...........57 5.4.1 项目启动阶段.................................................................................................................................58 5.4.2 需求调研确认阶段.......................... ...............58 5.4.3 软件功能实现确认阶段.................................................................................................................60 5.4.4 数据标准化初装阶段................................. ....................................................................................60 5.4.5 系统培训阶段....................................................................................................

十月 十一月 十二月 准备 阶段 上线准备 阶段 组建团队 最终用户手册 上线后支持 月结 单元 / 集成 / 用户接受测试 系统配置 详细业务蓝图设计 蓝图签字 业务蓝图设计阶段 实施阶段 SAP 基础培训 业务蓝图计划 差异分析 权限设计 最终用户 培训 系统转换 上线支持 阶段 新工厂推广 BW 实施 上线后支持 阶段一 推广准备 九月 十月 十月 SAP 第一阶段 十一月 所需人天估计 SAP 试点落实阶段 (Template) 及全面推广阶段组合指示图 试点落实 全面推广 组合运用 整体 项目启动 整体 项目启动 试点落实 - 业务蓝图及 功能设计 试点落实 - 业务蓝图及 功能设计 模板维护及支持 模板维护及支持 项目管理 项目管理 实施项目准备 数据管理策略及计划（净化，迁移） 整体功能设计 业务蓝图 此过程的目的是建立一个集 团业务蓝图，它是一个基于 需求讨论结果编制的详细文 档，需求讨论包括公司的 E2E 流程需求、未来的系统 规划、功能增强及与其它系 统的接口。安全和控制也包 括在此阶段设计中。 业务蓝图为了解公司的业务 将如何运作提供了基础。 • 业务蓝图 - 总体设置 - 组织结构 - 主数据 - 交易数据 - 流程图 - 接口图 - 业务规则 - 流程差距分析 • 组织变更管理计划

汽车行业智能制造大型企业数字化转型解决 方案 项目实施概述 01 蓝图设计阶段工作回顾 02 主数据管理方案汇报 03 各模块蓝图设计方案汇报 04 下一阶段工作计划及关注重点 05 开篇 从 2022 年 6 月 6 日项目启动到今天，在 XX 各级领导的关心和支持下，经过项目组成员的 共同努力和辛勤劳动，顺利开展并完成了业务调研、蓝图设计阶段工作，各部门关键用户、模块 组长、流程负责人对业务蓝图进行了确认。在此， 中 心、获利分析 系统集成范围 序号 系统名称 1 SRM 系统 2 OA 系统 3 L2C 系统 4 PMS 系统 5 PLM 系统 6 IWMS 系统 ERP 项目计划 项目阶段 2022 年 5 月 2022 年 6 月 2022 年 7 月 2022 年 8 月 2022 年 9 月 2022 年 10 月 2022 年 11 月 2022 年 12 月 2023 年 1 距离系统上线 只剩 118 天 ! 上线支持 问题清单管理 系统功能优化 上线月结支持 今天 8 月 05 日 项目实施概述 01 蓝图设计阶段工作回顾 02 主数据管理方案汇报 03 各模块蓝图设计方案汇报 04 下一阶段工作计划及关注重点 05 蓝图设计 - 工作回顾 初步方案讨论 编写及确认现状 调研报告 蓝图流程设计 业务专题讨论 蓝图确认签字 业务现状调研

众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 智能手环作为新兴产品，其市场潜力还未完全释放，正处于承前启后的发展阶段。 现阶段消费者对智能手环的评价如何？智能手环厂商今后应采取什么样的发展 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中， 我们以武汉市社区居民为调查对象，采用分层抽样和三阶段抽样相结合的概率抽 样调查方式，将武汉市的分为中心城区和远城区两层，其中三阶段抽样是从武汉 市所有行政区中利用 PPS 抽样法抽取行政区，再从行政区中抽取社区，最后利 用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查 身需求的男性，对健康检测有需求的中老年消费者市场有待开发。第四，接近 45%潜在用户有较大可能成为智能手环用户。针对调查结果我们提出了相应的营 销与产品发展策略。 关键字：智能手环；不等概率三阶段抽样；文本挖掘；LDA 主题模型；logit 二 元选择模型；聚类分析法 III Abstract With artificial intelligence technology keeping

分开审批且部分情况下 分 开维护，难以保障 BOM 数据、图纸数据和三维 模型 的一致性。 没有专用的检验工序卡，检验信息表达不完整，没有 结构化，导致 MES 系统缺乏检验指标。 初样机阶段设计部门不提供 BOM ， ERP 中无法直接 获 取 BOM 信息，给下游业务部门增加许多重复工作。 设计 BOM 目前是在 PDM 归档时才手工搭建，存在 BOM 数据不准确影响下游生产组织的风险。 工具 规 格信 息 生产处 计划处 研发 ⚫ 产品设计 ⚫ 制定产品的 E-BOM ⚫ 制定产品及相关零部件的 2D 图纸 , 与质控及测试标准 ⚫ 审批产品及零部件 ⚫ 制定产品项目的阶段指标 工艺 ⚫ 工序及工装工具定义 ⚫ 编制二维工艺； ⚫ 工艺下发至车间 元器件、机构 件、工装辅料 规格信息 物 资 ⚫ 元器件、机构件采 购 ⚫ 工装辅料等采购 ⚫ 供应商管理 技术状态管理 资源库管理 仿真数据管理 系统工程 项目计划管理 Page 19 6/27/2022 2022 Page 20 6/27/ 项目立项管理业务场景 1. 提供全局的统一的可视化的研发阶段项目创建界面 2. 支持从 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

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 供应链管理 业务优化 技术专家 进一步的优化 自动化速赢 运作模式 3 2 3 • 供应链管理 • 业务流程优化 • 技术专家 流程优化人员和业务结果 规划和配置 供应链 参数优化 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 支持 19 清晰的角色描述 • 能力 • 功能 • 生活中的一天 战略与路线图保持一致 • 成熟度 • 试点和阶段识别 • 大事记 起点 • 活动设置 • 沟通计划 管理 • 团队成员选择 • 明确的职责和行动 项目方法：引导人员并可视化旅程的步骤 高水平的路线图 试运行一个集群 分析团队的技 能和 学历 • 变化的影响 战略和路线图一致 • 提升技能 • 学习新技能 • 招募 行动计划 - 知识转移 项目思路 : 设计转型历程阶段 清晰的角色描述 • 能力 • 功能 • 生活中的一天 • Nº 人所需的特定的角 色 • 缺乏技能 20 转换设计 转换需求 知识转移 详细设计 人员调动

矿设 计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化 u1999 年首届“国际数字地球”大会上提出 “数字矿山”（ Digital Mine ）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿 山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质， 实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。 发展历程：中国矿山经历机械化、自动化、信息化、数字化，目前 已迎来智能化阶段 u 目前，加拿大、瑞典、美国、澳大利亚等发达国家已实现遥控采矿、无人工作面甚至无人矿井。而中国矿山经历了机械化、自动化、信息化和 数字化阶段，目前正处于数字化向智能化的过渡阶段。从“十三五”开始，我国进入智能矿山的技术储备期 ，形成了局部应用和示范案例。从 2021 年开始，部分 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 智能化 / 无人阶 段 资料来源：公开资料、亿欧智库 信息化阶段 数字化阶段 机械化阶段 自动化阶段 6 1.2.2 发展历程：重新厘清信息化、数字化、智能化矿山的区别 u 中国矿山数智化建设经历信息化、数字化，迎来智能化，但是这三者

型，以更高生产力、更高效能、更短产品上市 时间、更强灵活性在国际竞争中占据先机。 总之，作为工业技术和工业软件的全球 领导者，西门子将积极在中国的“工业 4.0” 变革（也就是“两化深度融合”的高阶阶段） 扮演世界级的实践者和战略供应商两个关键角 色。作为世界级的实践者，西门子自身使用自 己发明创造的技术实现卓越运营，为广大用户 提供实践经验；作为战略提供商，西门子愿意 和广大用户分享这些经验，并提供世界级的工 MBE 的外延进行了扩展和说明，其中未来的基于模 型的系统工程和基于模型的维护是未来基于模 型企业的应用和实践方向。 图 9 MBE 三大组成 : MBe， MBM， MBS 图 10 数字化企业阶段 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） 大型装备制造业数字化之道 12 2020 年的远景规划，将 MBSE 的标准的制定 作为努力的关键领域。MBSE 是正式的建模应 用程序，用以支持开始于概念设计阶段的系统 需求、设计、分析、验证和确认活动。可以说 系 统 工 程（System Engineering， 简 称 SE） 是跨整个产品的开发、部署和处置阶段的设计 决策的协调，MBSE 是一个接口，可 以被认为是“将东西粘合在一起”的 一个系统化的方式。最近系统建模标 准开始对

协同创新”，上游国产芯片在重重围堵中奋力突围，中游智算中心市 场蓬勃发展、服务模式不断创新，下游算力在各行各业得到广泛、深 度应用，智算产业已成为驱动数字经济增长的巨大动能。 当前，我国智算产业发展已步入“AI 规模化应用”的关键阶段， 基础设施供给进一步“量质双升”，产业在政策、技术、生态多重加 持下加速升级。政策是指南针，国家通过“东数西算”政策深化区域 协同；地方政府以“点-链-网-面”推进算力网络体系化建设。技术 Python 数据分析、网络搜索、图像生成等工具协同工作。 后训练和任务型应用驱动智算需求持续高速增长。xAI 数据 显示，从 Grok2 到 Grok3 预训练阶段的算力需求增长 10 倍，从 Gork3 到 Grok4 强化学习阶段的算力需求增长 10 倍 [7]。后训练阶 段，大规模强化学习催生强大推理能力。DeepSeek 论文 [8]指出， 推理可以通过纯强化学习涌现，DeepSeek-R1-Zero 程中观察到大规模强化学习呈现出与 GPT 系列预训练相同的“更 多计算=更好性能”的趋势。阿里云通义团队推出 QwQ-32B 时表示， 强化学习的持续扩展可以帮助中型模型实现与巨型 MoE 模型相媲 美的性能。推理阶段，更长思维链促成更高质量输出。OpenAI 开 发 o3 时验证，当推理模型被允许进行更多思考时，其性能将显著 提升。这一特性促进形成推理时间扩展技术，即在推理过程中增 加计算资源以提高输出质量，并让用户拥有了平衡成本和性能的

）信息系统进化的六阶段模 型 IT 启蒙时代（ 1.0 ） 部门级 IT 时代（ 2.0 ） 企业级 IT 时代（ 3.0 ） 数 字化运营 时代（ 4.0 ） 控制阶段 整合阶段 数据管理阶段 成熟 阶段 初始阶段 行业领先实践 集团现状 系统整合与价值提升阶段 分散建设阶段 规划与重构 规划与重构 扩展阶段 战略型 战术型 投 入 时间 转型 - 7 - • 打造大数据分析平台，实现工 程机械行业工业大数据的深化 应用。 • 徐工机械通过云、管、端协同，打造 商业、工业大数据联动，实现纵向协 同。 • 西门子数字化工厂被认为最接 近工业 4.0 思路的工厂，属于 混线生产和柔性生产， 一 条生 建立上海电气集团主数据管理平台、统 一的主数据管理标准 • 实现一体化销售，实现订单项目的计划、 进度和成本等全过程管理，实现集中采 购、仓储管理、财务会计、管理会计、 固定资产等管理 散到整合的发展阶段 信息化既是一把手工程， 又是全员工程 管理转变与信息整合紧 密配合，协同推进 信息化整合目标明确， 长期不懈地持续推进 统分结合， 以标准化为 主干，平衡共性个性