工业互联网能力框架 智能制造成熟度评估模型 云计算能力框架 数字化转型方法论 START 集团级企业数字化转型方法 论帮助企业实现数字化转型 升级 稳态 + 敏态双态 IT 架构帮助 企业应对不同的信息化支撑与 运营管理需求 多维度体系化帮助企业评估现 有的信息化能力与信息化资产 双态 IT 架构设计方法论 集团级微服务能力框架，帮助 企业从评估，拆机，重构等多 阶段构建企业微服务能力 阶段构建企业微服务能力 微服务能力框架 基于行业实践与积累，形成 了电力投资领域的信息化能 力模型 企业信息化评估方法论 47 47 THANK YOU 感谢聆听

协同与智能 3.1.1 矿山企业智能化转型方法论—“ 1 架构 +2 核心场景 +3 横 4 纵解决方 案 +5 统一” u 矿山企业智能化转型需要方式方法 ，亿欧智库通过对行业内专家访谈、典型案例、具体实践的深入研究，凝结提炼了其中的关键要点和核心要 素 ，并提出“ 12345” 矿山企业智能化转型方法论。 u 通过一”套架构 +“ 两”大核心场景 两”大核心场景 +“ 三”横生产解决方案 +“ 四”纵管理解决方案 +“ 五”个统一的方法论，希望矿山企业在智能化转型过 程中，既 能够保证转型的系统性、完整性、稳定性和智能性，也能够达到转型的最终目的 ：高效经营、节能降本、安全生产。 亿欧智库：矿山企业智能化转型方法论 注：” 5 统一”具体内涵 1 ）数据统一 ：来自不同厂商的设备与系统制约了矿山企业利用与挖掘数据的效率。数据格式与协议的统一最终将驱动生产与管理的协同发展。 (355826) 系统性 完整性 稳定性 智能 性 高效经营 节能降本 安全生产 从上到下、完整统一的系统性智能矿山设计架构 31 u 在矿山企业智能化转型方法论的指导下，实施路径主要针对现有矿山和新建矿山两类矿山形成两条路径。 u 其中新建矿山，可以充分考虑到矿山的整体性，同时考虑先进工艺、装备和信息技术等因素 ，以充足的资金优势 ，建立智能矿山试点示范案例。

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 计、全面识别定制化智能解决方案需求、推动平 稳有序有效落地，实现将智慧工厂战略贯彻到执 行的一站式服务。 一体化端到端智慧工厂实施方法论 信息来源：思略特分析 战 略 解 读 （如:业务/ 数 字 化 / 运 营），识别 智能解决方 案用例，赋 能核心能力 建设 基于运营现 状评估，识 别基于场景 的智能解决 方案用例， 实现端到端 思略特 13 虽然各个行业的特点与所遇到的挑战不尽相 同，然而新一轮工业技术革新带来了新的机 遇，普华永道思略特将持续关注智慧工厂发 展，并借助在不同行业的成功项目经验、成熟 的智慧工厂实施方法论、以及与行业领先智能 制造技术合作伙伴共同搭建的端到端解决方案 生态，帮助企业达成产能与制造能力升级，推 动制造业企业竞争力更上一层楼。 结语 14 思略特 | 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析

MES 系统建置及应用涉及的关连组织部 门 6. MES 系统对制造组织部门的价值看板  MES系统应用和技术模型 1. MES 有无标准框架可遵循实施 2. MES 可发展规范化的方法论解说 3. MES 系统成功的核心在那个部位 4. 总结 MES 整体运维系统的框架 5.MES 系统给智能工厂最大的贡献力度  定义、规划与选择一套合身的MES 制 造执行系统 1. 规划一套可行度高的 功 - 能 - 价 - 值 - 看 - 板 ----- OP 互连网 + 制造大数 据 车间作业工 MES 系统应用和技术模 型 1. MES有无标准框架可遵循实施 2. MES可发展规范化的方法论解说 - MES核心数据流程、框架、模块 - MES基础数据流生成的系统应用管制 能量 - MES基于制造运营是否横纵向扩张模块 3. MES系统成功的核心在那个部位 4. 总结MES整体运维系统的框架 难以标准化 -------------------- 难以标准化 EQP 难以标准化 ERP 可以标准化 / 模块化 / 套件化 同厂商可以标准化 / 模块化 / 套件化 2.MES 发展规范化的方法论解 说  通过制造管理运营流程梳理的 六大步骤：  通过制造组织疏理  通过制造功能疏理  通过制造工作疏理  通过制造数据疏理  通过制造模块疏理  通过制造系统疏理 组织 功能

工业互联网能力框架 智能制造成熟度评估模型 云计算能力框架 数字化转型方法论 START 集团级企业数字化转型方法 论帮助企业实现数字化转型 升级 稳态 + 敏态双态 IT 架构帮助 企业应对不同的信息化支撑与 运营管理需求 多维度体系化帮助企业评估现 有的信息化能力与信息化资产 双态 IT 架构设计方法论 集团级微服务能力框架，帮助 企业从评估，拆机，重构等多 阶段构建企业微服务能力 阶段构建企业微服务能力 微服务能力框架 基于行业实践与积累，形成 了电力投资领域的信息化能 力模型 企业信息化评估方法论 15 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 智慧工厂解决方案 数字化咨询服务 工业互联网解决方案 4 制造行业方案目录 智慧工厂解决方案 16 智慧工厂 智能化供应 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理

通的产品不同，数据整理难度较大，尤其本次 项目涉及选配，对 BOM 的整理要求尤为重要和困难。 133 实施方法保障： Quick SAP 实施方法论，保障项目的成功实施 通过 22 年的积累，总结出一套行之有效的 Quick SAP 实施方法论，保障项目的成功实施 134 实施计划保障：四级计划管理方法 《某小组工作任务表》 《项目总体计划》 阶段整体工作计划 各小组 阶段工作任务表 6 谭乐 MM 顾问 8 8 年 SAP 项目实施工作经验， SAP 全球认证顾问（ MM ）、 PMP 认证，在工业制造、高科技电子、汽配、化工、能源行 业实施经验；熟悉 SAP 系统的实施方法论，能够准确分析和把握客户的需求，结合客户需求和系统功能，能够灵活设计最 优解决方案并进行实施。熟悉 SAP 系统实施的全过程以及关键点，包括项目组织结构、基础培训、需求调研、需求分析、 蓝图设计、系 项目实施期间，通过各种培训模式，包括课堂培训、研讨会、一对一帮教、使甲方团队成员有效地掌握实施技 巧和系统功能，保证项目顺利推进，并在项目结束后，继续维护及优化系统，及完成后续推广工作 确保客户方项目小组及关键用户掌握项目实施方法论及项目实施及管理技巧 确保客户方技术人员掌握客户化开发及系统维护的各项技术、技巧 确保最终用户理解及掌握业务流程、解决方案、系统功能、操作步骤 确保系统的顺利交接 定义 培训策略 设计

过项目组与各级人员不断 沟通与交流，传递消防管理理念。 关键三：良好的项目管理 优秀的项目经理按照成熟方法论，综合考虑消防和社区元素，制定出高质量的 符合实际的项目计划并恪守项目里程，听取用户意见建议，重视培训并制定项 目实施后的支持和维护计划。 HIK 快速、成熟的实施方法论能够深入消防业务，覆盖项目实施的全生命周期， 具有以下特点：  切合实际的实施模式，与实际项目同步，通过智慧管理保证单位企业对消

然而，受限于当时的技术条件，这一构想在随后数十 年里未能取得实质性突破。MIT前计算机科学和人工 智能系主任，前 iRobot公司创始人和首席执行官，机器 人学家 Rodney Brooks 推动了机器人行为主义方法论 的发展，主张智能应由身体与环境的实时交互自然涌 现，确立了“感知—行动”闭环系统的可行性 ［12］，成为 具身智能的奠基性理念。自 2023 年美国斯坦福大学 Mobile-ALOHA 家务机器人横空出世之后，具身智能

中之杰归纳整理了自身的丰富行业经验，为中小微企业数字化转型提供管理咨询、技术咨询、落 地 实施与运维等全方位数字化建设服务 > 总结以往的成熟客户案例、方案规划，针对各个行业， 形成中之杰的数字化转型方法论 > 与客户沟通具体的管理议题，关注客户效益（存货、准 交率等指标），为客户带来价值 > 依据原有模版／路径，对客户的企业现状做出管理诊断， 帮助客户理清其需要改进的方面 > 为客户实施方案，帮助客户达到降本增效的目的（如存

际交往 建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类 思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型 JEL Codes: A11；B41；C45；D83 ∗胡诗云，北京大学国家发展研究院，博士研究生，电子邮箱：hushiyun@pku.edu.cn。易君健，北京大学国家发展研究院，教授，（联系方式）。作者 selection” 和 “exo- geneity” 这两个部分分别代表什么含义？他们之间有什么区别？ 研究者向 AI 请求解释学术文献中”no selection” 和”exogeneity” 两个方法论概念的含义及区别。AI 通过 结构化回答清晰定义了这两个概念。具体而言，no selection 指的是通过外部强制复工日期来确保受试者分配 不受先前特征影响的机制，而 exogeneity 则 这四种角色不是割裂的，而是相互补充、逐层递进的整体。从简单的研究辅助到复杂的实验对象，再到情感和 职业支持，AI 大模型正在重塑社会科学研究的全流程。研究者与 AI 的协作不仅提高了研究效率，更拓展了 研究视野和方法论边界。 展望未来，大模型融入研究全流程将产生深远影响。它将加速知识积累和理论创新，使研究者能更快地站 在巨人的肩膀上；它将降低进行高质量研究的数据和技术门槛；它将促进跨学科融合，通过共同的人工智能助