用 户 准 备 序号 项目 备注 资料准备 1 典型产品工艺全套文 件、BOM 表 用于 PLM 系统: 了解 BOM 典型结构及产品工艺文件，包 括 工 艺 书 、 工 艺 标 准 、 检 测 标 准 、 图 纸 （ 可 脱 敏）、BOM 表等 2 生产全套表 用于 MES 系统：了解生产过程中各业务涉及的表单，包 括但不限于销售订单、计划单、工单、过程记录文件、收 发阶段需要提供相关接口。 7 管理制度 用于进行流程规划：了解当前的管理制度、流程、规范。 包括生产管理制度、研发管理制度、车间管理规范等。 8 主 数 据 （ 实 施 阶 段 用） 提前准备各类主数据，用于实施阶段的数据迁移，包括： 客户主数据、供应商主数据、产品主数据、物料主数据、 设备主数据、人员主数据、组织架构组数据 指标数据 1 库存指标 1. 库存面积及库位 2.

才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 源；在亚太地区，约41%的组织称其正在对智能体解决方案进行初步测试，并重点推进概念验证 （PoC）工作；而北美组织则更倾向于聚焦开发智能体部署的潜在应用场景。 在全球范围内，各组织既面临采用智能体工作模式的压力，又对自身组织的准备度存在切实担 忧，故正努力在二者间寻求平衡。IDC在调查中询问全球受访者“AI应用面临的最大风险”时，IT 领导者与员工均指出了数据安全隐患与潜在隐私问题。 图 3：各组织当前评估或使用AI智能体的状态 而言之，开源AI已不仅是一种技术资源 ，而是一种推动业务转型、社会流动与全行业协作的催化 剂，为下一代数字创新带来更多可能。 趋势 4：组织尚未完全做好AI部署准备 尽管AI应用不断推进、相关投资持续增加，但许多组织仍未完全做好大规模实施AI的准备。在战 略规划、人才储备、合规监管与组织治理等领域，挑战依然存在。劳动力技能（尤其是AI相关能 力）的缺口，使企业面临项目延误与网络安全风险；组织结构往往难以跟上AI整合的动态需求，

排产计划 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 送货单管理  基于订单内容创建送货单，格式统一，快捷方便；  待收货看板，采购方可提前获知供应商送货计划，便于接收准备；对接物流 API ，小时级物流进度追踪；  基于送货单接收，与条码系统集成，实现扫码接收入库；装箱单、送货单打印，便于接收盘点；  基于交货日期可以控制供应商交货时间，以优化库存管理； 质量检验 收货管理 退货管理 物资分拣 贴标管理 物资上架 物资越库 物资移库 物资盘点 调拨计划 物资领用 逆向物流 闲置报废管理 物资派送 逆向物流 配送过程追踪 回单管理 入库准备 入库信息管理 提前期预警 物资清关管理 物资交接 退库管理 逆向物流 提前期预警 出库拣货 物资打包 贴标管理 物资移库 主数据维护 & 信息流 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 材料计划协同管理 10 、一料多供应商 配额管控 11 、供应商价格体 系建立 12 、供应商资质、 供货资质以及供应商 考核体系管理 13 、采购到货及代 管接收与结算管理 14 、生产组织及 生产准备管理 15 、生产异常及 业务处理响应 16 、生产变更联动 处理及损失管控和防 范 17 、持续生产保障 管理（物、人 手、设 备等） 18 、生产产能平 衡及协调机制 19 、生产任务分解

服务信息全程记录 、 追溯 美容项目提成， 成本精细计算 美业集团企业信息化平台建设目标 三大管理 2 3 1 门店服务运营 体检 术后住院 实施准备 项目实施 离院 服务打分 生美 预约 / 到店 体检评估 术后留观 医美 特殊接待 门店 考勤 申请 公告 应急预案 智能库管 咨询 收银 咨询 / 反 馈 会员消费者 PC 客户 端 会员充值 会员推介 统计分析 项目实施 移动设备 智能巡店 服务打分 每日签到 实施准备 移动报表 基础核算 集团报表 我的 … … 文库 日程 统一中台全端协同： • 线上线下各种端通过连接统一的全渠道运营平台 ，实现全局统筹优化、全局资源整合共享 ，全局交 易服务一体化； 各板块管理 集团客服中 心 门店 预约 / 到店 美容产品 资源管理 美容项目 二次销售 特殊接待 实施准备 项目实施 成本核算 门店服务运营 应用重点二： 门店销售和服务全过程的智能业务系统 考勤 申请 公告

1 工作进展报告 2 现状分析回顾 3 业务蓝图汇报 议程 4 下一步工作计划 5 项目风险控制 项目 准备 蓝图 设计 系统 实现 最后 准备 上线 支持 制定组织机构 制定项目计划及项目章程 环境准备 项目组初始培训 项目准备阶段 系统配置及单元测试 系统增强及接口方案 设计开发 数据清理 集成测试 系统实现阶段 上线后系统支持 项目回顾 业务蓝图详细设计 功能开发、与 TEX-MES 接口原型设计 最终蓝图方案确认 业务蓝图阶段 最终用户培训 权限设计及测试 上线策略及应急方案 上线计划 数据导入 上线切换 最后准备阶段 2020.05.07 2020.05.14 2020.06.30 2020.08.31 2020.10.01 2020.10.3 1 系统上线 项目进度延期 6 公司领导对项目工作指导 TEX-MES 系统集成场景测 试） 集成测试脚本及报告 系统权限配置和 测试 权限收集 权限配置文档 权限配置 权限测试报告 数据清理 数据标准梳理、主数据收集清理 用户培训准备 操作手册编写 最终用户培训材料准备 培训材料 最终用户培训计划 培训计划 4.1 下一阶段（系统实现阶段）主要工作 1. 完善并定稿蓝图设计： a) 按照本次汇报的结果和决议，对蓝图设计进行修正和完善

随着制造条件和工艺的变化，企业可以在闭环中不断将来自现实世界的更新数 据重新引入虚拟世界，从而持续评估改进情况。 借助跨所有企业、学科和领域的连续互联数据流，企业可以获得实时做出业 务、工程和制造决策所需的当前洞察。 准备就绪后，企业可以通过 MES 实施数据驱动型决策，从而在不中断精益制 造流程的情况下，利用无返工设计实现高水平的初始质量。 第三步：跨所有学科建立联系 通过企业系统枢纽实现跨所有学科的无缝协同 加速迈向未来。 当企业的智能制造已为全面生产做好准备时，企业便可以 及早预测生产问题，通过绩效洞察了解如何以及在何处对 MES 做出运营调整、采用人工智能以及采取全面预防措施 降 低 风 险，实 现 无 返 工 产 品，提 高 NPI 良 率 和 发 展 业 务，找到解决方法。 但首先，需要从精益制造向智能制造逐步演进。 当您准备好深入探索时，我们随时可以向您展示下一步。 智能工厂具备的能力通常被描述为收集数

信息上报：实现信息的快速上报和传递，确保指挥中心及时了解现场情况。 事件上报：对发生的事件进行上报和记录，为后续的处理和分析提供依据。 预警发布：根据监测数据和分析结果，及时发布预警信息，提醒相关人员做好防范准备。 宣教视频：制作和播放宣传教育视频，提高公众的安全意识和应急能力。 数据上图：将各类数据在地图上进行可视化展示，便于指挥人员直观地了解情况。 （五）显示层 显示层是指挥中心将信息展示给指挥人员的界面，主要包括以下显示设备： 统一指挥协调公安机关内部各警种及外部相关部门力量参与处置。通过应急指挥平台，实现信息共享、协同作 战，如在应对重大火灾事故时，指挥中心协调消防部门灭火救援，交警部门疏导周边交通，治安部门维护现场 秩序，医疗部门做好伤员救治准备，各部门按照预案分工密切配合，高效处置突发事件。 c. 后期评估与总结 突发事件处置结束后，公安指挥中心组织开展后期评估与总结工作。对事件发生原因、处置过程、处置效 果进行全面分析，总结经验教 来自基层单位、公众、其他部门及监测预警系统的信息。例如，在台风多发季节，值守人员密切关注气象部门 发布的台风预警信息，及时获取台风路径、强度变化等动态数据。同时，与沿海地区基层政府保持紧密联系， 掌握当地防台准备工作进展及群众受灾情况，为后续应急决策提供第一手资料。 b. 信息快速收集与甄别​ 当突发事件发生时，应急指挥中心迅速启动信息收集机制。通过多渠道广泛收集事件相关信息，包括事件 发生时间、地

Source: Omdia 数字化 数字化转 转型永无止境；人工智能是其核心要素之一 型永无止境；人工智能是其核心要素之一 人工智能的成功取决于解决企业架构中的基础性问题，包括数据集成、混合 云准备就绪性以及安全性。尽管取得了进展，但北美地区仅有63%的企业被 认为在数字化转型方面已达到成熟阶段。人工智能的采用面临着更大的基础 性挑战，需要在应用程序、数据和业务流程等企业架构领域进行大量投资。 在技 在技术 术栈 栈上投入大量 上投入大量资 资金并不能克服人工智能的挑 金并不能克服人工智能的挑战 战 在不解决根本问题的情况下投资人工智能将导致失败。企业必须在三个维度 上做好准备：技术、人员和流程。盲目扩大人工智能规模而不考虑这些因 素，可能会浪费资源并破坏业务目标。 人工智能风靡一 人工智能风靡一时 时 评 评估 估组 组织 织在三个关 在三个关键领 键领域的成熟度 域的成熟度 方案（如TensorFlow、Hugging Face）。每种方法在灵活性、成本和维 护方面均存在权衡。 要成功应用人工智能，企业必须吸取过去技术部署的经验教训，解决基础性 挑战，并采取战略性方法。通过聚焦准备工作和集成，企业可以避免成为那 90%失败的人工智能项目中的一员。 Source: Omdia 在当今瞬息万变的商业环境中， 在这个瞬息万变的时代，清晰的战略 和果敢的决断只是参与竞争的基本条件。要想真正领跑市场，您需要

在白皮书中，我们系统梳理了企业在拥抱AI过程中的关键维度。从企 业决策侧的战略决心与顶层设计，到组织体系侧的人才培养与流程再 造；从基础设施侧的算力、网络、存储支撑，到数据语料侧的高质量 数据准备与合规利用，每一个环节都至关重要。我们特别强调，坚实 的基础设施是AI应用高效运行的“底盘”，而科学的评估体系则是确 保“底盘”稳固、方向正确的“罗盘”。 第三章重点聚焦及解析的关键要素，以及第四章提出的AI变革就绪度 0时代，AI已成为企业数智化升级的关键驱 动力。然而，AI技术的应用并非简单的工具部署，而 是需要企业在多个维度上做好充分准备。这种准备状 态被称为“AI Ready”（人工智能就绪），即一个企 业在引入和应用AI技术前，需在战略、技术基础设施、 数据、治理、员工和文化等维度做好全面准备的状态。 它不仅要求企业具备先进的技术能力，更要求企业从 组织能力、业务流程和文化认知等层面实现全方位的 适 Ready程度仍需追赶行业平均水平 59% 20% 12% 10% 准备基本就绪，但仍需追赶同行业领域平均水平（31-60分） 准备较充分，且超出同行业领域平均水平（61-85分） 准备不充分，阻碍因素过多（30分以下） 准备充分，且处于同行业领域领先水平（86分以上） 对比预期和实际的布局效果来看，调查企业在硬实力和软实力各个维度的准备程度（单选） 图 5 绝大多数受访企业的AI Ready程度位于行业平均水平

多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足：详细的路线图对于消除不确定 性、避免延误及确保战略协同而言至关重要。 技能缺口与准备不足：团队往往缺乏管理云环 境以及实现转型效益所需的技术专长。 组织变革阻力：内部意见不一致，或来自领导 层或 IT 团队的抵触，会延缓决策制定和落地。 让愿景变为现实，行动正当时 亚马逊云科技致力于通过实战工作 果可量化且符合战略目标。我们将基于云财务管理 (CFM) 框架，结合您的业务重点规划转型路线图，最 大限度提升实施成效与成本效益。 请与您的同事分享受本文档，让您的企业内部更加了 解云端的商业价值。当您准备好在云端转型之旅中迈 出下一步时，请联系您的专属客户团队。 互动沟通 请联系您的专属客户团队，进一步探讨为您的企业和 组织制定并实施云端转型路线图的相关事宜。 如果您有任何问题，欢迎拨打亚马逊云科技热线电话