4、职能序列 结构⼯资制 80％ 20％ — － √ √ － ⻣⼲层福利 5、销售序列 效益提成⼯资 55% — 45% — — √ — ⻣⼲层福利 B业 务板 块 1、⾼层管理 股权激励 √ － － － － － √ ⾼层福利 2、中层管理 年薪制 60% 40% － — — √ － 中层福利 3、销售序列 效益提成⼯资 50% — 50% — — √ — ⻣⼲层福利 4、技术序列 结构⼯资制 结构⼯资制 80％ 20％ — — √ √ — ⻣⼲层福利 5、职能序列 结构⼯资制 80％ 20％ — － － √ － 基层福利 某企业岗位类型与薪酬结构表 示意 最终形成⼀套外具竞争⼒、内具公平性的薪酬体系，通过绩效与 薪酬的挂钩，短期和⻓期激励相结合来充分调动员⼯⼯作积极性 公平性  进⾏岗位价值评估，确定各 岗位在公司中的相对价值  以岗位价值，确定各岗位的 薪酬⽔平  ⼈才队伍。 •打造员⼯和企业共同发展平台：通过打造员⼯和公司共同发展的平台，满⾜员⼯ ⻓期发展“实现⾃身价值”的需要，实现公司和员⼯共同成⻓的同时实现公司价值； •职业⽣涯规划：建⽴专业序列、营销序列、技术序列等任职资格管理体系，明确 “员⼯职业⽣涯规划”，找出员⼯⾃身能⼒的优势和不⾜，为关键岗位员⼯指明职业 发展的⽅向。 •薪酬管理：进⼀步完善员⼯的薪酬和福利待遇，形成较为完善的薪酬体系；

车辆实验所 常规供应商 研发数据 物流公司 经销商 整车装配线 整车存放场 销售公司 发动机工厂 生产计划解决方案 生产排单解决方案 生产报工解决方案 生产配送解决方案 生产 VIN/ 序列号解决方案 成本标准定额解决方案、成本核算与差异解决方案、研发费用专项核算解决方案 XX 行业化需求与方案：需要端到端的业务价值链管理应用（最佳业务实践） 销售预测、订单确认解决方案 实物配送 接收销售计划 PMC/ 报表 SAP 与 MES 的整合集成： 一期对接条码与车间平台，二期规划完整对 接 装配 零件 线中检 人员效率、 UPPH 等报表 发动机等关 重件序列号 强关联 总装上线 整车 VIN 生成 产品不良记录 产品维修记录 产品基本信息 FTT 缺陷统计报表 计划报表 质量报表 生产报表 缺陷 TOPN PMC 产线看板 PMC ，执行可用性 检查 ，管理生产周期及交付信息 > 跟踪销售订单全生产流程的进程状态 ，订单中各车型可 按车架号查询 BOM 及所生产的详细订单信息 > 销售发货管理计划交货日期的确定、序列号以及产品的 拣配及发运 ，并支持多个销售订单的合并发货 > 销售发票管理实现及时发票 / 周期性发票 ，并提供待开 发票清单 > 订单执行、售后服务等业务与 CRM 的全方位集成

的增大，参数空 间呈指数增长 神经语言模型 （ NLM ） Seq2Seq 建模 基于循环神经网络 RNN 描述 单 词序列的概率 • 优点：通过词嵌入和隐 藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 “灾难性遗忘”问题 基于 Transformer 架构的语言模型 • 优点： 长距离依赖处理能力强：自注意力机制能捕捉任 注意力 Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能 “关注 ”其他单词 ，包括自己 在内 ， 以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重 ，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制 ，将相同的输入映射到 不同的空间中进行上下文理解 ，使得模型获得了对输入序列有更细致透视 ， 丰 富了其表示 ，带有多样化的上下文信息。 ，没有考 虑 词 的 排 序 和 位 置信 息 ， 所 以 通 过 positional encoding 来 衡 量 word 位置信息 前馈网络 Feed Forward 捕捉序列中元素之间复杂关系的多功能组件。通过使用线性变换和非线性激活 函数，前馈网络使模型能够处理复杂语义，促进文本的稳健理解和生成。 Google (2017): Attention is all

解决账实不符和仓库作业不规范等基础问题。 WMS3.0 （智能 化） 电子货架、堆垛机、输送机、 AGV…… OMS 、 TMS 、 BMS 、 OA…… WMS1.0+ （精细化） 通过批次、序列号以及包装管理，实现执行 过程的动态监控和信息追溯，细化管理精度。 仓储 条码 U8+WMS 项目化集成 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 营销策略 不怕做大 富勒 WMS 支持集成应用，也支持独立应用。 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 入库上架 拣货发运 盘点查询 装箱移库 条码规则 条码解析 标签设计 条码生成 标签打印 供应链业务接口 生产业务接口 序列号管理接口 批号及效期管理 仓储 作业管理 条码管理 业务接口 全面基于 Android 的手持端系统 支持 WIFI 和 4G 环境下操作使用 WMS1.0--U8+ 仓储条码 营销 0105; 批号： 20180816 ；数量： 180 • 规则配置： U8 中选中 WMS 条码管理，弹出框功能菜单选择条码规则，在规则明细中设置编码、名称、类型（普通码，序列号， 件码，箱码，托码，批次码），如规则定长则需填写长度及每个数据源字段长度，完成后保存； 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 条码管理平台介绍 营销 制造 采购 金融 财务 人力

遍历目录 命令执行 SQ L注入 恶意A ttach 线程注入 恶意反射 恶意Beans 模版注入 任意文件包含 表达式注入 JN I注入 JN D I注入 恶意D N S查询 恶意类加载 反序列化攻击 SSRF XXE XSS ⋯ ⋯ 500+ PoC拦截率 100% CPU占用 <1% 内存占用 <40M 部署方式：无需对代码进行任何修改，只需在主机或容器环境中部署RASP 远程命令执行 •Shiro 反序列化 Web安全 •用户名枚举 •用户密码枚举 •用户弱口令 •会话标志固定攻击 •平行越权 •垂直越权 •业务篡改 •未授权访问 •验证码缺陷 •重放攻击 •访问控制 业务逻辑安全 •中间件配置缺陷 •中间件弱口令 •Weblogic 反序列化命令 执行 •JBoss 反序列化命令执 行 •Websphere 反序列化命 令执行 •JBoss

按单据指示码盘 信息采集 ◦ RF 采集批次信息 批次跟踪 ◦ RF 绑定跟踪号（托盘号） 收货 ◦ RF 完成收货，实时更新库存 收货相 关管控 超额收 货 入库保 质期 质检 序列号 配件 包装材 料 RF 应用的基础 • 标识化（条码）是基础 – 货品条码化 – 作业单元的条码化 – 存货库位的条码化 – 单据、指令的条码化 0123456789 基础概念——跟踪号 什么是跟踪号 ◦ 代表了任意一个存在于一个位置并持有物料的对象 多形态 ◦ 托盘、物流箱、原包装箱、单个物料、虚拟…… 关联大量信息 ◦ SKU 、数量、批次属性、序列号…… 全库存生命周期跟踪 ◦ 库存状态、库存事务 采集的数据有什么用？ 构成批次属性 ◦ 是一组客户或者仓库需要 跟踪的库存信息，例如生 产日期、失效日期、入库 日期、产品状态、包装特 商品的包装、托盘管理 每个商品建立并设定标准的多级包装管理：托盘 / 箱 / 件。 例如（生活补给品）：一托盘 =10 箱，每箱包括 6 件，这样的包装关系。 产线码盘：通过扫描采集商品批次信息及序列号，并完成与箱码的关联。 按照系统设定的码盘规则进行码盘，码盘后实现箱码与托盘条码绑定（托盘条码可以用 RFID 标签代替） ERP 给 WMS 下入库指令时把多级码的对应关系一起传给 WMS

企业必须清晰认识到，盲⽬追随“最佳实践”往往导致⽔⼟不服。真正有效的绩效体系应当是基于企业⾃⾝的发展阶段、管理成熟度、⾏业特性和⽂化氛围 量⾝打造。成熟的企业懂得将绩效管理视为⼀套“组合⼯具”，针对不同业务单元、不同岗位序列灵活配置差异化的考核模式，从⽽实现精准激励与战略协 同的有机统⼀。 04 / 量化指标：强化KPI指标的过程跟进� 适⽤于：组织关键业绩指标及类似营销体系的强结果驱动群体 愿景 战略⽬标 为客观、公正的评价结果，为⼈才决策提供可靠依据。 基于北森对数百家企业绩效实践的深度观察，我们倡导企业在构建评估校准体系时按照业务需要采⽤多⻆⾊、多维度的综合评价，帮助管理者全⾯了解员⼯表 现。同时按部⻔、职级、序列等多维度校准，帮助管理者识别绩效异常并重点分析，最终构建公平、公正的绩效评价体系。 评估校准 / 以价值为导向的综合评价，驱动价值合理分配 绩效 有效产出 ⾏为 组织能⼒及团队建设（管理者涉及）� 全⽅位分层校准 多维分布规则� 绩效结果反馈� 权衡历史绩效� 按部⻔、职级、司龄、序列等多维度审 视分布，确认是否符合强分规则� 及时反馈员⼯，可通过绩效⾯谈，共同 总结成果，并达成共识� 结合历史绩效表现识别重点关注⼈群， 针对性管理� 多⾏为数据参考� · 考勤数据 � · 职务序列� � · 学习情况 ... ... 14/ ⾯谈与改进 / 绩效⾯谈，共识结果，促进能⼒提升，激发⾼绩效

能，我们将通过以下方式进行特征选择和特征构造：  利用相关性分析，筛选出与目标变量高度相关的特征。  采用 PCA（主成分分析）等降维技术，减少特征的维度，提 高计算效率。  通过构造新特征，捕捉潜在的模式，例如对时间序列数据提取 日期和时间相关特征。 最后，在完成数据清洗与预处理后，我们将对数据集进行分 割，通常采用 80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。这样可 以确保模型在未见过的数据上具有良好的泛化能力。整个数据处理 分类与处理方法： o 删除：若异常值的数量相对较少，且确认其为数据错 误，可以直接将其删除。 o 替换：如果数据点重要但确实存在错误，可以使用插值 法或均值法将异常值替换为合理的值。例如，对于时间 序列数据，可以使用相邻值的平均值进行替换。 o 分箱：将数据分为几组，对于每一组比较其统计特征， 尤其适用于非线性关系的数据，可以通过分析每个箱子 的分布来识别和处理异常值。 4. 影响分析：在 均值/中位数/众数填补：对于数值型特征，可以使用该特征的 均值或中位数来填补缺失值；对于分类变量，则可以用众数 （出现频率最高的值）填补。这种方法易于实现，但会引入偏 差，降低数据的多样性。 3. 插值法：适用于时间序列或有序数据，通过线性插值或多项式 插值等方法，根据其他观测值来推算缺失值。这种方法可以在 保留数据特征的同时进行填补，适用性强。 4. 预测模型法：建立机器学习模型，利用其他特征预测缺失特征

断提升，服务实体经济和社会民生质效进一步增强。 申报单位名称 单位简介 ·019· 案例简介 普惠保险赔付预测项目旨在打破传统赔付预测的局限性，通过整合内外部多维度数据 资源，运用 ARIMA 时间序列技术构建赔付预测模型，实现对普惠保险赔付数据的全面、 精准预测。通过赔付提前预警，使业务部门能够提早应对风险，实现赔付管控优化；同时， 利用模型算法替代人工经验判断 , 节省业务收集归整数据时间，提高预警效率。 专家经验、数据量和时效性，难以全面捕捉市场动态。 模型预测则通过大数据、时序分析等先进技术，实现了数据驱动的精准预测，克服了传统方法的滞后 性和片面性。 在数据初检阶段，我们着重标记了赔付金额序列中的明显错误与异常值。这些错误可能源于系统 原因或人工录入时的疏忽，对数据分析的准确性和可靠性构成影响。同时，我们严格检查了数据的完 通过赔付提前预警，使业务部门能够提早应对风险，实现赔付管控优化；同时，利用模型算法替 错误数据修正，对于发现的错误数据，我们并未采取简单删除的方式，而是依据既定的业务规 则或前后序列关系进行了修正，这一做法旨在保留数据的完整性，同时确保修正后的数据能够真实反 映业务实际情况。 2. 数据比对研判，作为数据治理的核心内容之一，我们对比了海豚数据与应赔付数据的序列差异。 通过时间序列对齐和一致性校验，我们确保了这两大数据源在逻辑上的连贯性和准确性，为后续构建 高效、精准的预测模型提供了有力的数据支撑。

企业信用评估的 AUC 提升 12.7% ，尤其对成立不满 3 年的科技型企 业误判率下降 23%。 在实时反欺诈场景中，DeepSeek 的时序建模能力可构建动态 风险画像。其处理的行为序列包括但不限于：企业网银登录设备指 纹变化频率、上下游交易对手集中度波动、账户余额异常振荡等 200+ ” 维度。通过门控注意力机制，系统能自动识别如 短期内频繁 更换 ” 收款账户 等 57 包含 78 个特征变量  反欺诈模型：集成图神经网络(GNN)与规则引擎的双重检测 机制  舆情监控模型：NLP 情感分析模块实时解析全网公开信息  贷后预警模型：采用 LSTM 时间序列预测技术 服务层通过微服务架构暴露风控能力，提供 RESTful API 和 GRPC 两种接口协议。关键服务性能指标如下： 服务类型 吞吐量(QPS) 平均延迟 可用性 实时评分 1500 余弦退火调度 批量大小 512-2048 梯度累积补偿 正则化系数 1e-4-1e-3 验证集 Loss 监控 早停轮数 10-15 epoch 滑动窗口准确率判定 模型验证采用时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit） ，将 60 个月数据按 7:2:1 划分为训练-验证- 测试集。性能评估除常规 AUC- ROC 外，特别关注以下业务指标： 1. 高风