流的多样性灵活性，另一 方面也在于它们只能拟合数据而无法捕捉概念。然而，随着深度学习的提出，人工智能模型所能表达的内容 越来越不局限于整理好的表格数据，而开始掌握复杂序列当中的规律。例如在生物学中，蛋白质的结构和基 因序列已经能通过深度学习进行捕捉。因此在这些学科，深度学习成为了创新的工具（Method of Innovation） (Agrawal et al., 2018)。他们在已有 动化的实验验证，可以极大提高知识生产的效率。 生成式人工智能，尤其是大语言模型的出现，极大拓展了人工智能在社会科学中的应用场景 (Bail, 2024; Korinek, 2023)。大语言模型实质上也是一种序列模型，只不过它处理的是语言。然而，恰恰就是因为它捕捉 了语言的含义，使得它第一次有可能对社会科学的研究流程产生全面的影响。社会科学高度依赖自然语言：自 然语言描述了人类的行为，也是社会科学家沟通 对语言序列的概率建模。具体来说， 语言模型通过学习大量文本数据，掌握词语之间的统计规律和语义关系，从而能够生成符合语言规则的文本。 语言是一种时间序列 语言可以被视为一种时间序列，由一系列词元（Token）组成。词元可以是字母、标点 符号、数字或汉字等。例如，一个英文单词是一个词元，一个汉字也可以是一个词元，一串数字也可以是一个 词元。词元是语言的基本单位，通过将语言分解为词元序列，可以更方便地进行数学建模和计算。进而，一个

协助企业实现互联网化、智慧化 解决问题：制造现场生产工序的严格顺序管控、生产投料防错、部件半 / 成品序列号打印、生产条码防漏扫、生 产线 QC 检测、成品关键部件序列号绑定管控。实现过程控制、质量保证、追溯清晰、防呆防错。业务功能涵盖生 产工艺、 SOP 、维修返工、材料上线绑定、批次追溯、序列号追溯、预警平台等。解决装配车间从工单下发、计 划调配、 SPC 质量控制、返工处理、完工缴库等完 质量控制、返工处理、完工缴库等完整的现场管理，实现生产信息透明化、生产管理可视化。 核心系统 -MES 核心系统 -MES 安灯呼叫 核心系统 -MES 安灯呼叫 核心系统 -MES 安灯呼叫 产品序列号 成品缴库单 生产订单 作业人员 工单 加工资源 SOP 物料批号 工装备件 采购单 质量检验 依据交付产品条码追溯生产过程（人、机、 料、法、质量），对质量异议进行科学分析， 查找原因，作出质量改善计划和责任追溯。 系统结合 现场硬件（工控 机、报工器）对 于成品是单件管 理有序列号的， 可以通过扫成品 序列号来做单件 完工汇报 20 MES 系统及时报工 MES 系统及时 进行 IPQC ，记 录不良原因，及 时快速记录质量 问题，方便质量 问题分析。 21 MES 系统进行过程检验 需追溯的成品每 个绑定一个序列 号，关件部件序 列号或批号一一 对应，采取扫描 物料二维码的方

计划批量报工方式，或者组对报工时，自动进行备料完成报工（需要跟财务确认） 4 、组装报工优化， MES 一期推进条码扫描报工提高报工效率，并试点 RFID 自动报工 5 、制造过程中的自制与外购关重件的序列号信息采集，采用条码方式录入，提高录入效率 Sigma 备料 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 64 生 产 整 机 组 装 销 售 与 服 务 序列号或 批次信息 序列号或 批次信息 组对焊接… 喷丸喷漆… 入库 平台上线… 合车… 整机入库 整机档案 售后服务维修换 件 序列号或 批次信息 发动机… 动臂抖杆… 外购件序列 号信息 自制件钢印 号信息 主机序列号 生成 钢印号码 序列号 装机使用 钢印号码 序列号 DNet RS232 DNet RS232 DNet RS232 DNet RS232 DNet RS232 DNet RS232  关键外购件通 过条码批 次 / 序列号信 息管理，实现 供应商等信息 追溯  自制结构件生 成与采集钢印 序列号信息  组装过程中条 码采集关重件 序列号信息  建立主机档案 实现全生命周 期追溯 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

Bayesian Inference 异常根音检测 持续故障用户检查 AP 自动放置 Probabilistic Graphical Models 根因分析 Neural Network 基于时间序列异常检测 自然语言处理 , 地域空间分 析 Domain Expertise Classification 服务级别度量，事件时间轴 GAI /LLM/Transformer 语言模型 Marvis Juniper Public LSTM- Neural 每连接异常检测 有线异常检测 Conversational AI Marvis 虚拟网络助手 Online ARIMA 时间序列异常检测 Ipe JunN ET WO R KS 6 JU P· e driven by mist AI 人工智能驱动的支持 AI 依靠的是持续数据的积累 利用人工智能主动解决的客户

数据 工单状态生产报工库存扣减物料退料 按口 按口 按口 按口 MES 物阳配送推 送按口 在制品入库 按口 质检结果推 送接口 在制品序列 号按口 望氧装套 工单完工数量 短期使定计划 APS 中长期排程计划接口 短期绩定计划接口 BARCOD E 物料备料移库 物料配送移库 物料与周转器具邮定 包装方案接口 生产订单接 口 物料数据 按口 物料扣减 反馈 仓阵数据 按口 NC 程序 下 或 数据采集点接 口 设备报警 按口 外购料质 检结果 设备状态接 口 在制品序列号 在途物料 设备管理 通 过 对 设 备 的 物 联 集 成 ， 对 设 备 状 态 、 设 备 位 置 、 设 备 加 工 工 艺 参 数 、 温 度 、 震 动 、 电 压 等 参 数 的

销售渠道和方式多样化、体系化，销售业务种类较多 生产与销售职能分离 , 销售渠道和方式多样化、体系化，销售业务种类较多 产品系列化、多元化，注重技术创新，产品更新换代快，强调产品的序列号管理 产品系列化、多元化，注重技术创新，产品更新换代快，强调产品的序列号管理 各种促销方法和价格政策，价格的制订具有地域性，企业对价格、折扣、营销组织管理控制 严格 , 实行客户信用额度控制，同时为促进销售，也会有灵活的折让政策 车 间生产领退料模式的梳理 通过 MES ， WMS 系统和 ERP 系统的数据集 成，实现工序执行、材料上下架与订单管理的 集成 对物料编码进行分析归类，利用如梳理销售码和生产码，批次号 / 序列号，替代物料等精细化管理手段 55 生产执行过程管理 第一个月生产计划 第二月 第三月 第四月 周计划 三天生产任务 次天生产任务 1. 次天的生产任务转化为成品（室内机 & 室外机），对应到线别 看生产计划，录入订单完工数据、当前库存数据，实现制造商、供应商双方一同降库存。 客户案例 84 库存管理： SAP 能够提供全面的物料管理 业务集成 业务集成 库存分析 库存分析 批次 / 序列号 批次 / 序列号 • 物料、成品有效期管理 • 物流全过程追溯 • 与质量管理集成，质 量信息跟踪追溯 • 丰富的标准分析 • 灵活的个性化分析 • 呆滞物料分析 • 库存周转分析 • 与财务会计、管理会

段落能够通过明显的分界符进行快速的划界，对于“词”和“词组”来说，其边界模 糊没有一个形式上的分界符。而词是最小的，能够独立运用的有意义的语言单位， 文本分词的工作也就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列。本文 的分词工作是使用 R 软件的 jiebaR 包来完成的，基本实现原理及步骤如下： 1.加载字典，形成 Trie 树，也即字典树。JiebaR 中的 Trie 树是基于作者根 HMM(隐马尔科夫)模型，将中文词汇按照 B（开始位置）、E（结束位置）、M（中 间位置）和 S（单独成词位置）四个状态来标记。使用 viterbi 算法，找到一个使 得概率最大的最佳 BEMS 序列。 将样本数据按照上述步骤，分词后，提取出高频词画出词云： 图 3-3 词云统计图 - 13 - 上图中，词频越高，词的字号就越大。观察上图我们发现，通过电商平台购 买小米手环的消费者主要 数来检验样本是否是随机 的。在在本调查中，我们采取单样本变量值的随机性检验，即对某变量的取值出 现是否随机进行检验。单样本变量值零假设为 ：总体某变量的变量值出现是随 机的。数来实现。所谓游程是样本序列中连续出现的变量值的次数。例如在对性 别进行单样本的游程检验时，由于这个分类变量中有两类取值，则我们将男性取 值为 0，女性取值为 1。我们得到取值为 0 的数目为 508，取值为 1 的数目为 572。

中央仓 大区域仓 大区域仓 消费者 小区域仓 门店 小区域仓 小区域仓 小区域仓 门店 门店 运营层优化：门店配补货优化 先进的需求预测引擎 提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习 和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参 和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提 供丰富的报表与 KPI 展示，快速精准捕捉市场波 动。 需求驱动的智能补货决策 在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和 需求预测 补货计划 促销优化 多级库存优化 帮助权衡更高的服务水平与额外库存 成本的关系，通过敏感性分析指导企 业在指定库存需求的情况下达到最合 理的服务水平，找到最佳的经营模式 结合传统时间序列与 AI 算法，充分 利用企业内外部数据，为多种类别 的商品提供更精准的需求预测，同 时也将新品、促销等特殊场景纳入 考量，对补货及库存优化提供支持 基于需求预测对常规品、长尾品、易腐 品、促销品等不同类别的商品采用针对 80%-90% 高频高量备件预测准确率区间 通过机器学习的技术预测月度零备件来自经销 商的需求。通过更合理的采购补货来加快库存 周转，减少资金占用 某领军型物流企业 件量预测 结合经典的时间序列与最新的深度学习模型， 我们提供细至波次粒度（每 30 分钟一次）下 高精度的实时预测解决方案 2x 原有准确率 误差率 10% 之内占比高达 39.76% ，较原模型提升一 倍 30 分钟滚动预测，原模型无法实现

产品跟踪和系谱（Product Tracking and Genealogy） 提供工件在任一时刻的位置和状态信息。其状态信息可包括：进行该工作的人员信息； 按供应商划分的组成物料、产品批量、序列号、当前生产情况、警告、返工或与产品相关的 其它异常信息。其在线跟踪功能也可创建一个历史记录，使得零件和每个末端产品的使用具 有追溯性。 11. 性能分析(Performance Analysis) 针对成本对象并 随着生产过程进行成本的归集和分配； 某些主零件交期长，需根据市场预测提前购买或保持一定的库存； 28 终端产品具有售后维修管理需求，需记录管理产品的序列号和维修记录，还需根据 序号追踪原始生产状况。 终端产品报价与合同评审体系不完善，无法有效体现产品的个性化特点。 3.2.2 电子行业合规性 近年来，全球电子电气工业急剧发展，产品生命周期越来越短，给人类带来了堆积如山 。其中个性化需求如下： 原材料追溯。原材料信息与 PCBA 的序列号进行相互查询追溯；支持对 1 料卷分成 多料卷，或多料卷合并为 1 料卷的追溯管理； 产成品及在制品追溯。从产成品序列号或批次号追查到当日的生产环境，包括温度、 32 湿度、洁净度等信息；PCB 过站 100%记录产品序列号；在制品追溯贯穿于每一批 次产品、每一块电路板和每一个系统的检查、测试；对

中央仓 大区域仓 大区域仓 消费者 小区域仓 门店 小区域仓 小区域仓 小区域仓 门店 门店 运营层优化：门店配补货优化 先进的需求预测引擎 提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习 和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参 和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提 供丰富的报表与 KPI 展示，快速精准捕捉市场波 动。 需求驱动的智能补货决策 在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和 需求预测 补货计划 促销优化 多级库存优化 帮助权衡更高的服务水平与额外库存 成本的关系，通过敏感性分析指导企 业在指定库存需求的情况下达到最合 理的服务水平，找到最佳的经营模式 结合传统时间序列与 AI 算法，充分 利用企业内外部数据，为多种类别 的商品提供更精准的需求预测，同 时也将新品、促销等特殊场景纳入 考量，对补货及库存优化提供支持 基于需求预测对常规品、长尾品、易腐 品、促销品等不同类别的商品采用针对