喜报:郭金东旗下钟山化工提前完成年度利润目标

本文主要是介绍喜报:郭金东旗下钟山化工提前完成年度利润目标,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

喜报:郭金东旗下钟山化工提前完成年度利润目标
今年上半年,江苏钟山化工在金浦集团董事会的正确领导和各职能部门的大力帮助下,紧紧围绕年初确定的目标任务,以“变革创新”谋划思路、“抢抓机遇”取效发展,团结带领全体员工坚持创新驱动、深化标定争先,一路奋发赶超、一路大步跨越,扎实推进生产经营各项工作,取得了明显的阶段性成效——实现考核利润1217万元,提前半年完成年度利润目标。标志着江苏钟山化工继新年首月创下开门红之后,又一次踏上跨越式发展的高起点。

  回顾半年来的工作,江苏钟山化工员工面对日益激烈的市场竞争和安全环保重压,以提高经济效益为中心,发扬团结求实、开拓进取的精神,克服困难,真抓实干,创造性地实施了一系列重大举措,为确保年度经营目标任务的完成奠定坚实的基础。一是发挥集体力量,科学民主决策。公司领导班子结合全年生产经营任务,定期召开会议,研究部署阶段性重点工作。针对生产经营中遇到的困难和问题,班子成员能够听取意见和建议,发挥集体的力量,及时研讨解决办法,确保公司正常的生产经营秩序。二是明确工作目标,夯实岗位责任。公司将全年各项任务层层分解,下达至各车间、部室,再落实到班组、岗位,并将各岗位工作任务完成情况与绩效挂钩,严格进行考核,极大地调动了全员的积极性和创造性。三是强化生产过程管理,确保产品质量稳定。生产车间不打无准备之战,做到把困难想在前面,提前计划和充分准备,工作安排细致、精心操作,不断优化工艺参数,缩短生产周期,提高产品质量。在大家齐心协力的共同努力下,都能将合格产品按时送到用户手中,深受用户睛睐。其中低气味1618D、POP产品总醛值控制在3PPM左右,总殘单含量控制在5PPM左右,质量持续保持行业一流水平。四是坚持大客户营销策略,扩大高毛利产品销售。公司始终把提高经济效益和调整产品结构放在首位,有重点、有策略、有目标地开展产品销售服务提升和市场开发拓展工作,产品出口量并没有因贸易战而受到太多的影响,为加快产品市场国际化进程又迈出了坚实的一步。在公司推行的大客户营销战略中,积极与赢创、迈图等跨国公司开展真诚、互信、共赢的交流与合作,努力把握市场脉搏、及时推出高毛利产品,上半年销售封端产品2109吨,同比增长37.66%,为实现效益最大化起到了决定性的支撑作用。五是加强内控管理,规避企业风险。公司经营层及各职能部门紧跟国家政策导向,研判市场运行趋势,超前谋划、科学决策生产经营工作,努力确保产成品、中间体和原材料“三个库存”时刻处于最低状态;努力确保应收帐款时刻处于合理、安全的范围之内;努力确保安全生产与环境保护始终处于可控状态,切实规避企业生产经营中的各种风险,减少企业不必要的损失。全面检视上半年工作,成绩只是代表过去,努力才能创造未来。公司领导班子表示,在下半年工作中,江苏钟山化工正视不足补短板,强化管理再提升,把成绩作为新的工作起点,不辜负董事长的重托,团结带领广大员工戮力同心、砥砺奋进,努力开创各项工作新局面;以强烈的责任感、使命感和紧迫感,再接再厉、继续攻坚,全面完成本年度各项目标任务,争取取得更大的效益。

这篇关于喜报:郭金东旗下钟山化工提前完成年度利润目标的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/310295

相关文章

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2757 标注数量(xml文件个数):2757 标注数量(txt文件个数):2757 标注类别数:4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数:

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计)

01:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 该项目利用YOLOv8作为目标检测模型,DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置,而DeepSort则负责关联这些检测结果,从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线 在此基础上增加了用户

[数据集][目标检测]智慧农业草莓叶子病虫害检测数据集VOC+YOLO格式4040张9类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):4040 标注数量(xml文件个数):4040 标注数量(txt文件个数):4040 标注类别数:9 标注类别名称:["acalcerosis","fertilizer","flower","fruit","grey

目标检测-RT-DETR

RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) 是一种结合了 Transformer 和实时目标检测的创新模型架构。它旨在解决现有目标检测模型在速度和精度之间的权衡问题,通过引入高效的 Transformer 模块和优化的检测头,提升了模型的实时性和准确性。RT-DETR 可以直接用于端到端目标检测,省去了锚框设计,并且在推理阶段具有较高的速度。 RT-DET

目标检测-YOLOv3

YOLOv3介绍 YOLOv3 (You Only Look Once, Version 3) 是 YOLO 系列目标检测模型的第三个版本,相较于 YOLOv2 有了显著的改进和增强,尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3 的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对 YOLOv3 改进和优势的介绍,以及 YOLOv3 核心部分的代码展示。 相比 YOLOv2 的改进

SimD:基于相似度距离的小目标检测标签分配

摘要 https://arxiv.org/pdf/2407.02394 由于物体尺寸有限且信息不足,小物体检测正成为计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。标签分配策略是影响物体检测精度的关键因素。尽管已经存在一些针对小物体的有效标签分配策略,但大多数策略都集中在降低对边界框的敏感性以增加正样本数量上,并且需要设置一些固定的超参数。然而,更多的正样本并不一定会带来更好的检测结果,事实上,过多的正样本

MATLAB中的矩阵在目标规划中的应用_以linprog为例

目标规划是一种数学规划方法,它允许在多个目标之间进行权衡,以找到最优解。 在MATLAB中,可以使用优化工具箱中的函数来求解目标规划问题。例如,`linprog` 函数可以用于求解线性规划问题,而 `fmincon` 函数可以用于求解有约束的非线性规划问题。对于多目标规划,可以使用 `fgoalattain` 函数来求解,该函数允许设置目标函数希望达到的目标值和权重。 在数学方程模型建立完成之

目标检测常见数据集格式

目标检测常见的数据集格式COCO、YOLO、VOC、DATA。 1、COCO 数据标注格式JSON,JSON文件中包含多个关键字段,如info、images、annotations等,分别存储了数据集的基本信息、图像信息和标注信息 COCO数据集的下载 官网地址:http://cocodataset.org/#download 2014年数据集的下载 train2014:http://imag

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):22559 标注数量(xml文件个数):22559 标注数量(txt文件个数):22559 标注类别数:2 标注类别名称:["cig-pack","smoke"] 每个类别标注的框数: cig-pack 框数 = 2