厂 分拣系列 OB F Chnajey 以“电子周转箱”作为“物的流转 ( 原料、半成品、成品、辅料等等 )” 载具， 作为执行和控制单元贯穿全过程；其具有 绑定业务 ( 生产单、任务单 - 变更 ) 、携带数据 ( 人，机，料，法，环，测 - 校验 ) 的多重作用。 要素对象改造 + 建模：电子周转箱不仅仅周转物料，更是数据的周转载体 中之杰 物动单动 物理锁 定 多控循 环 物动权 动 物动钱 动 通过工位的实时数据跟计划数据，根据 计划规则要求动态调度调整生产任务， 例如实现生产任务自动转交 通过工位实时和设备实时管理，实现生 产过程质量管控，例如根据批次自动发 起巡检任务 根据不同的生产工序以及管理要求，通 过工艺规则实现标准化 SOP 及生产要 求 管控，例如上料方式及开机准备 基于工位相关的现场现物体，通过物流 ： · 配盟师期； 湘 查 设 备 产 人员任务任务 设备加工任务 Ⅲ 人员任务任务 物料任务任务 设备加工任务 物料任务任务 集成对接 ERP 的 MRP 运算后的生产工单，使用有限产能的正推法进行辅助排产，添加配置排产逻辑及参数，并通过试算、试排验证、矫正 排产 的运算模型。 人员任务任务 设备加工任务 等 物料任务任务 支撑数据：例如人员、班组、 设备稼动率、开

ChatGLM-6B (清华大学 KEG 实验室) [38]: ChatGLM-6B 是由清华大学知识工程实验室推出的 开源大语言模型, 拥有 60 亿参数, 于 2023 年 3 月发布. 该模型专注于对话生成任务, 支持中英文语言 https://www.sciengine.com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 亿参数, 具备中英双语处理能力. 该模型在文本生成、翻译与问答等任务中表现良好, 适合应 用于多语言交流与内容生成的场景. Skywork-13B (昆仑万维) [40]: Skywork-13B 由昆仑万维推出, 于 2023 年 10 月发布, 拥有 130 亿 参数, 强调高效的多任务处理能力. 该模型在信息摘要、智能问答、写作辅助等任务中具备良好效果, 并支持多场景应用. InternLM2 DeepSeek-R1 是深度求索于 2025 年 1 月发布的旗舰级大语言模型, 总参数达 671B, 其中活跃参数为 37B. 该模型特别强化了编码与数学推理能力, 适合应用于科研、教 育与高精度逻辑任务中. Janus-Pro-7B (深度求索) [44]: Janus-Pro-7B 是深度求索于 2025 年推出的多模态大语言模型, 参 数规模为 70 亿, 支持文字与图像的融合处理. 适合用

识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 化的电影和电视剧推荐，亚马逊也利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推 荐；Knewton等教育 AI时代的教师角色 以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型迅猛发展，凭 借强大的自然语言处理能力，它们能够完成问题解答、内容创作（文字、图像、音 视频等）、代码生成等复杂任务，对人类的知识获取方式、信息生成方式等产生深 刻影响。 在AI时代前，教师在教育教学中主要扮演知识传授者的角色，教师负责讲解教材内 容，解答学生疑问，并通过布置作业和考试来评估学生的学习成果。教师是课堂的 的认识与经验总结。这些知识以书籍、文献、口传心授等方式传承和发展，构成了 人类社会文明的基础。人们对知识的观念也主要建立在个体学习和记忆的基础之 上，知识的获取往往需要长时间的积累和沉淀。在这个阶段，教育体系的主要任务 是传授知识，即通过教学、考试等方式将前人的经验和智慧传递给下一代。知识的 学习过程强调记忆、理解和应用，而知识的创新和发展则主要依赖于学者的研究和 实践者的探索。 在AI时代，传统的“知”与“识

求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。 而端侧 AI 的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 AI 的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 年取 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 AI 的智能摄像头可以在本地完成人脸识别、行为分析、异常检测等任务，只将关键事件 和统计数据上传云端，大幅减少了网络带宽占用和存储成本。 · 3 图：端侧 AI 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制 端侧 AI 的经济效益在 2025 年已经得到了逐步验证。根据首批测试企业的统计数据， 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的 智能计算生态，共同推动 AIoT 产业向更加智能、高效、普惠的方向发展。

组织内外信任关系带来了绩效的 改善 “ 信任之下， 其效如何” “ 在不同层次，信任与绩效是否存在同一性” “ 垂直距离对信任与绩效的关系有何影响” 信任能显著带来绩效 信任对关系类 、创新类 、任务 类绩 效的促进作用依次减弱 信任双方的垂直距离越小，信 任对 绩效的促进作用越强 信任关系的培育应该遵循“ 自下 而 上 ”的顺序；相比于培养员工与 管 理者的信任，从水平层级改善 与同事之间的信任，对提升 员工的 绩效更有效 信任 组织内信任： n 对领导的信任 、 对同事 的信任 n 认知信任 、 情感信任 组织间信任 绩效 个体绩效： 任务 、 关系 、 创 新 团队绩效： 任务 、 创新、 新产品开发 、 决 策 组织绩效： 合作 、 创新 、 财 务 情景因素 ： 地 区 文化等 测量因素： 工具、偏差等 分析框架 ：信任与绩效的关 系 ，分工与专业化效率提升 协同理论， 1+1 ﹥2 ，协同提升效率 责任 独立分散的责任体系 合作协同的责任体系 角色认知 基于分工 、独立的角色， 完成自己的任务和目标 基于合作 、协同的角色，除了完成自己的任务和目标， 还要协同完成其他人的任务和目标 价值贡献 贡献局部价值 贡献整体价值 分工与协同带来的典型特征 传统的组织架构是基于分工展开的， 因此固化的角色和权利带来了组织的稳定，但也因此带来了部门之间的不协

（CHINESE & ENGLISH） 图 2 所示。在端侧，部署管理壳适配器，实现工业协 议解析等功能及数据采集，并执行设备层路径动态 规划、工艺自适应控制及质量在线判读等实时性要 求高的任务，同时完成数据封装与接口设计以保证 数据横向、纵向的交互协作。在边侧，聚焦设备间 信息共享与局部优化，确立不同设备、生产线协作 模 型 如 自 组 织 与 互 操 作 机 制 ，创 建 虚 拟 零部件加工是航天飞行器制造的重要环节，零 部件加工车间布局通常以功能区域进行划分，不同 的功能区域部署相应的设备、单元、集群等，区域内 物流和上下料自动化程度较高，对于特定零件加工 任务执行和流转效率有较大作用。然而，每个功能 区面向的任务类型相对单一，各个区域的物流、信 息流集成方式相对固定，跨区域的协同存在断点， 尚未形成覆盖全车间的资源协同能力。多智能体 自组织是解决当前车间级生产组织排产和动态重 集 智能体运行数据并构建数字孪生模型 ［25］，通过多智 能体自组织、互操作，实现生产过程多智能体的自 组织调度 ［26］，多智能体系统能够通过逻辑布局定义 和物流规划进行重构，完成资源任务的动态分配， 从 而 提 高 航 天 飞 行 器 零 部 件 加 工 制 造 快 速 响 应 能力。 实现多智能体自组织的制造系统柔性重构与资 源动态配置的关键技术主要包括 3 项：1） 制造资源

生产成本核算 计划排产，生 产任务单 配送人、领料 人签字确认 根据配方用 量，显示在生 产任务单上 领料控制，严格按 照单据执行，交由 仓库确认配送 材料配送 生产执行 建立员工和加工中心的 关 系，结合 人力资源系统 ， 记录薪酬相关信息 填写完工入库 单，签字确认 严格执行生产任务 • 严格执行生产任务，保证任务的 完 成。 • 任务调整，需要有申请流程保证 严格控制物料领用和配送，按单 严格控制物料领用和配送，按单 执行 • 生产领料按照生产任务量进行领 用。避免浪费。 • 严格执行领料和配送流程，按单执 行。 准确及时的 执行 报完工操作，及 时反映准确库存现有量，记录员 工工时 • 尽量缩短报工时间间隔。 • 人力资源系统 集成， 报工时记录人 工工时，方便后续核算成本和工 资。 ** 交流使用 49 联产品（母液、筛上物）的 全面管理（ 示例） 缬沙坦 已有一个月未发生交 易 已有两个月未发生交 易 已有四个月未发生交 易 任务完成率为 70% 以下 任务完成率 70—100% 任务完成率 100% 以上 • 可分别掌握销售人员及经销商任务完成 情况，考核提供有效、准确的 数 据 渠 道 管理—经销商及业务人员管理 ** 案例 ** 交流使用 74

•与仁寿工厂的采购关联交，线上管理困难 •采购到货异常与生产过程发现异常后，反向业务处理复杂且无法 有效管控具体流程 •采购与供应商沟通更多通过邮件电话，沟通效率低 •缺料、替代依赖人工统计分析，效率低 •生产任务进度的监控主要依靠人工，交付进度不可控 •生产现场异常无法管控，齐套信息影响交付进度 •生产成本核算维度粗，无法实现工单核算 •仓库存帐务的准确性与及时性待提高 •库存管理相关报表人工统计，效率低 简化和完善业务流程 , 提高企业整体效 率。 SAP S/4HANA 让你实时掌控关键 任务 , 并可根据需要调整业务流程。 重塑数据模型 借助内存技术简单减少数据占用空间，同 时消除索引、聚合、冗余 重塑系统配置 按照指导简单配置系统 重塑用户体验 借助 SAP Fiori 用户体验和交互式图 表，在任何设备上简单完成任务 配置简化与配置指导 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 融汇价值流理念建立供应链计划体系 • 通过销售计划拉动供应链体系备货计划和生产计划、排产计 划，主生产计划驱动三大计划执行。 • 针对离散生产特点，承接约束的生产计划结果（能力和物料 资源），在车间排程中，通过前后任务单的关联关系，跟单 联动，实现由需求节拍点拉动后端生产安排，支持在供应链 执行时的价值流有序流动。 物料配套 制造执行 • 以产品顶层预测为主，建立战略级 物资的长期需求计划和提前采购 客户需求

• 激励政策 ：积分、 礼券、 储值 • 社交运营 营销任务 领取 好友 分享 企业发布营 销任务 营销任务 提醒 会员 微信 分享 微信群 分享 朋友圈 分享 营销任务 统计 会 员 粉 丝 路 人 拉新： 全员营销推广 ， 高效推广及发展会员 内容制作 营销任务建立 全员营销推广 推广排名 最终用户培训 8. 模拟演练 9. 切换动员会 10. 动态数据维护 11. 系统切换检查 12. 系统切换运行 PS: 里程碑回顾及评估 瀑布式交付、 业务优化分析、 项目全面管控、 任务精细化、 五阶培训贯穿。 1. 组建顾问团队 2. 内部交接 3. 资料提取准备 4. 首次拜访 5. 组建客户实施组织 6. 项目管理机制建立 7. 确定实施策略与计 划

其服务范围覆盖其所服务的全 球分支机构，全球型财务共享 服务中心能够最大限度发挥规 模效应，但实施难度也最大 设置单个或单类业务流程的共 享服务中心，主要任务是提供 基于价值、知识的支持型服务 主要作用：消除重复劳动、提 供专业服务 负责区域内相关或相似业务的 处理。区域型财务共享服务中 心的组织结构以公司在各地区 客商主数据管理流程适用于客商主数据的日常申请、新增、删除等操作， 明确了各个节点的关键任务和职责 会计科目主数据管理流程，适用于会计科目主数据的日常申请、新增、 删除等操作，明确各个节点的关键任务和职责 银行账号的管理流程，适用于银行账号的日常申请、新增、删除等操作， 明确各个节点的关键任务和职责 财务流程规范 - 财务主数据流程 客商主数 据管理流 程 会计科目 P86 财务共享服务中心建设，包括总体框 架和实施方法两项内容 • 总体框架：建设的基本步骤 • 实施方法：规定了项目实施的标准 阶段、任务、工作流程、工作内容、 角色和责任、交付成功标准等 财务共享服务中心建设总体框架，是 指针对企业的目标、所在行业等因素 对共享中心总体进行规划和建设。总 体框架的内容包含了方案设计、技术