。
接着是已经被广泛应用的一些工作流软件
MRP－III
是由MRP－II与JIT(Just In Time,准时制生产)的混合加上专家系统（ES）、并行工程（CE）和承担该系统运行的管理人员融为一体而成。
ERP
ERP的基本思想是将制造企业的制造流程看作是一个紧密连接的供应链，其中包括供应商、制造工厂、分销网络和客户；将企业内部划分成几个相互协同作业的支持集团，如财务、市场、销售、质量、工程等，还包括竞争对手的监视管理。
与以往已经被采用的企业IT应用体系，例如MRPII或ERP相比，WFMS是一个相当重要的里程碑。从用户的角度，WFMS带来（或将要带来）的变化是极其强烈的，甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。
在一些老的“模块化”的产品中，系统的设计是通常是基于任务分割的，作业项目之间是分裂的。面向对象的技术，并不能直接解决这个的问题，相反，往往使系统变得更加混乱和琐碎。从 *** 作上，典型地，我们必须不断地在层次结构的功能表（比如下拉菜单）或对象之间“进进退退”，或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。
工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统，用户是系统中的基本角色，是直接的任务分派对象，他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”，跟踪每一项任务的状态，或继续一项任务，而不必从一个模块退出，进入另一个模块，搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的，而后者是直接面向用户的。这样，用户的任务分派和任务的完成状态，可以被最大程度地电脑化和受到控制。
现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面，它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具，依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排。
1 已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据最早出现于传统的银行和股票交易领域，现在则也出现在地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控，点击流)和无线通信网（通话记录）的出现，产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联，这主要是因为地理信息的维度较大，容易产生这类大量的细节数据。
2 需要以近实时的方式对更新流进行复杂分析。对以上领域的数据进行复杂分析（如趋势分析，预测）以前往往是（在数据仓库中）脱机进行的，然而一些新的应用（尤其是在网络安全和国家安全领域）对时间都非常敏感，如检测互联网上的极端事件、欺诈、入侵、异常，复杂人群监控，趋势监控(track trend)，探查性分析（exploratory analyses），和谐度分析(harmonic analysis)等，都需要进行联机的分析。
OSWorkflow是一个灵活的工作流引擎，设计成可嵌入到企业应用程序中。它提供了许多的持久化API支持包括：EJB,Hibernate,JDBC和其它。OSWorkflow还可以与Spring集成。
jBpm是一个灵活可扩展的工作流管理系统。作为 jBpm运行时server输入的业务流程使用简单强大的语言表达并打包在流程档案中。jBmp将工作流应用开发的便利性和杰出的企业应用集成（EAI）能力结合了起来。jBmp包括一个Web应用程序和一个日程安排程序。jBmp是一组J2SE组件，可以作为J2EE应用集群部署。
OpenWFE是一个开放源码的Java工作流引擎。它是一个完整的业务处理管理套件：一个引擎，一个工作列表，一个Web界面和一个反应器（存放自动代理）。它可以可以跟你的程序很好的给合。
Werkflow是一个灵活可扩展的基于流程和状态的工作流引擎。它的目标是满足可以想象的所有工作流程，从企业级的业务流程到小范围的用户交互流程。通过使用可插拔和分层结构，可以方便地容纳各种工作流语义。
OFBiz是一个非常著名的开源项目，提供了创建基于最新J2EE/XML规范和技术标准，构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类WEB应用系统的框架。 OFBiz最主要的特点是OFBiz提供了一整套的开发基于Java的web应用程序的组件和工具。包括实体引擎, 服务引擎, 消息引擎, 工作流引擎, 规则引擎等。

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、d性计算：

云服务器ECS：可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

d性伸缩：自动调整d性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、d性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的 *** 作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站>

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

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