intuitive supply chain: Predict disruption, deliver growth 增强预测准确性 基于机器学习的预测功能可以帮助企业增强 预测准确性，优化库存，减少过剩。机器学 习算法能够综合季节性、产品特性、供应商 特性、出发地与目的地等变量，以及历史订 单数据，来训练模型。 提升供应链可见性 AWS 业务应用能够详细查看仓库、配送中心 和零售店的库存情况，显示现有库存、在途 监控可能面临风险的库存水平。 接着，利用机器学习算法，系统自动生成、 评估并排序多项库存重平衡建议，有助于降 低风险。通过洞察全网络的库存水平、流动 模式及潜在风险，组织可以优化库存配置， 从而减少库存失衡、过剩和缺货带来的负面 影响。 改善供应商的可见性和协同效率 AWS 应用能够分析供应商的交货周期，结合 订单和预测数据进一步预测未来趋势，识别 潜在问题。该应用还能显示所有相关交易伙 伴，帮助供应链高管跨层级进行查看，实现

一是基础研究能力仍有不足，难以实现原创性、原始 性、“从0到1”科技攻关。 • 二是科技成果的产业化效率不高，创新主体与创新客 体的耦合与协调仍存在一定障碍。 03 • 一是生产效率相对较低。 • 二是部分行业出现产能过剩。 • 三是工业企业“增产不增利”。 CCID ID ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID

2场景案例：重点钢企——全球首个无人值守智能车间 作为钢铁行业的领先试点项目，某钢铁头部企业亟需通过前沿技术在车间生产的性能、灵活性、可追 溯性、数字化等方面实现创新升级。同时，钢铁产业仍面临产能过剩、降本增效、节能减排、创新发展能 力不足等严峻挑战，叠加人力成本的增加及安全操作程度的加强，这也促使企业进一步提升自动化水平。 对此，施耐德电气提供全套自动化产品解决方案：断路器、变频器、可编程控制器、安全可编程控 发展，企业电力系统的规模越来越大、系统结构越来越复杂，先进的管理理念、管理策略、检（监）测 技术和科学的风险识别、风险评估方法、检维修技术等亟待提升。 在中国，石油石化行业具有庞大的市场空间和发展潜力，但同时也面临着如利润下降、产能过剩和 资源约束等挑战。为了应对这些挑战，行业未来的发展方向将更加注重绿色化、高端化以及与智能技术 的深度融合。 在当前全球推动能源转型和实现碳中和的背景下，电气化成为石油石化行业清洁低碳发展的重要方

混合使用类型既能产生协同作用，又能抵御需求的 下降和变化。一些商业部门受这些变化驱动因素的 影响更大。 • 部门耦合可以补偿日常使用中的结构性变化，例 如，在另一个部门资源匮乏的时候利用一个部门的 过剩产能。 • 持续的评估和发展新的商业模式有助于地区（能源 系统）对结构性变化作出反应和适应。 可选的一些具体策略 • 探讨长尾事件和快速变化的’假设’情景。 • 一种 “少即是多 “的方法，以保持系统进一步扩 该只在冬季或热电联产的维护工作中使用。 此外，计划 为园区和办公区建立一个热电联产和制冷系统，用吸收 式制冷机将热电联产系统的废热转化为制冷能源。 这种复杂的能源系统配置使得能源供应中当地份额最大 化成为可能。 氢气生产还可以补偿供应过剩或不足，防 止电网拥堵。 更多信息 (德语版本) 避免冻害）从电网进入每个建筑物，以满足建筑物的需 求，并保持理想的电网温度。一个与电网相连的储热罐控 制着供暖和制冷需求的日常变化。 相比之下 的情况下，氢气可以在能源供应中发挥核心作用，这同时 也影响着当地热网的运行，因为它不能覆盖所有温度水 平的热需求。 尽管如此依然需要指出的是，如果将这两 种方案结合起来，累积两者的优势是可行的。 特定行业 可能会通过本地过剩的光伏电力进行电解制氢来满足部 分氢气需求，而其他温度水平的热需求比如供暖，则可以 使用分散式热泵来进行覆盖满足。 表17： “全气”方案的关键结果数据 能效相关 二氧化碳排放 3580 t/a

销售一度很放松， “产业勾地”更是拿到优质住宅、商业 用地的惯常手段， “拿地-建房-销售”的产业地产模式成 为园区开发的主流，而政府也可以此进行土地融资，实 现第二财政。然而随着园区建设的“过剩”，产业地产开 发去化与精细化产业集聚和生态培育之间的内在矛盾 日益显著。另一方面，土地市场的持续性低迷也使得政 府的“扩表”机制难以为继。 公开研究报告显示，从����年开始我国园区面积以每 一步的调控和限制，加速关闭销售大门。可以说，不管 是生存需求还是政策倒逼，未来的产业园区都必然转向 运营导向。 园区运营并非新鲜的话题，业界讨论的关注点常聚焦于 市场化模式、专业服务、数智化等关键词。但回顾前文 提及的“园区过剩”的问题，当前背景下，园区运营首先 要解决底层模式的转变⸺ 即从依靠园区物业收益盈 利转向依靠产业发展带动的资产增值，以及与之紧密关 联的开发运营管理体制的创新。 苏州工业园区正是这一议题的先行探索者和示范者。

在维护国家经济稳定和产业安全方面发挥了重要作用。近年来，伴随国际原油价格的波动，以及 国家对能源转型、环境保护等提出的一系列新要求，石油石化产业积极寻求技术创新和能力升 级，提高生产效率，保障生产安全，同时解决环保、产能过剩等方面的新问题。 ����年��月��日，习近平总书记视察九江石化时强调：“石化产业是国民经济的重要支柱产 业，希望你们按照党中央对新型工业化的部署要求，坚持绿色、智能方向，扎扎实实、奋发进 �亿元，同比下降��.�%；进出口总额����.�亿美元，同比下降�.�%。这 主要与原油、天然气及绝大多数化工产品的价格下降幅度较大有关；但与此同时，石油石化产业 在提升效能、调整结构、解决产能过剩等方面也有很大的改善空间。 在全社会大力推广新能源汽车替代燃油汽车的战略下，成品油消费增长趋势将逐渐放缓。 ����年�月份，国内汽油消费自����年�月以来首次出现下降，同比减少�.�%。随着新能源汽车

供应链方面的挑战使得有些企业在应对各种不确定性时产 生了负面的连锁反应。比如由于可视化程度不高，数据准确度 低，需求变动后无法通过快速模拟供应来制定合理的风险应对 策略，而之后的需求骤降，又导致产能过剩、库存高企和资金占 用等问题。 随着原本的串式供应链体系不断向智能供应链迈进，传统的 经典供应链模型会逐渐成为智能供应链体系的组成部分，更多地 专注于计划、采购、制造、订单履行等基本运营能力上，并且相当

如硅谷的科技人才、班加罗尔的服务外包专家等；考察各国的教育体系和人才培养机制，尤 其是与业务相关的专业教育和培训计划，例如，德国和瑞士的学徒制度培养了大量技术熟练 的专业人才；分析全球劳动力市场的供需变化，包括关键行业的人才缺口和过剩情况。 掌握全球人才流动趋势。研究人才的国际流动性，特别是公司关注的高技能劳动力市场， 例如，欧洲联盟内部的自由流动原则促进了跨国工作的趋势；关注不同国家的移民政策及其 对全球人才流动的影响，

方法，可以帮助企业降低采购成本，同时确保原材料的质量和供给 的及时性。 另外，通过智能仓储管理系统，企业可以实现库存的优化管 理。AI 系统能够实时监测库存水平，根据实际需求预测库存周转情 况，从而降低库存持有成本，减少过剩库存及其带来的财务压力。 在劳动力成本方面，通过引入机器人自动化技术，可以在一定 程度上替代人工进行重复性和高强度的工作。这一改变不仅能降低 直接的人力成本，还可以提高生产的一致性和产品质量，减少因人