数字化建设采购平台规划方案 2 目录 1. 采购的本质和痛点 2. 平台的价值和目标 3. 平台的建设方案 3 采购管理的本质是满足业务对物资和服务的需求与供给匹配，达到多快好省稳 寻配货源 履约交付 结算记账 确定需求 入口 出口 本质要素 • 真实 • 合理 • 规范 • 合规 • 适配 • 高效 • 物美 • 价廉 • 满意 合理明确的 采购需求 可执行的供需 可执行的供需 匹配标准 合格的物资 服务供应 11 22 33 核心活动 本质目标 • 满足更多用户需求 • 满足更多样的需求 • 满足业务变化需求 多 多 • 需求响应快 • 采购交付快 • 签约结算快 快 快 • 符合用户需求 • 商品质量好 • 服务体验好 好 好 • 需求合理 • 成本合理 • 节省人力 省 省 • 需求合法合规 • 招采阳光公正 • 供应能力稳定 稳 稳 管理模式落后 出路在哪 规范数据 智能技术赋能 统一资源管理 扩大供应竞争 自助式商城化 嵌入式风控 自动化流程 提升专业价值 集中效应 业采一体 7 目录 1. 采购的本质和痛点 2. 平台的价值和目标 3. 平台的建设方案 8 愿景价值：采购管理从作业型转为价值型，成为业务转型升级的价值贡献者 极少 高价值 少量 事务 处理 数字化 转型 价值型 作业型

强国和数字中国提 供支撑，促进我国实体经济的发展 , 科研意义：具身智能是通用人工智能未来的发展方向。它推动人工智能从虚拟世界走向物理现实，从专用 任 务迈向通用智能，有助于我们深入理解智能的本质。 应用意义：具身智能技术能够提升机器人、自动化设备的智能化水平，增强其环境适应性和任务执行能力， 从而在服务、医疗、教育等多个行业实现广泛应用。 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的政策支持 代表：水下仿生机器人、空中仿生机器人、地面仿生机器人、特殊仿生 . … ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 智能汽车 / 无人机 / 无人船 > 智能汽车、无人机、无人船等设备，本质上也属于具身智能。 它们通过传感器 ( 摄像头、雷达等 ) 实时感知周围环境，并利用 Al 算法进行数据处理和分析， 从 而实现自动驾驶、自主导航、自动避障等功能，符合前面说的具身智能定义。 ■ … ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的组成部分 > 本体 · 本体，包括头、躯干、四肢、关节、灵巧手等组成部分，本质上就是机械结构、传感器、执行器、驱动 与 能源系统、通信系统等。 · 机械系统是本体的物理框架，决定了机器人的机械强度、运动能力和整体外观。 · 传感器负责获取外部信息和自身状态信息，

装 置 自 控 率 达 到 95% 以 上 ， 建 成 30 个 左 右 智 能制造示范工厂、 50 家左右智慧化工示范园区。 绿色安全： 本质安全提升 大宗产品单位产品能耗和碳排放明显下降，挥发性有机物排放总量比“十三五”降低 10% 以上，本质安全水平显著提高，有效遏制重特大生产安全事故。 依、、、 依、、、 提升创新发展水平 完善创新机制，形成协同创新体系 攻克核心技术，增强创新发展动力 发挥碳固定碳消纳优势，协同推进产业链碳减排 着力发展清洁生产绿色制造，培育壮大生物化工 优化调整产业布局 统筹项目布局，促进区域协调发展 引导化工项目进区入园，促进高水平集聚发展 夯实安全发展基础 推广先进技术管理，提升本质安全水平 增强原料资源保障，维护产业链供应链安全稳定 -3- l 1.1 “ 十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见 -4- 转型成效 突出 示范引领 增强 数字化水平 提高

客户定制 MES MES 智能制造的 定义 计划 段量 BIGDATA 设 备 函大融来 人员 物料 可 视 大账据 白 动 概块 个性 互联 聚性 化工生产业务 企业本质安 全 内外部管理协同 协同办公 流程管理 知识管理 人力资源 移动办公 外延并购 品牌建立 工业互联 产业链协同 生态协同 生产管理 供应链管理 设备管理 能耗管理 质量管理 供应链管理 十 生产执行管理 + DCS + PLC + 云计算 业务融合 九大核心价值之一 技术、产品、业务深度融合，打造化工工业升级 生产有序 提升质量 降低能耗 设备可靠 本质安 全 降低成本 生产管理 质量管理 能源管理 设备管理 安 全管理 成本管理 高效产品制造模式 产品融合 化 工 艺 生 产 工 艺 原材料采购、库存、耗用台账 成品产量、库存、出厂台账 人一档”、“企一档”、“ 设 备 一 档” , 提 高精细化监管水平 基于对园区、企业、装置的数字孪生， 实现监测和预警的可视化管理 支持动态预警、风险分布、在线巡查和 监管反馈、安 全 承诺等企业本质安 全重 点应用 九大核心价值之八 重大危险源监测预警 量 9 科 w* 怖 电 e snu SE 重大事故风险评估 √ √ 池火灾 蒸气云爆炸 沸腾液体扩展蒸汽爆炸

技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 ...............6 二、 行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 .................. 7 （一） 技术侧痛点：AI 能力的本质局限 ............................ 7 （二） 工程侧痛点：人机协作的实践困境 ...........................8 （三） 行业侧痛点：通用模型难以支撑行业特性 二、行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 当前，软件工程领域正处于传统开发模式与 AI 技术融合的探索 期，这一转型过程在技术侧、工程侧和行业侧均暴露出诸多痛点。 （一）技术侧痛点：AI 能力的本质局限 1.早期工具针对特定痛点开发，缺乏顶层设计导致工具 演进碎片化 智能开发工具由不同厂商独立研发，技术架构、数据接口和运行 环境各异，导致工具间协同困难。企业多微调开源模型构建工具，底 传感器数据流分析）与具身智能（物理世界交互与反馈学习）的技术 体系，标志着测试执行从“工具自动化”迈向“认知自主化”。这不 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 22 仅解决了“最后一公里”问题，更重新定义质量工程的本质——构建 可自我进化、物理世界可感知的智能验证生命体。 （4） 因果推理模型与知识图谱构建解决测试分析“最后一公里” 问题 传统测试分析依赖人工回溯缺陷根因，导致经验碎片化、优化滞 后、知

组织设计的原则：业务战略决定组织 松土：业界不同状态的组织及变迁历史 设计：各部门设计自己认为最好的组织，一定所有人要亲自动手才会真正理解事物的本质 PK ：不同组织方式的优劣比较。依托主要矛盾选择组织，针对弊端给出运作解决方案 内部：有哪些问题 ? AT 确定 能力素质的开发方式 2.4 选择合适的能力素质开发方式，搭建能力素质模型 名称 定义 等级 分级描述 洞察力 可以根据事物的表 面现象，准确地认 识到事物的本质、 其内部结构、性质 及事物间的内部关 联，通俗地讲，洞 察力就是透过现象 看本质。 1 只能就事论事，看到问题的表面现象，无法深层次 的理解问题。 2 迅速意识到现状与过去形势间的相似之处，找出直 接的因果关系，做出简单的分析判断，得出可能的 通过对事物经过分析、理解、判断以及综合等逻辑 思维过程后，能够对事物的是与非、对与错、好与 坏、真与假等品质做出恰当的评判和区分。 4 通过对零散信息进行整合加工，能够准确地认识到 事物的本质、其内部结构、性质及事物间的内部关 联。 5 分析复杂的、涉及多方面关系的问题，将多样的信 息数据综合在一起，能够透过问题的表面现象，分 析问题各部分间的联系，发现问题的根源和发展趋 势

及时调整安全策略和措施，以应对各种各样的威胁。 安全威胁处置缓慢 安全威胁普遍具有隐蔽性强的特点，不易被及时发 现。现代安全威胁越来越复杂和多样化，攻击手段和 方式不断演变，安全团队需要花费更多时间来分析和 理解威胁的本质，以制定有效的处置策略。有时候安 全团队还会面临技术上的限制，从而需要花费更多时 间来研究和实施解决方案。 在实际业务场景中，由于安全管理不善造成重大事故 和业务损失的案例并不鲜见，如误删数据库账户造成 减少故障发生，防患于未然。 建设金融云风险主动预防体系，实现站点故障早发 现 主动运维并不是一个新鲜的概念，但在大部分的企 业中，主动运维仍是一句口号，对于一个云平台， 如何能让主动运维真正落地并产生效果？本质上来 讲，主动运维的目的在于事前预防，治病于未发是 关键，因此需要重点构建事前的风险识别和预防能 力。 1986年，美国挑战者号航天飞机发射后发生爆炸， 事故造成7名宇航员丧生，发射活动以失败告终。为 数据仓库维度模型——星形维度模型 d. 物理模型开发与上线 物理模型开发就是在逻辑模型中填充数据的过程， 填充的数据就是在总线矩阵中定义的数据，这些数 据的来源主要是业务系统的数据库、日志、调用链 (本质上也是日志)、指标数据等。而这些数据并非结 构化数据，需要经过清洗，汇聚到数据仓库的物理 表中，才能够让指标设计人员对指标进行进一步处 理(如打标签或者派生指标设计)，最终完成业务可观 测性指标上线。

大数据平台数据管控整体解决方案 目录 数据管控概述 1 元数据管理 2 数据标准管理 3 数据质量管理 4 大数据平台数据管控整体解决方案 数据标准管理 数 据 标 准 定义与定义原则 •定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 •描述主题的识别原则。 信息模型 •定义主题信息项 •定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者 数据 标准 定义 主题数据项 数据映射说明书

这导 致决策者获得的仅是片面、不连贯的数据快照，无法形成对客户全生 命周期的统一认知，从而根本上阻碍了企业提供一致化、高品质的全 渠道客户体验。 四是流程驱动而非洞察驱动。传统 CRM 的本质是一个被动的“记 录系统”，该系统虽可有效回溯历史交互事件，但缺乏对因果机制的 解析能力及行动策略的生成能力，无法深度挖掘多维度数据的关联规 律，导致客户流失风险预测与交叉销售时机识别等功能缺失。这种被 苛要 求。最后，技术架构的扩展弹性受限，业务规模扩张时往往需要重复 进行硬件采购与扩容工程，导致边际成本攀升。 从战略维度审视，本地部署模式构建了一个以稳定和控制为核心 的记录系统，其架构本质上是内向和刚性的。这种刚性结构带来的变 更成本高企，客观上形成技术路径依赖，致使 CRM 系统功能退化为 静态客户数据仓库，而非具备动态交互能力的业务增长引擎。 （2）标准化软件即服务路线 能力。在安全协同方面，支持提供统一身份认证接口、权限管理体系， 并生成统一的合规审计日志，覆盖数据流转、接口调用、流程执行等 关键操作记录。 （三）指标权重与评分方法建议 智能 CRM 的选型评估工作本质上是一个复杂的多标准决策问题， 涉及对众多定量与定性、当前与未来、技术与业务因素的交叉考量。 若采用简单的功能清单对比或纯粹依赖主观判断，可能导致选型结果 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025

“大数据”利用能力，加强安全 生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任 可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 急救援决策更加科学，信息公开更加透明，企业办事更加便捷，公众监督更加畅通。 一、接口不标准等等问题，整体上基于面向服务的体系架构（Service-OrientedArchitecture，SOA）来 构建“智慧安监”应用架构。 4.6.1SOA体系架构概述 SOA的出现本质上是两种力量驱动的结果：需求拉动、技术推动。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问 题；技术发展的推动，使得SOA具备了技术上的可行性，软件技术的发展推动了IT创新的商业价值。 需求方面，主要来自 企业安全生产规范化 建设严格落实企业安全生产主体责任的指导意见》（安监总办〔2010〕139号）的具体工作要求，企业必须建立 符合相关规定的安全生产标准化体系。 为更好的落实相关法律法规的要求，从本质上提高公司的安全管理水平，公司领导十分重视和开展安全生产 标准化工作,以隐患排查治理为基础，提高安全生产水平，减少事故发生，保障人身安全健康，保证生产经营活 动的顺利进行。 本系统的建设将帮助企