加入星球获取更多更全的数智化解决方案 燃气行业事故特点： Ø 易发生燃气泄漏、连锁爆炸等恶 性事故。 Ø 作为燃气终端运营商， 与用户密 切相连， 用户事故多发。 Ø 事故发生季节性强。 Ø LNG 、 CNG 储配站， 汽车加气 站， 管输燃气， LNG 、 CNG 、 LPG 运输槽车等重大危险源较 多。 天然气的危险特性： Ø 易燃性、易爆性；

正常营业、突发停业、已闭店、轻改店 ... 商品时令描述 用于预测调整 常规品、节令性、季节性 ... 销售渠道 影响售卖范围和到货仓位 线上、线下、 app 、微信商场 ... 商品属性 界定适用预测和订货模型 新品、老品、促销品、必备品、淘汰品、滞销品 ... 生命周期 用于预测调整 开发期、引进期、成长期、成熟期、衰退期 ... 适合售卖季节 用于预测调整 春、夏、秋、冬 单品销售数据 用于预测调整 单品单店、日均销额、日均销量 根据业务需求，对不同业务情景搭建适合产销协同会议，并持续改善  新品产销协同会议  大宗原料产销协同会议  线下 / 线上大型促销活动产销协同会议  日常促销产销协同会议  时令产品产销协同会议  季节性产品产销协同会议 重点 S&OP 场景落地（ 4-12 月） 70 规划路线—— S&OP 体系对 2017-2019 业务任务的支撑 预预实差 体系建设 采购订货 模型研发 完善计划

O2O 到店 / 到家业务  会员权益便捷入口，会员价 / 优惠券 / 充值  广告页面灵活配置，促进流量转化 营销活动栏：  本期主推（主题活动）  用于按月或季度，主推当下时节的季节商 品，或当前单项商品促销活动。  为您推荐（导购）  结合系统大数据的会员画像，根据用户所浏 览的商品信息数据、购物车数据、收藏商品 数据等，系统自动进行商品导购。  各项的营销活动

时，系统还可以根据市场供需情况，对药材的采购和库存进行智能 调配，减少资源浪费，降低成本。 此外，DeepSeek 技术还可以通过机器学习模型，对中药资源 的未来需求进行预测。通过对历史销售数据、季节性因素、疾病流 行趋势等进行分析，系统能够预测未来一段时间内各类药材的需求 量，提前做好采购和储存计划，避免因供需不平衡导致的资源浪费 或短缺。 在具体实施过程中，可以按照以下步骤进行： 1 此外，DeepSeek 还能够对中药材库存管理进行智能化升级。 通过分析市场需求与供应链动态，系统可以预测未来中药材的需求 量，并自动调整库存水平，避免库存过剩或短缺的情况发生。例 如，系统可以根据季节性需求变化（如冬季对某些滋补类中药材的 需求增加）动态调整采购计划，确保供应链的高效运转。 在供应链的透明化方面，DeepSeek 通过区块链技术与深度学 习模型的结合，能够实现中药材从源头到终端消费者的全程可追 。 最后，知识图谱还可以用于中医药的智能化健康管理。通过整 合患者的健康数据、生活习惯、疾病史等信息，知识图谱可以为用 户提供个性化的健康建议和预防措施。例如，系统可以根据用户的 体质特征和季节变化，推荐适合的食疗方案或养生方法，帮助用户 实现健康管理。 以下是一些具体应用场景的示例：  智能诊断：通过知识图谱快速匹配症状与方剂，提供个性化治 疗方案。  教育培训：构建交互式知识图谱，提升中医药学习效率。

节性特征显著的农业产业背景下，其智能化营销面临独特的技术难点 与专业化发展要求。 农业产品的供给具有长周期、高投入的特性，例如肉鸡养殖周期 通常为 3-4 个月，肉猪养殖周期为 5-6 个月。同时，需求端受季节、 区域及个性化偏好三维差异驱动，且产品销售时效性强。在 B 端客户 决策复杂的情况下，传统以生产为导向的产销模式在市场快速变化时 往往效率低下，难以实现精准供需匹配，导致营销效能和覆盖率不足。 据，以及市场行情等外部数据，每日建模数据量达千万条。在知识层， 平台基于知识图谱构建了包含超 100 万节点与 500 万关系的知识网 络，涵盖品种特性、生长规律、区域市场等多维度信息，并通过时间 序列分析挖掘模式，识别季节性波动、价格传导规律，形成可复用的 知识组件。在算法层，平台融合了多种先进算法：在产销匹配规划中 应用层次区域结构图预测模型、多尺度时间序列异常检测算法等，实 现异常识别准确率 95.7%，并有效解决了

有哪些潜在的试点原型可以支持快速取胜？ • RPA 将为 GP 提供机会，使其能够将全职员工从低价值、高数量的重复性、耗时 的手动活动中解放出来 • 这些全职员工可以用来执行更高价值的任务 • 由于季节性和数量不规律（如 PR 到 PO 的转换等），一些 GP 流程需要可扩展 的灵活劳动力。 • 由于人类的局限性，这些企业在高峰期的流程中形成了瓶颈，并在经济低迷时创 造了过剩产能 机器人流程自

率，系统可以 预测客户未来可能的需求，提前推送相关产品。 为了进一步提高推荐的精准度，AI 大模型还可以结合外部数据 源，如天气预警、宏观经济趋势和行业动态，动态调整推荐策略。 例如，在台风季节到来前，系统可以自动向高风险地区的客户推送 家庭财产险和自然灾害险的相关信息。 以下是一个典型的定制化服务推荐流程： 1. 客户情绪识别： 通过 AI 模型分析客户的情绪状态，识别潜在需求。 提取与欺诈相关的特征，如理赔金额、理赔频率、理赔 时间间隔、客户历史行为等。 o 通过特征选择方法，筛选出对欺诈预测最有影响的特 征。 o 生成新的特征，如理赔金额与收入的比值、理赔时间与 季节的关系等。 3. 模型训练与优化： o 选择合适的机器学习算法，如随机森林、支持向量 机、XGBoost 等，进行模型训练。 o 使用交叉验证方法评估模型性能，防止过拟合。 o 通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，调整模型超参数， 其次，动态定价策略的灵活性使其能够快速响应市场变化。传 统保险定价通常基于历史数据和固定规则，无法及时反映突发风险 事件的影响。而 AI 大模型能够通过实时监测市场动态和客户行 为，迅速调整定价策略。例如，在自然灾害频发的季节，AI 模型可 以通过分析气象数据和历史灾害记录，预测可能发生的风险，并相 应提高特定区域的保费，以降低公司的潜在损失。同时，对于低风 险客户，AI 模型也能够提供更具吸引力的保费，以增强客户粘性和

并支持经理的薪酬计 划 ； 这两个领域都是具有指定时间段的区域 ， 其特点是使用率高 ， 需要快速响应用户问题。 在一年中的某些时候更忙的聊天机器人，如绩效管理、福利登记和薪酬规划聊天机器人，被认为是 “季节性机器人 ” 。IBM 也有一个机器人，每天 24 小时，每周 7 天，全年访问。一个例子是 IBM 流行的新雇佣聊天机器人。它是 IBM 最繁忙的聊天机器人之一，每天回答 700 个问题。新雇佣聊天机

像，为后续的预测分析奠定基础。 其次，DeepSeek 大模型采用时间序列分析、聚类分析以及分 类算法等多种技术手段，对客户行为进行分类和预测。例如，通过 时间序列分析，模型可以识别客户购买周期和季节性波动规律；通 过聚类分析，能够将客户分为高价值客户、潜在客户和流失客户等 类别；通过分类算法，可以预测客户的购买意向、复购概率以及流 失风险。 在实际应用中，客户行为预测的具体场景包括但不限于以下几 览偏好、对不同产品的点击频率、以及购买决策的关键因素。通过 这些分析，模型能够生成每位客户的购买意向评分，预测其在未来 某一时间段内完成购买的可能性。 为了进一步提升预测的准确性，模型还结合了外部环境因素， 如季节性需求变化、市场竞争态势、宏观经济指标等。这些因素通 过特征工程被纳入模型训练过程，确保预测结果更具现实意义。 在实际应用中，企业可以将预测结果用于以下场景：  精准营销：根据客户的购买意向评分，定制个性化的营销内

重点目标集聚分析、监 督检查计划和现场监督检查方案自动生成与动态更新、安全生产状况诊断与评估。 企业安全隐患预判预警预防。通过分析挖掘海量的历史安全隐患数据，揭示历史数据中安全隐患发生发展的 季节性、周期性、关联性、时空分布的规律、特征和模型，并利用规律、特征和模型对安全隐患的发生发展进行 预判、预警，使得企业能够有针对性的制定预防方案，将安全隐患治理从“事后处理”的传统模式革新到预控层面 应急决策和指挥人员可以参考相似事故案例的救援处置方法，制定事故救援方案，指导应急救援的实施。 事故预警分析。利用大数据分析工具，根据事故的事故类型、数量、月份、地点等信息以及事故发生的水文 气象环境、社会环境、人员情况等数据，进行季节性、周期性、时空分布等特征、规律、模型的相关性分析与数 据挖掘，并根据分析结果对企业和社会公众有针对性进行事故预警，如分析结果显示“进入夏季雨水天气较多， 很容易会造成山体山石滑坡坍塌而形成事故”