适 用 于 产 业 化 建 造 的 建 筑 设 计 方 法 、 构 件 库 、 户 型 组 合 库 、 项 目 设 计 管 理 体 系 、 模 型 数 据 标 准 等 ； ３７ — — 建筑全过程数字化智慧建造体系研究与实践 图 １ 数 字 化 集 成 体 系 关 键 节 点 串 联 模 式 （ ２） 智 慧 建 造 生 产 体 系 ， 含 与 数 字 化 设 计 成 果 相 适 应 的 图 ４、 图 ５ 所 示 。 ４ ２ 设 计 建 造 的 全 过 程 虚 拟 孪 生 集 成 随 着 国 家 经 济 技 术 发 展 与 建 筑 工 程 复 杂 程 度 ３９ — — 建筑全过程数字化智慧建造体系研究与实践 图 ４ 项 目 一 体 化 管 理 流 程 图 ５ 设 计 生 产 集 成 体 系 日 益 提 高 ， 不 可 避 免 地 出 现 一 些 超 高 层 、 大 型 。 随 着 业 主 单 位 等 运 维 理 念 的 转 变 以 及 国 家 建 筑 行 业 信 息 化 、 工 业 化 的 发 展 趋 势 ， ＢＩＭ ＋ ＦＭ 技 术 ４１ — — 建筑全过程数字化智慧建造体系研究与实践 自 身 强 大 的 功 能 及 对 建 筑 工 程 项 目 后 期 运 维 管 理 巨 大 的 价 值 终 将 实 现 ， ＢＩＭ ＋ ＦＭ 技 术 的 应 用 已

品上市周期；  在方案设计阶段，无法快速的生成方案的模型，以便于方案的评审以及投标方案的准备，只能通过 二维图的方式快速展示方案；  液压、电气分系统并没有实现全三维布线布管，只能在现场装配过程中，装配工人根据实际状况进 行实地测量、找空间装配，在设计期间并没有有效的验证装配路径、空间、干涉以及可装配性；  目前并没有实现通过 Creo 进行三维转二维图出图，保证三维与二维图的全相关，并且在进行变更时， _______________________ 3 CONFIDENTIAL 数字化转型项目方案 用，提高设计效率；  目前在设计过程中，用到的计算都是通过已有的 excel 进行计算，设计师只能得到计算结果，而并 不清楚具体的计算过程或公式，同时随着技术的发展和人员的更迭，更新 excel 中原有的计算公式 会变得非常困难；  目前的基于 Creo 的三维及二维图纸并没有在 Windchill ____________________________________________________ 4 数字化转型项目方案 2.4 服务 的主要产品掘进机需要到客户现场调试组装,在使用过程中有大量的维修、维护和备件更换需求， 所以铁建有着迫切的服务能力提升需求。 但是目前在尚未建立一套有效的售后服务体系和技术支撑系统，售后和研发交叉严重，服务难以标 准化、规范化，具体表现有： 

衡变公司 新变厂 德缆公司 鲁缆公司 新缆厂新 能源新特 能源众和 公司天池 能源 重点调研分析关注 相同制造模式垂直覆盖 * 电厂、矿山相关内容不在本次规划范围 内 在细分产业调研过程中，结合订单到交付流（ OTD ）和产品开发流（ IP D ），针对重点分析的生产制造域，我们选取七个业务域进行展开分析 运 营 驱 动 的 产 品 制 造 流 程 创新驱动的产品创造流程 产品需求 维护管理 生产执行 设备管理 质量管理 仓储物流 工艺管理 订单管理 作业人员管理 成本管理 绩效监控 生产执行过程 物料追溯管理 生产过程监控 返工管理 生产异常管理 重点关注业务域 能源管理 设备维护管理 备品备件管理 原料质量检测 过程质量检测 能耗数据采集 能耗数据统计 出入库管理 原料库存管理 设备监控报警 成品质量检测 能耗数据分析 成品库存管理 及交期预 估 三维结构 化工艺 全过程 质量管理 数字孪生 研发仿真 基于三维 模型的设 计 智能仓储 与物流 重点关注场景 战略提取 智慧能源 管理 智能设备 管理 变压器产业数字化建设特点和重点 变压器产业需重点关注数字化场景 11 • 重视质量：通过质量策划及执行过程中的数据采集，结合算法优化工艺，通过工艺控制点管控提升生产过程质量（如变压器时 间、压力、温度等控制点、线圈匝数、张力等控制点）

推动人工智能等新模式应 用 1. 充分发挥石化化工行业数据资源积累丰富、 数字化基础较好 优势， 与人工智能等战略性技术加速融合， 构建基于通用大模型 底座衍生的行业大模型。 2. 核心场景： 工艺过程优化、新产品模拟开发、装置预测性维护、 安全生产预警预判 04- 06 强化平台布局， 推动产业链供应链协同 强化供应商培育， 提升场景开发和解决方案供给能力 强化安全保障， 完善网络与数据安全治 ，各省按照要求陆续在开展全面建设。 p 2023 年，应急管理部下发《工业互联网 + 危化安全生产 工艺生产报警优化管理系统建设应用指南》等 6 个文件，要求建设 工艺生产报警优化管 理系统、自动化过程控制优化系统、设备完整性管理与预测性维修系统、培训管理系统、承包商管理系统、基于人员定位的人员聚集风险监测 预警系统。 山东、广东、辽宁、甘肃等省分已开始进试点推广。 -6- 目录 CONTENTS 安全管理系统、特殊作业许可及作业过程管理 系统、风险双重预防系统、智能巡检系统、人 员定位系统。 l 按照《基于人员定位系统的人员聚集风险监测 预警功能建设应用指南 ) 》， 本平台升级了 人 员聚集风险监测预警系统 l 按照《“工业互联网 + 危化安全生产”工艺生 产报警优化管理系统建设应用指南（试行）》、 《“工业互联网 + 危化安全生产”自动化过程 控制优化系统建设应用指南（试行）》、

系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek 在简历筛选中展现出显著优势，其实施过程中 仍需注意一些问题。例如，如何确保算法的透明性与可解释性，以 在人力资源简历筛选中的应用可行性。首先，通过文献综述，收集 并分析现有关于人工智能在简历筛选中的应用案例及其效果，以了 解该领域的研究现状和发展趋势。其次，设计并实施一项实验，将 DeepSeek 技术应用于一组实际招聘过程中，收集其在简历筛选中 的表现数据。实验组和对照组将分别使用 DeepSeek 技术和传统方 法进行简历筛选，对比两组在筛选效率、准确性及候选人匹配度等 方面的差异。 为了确保数据的全面性和可靠性，研究还将包括对人力资源专 技术在招聘中的应用主要体现在其高效的信息处理 和智能筛选能力。通过整合大数据分析和机器学习算 法，Deepseek 能够快速解析大量简历，提取关键信息，并根据预 设的职位需求进行自动匹配。这一过程不仅显著提升了简历筛选的 效率，还减少了人为偏见，确保选拔过程的公平性和客观性。 在实际操作中，Deepseek 首先通过自然语言处理（NLP）技 术对简历中的文本信息进行解析，包括教育背景、工作经验、技能 描述等。然后，

理 生 产 管 控 为什么建设智能工厂一新兴技术的推动 生产 过程 生产 方式 数字化 可视化 自动化 模型化 新业态 新模式 装备 产品 智能化 集成化 服务 * * * 为什么建设智能工厂一企业发展的内在需求 企业的经营发展过程面临着众多困难，智能工厂的建设迫在眉睫 √ 市场多变，需要灵活、高效、智能 的生产管理方式 两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品 智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、 管理、服务等制造活动的各个环 节融合， 具有信息深度自感知、智慧优化 自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具 备以智能工厂为载体，以关键制造环 节智能化 为核心，以端到端数据流为 基 础 、 以网络互连为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生 产效率、提升 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 风险分级管控 隐患排查治理 重大危险源监测预警 生产过程安 全监管 安 全标 准化管理 化工企业的四大挑战 经营运行管控 建立企业资源计划系统，实 现企业经营、管理和决策的 智能优化 5 安 全 环 保 与应 急 在安 全与环 境风险区域实

财务核算 成本控制 会计核算 决策支持 预算控制 生产管理 设备管理 物资管理 销售管理 财务控制 自动记帐 目标 规范 计划 绩效 全面预算 资金管理 资金申请 财务报表 • 两条主线：过程风险控 制，业务核算自动化，并 将财务管控点前移 • 在日常业务执行中实现财 务业务、财务资金的信息 整合 • 三条主线：全面预算化、 资金集中、报表合并； • 明确母子公司授权，实现 有效监督 预算与实际分析难度大，且说服 力弱； 现状描述 • 借助 SAP BPC 系统在系统内实现全 面预算的编制，提高预算编制的效 率； • 预算执行过程，通过 ERP 实时获取 数据，可低粒度高频次分析预算执 行情况，及时纠编； • 预算执行过程，系统实现上下联 动，通过一定内置流程，预算实时 可调可控； • 规范化流程固化到系统，实现预算 管理的刚柔并济的实际需求； 未来价值提升 货把整个销售业务集成在一个平台 （ ERP ）上； • 通过开发 ERP 与 OA 的集成，把相关审 批集成到线上，同时简化了操作，提高了 处理的效率。 未来价值提升 解决方案概览 SD - 业务执行过程集成化 • 公司业务没有集成在同一个业务操作平台上 , 形成信息孤岛。 现状描述 • 通过对业务流程的梳理与优化，实现以业务流程 为导向，使企业由“部门卓越”向“流程卓越”演 进。 • 销

一、入门知识——数据分析是什么 三、案例透视——经分应用干什么 二、系统解析——经分系统有什么 1.1 何谓数据分析 1.2 数据分析价值 1.3 数据分析步骤 2.1 经分系统的演进过程 2.2 经分系统的两级架构 2.3 经分系统的主要内容 2.4 经分系统的使用对象 2.5 经分系统应用全景图 3.1 市场健康度分析 3.2 流量战略地图 3.3 量化薪酬系统 5 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括 总结的过程。 基础：大量的数据样本 工具：适当的分析方法 结果：明确的分析结论 三 大 要 素 6 目 录 一、入门知识——数据分析是什么 三、案例透视——经分应用干什么 二、系统解析——经分系统有什么 1.1 何谓数据分析 1.2 数据分析价值 1.3 数据分析步骤 2.1 经分系统的演进过程 2.2 经分系统的两级架构 2.3 一、入门知识——数据分析是什么 三、案例透视——经分应用干什么 二、系统解析——经分系统有什么 1.1 何谓数据分析 1.2 数据分析价值 1.3 数据分析步骤 2.1 经分系统的演进过程 2.2 经分系统的两级架构 2.3 经分系统的主要内容 2.4 经分系统的使用对象 2.5 经分系统应用全景图 3.1 市场健康度分析 3.2 流量战略地图系统 3.3 量化薪酬系统

的健康管理平台可以为患者提 供定制化的养生建议，包括饮食、运动和心理调适等多方面的内 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 户，使其能够更轻松 地获取有价值的信息。 最后，DeepSeek 的安全性也是其核心功能之一。通过采用先 进的加密技术与访问控制机制，确保了中医药数据的安全性与隐私 性。所有数据在传输与存储过程中均经过加密处理，用户只能访问 其权限范围内的数据，有效防止了数据泄露与滥用。 综上所述，DeepSeek 通过其数据采集与整合、自然语言处 理、数据分析、智能推荐、可视化分析以及安全性等核心功能，为 等。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，DeepSeek 能够迅速提 取出有价值的信息，为中医药的健康管理和个性化治疗提供支持。 其次，DeepSeek 在算法优化方面表现出色，特别是在深度学习模 型的训练和优化过程中，能够显著减少训练时间并提高模型的预测 精度。例如，在对中医药材的分类和识别任务中，DeepSeek 能够 通过自动化特征选择和超参数优化，达到超过 95%的准确率，远高 于传统方法。 此外，DeepSeek

首先，无论是备份、主备、多活还是业务单元化改 造，所有的高可用的架构设计都需要投入高昂的成 本，高可用的效果和技术方案的投入成本成正相关关 系。如何平衡高可用的投入与产出就成为IT管理者在 高可用管理过程中的重要难题。 其次，高可用设计是一系列技术方案的组合，从底层 网络设计、到云服务的有效运用以及高可用技术工具 的选型，从业务部署架构的改造到上层业务的单元化 改造，每个层次都涉及多种技术的使用与配合。如何 务水平协议）的达成还需要有相匹配的管理手段与工 具，如故障模式库、演练工具等资源作为支撑，不但 要能有效跟踪度量SLA的实际效果，还需要持续、 主动发现可用性风险的机制与工具，在可用性管理的 过程中实现数据积累和能力演进。 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何 有效进行全链路可视监控 随着主机上云和业务云化转型的持续深入，分布式数 据库、中间件、AI、大模型等各种云原生技术被广 泛应用 式带来巨大冲击。 例如，应用的微服务化改造，带来微服务数量的指数 级增长，应用的调用层次和调用关系变得冗长；分布 式云原生的深度应用，使得业务链路更加复杂。当上 层业务应用出现故障时，排障过程可能涉及从应用到 网络的完整链路，这其中包含业务应用、云服务实 例、云基础设施和服务器、网络、存储等物理设备。 典型的业务流量路径如：应用>容器>PaaS实例>虚 拟机>服务器>虚拟网络>物理网络。在针对这个路径