大數據印刷

1. 大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思

大數據概念就是指大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據時代是IT行業術語。最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

(1)大數據印刷擴展閱讀：

大數據分析的實例應用：

數據分析成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大數據也在全力演繹世界盃背後的分析故事。

一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大數據的足球解決方案，進行比賽數據分析，優化球隊配置，並通過分析對手數據找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、Opta等通過大數據分析預測賽果...... 大數據，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的"預言帝"。

大數據分析邂逅世界盃，是大數據時代的必然發生，而大數據分析也將在未來改變我們生活的方方面面。

2. 如何運用大數據對包裝廠進行風險管控

大數據時代的到來，可以給我們企業提供一個科學合理的決策依據，那麼我們作為包裝印刷企業都有哪些數據需要關注，需要統計，需要分析呢。早在兩年前，大數據就已經被提出來了，為什麼會在這個時候被提出來呢，萬事都是有原因的，隨著社會經濟步伐的放緩，各行各業經營困難的現象與日加劇，各種生產產出附加值持續下滑的態勢日漸凸顯。呈現全國性乃至全球性行業大洗牌的情勢之下，人們不禁要進行思維調整，進行歷史的反思。這個行為不僅有其經濟規律的原因也是經濟社會進步和發展的必要。縱觀我國近40年的發展歷史，從初期的粗放式放開，全民騰飛式的發展，到近20年來逐步理智地放緩收宮，再到近幾年來行業優勝劣汰大洗牌，這都是一個歷史發展的必然規律。近兩年來隨著倒閉潮的轟隆作響，看看那一片片倒下去的企業慘景，自然社會不免地要給人們一個警示，這一切的發生都是為什麼，這一切都應該如何安全地度過，這一切問題都應該如何合理有效地解決，帶著這一串串的問號，我們怎樣才能拿出正確地答案呢，要想解決這些難題，那就只有通過數據收集，再通過數據分析，通過數據的計算，最終你才能理智地、科學地、合理地、准確地得到正確的答案和解決問題的辦法。
對於包裝印刷起來來說，我們該如何面對著大數據時代，如何得到大數據，又如何通過大數據的分析來最終得到自己所需要的答案呢，那就先看看我們包裝印刷行業這些年都經歷了哪些過程，目前面臨的最大問題是什麼，帶著這個問號，一步步展開行業的經歷，打開自己的過程記錄，逐步地分析一下自己從經的經營過程和經營策略，通過深入、細致、龐大的數據來公平合理地科學地分析一下公司的過去，來修正當下倖存之後，對今後的經營決策和發展路徑進行修正和確定。
那麼，目前對包裝印刷行業影響最大，最頭痛的問題是什麼呢，其實最主要的問題只有一個，那就是產出的附加值在一步步地向冰點靠近。從2015年全國印刷百強企業的業績中我們可以看得出，包裝類的企業總體利潤率都在5-6%之間。年營業額上億元，其利潤也不過5-6百元，這是純利潤嗎，難說。那麼那些中小規模的包裝印刷企業的結果又如何呢，沒法保證，因為他們的客戶源就不穩定。所以說，如何增加產出的附加值是包裝印刷企業尤其是膠印瓦楞包裝企業需要積極面對、認真總結、正確分析、合理決策的首要前提。
大數據時代對於包裝印刷行業來說都需要哪些數據呢，你又能夠統計出那些數據呢。20年前西方國家就總結出了企業的IE工程，這個IE工程的工作就是給予數據統計的結果做出的結論。而今的大數據的范圍可就比簡單的車間IE工程的范圍要廣的多了。因為大數據不僅僅是自己這個企業的數據統計，還有國內國外整個行業以及行業上下游的行業數據，因此說，這個數據要是統計下來可是一個非常龐大的資料庫了，可話又說回來了，沒有這些資料庫的存在，可能還真的沒有人能夠說服您改變您這么多年來一直堅持的觀點、思維、習慣、作風和決策依據。因此，只有通過大數據的統計才能改變您大腦，改善企業的前途，改良行業的狀態。
今天面對包裝印刷行業的首要難題就是如何提高產出的附加值，要想提高附加值就要具備如下幾個基本條件：
1. 利潤空間；
2. 生產成本；
3. 運營成本；
4. 銷售成本；
5. 財務成本。
基於這5個基本的前提條件進行數據分析，你自己自然就會發現前面的亮點，發現出口，找到合理的路徑。

3. 什麼是大數據

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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4. 大數據的特點和作用是什麼

大數據的出現給很多企業對於尋找未來的方向性帶來很大的幫助，所以很多企業開始密切關注大數據，現在很多人都開始關注大數據了，大數據能夠給大家帶來幫助，但是大家知道不知道大數據的特點和作用是什麼呢？一般來說，大數據的特點就是數據體量巨大、類型多樣、處理速度快、價值密度低。

大數據的特點是什麼呢？具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。現如今，一般的首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，就目前而言，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理都需要很快的速度，可從各種類型的數據中快速提取高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，在很長時間的視頻中，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據只有幾秒。

大數據的作用
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，能夠使大數據為大家更好的服務。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分析越來越重視，對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在公共事業方面，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
以上就是對於大數據的特點和作用的解答了，一般來說大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

5. 大數據的四個典型特徵

大數據的四個典型特徵
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

6. 什麼是大數據

大數據又稱巨量數據、海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據集合。基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的集成共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。

「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。換言之，大數據就是在浩如煙海的信息中，利用數據分析的技術，對冗雜無序的數據進行分析和整理，並迅速篩選出有價值的信息。

大數據的基本特徵

一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

7. 什麼是大數據，大數據的特徵和結構有那些

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

8. 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲回內容多。
第二，高速。

大數答據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第三，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第四，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

9. 什麼是大數據,它有哪些特點

大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。
定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。

第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢？
在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

最後，大數據能做什麼？

人們的生活離不開它，因為他在日常生活中發揮的作用逐漸加強。例如：用戶畫像，幫助人們制定個性化的需求，知識圖譜。人工智慧例如:谷歌的「阿爾法狗」在圍棋大賽中贏得、阿里巴巴的ET、網路的無人駕駛汽車等。數字貨幣，物聯網等。

10. 大數據時代，包裝印刷企業應該怎麼做

【一帆包裝印刷】 對於包裝印刷企業來說，我們該如何面對大數據時代，如何得到數據，又如何通過數據的分析來最終得到自己所需要的答案呢？首先需要了解包裝印刷行業這些年都經歷了哪些過程？目前面臨的最大問題是什麼？逐步地從經營過程和經營策略分析，通過深入、細致、龐大的數據來公平合理地科學地分析一下公司的過去，來修正當下倖存之後，對今後的經營決策和發展路徑進行修正和確定。
那麼，目前對包裝印刷行業影響最大，最頭痛的問題是什麼？其實最主要的問題只有一個，那就是產出的附加值在一步步地向冰點靠近。從2015年全國印刷百強企業的業績中可以看得出，包裝類的企業總體利潤率都在5-6%之間。年營業額上億元，其利潤也不過5-6百元。那麼那些中小規模的包裝印刷企業的結果又如何呢，沒法保證，因為他們的客戶源就不穩定。所以說，如何增加產出的附加值是包裝印刷企業尤其是膠印瓦楞包裝企業需要積極面對、認真總結、正確分析、合理決策的首要前提。
今天面對包裝印刷行業的首要難題就是如何提高產出的附加值，要想提高附加值就要具備如下幾個基本條件：利潤空間、生產成本、運營成本、銷售成本和財務成本。基於這5個基本的前提條件進行數據分析，你自己自然就會發現前面的亮點，發現出口，找到合理的路徑。
一、利潤空間
利潤空間取決於企業的上遊客戶和下游的原輔材料供應商的生存條件和利潤空間的大小，客戶的日子好過了自然就會對供應商松一點緊箍咒，因為他們也不想把供應鏈搞的那麼緊張。可一旦他們受到了行業的壓力威脅，時時面對朝不保夕的困境之下，本能就會迫使他們對供應商進行下壓，這就是企業的生存法則。而對於下游的供應商來說，他們的生存同樣要受到上下游的利潤空間的擠壓，這樣就形成了一條嚴絲合縫的市場鏈條，誰都離不開誰，誰也無法掙脫這根鏈條，既無可奈何還要相互利用。因此說，利潤的空間是一個由市場決定的自然法則，誰都很難改變它。所以說，對任何一個企業來說，你的利潤空間和行業的利潤空間是一致的，要想合理有效地改變，那就要考慮到這樣一些基本的數據：比如：國內整個上遊客戶群的目前行業狀態如何；客戶的行業競爭和生存壓力有多大；能夠留給供應商的利潤空間還有多大；消費空間的放大與縮減；上遊客戶抵禦風險的能力等等。
這一切都是做為一個作為下游供應商需要了解上游消費環境，決策企業走向的基本條件。
而面對下游供應商來說：他們面對的紙類包裝企業大的市場環境對造紙企業會產生什麼樣的影響；未來幾年紙包裝市場對紙張的需求狀態；造紙行業的轉型升級有多大的空間，對紙張的價格影響有多大等。如上這些數據都是包裝企業分析未來作為主要原料成本的基本要素。
二、生產成本
生產成本道是屬於企業自己可控制的一個利潤獲得的主要條件。在包裝印刷行業中尤其是膠印瓦楞包裝行業，生產成本最大的就是紙張，約占總價格的50-55%，輔料成本11%，而生產成本則高達15%，運營成本6%，銷售成本3.5%，財務成本4%，實際純利潤5-6%。
生產成本中最主要的就是原輔材料和加工成本，銷售成本的高低只受產品品質高低的影響較大，財務成本的高低受影響最大的是財務負債率。在整個生產成本中，附加值增值空間最大的是加工成本和產品品質的高低，同時在生產成本中需要統計的數據也是非常大的。
一個企業幾十台設備，幾十個客戶，上百個產品，如果都按照細分標准統計下來作業量可謂是巨大的。但沒有這些數據的參考，企業就很難做出正確的決策。直到目前為止，絕大多數企業都還存在一個非常大的誤區。那就是在當前企業利潤率就岌岌可危的情況下，很多企業不是採取科學的方法來調整企業的經營策略，而是僅憑感覺來進行方向調整。例如，看到產品利潤率低了，就開始在生產成本上下功夫。這本身並沒有錯，只是有些企業採取的方法卻是很不科學，那就是一個勁地在原輔材料的采購價格上下功夫，不管三七二十一，拚命地壓低原輔材料的采購價。他們是只看到了每個月支付的應付款降低了，卻沒有真正看到生產的成本卻在不斷地同步上升。之所以會出現這種狀況，其主要原因就是管理制度不健全、不科學，完全憑感覺來決策，這樣決策的結果就只能是造成企業的產成品利潤越來越低。
在紙包裝行業中，首先就要了解紙張的特性，其最後主要的特性就是價格越低的紙張，其物理性能就越差，而物理指標越低，其穩定性也就越差，生產的半成品質量也就會越差，那麼產成品的合格率就必然會很低。要知道計算再高的利潤率，也只有在產品是合格的情況下才能有效的，一旦報廢率超過了5%，那麼你的全部的生產利潤率就全泡湯了。經過近20年的一線跟蹤結果，原輔材料的價格每下降一個級別，其所造成的生產過程不良品和報廢率的損失遠遠大於采購價格的差額。與此同時，底價原輔材料對設備的傷害程度會隨著價格的降低而反向升高，單機生產效率和整線生產效率也都會隨著原輔材料的價格的降低而成倍地降低。根據多年一線數據統計，原輔材料每降低一個等級，半成品和產成品的合格率會下降20%以上，半成品質量事故率上升35%，批量報廢率上升15%以上。單機生產效率下降25%，整線生產效率下降30%以上。
加工型生產企業要想增加產品的附加值和生產利潤率，唯一的辦法就是減少人員的配置，減少設備的工時浪費，提高生產效率，提高產品的合格率，只有這樣，你才能有效地降低生產成本提高利潤率。
三、運營成本
一個企業的運營成本的高低完全取決於一個企業的管理文化，因為企業的管理文化決定了管理制度的科學性和合理性，一個企業的運營成本體現在一個企業的工作有效率。如果一個企業總是誰有權誰說了算，企業沒有科學地管理制度，權力者想怎麼干就怎麼干，那這個企業絕對是效率最低的公司。所以，需要通過對應的數據來進行驗證企業的效率，包括企業決策准確率、企業決策的失誤率、企業決策的錯誤率、企業決策執行完成率等等
以上的這些基本的數據足以考量一個企業文化的優劣，要知道一個企業的文化不是簡單的說出來的，而是實踐過程中檢驗干出來的。
四、銷售成本
企業的銷售成本主要體現了一個企業的客戶等級和企業的品質等級以及公司的運營模式上，客戶等級的優劣反映在銷售的開發成本和客戶關系正常維護上，同時很多企業還會出現一種客戶關系修復費。
如果開發成本的比率偏高，就意味著客戶的訂單批量過小和訂單品相繁雜。如果銷售成本中客戶關系修復費用偏高，就說明企業的品質問題較多。所以說，銷售成本是和生產品質相關聯的。主要需要注意的數據有：客戶開發公關費用率、客戶關系修復成本率、交貨及時率、使用合格率、客戶滿意率等等。
這些數據的高低都可以反映出銷售成本在哪些方面偏高，為什麼偏高，如何解決問題，這都是企業決定服務方向和科學管理的有力根據。
五、財務成本
一提到財務成本可能會有很多人以為這都是財務負擔，其實這不很准確，財務負擔關系的是企業運營的現金流，現金流充裕，財務負擔就低，現金流不足，那麼財務就會吃緊。而財務成本體現的是財務有效周轉率和財務運行成本。一個企業的財務狀況如果在運營過程中有效的周轉率低下，那就勢必會造成財務成本被佔用，周轉率越低，被佔用的成本就越高，原輔材料的采購量准確率越低，那麼被佔用的財務成本積壓就會同比上升，主要關注的數據如下：訂單開單及時率、訂單回款及時率、原輔材料報廢率、產成品合格率、財務有效周轉率等。
財務成本降低2%，那麼就可以增加2%的產品利潤率，這些都是1:1的硬性指標，浪費一分就損失一分。因此，對財務成本的關注，可以有效的為公司運營方式提供一個科學地決策參考。
現階段，隨著工業4.0時代的到來，我們在提高效率的同時還會大比例低降低一線生產人員的配額，管理人員的配置也同步在降低，這樣一來，人力成本至少可以下降50%以上。生產成本可以通過提高效率來降低，運營成本、銷售成本和財務成本都需要通過科學地管理模式和管理制度來完成。我們應該把過去不正確的將眼睛只盯在采購價格上的錯誤做法糾正過來，著力在發展技術研發上，將提高生產效率作為第一發展目標，提高管理文化的科學性，科學合理地提高你的產品附加值，提高利潤率，也只有這樣才能有效地提高你的凈盈利。2016年中國包裝印刷業亟需解決的五大問題http://www.yfys168.com