对外部资源的整合和控制能力。 3. 对内部需求的管理和整合能力。 4. 为研发提供的稳定的器件资源和供应商资源。 5. 为区域交付提供的前瞻性、充足、区域化的供应资源储备。 区域资源的灵活性。 6. 建立整体上稳定、良性的合作关系。 7. 进行产品和集成产品的组装调制以及配套服务能力。 8. 质量、交付、安全、环保的要求。 1. 行业特点对采购的要求 一、集成产品解决方案型： IBM/HW 减少库存 1. 早期介入构筑成本优势 / 规避风 险 2. 供应商技术支持 3. 物料选型规范 1. 了解产品 / 服务的 销售 2. 重大项目需求 / 配 置和投标支持 3. 服务规范建立 1. Forecast/PO 2. 参与研发设计 3. 绩效反馈 4. 认证和管理 13 基于我司业务现状和未来战略要求： 1. 我司采购体系不仅仅是按照需求购买物料和服务，而 是定位 发周期和新技术引入、质量保证、整体交付和项目经 营，以及其他经营管理中起着重要的作用。 3. 我司采购体系应该基于以上定位进行合理资源配置， 设计绩效指标，建立管理和管控关系。 4. 建立合理的采购的流程、组织、 IT 、控制方式，并 提升各业务环节的流程遵从度水平。 5. 在集团和跨事业部层面，建立统一、清晰的采购管理 机制。 3. 采购定位—支持我司采购（体系）定位需要的能力（采购业务维度，含采购周 边部门） 

规范 • 打造依托于数字主线的研发体系 • 拉通研发过程主数据应用流程（如仿真验证 流程、工艺路线规划流程） • 完善变压器产品全生命周期数据管控流程 • 建立变压器产业产品主数据库，重点梳理产 成品型号，变压器零部件特征号 • 建立产品全生命周期数据结构标准模型，使 数据能够在各个阶段流动 • 优化扩展变压器产业 PLM ，深化 PLM 与 MES 、 QMS 等平台集成，实现研发工艺与 流程 数据 管控 • 持续推行全员维护管理体系 • 优化在制品、购买件条码规则 • 建立成本精细化管理体系和成本优化体系 • 完善设备性能管理和预防性维护流程 • 优化变压器产业条码应用流程 • 梳理核算单位成本，明确分摊规则和降本流 程 • 规范设备状态、运行参数等数据采集标准 • 建立变压器产业购买件、在制品编码数据标 准和数据库 • 完善与成本相关主数据 平台 • 建设工业互联网平台，汇聚设备数据，实现与 在不足），无法实现实时追 溯，质检设备数采功能应用不 足 管控 流程 数据 平台 • 建立并完善销售、采购、生产等协同参与的 变压器排产体系 • 优化变压器产业全生命周期质量管理体系 • 优化数据质量治理体系 • 完善数字化系统前瞻性规划机制 • 优化变压器产业排产流程，识别和分析影响 生产计划的约束因素 • 建立或完善变压器产业制造质量管理流程 • 完善变压器产业产品质量策划流程 • 优化产品结构化数据维护流程（如已有技术

大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 等，这些框架能够提供灵活的模型 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。 在数据处理方面，保险公司需要建立完善的数据管理平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需 要建立专业的标注团队或外包服务，确保标注数据的准确性和一致 性。 为了支持 AI 大模型的训练，保险公司还需具备以下数据需 知识库更新：根据分析结果，更新 FAQ 库和规则引擎，确保 系统能够覆盖更多场景。 3. 模型训练与优化：利用新数据对 NLP 模型进行再训练，提升 其理解能力和应答准确性。 4. 用户反馈机制：建立客户反馈渠道，收集客户对系统回答的满 意度，并用于进一步优化。 通过以上措施，智能客服系统不仅能够高效处理客户问题，还 能在不断的学习和优化中提升整体服务质量，为保险公司创造更高 的客户满意度和运营效率。

滞后或错误导致的决策失误。 预期的具体成果包括：  建立一个集成化的 HR 平台，涵盖招聘管理、员工档案、薪资 福利、绩效考核及培训发展等模块，确保全流程的无缝对接。  实现人才招聘的智能化，通过 AI 算法精准匹配候选人与岗位 需求，缩短招聘周期，提高招聘质量。  优化员工管理流程，通过自动化的考勤、休假管理等模块，减 少人为错误，提升员工满意度。  建立科学的绩效考核体系，通过数据分析与可视化工具，帮助 的智能化绩效管理系统。通过数据挖掘和机器学习技术， 实现： * 绩效目标自动分解与跟踪 * 实时绩效数据分析与预警 * 个 性化发展建议与培训推荐 此外，组织发展和人才梯队建设需求日益凸显。需建立全面的 组织能力评估体系，结合员工能力模型和人才盘点结果，进行战略 性人才规划。具体要求包括： * 组织能力诊断与改进建议 * 高潜人 才识别与发展路径规划 * 人才供应链风险预警与应对策略 针对上述问题，企业需要在以下几个方面进行改进：  招聘流程优化：通过引入人工智能和大数据技术，优化招聘流 程，提高招聘效率和质量。建立多渠道的招聘信息发布平台， 扩大招聘覆盖面，确保能够吸引到更多符合企业需求的优秀人 才。  培训体系建设：建立健全的员工培训体系，制定针对不同岗位 和层级的培训计划，提升员工的综合素质和专业技能。引入外 部培训资源和在线学习平台，丰富培训形式，提高培训效果。

整性，确保数据分析的准确性和可靠性。 - 结合深度学习、自然语 言处理等人工智能技术，开发适用于中医药数据的分析工具和平 台，提升数据分析的效率和深度。 - 加强数据安全和隐私保护措 施，建立健全的数据安全管理体系，确保数据在安全可控的范围内 进行共享和利用。 通过以上措施，可以逐步突破中医药健康产业数据分析与利用 的瓶颈，为产业发展提供强有力的数据支持。 3.3 数据安全与隐私保护需求 完善的数据安 全与隐私保护机制势在必行。 首先，数据加密是保障安全的基础。对于中医药健康产业中的 敏感数据，应采用先进的加密算法（如 AES-256 或 RSA）进行加密 存储和传输。同时，建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员 才能访问特定数据。例如，患者的诊疗记录仅限于主治医生和相关 医疗人员查看，药材供应链信息则仅限于企业内部授权的管理人员 访问。 其次，数据备份与恢复策略是应对潜在风险的重要手段。定期 性。 此外，隐私保护需要贯穿数据的全生命周期。在数据采集阶 段，应明确告知用户数据的用途和范围，并获得其同意。在数据存 储阶段，采用匿名化或脱敏技术，减少数据泄露的风险。在数据共 享阶段，建立严格的数据使用协议，确保第三方机构在使用数据时 遵守相关法律法规。例如，中医药研究机构在共享研究数据时，必 须签署保密协议，明确数据的使用范围和期限。 为提升数据安全管理水平，中医药健康产业还可以引入

员工、机器、 设备和系统全面赋能。 2. 虚实结合 物理世界中所有的一切包括人都将在虚拟世界中得到映射，企 业的运行环境将从传统二元世界转变为人—物理空间—信息空间的 三元世界。企业将逐步建立起一个与物理企业实时交互的数字孪生 企业，在人机物三元融合环境中完成经营管理活动的“感知—分析— 决策—执行”闭环，从而大幅提升企业自主学习、自主创新能力。 3. 人机协同 人机协同是数字化企业的主要运行特征。智能机器进一步解放 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层级信息系统互联的一体化 支撑平台，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务系统之间的 数据壁垒，建立多维度、多层次、智能化分析模型，实现数字化运 营全要素聚合展现、全流程动态透视。 形成集团内可推广的全域数据体系，完成数据治理：建立一套 XXXX 公司数字化建设标准、数据规范标准和数据运营管理标准等， 同时，根据既定的集团和 XXXX 公司数据标准和流程，对现有的业 厂物理对 象构建虚拟模型，模拟现实环境中的行为，搭建整合电力生产工艺 流程的数字孪生生产系统，实现从工厂规划设计、建设、生产、维 护、营销全过程数字化。 完善人才队伍：在 XXXX 公司本部建立实施、运营及业务专家队 伍，以应用系统为依托，将进一步加强人才队伍建设，将人才培养 和此次数字化企业建设结合在一起，按照各智慧应用系统的发展目 标，提前将运营团队人员分派到各类智慧应用中去，如：项目全过

划和采购策略上职能略显缺乏，采购部门应从执行职能上升到规划职能，提高供应链管理的柔性和敏捷。 目标论证 S&OP 体系的建立和执行，取决于公司战略目标的可靠论证。准确的目标指导， S&OP 成功了一大半。而 体系问题 从整体上来看， S&OP 所体现的问题是体系缺失的问题，而不是执行问题。我们需要建立公司完整的产销协同体系， 对上实现公司战略目标的落地，对下使供应链承接有法可依。 产销协同会 S&OP 大 2017—2019 年 S&OP 变革目标设定 差距洞察内容 1 、产品各段信息流断裂，不能相互交互，导 致各段库存不能时时进行协调和监控，库存不 合理时时出现； 2 、产品预预实差异很大，没有建立科学的分 析、计算、监控机制，导致公司两级分化（大 批断货和大批库存积压）； 3 、产品分类计划维度过于单一，不能有效指 导预测、订单计划、储备、发货、售卖，周转 效率和产品新鲜不佳，消费者体验差； 天，电商 10 天 总仓 1 天，门 店 7 天，电商 7 天 3 断货率 —— 断货率 3% 断货率 2% 断货率 1% 4 成本 原料 - 采 购 - 生产 - 配送 - 运营 成本下降 建立产业链整 体 / 采购 / 原 料 / 生产 / 运 营成本的模型 基于标杆和历 史定目标值 （环比下降 10% ） —— 5 优质原 料垄断 数量 年销售超过 5 千万的原 料垄断数量

本次项目需要从操作性采购向战略性采购进行提升 本次云项目流程梳理方法论 依据 Value-Hand 业务流程框架体系、 PDCA 原则及采购管控战略要求，进 行流程设计，可以实现采购从策略到评估的端到端管理，建立整体的管理标 准，提升效率 业务流程框架体系 Value-Hand PDCA 采购管控战略 1 、流程框架：从整体上规划福耀玻璃采购流程划分标 准 2 、梳理福耀玻璃采购各个高阶流程之间的衔接关 续降低采购成本，高效处理采购业务，支撑集团管控的采购管理平台。 1 2 3 4 降低采购成本  扩大供应商范围，发挥寻 源的规模优势；  通过对采购执行过程的价 格和采购量的控制，建立 成本结构分析，降低采购 总成本 提高采购管控  采购过程的实时数据分 析；  供应商的实时数据分析；  询报价、招投标平台的搭 建，支撑透明管控；  供应商集中管理 提高采购效率  优化付款，提升财务协 同；  电子化，加快单据流转；  流程整合，打通业务渠 道；  信息复用，减少重复处 理； 保证物资和服务供应  建立基于不同物资及服 务的采购管理策略，实 现差异化管理  建立管控规则和标准， 提升物资的供应水平  高效率的采购业务处理 采购管理平台总体架构建议 需求管理 需求计划 招采计划 寻源管理 寻源信息发布 招投标

诊断、最终 决策，这些活动都是人来完成的，所以智慧化电厂，人是主角。必须考虑如何保证人员队伍 质量，人员素质和技能提升，人员流动和经验的冲突等要点。 设备作为智慧电厂管理的核心对象，我们需要建立的是以设备为核心，以“人-机-信息” 为处理对象的结构体，在不同的需求模式下，提供对应的信息和指令，所以说：智慧电厂的 设备管理，其具有强结构化和分布式的特征。 1.3 智慧电厂的设备管理特征 险，降 低事故发生的概率，并且能够抵御物理和网络攻击，提高受攻击之后快速恢复的能力，从而 加强系统的安全系数。 1.4 智慧电厂的设备管理优势 通过智慧火电厂的建立，在设计阶段，电厂的设计数据通过三维模型详细化建立，作为 运行期间显示在三维模型的信息载体，通过全面的三维可视化管理平台，进行生产期间的运 行优化，故障预测 ，准确的分析全厂的运行状态，自动决策，以生产现场的设备为中心， 能控制和管理决策等技术，达到安全、高效、环保运行并与智能电网相互协调。 智慧电厂可视化设备运维管理系统的建设，主要通过做三维数字化建模，收集实时数据、 现场信息、人为信息，实现燃机系统诊断，完成三维数字化档案的建立。燃机系统诊断是标 志性内容，通过三维模型与信息化系统、管理系统的集成，实现精准预测和分析诊断。 智慧电厂可视化设备运维管理系统是集信息化、自动化、互动化于一体的新型火力发电 设备运维管理系

缺乏集中、统一的操作访问入口，未建立 IT 设施的全面操作和审计的内控体系， 对设备的操作无法进行记录和审计； 4. 面向运维的流程机制不规范和完善，缺少对运维服务体系的梳理和规划，缺乏面 。 第 6 页 共 120 页 向用户运维流程的进一步衔接和可持续优化； 5. 面向业务的运维服务导向未能形成，未能够从业务出发将 IT 资源进行逻辑组合， 建立业务管理视图，未能实现从业务层面的服务支撑； 短的 时间内恢复业务系统运行； 3. 建立全面操作审计体系：建立集中的、统一的操作访问入口，建立访问、操作策 略，实现统一访问、集中操作、操作过程监控、操作记录留档； 4. 规范化运维服务流程：基于 ITIL 流程和理念，建立合适的工作流程，合理安排人 员岗位，明确职责，使得日常运维工作标准化、流程化，逐步建立规范化的运维服务管理； 5. 建立合理、量化的考核体系：量化运维人员的运维工作，通过运维分析数据制定 作，通过运维分析数据制定 运维考核标准，逐步促进运维人员的服务水平和服务质量的提高； 6. 建立全行业运维管理体系：实现上下级运维管理协调统一、步骤一致，建立规范 的上下级联管理。 。 第 7 页 共 120 页 2 总体建设规划 2.1 建设思路 IT 运维管理从无序、混沌的管理，经过简单的对资源的监控，直至发展为统一的 IT 运 维管理。随着 IT 基础架构越来越复杂，单纯凭某个工具或某个人，已经不能胜任如此大的