实时数仓建模： 2.4 SelectDB在实时场景中的应用 业务应用： 2.5 SelectDB在日志收集分析中的运用-架构及效果 整体架构 2.6 SelectDB案例-日志检索分析-建表示例 CREATE TABLE XXX_LOGS ( ts DATETIME, path TEXT, message TEXT, hostname false，以降低存储空间。 （2）导入语句 • 需要针对 filebeat 采集的 json 格式数据，做正确解 析，此处与 Doris 建表字段类型要一致。 2.6 SelectDB案例-日志检索分析-load 示例 2.7 SelectDB案例-日志检索分析-实现效果 03 实时数仓在智慧港口的实战运用 3.1 SelectDB指标计算实践 业务场景（场地内的件散货货物作业动态数据） 智慧码头运营 着重于钢材类货物，精确统计其进货后 1 天内作业量大于 500 吨的情形，为制定钢材专属作业方案与资源 配置策略提供数据支持，提升特定货物类别及作业时段运营管理效能与资源利用效率。 3.2 SelectDB指标计算实践-示例代码（表结构） -- 场地货动态表 CREATE TABLE `TMP_ACTIVITIES` ( `g_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '动态id',

准化，并创建高质量数据集，同时根据人类偏好调整模型输出。 基础模型 预训练 任务 适应 文本生成 示例 ：自动化培训内容、采购方面辅助工具 摘要 示例 ：诊断设备故障、备件更新 信息提取 示例 ：生成新设计、供应链评估 图像生成 示例 ：缺陷检测、识别改进 聊天机器人 示例 ：供应链协助、维护和故障排除指南 以及其它制造任务 维护和维修数据 工程数据 供应链数据

未来工厂”咨询规划的具体内容 未来工厂 咨询规划 “ 未来工厂”咨询规划的最终成果 未来工厂 咨询规划 “ 未来工厂”咨询规划工作流程 案例示例 CONTENTS 数字孪生 – 数据治理 与 数据 分析 示例 数字孪生 – 智慧指挥 中心 示例 感谢聆听！

由于各行业生产流程不同，且各行业智能化情况不同，智能工厂有以下几种不同的发展类型和建设模式，也形成 了不同的市场需求 展示页 4 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 智能制造模式 关键能力要素解读（示例） 全流程数字 管理 数字化设计 与仿真实现 信息系统 （ MES/ ERP) 协同与集成 智能装备 应用与集成 生产现场数 据可视化 管理 … 网络化制造 资源协同云 平台 系共同发展的大前提下，着力探索 Handle ，推动与其它技术标识解析系统 体系互联互通 整体体系架构与网络互联 14 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 智能制造模式 关键能力要素解读（示例） 全流程数字 管理 数字化设计 与仿真实现 信息系统 （ MES/ ERP) 协同与集成 智能装备 应用与集成 生产现场数 据可视化 管理 … 网络化制造 资源协同云 平台 关键故障类别的预测。分析将首先给出各关键 故障对应的 KPI 指标列表，进而进行关键故障 预测。 关键故障分类将基于“缺陷分类表”划分。 输入数据 结果输出 支持向量机 决策树 未来时间窗 固定时间窗 当前时间 示例图 DCS/SCADA 数据： •电流 •温度 •电压 •环境 •功率 •转速等 故障历史数据 振动加速度传感器数据 40 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 目录

参数 2 参数…… 产品 结构 1 选项 1 结构 2 选项 A 参数 1 参数… … 约 束 约 束  外销业务属于标准选配 29 外销配置 BOM 系统实现逻辑图 - 示例 连接特性（类）到 可配置产品 配置文件 按类组合特性 类 选定恰当特性 特性 维护产品配置对象 物料主记录 使用所有可能 工序创建“超级”任务清单 路线维护 使用所有可能 、可选配的对象是什么？包含了哪些选配条件？ 4 、得到特定产品型需要满足哪些条件？ VC 主数据 示例 对象 空调类型（例如：窗机、柜机、挂机等） 分类 压缩机参数、、面板参数及其它参数 特性 压缩机参数：日立、松下 面板层参数：颜色 超级 BOM 按对象系列设置 超级工艺路线 按对象系列设置 表 1 空调 VC 主数据（示例） 30 Op. 10 Op. 20 Op. 30 B C 工艺路线 直接录入 变更单物 料需求 , 优 先执行供 应过程 再次解料，比 对后变更原单 再次解料，比对 后产出变更单， 记录物料增减 变 更 处 理 49 计划变更触发流程 SAP 系统 具体处理示例 数量型 日期型 数据错误型 …… 按 BOM 查询 按负责人 查询 • 系统外加强对计划变动流程的协同控制，评估已生成单据对业务的影响。 • MRP 计划在系统内在需求界面中可以看到需求与供给不匹配的情况，系统

弹性扩展：分布式训练系统应支持弹性扩展，即根据训练任 务的需求动态增减计算资源。例如，模型训练早期可通过增加 节点数量加速收敛，而后期则可减少资源以降低成本。 以下是一个分布式训练通信优化的示例表格： 优化技术 描述 适用场景 梯度压缩 减少梯度传输数据量，降低通信开销 分布式数据并行训练 稀疏通信 仅传输重要梯度信息，减少不必要的通信 大规模分布式训练 混合同步 结合同步和异步更新，平衡通信与计算效率 次版本号（Minor）表示新增功能或性能优化，修订号 （Patch）表示问题修复或微小改进。同时，为每个版本附加时间 戳和唯一标识符（如 commit hash），以便快速定位和追溯具体 变更。以下是版本命名示例： v1.2.3_20231015_abc123 | | | | └── commit hash | | | └── 时间戳 | | └── 修订号 | └── 次版本号 为确保访问控制策略的有效执行，还需定期进行权限审查和更 新。随着项目的发展和人员变动，用户的角色和权限可能需要进行 调整。定期审查权限分配可以避免权限过度或不足的情况，确保系 统的安全性。 以下是一个示例的访问控制矩阵，展示了不同角色在系统中的 权限分配： 角色 数据访问权限 模型训练权限 系统配置权限 管理员 读写 读写 读写 开发人员 读 读写 读 数据分析师 读 读 无 为了进一步

不储备库存，具体客户订单完成设计后，再开始生产准备和执行 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 30 应用存销比管理库存总量和结构示例 历史数据 + 管理目标 关键参数 销售计划 1 2 3 4 5 6 SY75C9I3H 111 96 631 442 217 141 营销公司 销售计划 总经办扣 除库存， 500 400 400 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 31 应用代理商存销比和安全库存进行样机分配示例 销售计划 1 2 3 4 5 6 SY75C9I3H 40 50 100 100 50 30 安全库存 1 2 3 4 5 6 SY75C9I3H 2 2 5 5 1 1 存销比 1 2 - 统一的销售数据来源： CRM 系统的推广 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 34 需求管理机制示例：未来落地有两个关键事项需要注意，市场洞察工作的常 态化和 CRM 销售漏斗数据的及时性和真实性 同比销售数据 环比销售数据 销售漏斗数据 系列 1 月 …… 12 月 SY35 …… SY800

“朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都会提供相应的案例以及提示词，并总结相关的提示技巧。 本文所展示的案例远不能覆盖所有的应用场景，希望这些示例能抛砖引玉，启发读者们更多更有创意的应用。 本文的主要贡献体现为以下两个方面。首先，本文是面向经济学、管理学研究者的生成式人工智能应用指 南。在本文之前，Bail (2024) 从改善调查问卷、 之间（如“Make America Great Again”和“Vector representations of text”）接近于正交。 4 应用大模型的四种方式 32 表 5: 文本嵌入示例 句子 嵌入向量（前 4 维，共 1536 维） “Make America Great Again!” [0.010, 0.027, 0.004, 0.094, −0.019] “Donald 制。例如，不仅要说明“转换参考文献格式”，更要指明 “将以下文献列表转换为《美国心理学会出版手册》第七版（APA 7th）规定的格式”。 其次，对于需要精确格式控制或涉及特定模式的任务，引入少量示例（Few-Shot Examples）是极为有效 的策略。通过提供 1 至 3 个“输入-输出”配对的样例，模型能够通过“上下文学习”（In-context Learning） 快速掌握任务的要

深入车间现场，对每个工序所需要 的设备、质量要求、加工要求等管 理要求进行调研，定义采集点位。 works 咨 询 采集 方式 采集 车间 数采 硬件 采集 来源 23 四、数据采集需求分析示例 注塑成型工艺 案例 原料预热 注塑成型 抛光 回火 能汇报或采集最好，但不做强 制要求 中 一般为实时汇报，也可按 班组或按天汇报 C 类 非核心工序的汇报点，产量数据及质量数据采集的管理要求较 低 低 按班组或按天汇报 四、数据采集需求分析示例 works 咨 询 B 类 J25 五、 MES 系统边界与集成 需求确定后，需要就系统的边界进行界定，如果界限划分不清晰， 即便是从业务角度分析出来的需求，也将面临新的挑战，如通过哪一个

，智能内容 工厂可以根据市场热点和客户需求，快速生成多样化的营销内容。例如，在某 个节日期间，针对某款车型，生成带有节日氛围的海报和图文，提高营销的吸 引力。 图 4-2 图文生成示例 技术框架：基于生成式大模型构建参数化工作流： ● 输入层：车型数据库（续航、价格、设计特征） + 场景关键词库（节日热 点、 地域文化）。 ● 生成层：采用商汤秒画模型，支持文生图 / 图生图双模式，通过 38 智 己 汽 车 红 中 国 信 通 院 场景示例 场景背景： 2024 年中秋节推广智己 L6 车型，需生成系列节日主题内容。 操作步骤： 输入参数： 车型： L6 （续航 700km 、轿跑设计、星空蓝配色）。 场景关键词：“中秋团圆”“科技赏月”“家庭出行”。 用户提问“冬季续航衰减”→推荐“低温电池技术详解”。 用户犹豫价格→触发“限时金融方案 + 区域补贴计算器”。 物料协同系统：自动关联 DMC 平台输出定制化素材（如针对家庭用户 推 送 MPV 空间演示视频）。 场景示例 高意向客户转化全记录 场景背景：主理人跟进一位高意向 - 科技控用户（标签：多次对比 IMAD 智驾、关注激光雷达）。 操作流程： 任务触发： 助销 APP 推送“促单任务”卡片，显示