管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 电脑化 可分析 数字化 + 自动化阶段 数字化初级阶段 如何达到自主反应？ “ 可自我学习和优化” 未来将发生什么？ “ 可准备” 已经发生的事 情为何会发 生？ “ 可理解” 1. 实现数字化设计，但需 要手工输入机器指令； 2. 业务数字化，但缺少与 中心系统集成； 3. 质量监测半自动； 4. 检验记录与工单脱离； 降费成本领先：智能财务（管理 会计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 XRKJ 项目全生命周期 蓝图规划 项目准备 0 项目评估 5 后续支持 系统实现 正常运行 1 2 3 4 项目阶段 项目立项 项目立项 方案规划 方案规划 方案汇报 方案汇报 方案确认 方案确认 项目报价 小组 MES 实施 小组 售后 服务 小组 HR 实施 小组 Kingdee Way---XRKJ 项目实施方法（第一阶段） 阶段 4 正常运行 阶段 2 蓝图规划 阶段 1 项目准备 阶段 3 系统实现 项目启动立项 管理咨询规划 考核与激励体系规划 云星空平台 系统初始化 分业务场景 流程系统配置 业务蓝图确认 初始化试运行 辅导正式上线 流程优化并修订

钢铁生产流程概述......................................................................................13 2.1 原料准备.............................................................................................15 2.1 ，通常包 括原料准备、熔炼、精炼、铸造和轧制等步骤。每个环节都对钢铁 的质量和生产效率有着重要影响。在全球钢铁需求不断增长的背景 下，优化生产流程、提升生产效率与产品质量显得尤为重要。 在传统的钢铁生产中，原材料首先会经过粉碎与筛分，从而得 到适合高炉炼铁的粒度。主要原料包括铁矿石、焦炭以及石灰石 等。焦炭的质和量直接影响炉内的温度和还原反应的效率，因此在 原料准备阶段就需要实施严格的质量控制。 关键流程概述：  原料准备：铁矿石、焦炭、石灰石  熔炼：高炉或电弧炉  精炼：转炉或电炉  铸造：铸造模具  轧制：热轧、冷轧 通过以上各个环节的协同工作，最终可以生产出符合市场需求 的多种钢材。而在这些环节中，应用人工智能技术不仅可以增强质 量控制，还能进行设备维护预测、生产过程优化和资源管理的智能 化，进一步提升企业的整体工作效率与产品竞争力。 2.1 原料准备 在钢铁生产

网盾 K01 网防 G01 Agent 网探 D01 交换机 网哨 Z01 交换机 网防 G01 Agent 安全应急演练 01 准 备 阶 段 按照演示内容进行 环境搭建，准备攻 击和监测的工具 02 攻 击 阶 段 根据演练的内容， 按照演练方案对目 标进行相应的模拟 攻击 03 监 测 阶 段 发现攻击行为，并 分析其攻击性质， 严重程度等关键信 解决方法、分析经 验等，形成报告 制定有针对性的应急响应预案，模拟演练使安全人员熟练掌握应急处置流程及工作步骤 确保安全事件发生时，能及时响应处置、协调联动。 攻防演练开始前的准备工作，相关安全服务和安全产品 准备阶段工作汇总 安全防护 安全监测 资产识别 建立 IT 资产库，建 立资产特征白名单， 发现安全隐患，减 少资产互联网暴露 面 设置安全监测产品， 提升内部网络安全

朋友说今天打客服电话打不通，啥情况啊 这个月满意度突然下降了，是什么原因呢？ 今天早上接通率不好，来定位一下原因吧 外包招聘不利，下个月承接怎么办呀？ 双 11 来了，咱们准备得怎么样了？ 外包公司要求提价格，老板。。。 服务运营方案准备得如何？ 我们的一 天 服务和科技的化学反应将催生出新客服体系，新服务形态 要求服务部门与新技术融合变革，实现数字经济时代的服务价值链。 未来新客服 - 数字时代的价值链突

...........17 1.2.3 提高政务服务自动化水平..........................................................19 2. 数据准备与预处理......................................................................................20 2.1 政务数据集收集 .......................................................................................84 5.1 部署环境准备......................................................................................85 5.1.1 服务器与计算资源规划 理效率，使市民能够更加便捷地获取所需服务，同时也减轻政府部 门的工作负担。此外，自动化水平的提高还将有助于减少人为错误， 提升政务服务的整体质量和市民满意度。 2. 数据准备与预处理 在实施 DeepSeek 政务大模型的微调过程中，数据准备与预处 理是确保模型性能的关键步骤。首先，需要收集与政务相关的多样 化数据集，这些数据可以包括但不限于政府发布的政策文件、法律 法规、公告通知、政务问答记录以及公众意见反馈等。数据的多样

..........................................................................................74 5. 数据准备与处理................................................................................................ .....................................................................................221 14.2 试点数据准备................................................................................................... GDPR 或《个人信息保 护法》场景）。 该方案已在某头部财险公司试点验证，系统集成周期为 6-8 周，上线后理赔自动化率提升至 78%，人力成本降低 32%。 5. 数据准备与处理 在理赔业务中构建高效的大模型应用，数据准备与处理是核心 基础环节。需要从多源异构数据中提取有效特征，并通过标准化流 程构建高质量训练集。保险行业数据通常包含结构化保单信息、半 结构化医疗记录以及非结构化报案文本，需采用分阶段处理策略。

技术解析医疗报告、事故照片等非结构化数据，建 立欺诈特征关联网络。测试数据显示，系统可识别出人工审核 忽略的重复就诊编码矛盾、跨机构理赔时间重叠等隐蔽风险。 4. 资本金动态测算 基于风险暴露实时数据，自动调整责任准备金计算模型。某再 保公司测试案例显示，巨灾风险敞口测算误差从±15%降至 ±6%，资本使用效率提升 23%。系统将每季度自动生成 Solvency II 合规报告，减少人工审计成本。 实施后 解，明确 智能体的输入输出标准及关键指标。以车险核保为例，需定义输入 数据字段（如车型、历史出险记录）、决策逻辑（如自动通过/转 人工的阈值）及输出结果（核保结论+置信度评分）。 1. 数据准备与模型微调 o 抽取 6 个月历史业务数据（约 5000 条样本），按 7:2:1 划分训练集、验证集和测试集 o 使用领域知识库对 DeepSeek 模型进行监督微调 （SFT），重点优化以下参数： case 自动生成工单率 100%。 试点期间需建立问题分级机制：一级问题（影响业务连续性） 需 2 小时内响应，二级问题（功能缺陷）48 小时内修复，三级问 题（体验优化）纳入后续迭代。同时准备回滚方案，当关键指标连 续两周低于基线 20%时启动预案。每周生成试点质量报告，包含 10 项核心指标趋势图及 TOP3 问题分析，供决策层评估是否进入 推广阶段。 4.1.1 场景选择与优先级排序

• 其它材料 专家评审 • 专家评审 系统定级 • 专家建议 申报网安 • 提交申报 材料 网安审核 • 10 工作日 内网安完 成审核 领取备案书 • 领取备案 书 • 准备等级 测评 信息系统安全等级保护解决方案 安全保障体系模型 安全保障体系设计 安 全 管 理 体 系 安全管理制度 安全管理机构 人员安全管理 系统建设管理 系统运维管理 信息系统安全等级保护测评过程指南》  《信息安全等级保护测评报告模版（ 2015 年版）》（公信安 [2014]2866 号）  《信息系统安全等级测评合同》 测评方法 测评过程 • 信息收集 • 工具和表单 测评准备 • 确定对象和指 标 • 开发指导书 方案编制 • 测评实施 • 结果记录 • 问题确认 现场测评 • 整改后验证 问题验证 • 整体测评 • 风险分析 报告编制 需配合事项 备

利润中心 鞋服款色码 黄金批次 采购收货 差异自动处理 内部调货 库存盘点 自加工领料 商品效期管理 旧金管理 库存调货 库 存 管 理 柜组 基于总体业务架构设计的详细方案 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 深化品类管理 门店数据管理 柜组数据管理 商品品类管理 基础参数管理 供应 商准 入和 新品 信息 供应商数据管理 商品数据维护 深化品类管理：实现专业化品类管理。 u 业务财务集成：建设财务业务集成的一体化平台。 u 供应商协 同 机制：打造供应商协 同 平台，提高供应商交互效率，加快供应链速度。 整体业务总览 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 深化品类管理 门店数据管理 柜组数据管理 商品品类管理 基础参数管理 供应 商准 入和 新品 信息 供应商数据管理 商品数据维护 理员更改供应商信息， 如果是营业执照更改， 需要公示三天后无疑义 再行新增，不做更改。 1. 制订新流程，规范供 应商信息变更操作 1. 制订新流程，规范供应商信息变更。 整体业务总览 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 深化品类管理 门店数据管理 柜组数据管理 商品品类管理 基础参数管理 供应 商准 入和 新品 信息 供应商数据管理 商品数据维护

境中的表 现。通过用户反馈和行为数据，持续优化模型性能。定期更新训练 数据，确保模型知识库的时效性。同时，建立模型版本管理系统， 确保模型更新的可控性和可回溯性。 3.2.1 训练数据准备 在准备训练数据的过程中，首先需要明确电子政务领域的知识 库构建目标，确保数据来源的权威性和准确性。数据来源可以包括 政府公开文件、政策法规、公共服务指南、历史案例分析等。为了 确保数据的多样性和 多的训练样本。数据增强技术包括但不限于同义词替换、句子重组、 数据拼接等方法，这些方法可以在不改变语义的前提下增加数据的 多样性。 最后，准备的数据集需要划分为训练集、验证集和测试集，通 常采用 7:2:1 的比例。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模 型参数，测试集用于评估模型的最终性能。通过合理的数据准备和 划分，确保模型在电子政务领域的应用具有较高的准确性和泛化能 力。 3.2.2 模型训练流程 在模型训 部署与集成，以确保其能够高效、稳定地服务于业务需求。模型部 署与集成的核心目标是实现模型的无缝接入、快速响应和可扩展性， 同时保证数据的安全性和系统的稳定性。以下是具体实施步骤： 1. 环境准备 模型部署前，需搭建适合的运行环境，包括硬件和软件基础设 施。硬件方面，建议配置高性能的 GPU 服务器，以满足模型 的算力需求；软件方面，需安装深度学习框架（如 TensorFlow 或