客户近一年每月的准交率是多少？哪些客 户较低？哪些月份较低？是否有规律？ PMC主 管/计划主 管 1个月□ 2个月□ 3个月□ 其它 □ 是否有生产预测？如有，生产预测时长 ？ 无□ 3个月□ 6个月□ 12个月 □ 其它□ 产能不足□ 基本满足出货需求□ 产能 过剩□ 其它□ 工厂关注的主要管理指标有哪些 93 94 95 是否有信息化建设的计划 96 其它需求 97 98 99 100 是否有设备保养计划？保养得频率是多少 ？ 是否有统计生产数量或生产时间，做预测 性维护管理？ 是否有统计OEE？或者设备稼动率？ 有哪些主要的设备故障？设备故障率有多 少？ 100台以下 □ 100-500台□ 500-1000台□ 1000台以上 □ 生产运营

销售管理的数据分析、信息系统建 设、各环节是否实现协同与数据互通情况 如何？ 3、 商机如何获取，销售如何管理，有无 通过算法、数据等对销售商机进行挖掘， 对市场进行快速分析？ 4. 采用何种方式进行销售预测分析？ 3.2. 生产运营与工艺调研内容 调研时间：第二天，调研部门：工艺部，研发部，生产部，机电部 注：以下为初步调研内容，按照实际情况机动调整。 序号 类型 主要问题 结论 一 研发域-

（物理机） 自 愈 工 单 审 批 推送 审批 智能自愈 判断逻辑 引擎 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 系统隐患预防 从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识别潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 B A C D 深度性能问题分析 定位性能瓶颈节 点初步定位 看表象  链路节点RT增长->初步定位瓶颈节点

重复调用是否可优化 …… 性能治理 l 压测 结 论、问题、论证、优化方案 l 与研发侧确认问题、推动治理 l 复 测 从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识 别 潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 评分与趋势 高风险指标 中风险指标 低风险指标 l 全链路压测 - > 容 量标准达标 、

用的设备底座将从几十亿手机扩展到数百亿 IoT 设备。GSMA 预测到 2025 年，全球物联网 终端连接数量将达 246 亿个，其中消费物联网终端连接数量将达 110 亿个（注：数据来自 于全球移动通信系统协会发布的《2020 年移动经济》报告）。IDC 预计到 2025 年，中国物 联网总连接量将达到 102.7 亿个（注：数据来自于 IDC 发布的《中国物联网连接规模预测， 2020—2025》报告）。全新的 辅助开发者便捷地阅读代码，高效地编写代码，实时地纠正代码错误。相较于传统的代码编 67 辑，HUAWEI DevEco Studio 还结合了人工智能技术，根据待补全位置的上下文代码特征 进行预测和推荐，使补全项更精准，推荐内容更完整，帮助开发者可以更快速地完成鸿蒙生 态应用、元服务开发。 界面预览 在开发过程中，开发者需频繁修改界面代码，查看对应的呈现效果，确保开发与实现目 标

航空产品对安全性的严格要求和航空管制的原因， 使人们不 敢问津。在今后几年，将是通用航空事业和无人机 事业发展 的时代。 21 (三)无人机市场全球、国内发展背景 1.全球无人机市场容量 据美国蒂尔公司预测：未来十年无人机仍将继续成为世 界航空航天工业最具增长活力的市场，支出总额将超过 940 亿美元。 同时在全球军用航空平台新交付价值中，无人机(不含 微型无人机)所占比重将从 2010 但最近在硬件，软件和数据处理方面的突破使得无人机能够 成为商用主流。仅在美国，联邦航空管理局 (FAA) 就预测 2016-2021 年间商用无人机机队将从 42000 增长 10 倍 至 420000。欧洲当局预计会有类似增长。所有这些增长的背 后， 隐藏着巨大的市场。 根据预测，美国公共安全领域的无人机约占商业无人机 总量的 10%,预计到 2020 年市场规模约为 51 亿元；按 (AmericanRobotics) 及其他公司已开发出全 32 自动无人机系统，可以反复，可靠地执行定义明确的任务， 32 无需飞行员介入。 更智能的无人机传感器与机器学习和人工智能相结合， 使公司能够将预测分析应用于众多商业问题。例如，美国普 渡大学的研究人员成功地将无人机和深度学习技术结合起 来，以检测核电站钢构件的裂缝。 该系统根据钢表面周围不断变化的纹理自动识别裂缝， 并告知技术人员潜在的威胁。处理过程大约需要一分钟。这

复杂环境中自主执行任务并实现目标，这将极大拓展 AI 的应用潜力。例如，Agentic AI 可分析 数据、开展调研、编制任务清单，继而通过 API 或机器人系统在数字 / 物理世界执行这些行动。 Gartner 预测，到 2028 年，至少 15% 的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出，而 2024 年这 一比例为 0%。 随着 AI 智能体自主能力的持续进化，人机交互范式将发生变革。从传统的“以用户指令为

房产详情：房产面积、评估日期等与房产相关的基本信息。 • 改进建议：具体且具有成本效益的房产能效提升建议，例如增加保温措 施、升级供暖系统，以及采用可再生能源等。 • 预估能耗：基于标准使用模式预测的建筑物能源消费量及能源成本，以 及节能潜力。 • 碳排放：建筑物二氧化碳排放相关信息，重点反映建筑物的环境影响。 如何实施 建筑能源性能证书项目的实施涉及一系列步骤，以确保其能有效促进建筑 能效提升。这些步骤包括：