⑵ 增加周度滚动计划，每周管 理后续 4 周的上线计划 日滚动计划调整为 3+1 方式 （提前 3 天锁定 1 天） ⑶ ⑷ • 有效指导不同机型的生 产组织方式、整机库存 储备规则，零部件供应 策略与储备规则 • 去除作用不明显的 B 表， 减少日常管理工作量 • 确保近 90% 零部件供应， 减少缺件率 • 提升市场变化应对能力 • 降低 JIT 零部件缺件率， 提升生产稳定性 据客户特殊化要求 设计生产 零部件标准化，成 品中零部件可选配， 客户需求拉动 零部件模块化，提 前准备模块，按客 户要求装配 产品相对标准化， 提前准备整机库存， 按客户要求改装 产品标准化，通过 库存储备市场铺货 销售 客户需求 客户特殊需求 客户选配 客户选配 客户有限的选配 比较固定 销售预测 较难预测 按零部件预测 成品较难预测 按半成品预测 成品较难预测 基于标准产品预测 基于标准产品预测 客户需求：标准化与定制化并存 产品特点：畅销机型集中 数据来源： xx 重机提供，项目组分析， 2015 年 1-12 月三挖销量占比 不同订单组织方式的规则不够 明确，部分销量不好的机型仍 然储备库存易导致超期车出现 计划模式 A. 需求管理 B. 订单管理 C. 产销平衡 与生产计划 D. 零部件 计划与交付 E. 生产执行 与物流 12 0 50 100 150 1月

GB51054的规定设立消防站,必要情况下应按主管部门要求设置气防站。 6. 2. 53 应急救援队伍 应建立专业应急救援队伍,并具备下列要求: a) 应急救援队伍应具备危险化学品应急救援人才储备、技术储备、装备储备和救援人员培训与演 习训练功能; b) 应急救援队伍的应急救援人员应当具备必要的专业知识、技能、身体素质和心理素质。 6. 2. 54 化工园区应急预案 6. 2. 54. 1 应按 g) 应急预案管理等内容。 6. 2. 54. 3 专项应急预案包括但不限于下列: a) 事故风险分析; b) 应急指挥机构及职责; c) 处置程序和措施等内容。 6. 2. 55 应急物资储备 应按 GB/T29178、GB30077、GA622的要求,并根据化工园区内可能发生的生产安全事故的特点 和危害,配备必要的安全、环保、自然灾害等应急救援器材、设备和物资,并进行经常性维护、保养 安全应急 能力 安全管理 绩效 职业健康 安全管理 51 应急指挥中心建设 是 52 消防站建设 是 53 应急救援队伍 是 54 化工园区应急预案 是 55 应急物资储备 是 56 单位工业总产值事故死亡率 是 57 危险化学品 从 业 单 位 安 全 生 产 标 准 化 一 级 与二级企业建设率 是 58 职业健康安全管理机制 是 7 1 GB/T39217—2020

求之间的差距较大，制约了我国 AI 技术的进一步发展和创新能力的提升。 从人才结构上看，我国的 AI 专业技术人才集中在算法研发、机器学习和数 据处理等核心领域，但在 AI 计算架构优化、跨领域融合等关键环节的人才储备 明显不足。此外，高端 AI 技术人才（如深度学习架构设计师、高性能算力优化 工程师等）缺口尤为严重，导致企业在技术研发中面临较大的人才瓶颈。 在人才培养方面，校企合作中的工程化鸿沟依然突出，制约了 智能驾驶模型训练提供足够数据要素基础。目前，数据流通的主要阻碍在于标准 规范和机制方面，包括需要建立数据格式标准、数据合规及脱敏处理规范、数据 确权和追踪机制以及数据定价机制等。 算力方面，当前算力储备能够勉强满足目前的训练需求，但究其原因可能在 于智能驾驶模型和训练算法不确定导致的算力利用率低下；同时，随着训练数据 量的不断加大以及算法模型的进一步发展成熟，算力需求有可能进一步增加。此 外，国产的算力卡及 集群算力的支持，以及面向汽车行业不同专业领域的适配性神经网络模型和训练 算法的设计和开发。不同于自然语言处理领域，智能驾驶相关人工智能技术开发 尚属起步阶段，面临高质量数据集获取难度高、算力储备不足、算法模型技术路 径未知等挑战。如果建立行业级智能驾驶智算数据平台，有望能够整合行业力量， 在政策法规突破、技术创新、应用拓展、生态建设以及资源共享方面提供支持。 4.1 平台建设必要性

存储 网络 安 全 企业大脑 工业数据服务 工业机理模型算法 工业微服务 工业应用设计工具 可视化工业 APP 开发工具 云资源管理库 机械云 电子云 电力云 钢铁云 化工云 汽车云 轻工云 储备云 PS Cloud 开源 PaaS 开发平台 - PS Cloud.sh 减少 运维成本 平台托管 避 免 IaaS 冗 余工作 拥有客户化 定制能力 在线 可视化工具 持续集成

备库需求 生产执行 离散制造 计划订单 战 略 物 资 长 交 期 物 资 分解成日周计划 B O M 预测信息仅供 评估及参考 主生 产 计划 员 日 / 周生产排产 设备产能 库存储备 有效计划 订单发货 时效 …… 计划订单 计划订单 委外申请 ↓ 委外订单 委外计划  协调销售计划、生产计划，并通过物料需求计划 MRP 运行，形成生产及采购计划；根据产品、半 关键物料设置安全库存 3. 评估库存改型可行性 1. 紧急组织返工 2. 评估库存改型可行性 3. 紧急加班生产 1. 紧急招工或采购设备 2. 安排加班 3. 工序外协加工 4. 平时做好库存储备 1. 同客户协商新交期 2. 同客户协商分批交付 3. 向客户推荐其他型号 1. 同客户协商新交期 2. 同客户协商分批交付 3. 向客户推荐其他型号 1. 同客户协商新交期 2. 同客户协商分批交付 评估成品采购可行性 1. 立即确认生产进度 2. 评估备库存可行性 3. 在线改型评估 4. 取消或暂停生产订单 1. 紧急招工或采购设备 2. 安排加班 3. 工序外协加工 4. 平时做好库存储备 1. 向客户收取预付金 2. 降低客户信用额度 1. 同客户协商新交期 2. 同客户协商分批交付 对于急插单、订单变更引起的计划、采购、生产等一系列变更，如何应对？ 针对每一种情况，明确好变更处理流程，加强对过程的记录与评审

…… 400+ 行业联合解决方案 3200+ 全球加速节点数 100 W+ 全球服务器数 量 11000+ 合作伙伴 200 T 全球带宽储备 EB 级 数 据 存储 规模 400+ 权威认证 30+ 行业覆盖 腾讯安全 腾讯云五大独特优势，成就各行各业客户数 智化 转型首选 谢谢观看

市场动态监控与动态分析 反漏斗用户决策模型 场 景 层 能 力 层 基 础 层 洞察竞争对手 指标检测预警 车企产品迭代 市场监督与建议 多模态营销内容 丰富营销灵感 数字员工服务 职责定位 知识储备 工具辅助 INFOS TACTIC C端痛点 B端痛点 看车难 选车难 决策难 营销能力弱 用人成本高 市场压力大 管理有黑盒 大模型 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 46 PAGE 工，可提供具体车型相关知识；营销专家类型数字员工，可随时提供选题灵感与内容支持；话术大师 类型数字员工，可按需支持多种场景和沟通意图的话术生成、润色和校验。通过为数字员工赋予具体 的职责定位、知识储备、工具辅助及应用形态，打造满足不同场景需求的智能体，在多个环节降本增 效，帮助经销商员工成为多面手。 图5.2-2 基于大模型的沟通型数字员工应用场景 售前咨询 售后服务 直播辅助/智能讲车 企业内部服务

大数据分析 服务协同 供应链协同 制造协同 设计协同 用户协同 协同 智能工厂的构成 智 能 工 厂 • 智能排程，支持批量为 1 的生产 • 灵活而柔性化的生产岛 • 拉动式生产，储备最小化 • 生产过程可监控透明化 • 人、机、物、法的有机融合 • 绿色能源，可持续的发展 • 产品的个性化与定制化 • 产品与设备可通信 • 产品与顾客可连接 • 涵盖产品生命周期的服务体系

/v 执 行 层 服务供应商 巨 HHJ 1 ^ 1 分子公司 设 备 层 制造I厂 智能工厂的构成 支持批量力1的生 智能__ 程 r 灵活而柔性化的生产鸟 拉劲式生产 r 储备最小化 生产过涯可监控透明化 人、机、物、法的有机融合 绿色腦原 f 可持续的发展 自动运行1的_ 流仓储系统 自动化立依库与RFID标签 搬运的智能化AGV 从需求到供给的彳介值链整合

工程转资 日常业务 ： 转移 折旧 …… 1 2 3 4 获得价值 折旧 价值 维护 成本 Alter 资产减少： 销售 报废 不检查 发票已付 科目分配 发票 发票 如果发票>储备 则检查 合同 合同 预算可用性 检查 预算检查 的结果 预算使用 % 超过 80 % 超过 90 % 超过 100 % 合同 警告 警告+通知 不予过帐 采购订单 警告 警告+通知 不予过帐 发票 警告 警告 不予过帐 事务 系统自动在 预算结构中 实时控制 付款 付款 用户自定义 用户自定义 不检查 发票已付 科目分配 发票 发票 如果发票>储备 则检查 合同 合同 预算可用性 检查 预算检查 的结果 预算使用 % 超过 80 % 超过 90 % 超过 100 % 合同 警告 警告+通知 不予过帐 采购订单 警告