TR 司库 PS 项目管理 WF 工作流程管理 IS 行业解决方案 MM 物料管理 HR 人事管理 SD 销售与分销 PP 生产计划 QM 质量管理 PM 工厂维护 后勤系统 后勤系统 财务系统 财务系统 人力资源 人力资源 客户及工业部门的 特殊要求 客户及工业部门的 特殊要求 SAP R/3 的模块集成 © 2011 82 - All rights 负债表和损溢表。  公司代码在客户端中以独一无二的四位字节的字母或数字来定义 组织要素：公司代码 © 2011 82 - All rights reserved 15 15  从生产、采购、工厂维护和物料计划的角度来看，一个工厂可以 看成是一个企业的后勤组织单位。  工厂是 ERP 系统为了实现成本控制管理、库存管理及生产管理过 程中必须的组织单元之一，工厂是从属于公司代码的，他可以对 应我们实际工厂或逻辑工厂。 物料主数据 - 供应商主数据 - 信息记录 - 货源清单 - 配额协议 ……  主数据是企业运作过程中必须 使用的基本数据  长期存储在数据库中，集中存 储并且可以在各级组织结构上 维护和使用 物料 主数据 采购凭证 信息 记录 供应商 主数据 主数据 © 2011 82 - All rights reserved 25 包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的描述。它是企业中有关

一蹴而就，而是会随着技术革新逐渐引入 新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 不仅增加了运维人员的工作难度，自动化运维工具的推行也变得举步维艰，使得运维工作变得极 为复杂和繁琐。 随着政企数智化进程的加速，混合云作为一种灵活、可扩展且安全的云平台解决方案，已逐渐成 域没有影响，或影响可以设法规避 3 对业务运营造成有限的影响。故障并不影响网络服务或功能。产品仍能运转，但功能受限。此类情景不紧急， 并未对客户整体业务运作造成严重限制 4 咨询类问题，包括在日常运营和维护过程中关于产品的功能、说明书、运作和构成等方面的咨询 图3.2 业务上线规范 上线后评估 问题反馈机制 问题总结 文档更新 上线监控 监控指标 回退机制 上线实施 变更管理 上线保障会议 场景是导向，算法是支撑。因此，运维数据是构筑 智能运维的基石。 与业务数据相比，运维数据有其自身的特点和治理 难点，例如数据分布分散，数据标准化比例低，缺 乏成熟的方法等。运维数据治理贯穿于数据生命周 期，从规划设计，到实现和维护，再到应用和变 现，需要一整套方法论及规范去指导落地。 3.1.2 运维流程 运维流程按照不同运维动作属性分为故障修复线、 业务变更线和主动运维线。 故障修复线 故障处理流程：故障处理流程主要是规范各类事

护理机器⼈ 商业清洁机器⼈ ⻝品和杂货配送机器⼈ 餐饮服务机器⼈ © 2024花旗集团 5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 35 ⼯业 42 服务机器⼈ 45 医疗保健 51 安全、安全和军事 56 资本/专利 62 挑战 68 结论 78 相关阅读 79 © 2024 图10. 机器人即服务（RaaS）的市场规模预测 来源：Statista RaaS模型提供了⼏个关键优势，使其成为各⾏各业企业的⼀个吸引⼈选择：降低资 本⽀出、灵活性和可伸缩性、即插即⽤解决⽅案、⽆忧维护和升级。 除了运营优势之外，与传统⼈⼒相⽐，RaaS还能带来显著的成本节约。 © 2024花旗集团 18 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 例如，RaaS模式中的机器 的关系。在需求⾼峰期，公司可以增加机器⼈的使⽤以提⾼⽣产率，⽽在⽣产需求 减缓期间则可以减少成本。 9. 升级性和自我维护 ⼈⼯智能（AI）领域的快速发展将⼤⼤重塑包括机器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难以置信的机遇，但也引发了购买AI-enabled机器⼈的潜在买家的担 忧。 ⽽⽆线更新和⾃我维护的概念提供了有希望的解决⽅案。 投资者担⼼，随着更新、更先进的模型的发布，他们的投资很快就会过时，这可能会阻碍

智能电网（IG）：在这一阶段，数智化转型已 开始普及（尽管不是以层次化或系统化的方 式），几乎覆盖电力行业的所有环节，从发电 与输电，到配电与用电。电力行业的各个环节 尚未完全整合，但行业已具备执行预测性智能 维护、高效能源调度、自动设备优化以及提供 个性化用户服务的能力。 » 新型电力系统（FPS）：这是理想的阶段。在这 一阶段，电力基础设施面向未来，领先于电力 需求曲线，并与国民经济的宏伟目标保持同步。 实现全域电力数据的统一采集 和管理。 • 实时信息共享：实现调度、维护、 运营等信息的跨部门实时共享， 支撑协同。 • 在线运维监控：实现设备运行状 态在线可视化，增强远程诊断和 预警能力。 • 弹性基础设施：确保电网架构具 有弹性，提高抵御灾害和突发事 件的能力。 • 预测性智能维护：基于人工智能 预测设备风险，实现主动维护和 预防性保护。 • 高效能源调度：通过算法优化配 电，实现源网荷的协同调度。 50%，传统电网国家则仅为 40%。 高速通信网络不仅助力人工智能技术的应用，更 显著增强了电力行业从人工智能投资中获得的效 益。高速联接实现了电力网络数据的实时交互， 使电力企业能够高效实施协同的预测性维护、负 载均衡、可再生能源并网及备用能源调度计划。 以德国为例，其高 LTE/ 光纤覆盖率实现了电力系 统全域的高速接入，为数据互联方案提供了基础， 进而支撑了智能电网和能源领域的数据分析。由于

诸多挑战与机遇。 在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 70 年代，经历了早期发展阶段 （1970—2000 年）、集成发展阶段（2001—2011 年）、高动态运动与 交互能力提升阶段（2012—2020 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上捡起电池单元并精确放入托盘中。Optimus 配备五指 灵巧型机器人手，具备触觉感知和 11 个自由度，展现出强大的稳健性， 可以在无需持续维护的情况下长时间执行物体交互任务。目前，特斯 拉已在其工厂部署了 Optimus 机器人，进行日常工作和任务测试，进 一步加速其智能化发展。 1.2.3 总结与趋势分析 14 随着国家、地区

去接受额外的教育或培训即可成长。在自动化或数字化方面加大投资的 组织看到了对一线员工从事更熟练工作的巨大积极影响。 例如，作为其智能制造计划的一部分，一家消费品制造商将 21 家工厂 的关键标准作程序 （SOP） 以及维护和质量工作说明数字化。这代表 着从手动和纸质流程到一线工作人员的手持和移动设备的全面转变，并 提高了运营效率。整合工作流程自动化和改进对数据和分析的访问，以 寻找有针对性的改进机会。 这非常强调变革管理，同时提高了 趋势基本影响  多模式 UI 的使用引起了人们的兴趣，部署表明，与现有方法相比， 工作人员的效率和积极性有所提高。  可以提供多模式用户界面培训，以便在更具活力和吸引力的环境中 （例如，用于制造、维护、仓库运营或服务）中入职新员工。还可 以通过令人愉悦的 UX 向员工提供引人入胜的分步说明。  在物流领域，有可能出现针对生产力、安全和人体工程学的解决方 案，例如卡车和货车司机的虚拟 AI 助手或使用扫描、文本、交易 行动建议  优先考虑多模式 UI 的价值，以提供更安全、更可靠、更愉快的工 作、培训、入职和处理环境。  首先确定可以从多模式 UI 技术中受益的特定用例（例如，现场服 务、物流、仓储、制造、维护或设计）。  部署、连接和改进数字计划，以提高用户信心、满意度、忠诚度和 拥护度。 多模式 UI 技术迅速兴起的主要驱动力包括以下几个方面:  多模式新兴技术，如复合 Al，多模态 LLM，多模态

分布式架构与集中式架构截然不同。在分布式路由方案中，卫星 互联网承载网中的每一个卫星互联网路由器都必须动态地自主维护 网络全局拓扑结构，并独立进行路由计算和决策，如图 3-2 所示。 分布式架构的最大优势在于其具有较强的自主性和鲁棒性。由于 每个路由器都能自主决策，即使部分路由器出现故障或网络局部出现 异常，其他路由器仍然能够根据自身维护的拓扑信息继续进行路由转 发，保障网络的基本通信功能。例如，在受到空间碎片撞击导致部分 态和邻居节点信息，快速调整路由策略，从而实现更高效的路由转发。 8 图 3-2 卫星互联网承载网分布式架构图 然而，分布式架构也面临一些挑战。一方面，每个卫星互联网路 由器都需要具备强大的计算能力和存储能力，以维护复杂的网络全局 拓扑信息并进行实时路由计算，这对星上设备的硬件资源提出了很高 的要求。在卫星资源受限的情况下，实现这样强大的星上处理能力存 在一定的困难。另一方面，由于每个路由器都独立进行路由决策，可 微波技术是目前星间/星地链路中应用较为广泛的一种通信技术。 微波的波长范围在毫米到米之间，其在空间通信中的优势在于对卫星 的捕获、对准和跟踪精度要求相对较低。相比激光链路，微波链路的 建立和维护更加容易，系统复杂度相对较低。这使得微波技术在早期 的卫星通信系统以及一些对通信设备复杂度和成本较为敏感的应用 场景中得到了广泛应用。例如，在一些低轨卫星星座系统中，为了实 现快速组网和低成本部署，部分星间链路采用了微波技术。

程异常，并实时预警； c) 应基于模型实现质量 知识库自优化 设备管理 应定期对设备进行点巡检与 保养，并进行设备运行状态 记录 a) 应通过信息技术手段制 定设备维护计划； b) 应通过信息技术手段实 现设备点巡检与维护保 养等过程管理 a) 应通过信息系统实现设 备点检、监测、维修、保 养、更换的数字化管理， 具备设备运行管理、设备 维修记录管理等功能； b) 应实现设备关键运行参 b) 应基于设备机理、数据分 析、知识库等手段为设备 维护管理人员提供维修 辅助决策； c) 应依据设备运行状态，自 动生产检修工单，实现基 于设备运行状态的检修 维护闭环管理 a) 应构建设备的数字孪生 平台，与生产、仓储、供 应链系统协同，实现设 备管理的动态优化； b) 应实现关键设备的预测 性维护，支持设备的近 零故障运行 号 GB/T 43439—2023

引 入大规模系统的规划、管控、调整、运维、优化等问题，当前“人在 回路”的解决方式在规模、复杂性、动态性和成本等方面难以为继， 亟需自动化、智能化的管控机制实现对算网的规划设计、建设部署、 维护运营、优化调整、运维管理等全生命流程管理。 以用户体验为主：算力网络的目标是为用户提供极致的服务体验， 而这需要其具备高度的自动化、智能化水平，能够根据用户意图自动 第九届未来网络发展大会白皮书 网 络进行系统、全面的阐述。 1.2 人工智能开启算网应用新范式 AI 在跨域特征挖掘、深度数据分析、策略动态生成、能力自动学 习等方面具备天然的优势，将 AI 与算力网络的设计、建设、维护、 运行和优化等功能结合起来，利用其强大的分析、判断、预测、决策、 学习等能力，赋能网元、算网和业务系统，助力构建高效灵活、安全 智能的信息基础设施。 “AI+算网”的融合发展将给算力网络注入新的技术活力，开启前 律的算网融合策略，并将两者的匹配策略以知识的形式进行保存复用， 从而为策略生成提供先验知识。 2.2.2 算网全流程闭环自治 服务生成算力网络是一个高度智能的自动化网络，能够自动化、 智能化地完成算网的规划设计、建设实施、维护优化、优化调整、运 营管理等生命周期中各个阶段的任务，实现流程自动化、服务自优化 和能力自主化，最终实现闭环自治，如图 2-3 所示。流程自动化是指 算网能够在不依赖人工参与的情况下，利用 AI

鹏，鲲鹏生态进入快速发展期。当前阶段，鲲鹏和 x86 多平台版本并行迭代成为主 要需求，由于两个架构开发生态的差异，如果采用两套流水线分别开发两套代码，则 会带来很多重复开发验证的工作，并且两个版本分别开发、构建和维护效率低。因 此，鲲鹏创新性的提出鲲鹏原生开发：基于鲲鹏硬件 +openEuler+ 鲲鹏 DevKit+ 鲲鹏 BoostKit，实现 1 套代码 +1 条流水线 + 多平台版本，助力伙伴持续且首发性能领先 流表网卡加速 vKAE 鲲鹏 GCC CFGO 反馈优化 高性能云盘优化 vCPU 热插拔 KAEzip 压缩解压缩优化 虚拟化 DPU 卸载 MPAM 插件 存储算法加速库 存储维护工具库 KAE 使能 SPDK 场景化基础加速特性 BoostKit 应用加速组件全景图 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 HPC EC Turbo MySQL 可插拔在线 通过大数求余算法和配合鲲鹏向量化指令实现编码加速，与主流开源算法相比，CRC16 T10DIF 算法 4K 性能提 升 100%，CRC32C 算法 4K 性能提升 20%。 存储维护工具库 存储维护工具库（KSML）是华为自研的存储维护工具库，包括 HDD/SSD 故障预测与 HDD/SSD 慢盘检测功能， 基于机器学习算法，通过收集 SMART 数据训练模型，预测与识别存储集群潜在故障盘，通过采集系统磁盘的