记录、资料等文档近 20 余份，感谢 xxxx 的大力支持与配合！ 方案优化 • 2017 年 6 月 6 日 -6 月 7 日，针对 xxxx 对方 案提出的意见， 乙方 2 派出 7 人技 术团队 到现场与科 研生产、 研发中心、 技术处、 质量处、 机加中心、 电装中 心、信息化中 心等 进行深入调研， 持 续优化方案 Page 3 6/27/2022 1 2 3 总体方案设计 结构设计 电气设计 软件设计 分专业功能设计 制定计划 项目启动 公司高层 &PM 项目启动 PM 项目计划 任务执行 技术评审 审核团队 计划批准 资源调 整 项目监控 项目开发团队 （ PDT ） 项目执行 计划调整 项目收尾 生命周期 档案员 项目归档 状态报告 机电 协同 耐久 电磁 其他设计 振动 运动 一体化设计仿真集成 ERP 或其他系统接收项目基础信息快速填制 3. 支持工作令编号和项目名称、项目类型等信息维护 4. 支持项目信息结构化方式导出， 便于接口集成和报表输出 5. 支持基于行政组织结构快速生成项目团队 6. 支持基于项目和项目角色进行权限配置和管理，确保安全 7. 支持根据不同产品、不同军兵种等维度创建和维护项目工 作区模板，标准模板维护由专人负责 8. 支持通过系统内邮件方式快速发放项目工作区到项目组成

生命周期数字化转型解决方 案，为行业客户的精准决策、提高运营交付效率和可持续发展保驾护航。 为了与行业用户和合作伙伴共同探讨当前水利和水设施的设计、建造、移交、运维的数智 化，剑维软件的资深专家团队倾力撰写全新的《水行业的数字化未来》白皮书，期望能为 水行业相关企业打造创新应用的“泉眼”， 期望广大读者可以从这本白皮书中收获参考与 启发。 本白皮书将以中国水行业政策环境为背景，详尽展示剑维软件及合作伙伴的数字化技术在 标准化kpi，并通过向操作和维护提供上下文中的丰富数据 来提高实时可见性。 降低能源和运营成本 通过提高劳动力效率和提高关键指标的可见性，优化您的 能源和化学品使用操作以及安全性和弹性。 促进协作和团队一致性 数字化连接运营团队，共享知识，改善信息获取，并从集体 智慧的力量中受益。 在范围和规模上获得灵活性 部署到视频墙、多用户工作站或单个桌面，具体取决于用户 的不同需求。 从水和废水的内容构建 通过 元数据和数据上下文 运营数据体量巨大，解释以万计、甚至以百万计的数据并非 易事。使用 AVEVA PI System产品，操作员和工程师可以 定义元数据，藉此了解数据中蕴含的宏观信息。此外，您的 团队可以使用 PI Server 产品轻松创建可重复使用的数据 结构，以有意义的方式收集和组织数据。通过该功能，您可 以按资产类型、位置、流程或任何其他类别查看数据。能够 在上下文中呈现数据，可以帮助新员工像有经验的工程师

技术支持服务将围绕模型全生命周期管理、性能优化、安全保障及 用户培训等方面展开。首先，建立全天候的技术支持团队，包括 AI 工程师、数据科学家、安全专家及运维人员，确保在模型部署、运 行及迭代过程中能够快速响应和解决问题。团队将通过远程支持、 现场巡检及定期维护相结合的方式，确保系统的稳定性和可靠性。 针对模型性能优化，技术支持团队将定期进行数据分析与模型 评估，识别性能瓶颈并提出改进方案。通过引入自动化监控工具， 景下仍能保持高效运行。同时，技术支持团队将与业务部门紧密合 作，根据实际需求对模型进行定制化调整，提升其在实际应用中的 精度与适应性。 安全保障是数字政府领域大模型运行的核心环节。技术支持服 务将建立多层次的安全防护体系，包括数据加密、访问控制、异常 检测及应急响应机制。定期进行安全漏洞扫描与渗透测试，确保模 型及底层数据的安全性。此外，技术支持团队将制定详细的数据备 份与恢复策略， 制，收集用户在使用过程中遇到的问题及改进建议，并将其纳入后 续的模型优化与迭代计划中。 技术支持服务还将建立知识库与社区平台，汇聚常见问题、技 术文档及成功案例，为用户提供自助式支持服务。通过社区平台， 用户可以与技术支持团队及其他用户进行交流与协作，分享经验与 解决方案，进一步提升模型的应用效果。 以下为大模型技术支持服务的关键指标： 指标类别 指标名称 目标值 监控频率 响应速度 问题响应时间 ≤30 分钟

建设方案 2 系统方案 3 ao 实施计划 4 案例参考 5 背景、概念、特点、对比、市场 整体概述、如何开始、实践指南、步骤详解 软件系统、如何选择、硬件系统、如何选择 系统方案、如何打造 团队建设、实施计划 华为、海尔、沃尔沃智能工厂 （概述、特点详解、软件系统、 硬件系统、数据提升） 整体概述 PART.01 背景 1 概念 2 特点 3 对比 4 市场 5 工业 4 方案，包括硬件设备、软件系统、 人员培训等方面的内容。 * 注意事项： 确保团队成员的专业知识和技能，包括工艺、设备、软件等方面。 确保设备和系统的兼容性和可靠性，以确保智能工厂的稳定运行。 确保员工的参与和培训，以确保他们能够适应新的工作方式和技术。 确 PART.04 团队建设 1 实施计划 2 团队建设 物 联 网 技 术 和 大 数 据 技 术 需要有专业的物联网技术和 大数据技术人员，负责设计 和实现数据采集和处理系统。 人 工 智 能 和 机 器 学 习 技 术 需要有专业的人工智能和机 器学习技术人员，负责设计 和实现智能算法。 项 目 管 理 和 执 行 能 力 需要有优秀的项目管理和 执行团队，负责整个升级

市场运营 团队 应用创新 团队 行业 专家 模型算法 专家 产品服务规划 专家 平台运维 团队 标准 / 数据管 理 专家 54 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 开放式创新的统一平台 - 业务集成与资源需求 市场运营 团队 应用创新 团队 行业 专家 模型算法 专家 产品服务规划 专家 平台运维 团队 标准 / 数据管 据定义、数据质量管控 模型算法专家：基于大数据平台及数据资产构建各种模型算法 应用创新团队：将现有系统、组件 ( 可复用业务组件、技术组件 ) 、及各种服务迁移到平台，或基于平台功能、接口、数据、服务进行应用创新； •市场运营团队：负责品牌递推，持续提高数字化服务产品的客户体验和满意度 平台运维团队：推动企业最有价值的大数据资产的收集、整理，备份恢复、安全访问规则制定与访问控制 风电运营

及十多个 细分 领域的应用案例及标杆项 目， 服 务客户超过 300 家。 创始团队及专家团队成员均来自 于华为、 联想、 IBM 等知名企业， 核心专家团队由十数年工业领域 经验的数字化专家、 精益专家、 高级软件架构师组成。 让智能制造不再高贵 为中小型制造企业智改数转赋能 l 团队背景 l 专业专注 解决方案交付 工业魔方产品服务体系为数字化供应商赋能 | 工业全场景应用 APP 生态市场赋能 | 在线开发者服务平台提供全面的支撑服 务 | 专业的工业数字化解决方案团队赋能 | 专业的工业数字化项目交付团队及体 系 工业魔方生态平台 应用案例 CA S E S 主要的应用 案例展示 机加设备数据采集与协同 工业中台多系统集成应用 能耗安环采集与统计分析 SMT 车间数据采集与协

2010.01 国内销售公司 推广应用 临沂销售公司 2010.12 实施模块： SD/MM/FI/O/WEB 沈阳销售公司 济南销售公司 潍坊销售公司 ………. 澳柯玛团队与 共同实施 澳柯玛团队实 施 主导实施 澳通公司 澳洋物资公司 2011.10 SAP ERP 七期 商用机器项目 2012.03 实施模块： SD/MM/FI/CO 青岛澳柯玛商用 电器公司 SD/MM/FI/CO 澳柯玛股份有限 公司 澳洋物资有限公 司 青岛澳柯玛销售 公司 青岛澳柯玛商用 电器公司 下属公司…… 河南澳柯玛电器 有限公司 澳柯玛团队与 共同实施 澳柯玛团队实 施 主导实施 2012.04 SAP ERP 八期 获利分析优化项 目 2013.12 实施模块： FI/CO 澳柯玛股份有限 公司 下属公司…… 2014.05- 01 2018.05 ， 2018.10 青岛澳柯玛超低 温有限公司 实施模块： SD/MM/FI/CO/PP 青岛澳柯玛超低 温新公司 澳柯玛冷链设备 制造工厂 澳柯玛团队与 共同实施 澳柯玛团队实 施 主导实施 2014.12 2015.03 实施模块： BASIS 澳柯玛股份有限 公司 下属公司…… 实施模块： SD/MM/PP/FI/CO 澳柯玛股份疫苗

优化管理提高效率 5 内容 意义 构架设计 运作模式定义 • 流程和技术 • 角色和职位描述 • 管控 高水平发展道路与全景 • 提高质量和效率 • 工作单元更好的交互 • 团队中新技能 1 2 现状 发展动力 新模式的建立 转变核心 供应链的转型将是逐步的，通常分为三个阶段 业务流程优化 供应链经理 科技专家 每月绩效审查 • 日常业务的输 入 • 偏差 每月生成统计 预测 CI 实施 • 通过部门沟 通 从市场和区 域团队获取 信息 品牌层面的 预测 进行调整 每月预测生成 服务绩效，日 常业务投入 提出的倡议 和优先次序 月度根本原 因分析 支持偏差分 析 每天 预测过程 角色配置文件 高层路线图 试点设置 的项目方法助力转型之旅 知识传输 知识转移需求 改造设计 人员转移 转变需求行动清单 集群调整 行动计划 过渡计划 个人行动计划 团队动员 IS / IT 行动计划 间隙填充要求 人员转移矩阵 转变需求评估 详细的知识转移计划 杂项 培训报价 人民支援计划 社会伙伴对话框 人类可行性研究 动员 描述 目标

多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 应用从数据到价值的路径复杂性和延迟。 通过将 AI 能力（特别是向量处理）直接引入数据库层，并使其可通过 SQL 访问，一体化云数据 库显著降低了传统 AI 开发所需的专业技能和复杂工具门槛。这使得熟悉 SQL 的现有数据团队能 够更快速地构建和部署 AI 应用，充分利用其独特的“一方数据”优势。 例如，在 AI 智能推荐系统（以图搜图）场景中，一体化云数据库的原生向量+标量一体化能力， 使得图片向量、SKU 属性、实时库存可以在同一张表内写入，SQL 务三套系统的复杂链路简化，开发周期 从“周”缩短到“小时”。 这不仅加速了智能选品、智能客服、个性化导购等 AI 应用的落地 ，更将企业内部沉睡的数据资 产转化为驱动智能化的数据集，将 AI 团队重心从管理复杂的 AI 基础设施转移到利用数据进行创 新。 第四，多云中立灵活部署，避免单一厂商锁定。 一体化云数据库支持在本地数据中心、混合云以及多云环境中的部署和灵活调度，显著提高了运

案例的分析，普华永道思略特发现：智能解决方 案是提升工厂运营效率的赋能手段，工厂运营管 理基本原则是成功智慧工厂与实现卓越运营的基 石。建设卓越运营的世界级领先工厂是长期且体 系化的工程，企业应秉承精益原则，建立长效管 理团队与运转机制，同时关注工厂运营诸多重点 管理环节，例如：产销协同，整体设备效率、全 面质量管理和全员生产维护等。工厂数字化、智 能化固然重要，但更多的是承担赋能作用，协助 企业更好地解决具体环节中的实际问题、提高管 言出必行的文化，平衡的投资， 分析性驱动的方法 基于对约束条件的理解， 实现产销协同和生产调度 的整合 基于技术趋势的自动化 战略，并整合到工厂的 信息技术/操作技术 （IT/OT）主干中 精益原则 参与团队 产销协同 全面质量管理 全员生产维护 工厂数字化 智能自动化 设备综合效率可视化 采购管理 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 | 思略特 9 2. 智慧工厂规划应基于工厂战略定位、 生产运营战略、运营现状需求，从全局视角打造 智慧工厂。基于我们众多成功项目实践，融合不 同行业与工厂特性，并通过对企业战略与生产运 营策略的充分解读，识别工厂端到端运营场景的 差异化智慧解决方案用例需求，与客户团队充分 协同共创用例开发、规划实施路径并协助落地， 普华永道思略特将基于全局的一体化端到端智慧 工厂实施过程总结为四步，从智慧工厂顶层设 计、智能解决方案用例开发、智慧工厂实施路径 规划到落地实施。帮助企业明确智慧工厂顶层设