LES NTal k … 数据 平台 数据收集 数据存储 数据集市 多维度查 阅 数据更新 数据个性 化 数据权限 控制 运营数据可视化 数据预警 供应链预警 销量预测 智能供应链 库存预测 数据规约 数据集成 数据交换 数据清洗 数据建模 价值挖掘 ROI 收 集 投入计 算 投入预 测 投入分 配 营销管理 用户行为分析 会员活动 会员机制 会员消息 会员推荐 智能商品排序 关联商品推荐 热销商品推荐 智能推荐 数据接口 订单 市 场 数 据 精 确 管 理 运 营 精 细 化 业 务 处 理 平 台 生产预测 配送预测 精准营销 基础数据 分析 营销分析 用户分析 运营分析 市场 负责人 营销 负责人 运营 负责人 库存 管理员 …… 其 他 数 据 分 析 系 统 4 章节 01 没有成熟的销售预测产品，人工预测工作量巨大，周期 长，无法完成供应链数据的可视化 用户行为数据收集不全面，不能支撑用户画像，无法实 现用精确营销及站内个性化推荐 业务现状 7 数据分析 - 总结经验指导未来 分析 销售 指导 采购 优化 仓储 8 供应链问题 销售预测准确率低 库存配置不合理 补货周期长 T+2提前期长 补货不及时 手动采购有限制 预测方法不合理

...................................43 5. 预测与维护.................................................................................................45 5.1 设备故障预测.......................................... 5.1.1 机器学习方法.............................................................................49 5.1.2 预测模型的实现.........................................................................51 5.2 预防性维护策略...... 应用，实现水务的智能化、可视化和高效化。 在这个转型过程中，关键技术包括物联网（IoT）、大数据分 析、机器学习和云计算等。这些技术的结合不仅可以实现对水务资 源的实时监控，还能通过数据分析进行预测，为决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进 展：  提升水质监测的精确性，通过实时传感器收集数据，实现对水 质变化的快速响应。  优化供水调度，

this title slide only with an image 智慧交通方案介绍 2 Customer 目录 一 背景和 SAP HANA 关键技术 二 智慧交通解决方案 三 SAP 可预测性维护解决方案 3 Customer 设备互联 业务互联 万物互联 现今世界的变化趋势 智慧城市 / 智能交通 能源网络 工业互联 社会互联 车联网 1 B 2005 6 B 2015 信息技术的发展提出了新要求 -- 新技术驱动下的信息系统部署趋向云化，集中化部署 7 Customer 目录 一 背景和 SAP HANA 关键技术 二 智慧交通解决方案 三 SAP 可预测性维护解决方案 8 Customer 无需等待数据处理 实时 简化 创新 同一平台处理分析型和事 务型应用 内存计算技术为数据架构变革提供可能性 只有数据在内存中处理才能满足实时要求 数据管 控 平台 电子邮件 办公软件 NWBC 移动终端 Web Portal 大屏幕 Smart Data Access 扩展表 表 基于规则的数据移动 展现层 集成化建模工具 预测分析支 持库 TPF Explorer 属性视图 分析视图 计算视图 空间数据引 擎 SAP MDM SAP IS 图形文本分 析引擎 计划引擎 MPX VLDB 数据库内分 析

5.1.2 环境变化检测...........................................................................115 5.1.3 需求预测..................................................................................117 5.2 方案生成与选择. 交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通卡口数据。这些数据经过清洗、整合后，输入到深度学习网络 中，用于训练模型识别交通模式、预测交通流量变化以及检测异常 中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据

数据局 主导 探索阶段 设立跨部门协同组织和机制，推进问题从发现到闭环的打通，实现跨部门 协同处置 ① 没有打通问题闭环流程 ② 预警 / 告 警 ① 督办 ① 通过专题数据的分析和预测，触发督办，促进专项问题督办闭环 ② 以城市运行体征指标为标准，监测并触发告警，促进日常问题处置闭环 智慧城市 智慧城市 16 P16 建设方案 3 17 基础设施 总体架构 区别于市域智慧城市，以样板间专题 新建、扩建卫生机构 医院 床位使用 信息 住院 信息 卫健委 床位编制信 息 19 流程机制 构建城市运行体征体系，智 能预警 300+ 类问题，并督 促闭环 基于数据分的分析和预测， 辅助专题决策 感知监测 辅助决策 县域智慧城市的建设 离不开长期有效一把 手牵头的持续运营管 理机制 持续运营 建设多方位、多领域 切实可行的智能管理 中枢系统 智能中枢 通过 AI 从事件感知、事件协同、辅助决策到落实行动，推进县级各委办局业务协同，拉通事件处理机制。 20 感知监测 - 构建城市运行体征监测体系，智能预测多类问题，并督促闭环。 部件 事件 生态 … … 城市对象实时监测 城市运行模型 拥堵指数 学位预测 人群密度 … … 全域感知 全科“体检” 事件协同 考核评估 预警 / 告 警 考核指标 数据 / 事件 运行体征指标 挑战 家底看不清：缺数据、

数据中心与决策支持、 工程建设大数据应 用、智慧乘客服务、 智能运营安全、 设施设备智能 化运维、 智能能源管理、 智能运输组织、 绿色地铁 建设、 供应链优化与创新、 客流分析与预测、 资源 经营开发、 云服务与数据交易十三种类型 城轨大数据典型应用场景 3 02 为工程设计提供 数 据检测与优化 城轨大数据可以将工程设计中各个环节 所需要的信息知识资源有机集成在一起， 将数据进行分类、存储、分析和挖 掘，建立完整的元数据管理体系 03 基于大数据与多 媒体的集成应用 汇总对外发布信息，实现集通信工具、 呼叫中心等一体化信息发布渠道，通 过知识库及预测结果调用综合，将分 为新线规划设计 提供数据支撑 利用大数据挖掘分析技术，形成有 效的对城市轨道交通线网规划设计 提供数据支撑 01 监控数据融合与共 享 采集各线路控制中心及业务系统的信息， 被 动监管为主动监控， 有据可查， 责任落实。 建设板块大数据应用场景 工程建设大数据应用 3 工程进度 工程安全 3 运营板块大数据应用场景 客流分析 与预测 通过对线网运营组织、 行车调度数据、 客流数据、 环境数据、 安全数据、 客运服务信息、 设备运行数据等相关数据 进行采集、 存储和处理，

通过大数据与云计算技术的应用与发展，对 旅游景区全域进行智慧化管理 概述 在旅游业中，人工智能（ AI ）的应用范围广泛且多样化  AI 可以帮助旅游企业和服务提供商分析大数据，从中提取有价值的信息，以 预测和洞察旅游市场的趋势和需求  AI 技术在旅游预订和行程规划方面也发挥着重要作用  AI 还可以在旅游目的地的管理和运营方面发挥作用  AI 还可以通过机器人导游、语音识别和实时翻译等技术，为国际游客提供便 列表 二、旅游大数据检测分析 旅游大数据检测 分析  在旅游领域，大数据能够精准为游客画像，分析游客属性、行为及目的地偏好 度，以此为景区提供未来游客流量预测；通过视频数据分析，建立预测模型， 可以为景区进行防火、防汛等灾害预测，继而能够有效促进旅游目的地智慧化 发展，推动旅游服务、旅游营销、旅游管理的变革。 旅游大数据简介  旅游大数据是指在旅游行业中产生的大量数据，包括游客的行为数据、酒店的 个性化推荐：指根据用户的偏好和需求，为其推荐符合其要求的旅游产品或服务  智能预测：指利用历史数据和算法模型，对未来的旅游趋势进行预测和分析  实时监控：指对旅游景点、酒店、交通出行等进行实时监控，及时发现问题并进行 处理 大数据分析技术应用场景  在智慧旅游中，大数据检测分析技术具体应用场景包括以下几个方面 旅游规划 旅游营销 旅游安全 旅游服务 旅游预测 检测分析相关应用  大数据技术分析可以使旅游管理更加智慧化

......................................................................................38 5.4 可视化预测系统................................................................................................. ....................................................................................39 5.4.2 可视化预测系统方案 .............................................................................................. ......................................................................................38 图 20 可视化预测系统逻辑架构 ............................................................................................

智能交通系统中时常面对一些管理缺陷 与技术故障难以区分的问题 : 1. 如何把非概念问题概念化？ 2. 如何把异构问题同构化？ 3. 如何把不可靠的部件组成可靠的系统？ 4. 如何通过组成智能预测系统之中的前 / 后 （刚性、柔性）反馈系统把人的失误 / 错误减到 最小，同时把机和环境的有效性提高到最大？ 需要聪明的对策 1975 年计算机图灵奖及 1978 年诺 贝尔经济奖得主西蒙 （ 态势感知是指在特定时间空间范围内，对环境要素的认 知理解以及对当前或近期状态的预测。态势感知不仅涉 及原始数据（一级 SA ），还包括理解任务目标重要 性的融合数据（二级 SA ），预估近期将要或可能发生 事件的数据（三级 SA ），这对前摄决策制定有着重要 意义。态势信息共享不仅意味着低层数据的共享，也包 括根据作战目标等因素如何理解信息和预测未来。 › 有效的态势感知是要能够形成闭环的态势感知：实现路 型 应用创新 - 交通态势感知，队伍态势感知，风险预警， - 智慧诱导，融合指挥，违法图像规范检测， - 天态指数，险态指数，事故预测，流量预测，。。 流 程 机 制 保 障 运 营 创 新 突 破 唱戏 知识图谱的全流程 共享，为平台的多 个服务方提供最佳 实践推广

建设、联动指挥的能力建设 （如上海设立专班，联合城运中心、大数据中心及委办局联合建设） ① 通过专题数据的分析和预测，触发督办，促进专项问题督办闭环 ② 以城市运行体征指标为标准，监测并触发告警，促进日常问题处置闭环 ② 预警 / 告警 ① 督办 态势感知 监测预警 辅助决策 联动指挥 城市 IOC 碎片化等问题突出 态势测不到：部门间数 据缺乏及时更新和共享 风险查不全：监测和预 警指标单一，缺乏城市 全科“体检”指标 拥堵指数 人群密度 学位预测 物联网 互联网 视频 大数据 文化 旅游 … … … 部门数据实时汇聚 部 事件 … … 生态 城市运行模型 识别交通拥堵问题及原因， 实时动态制定策略，精准 发布信息，提升居民出行 满意度。（量化价值：道 路运行指数下降 0.4 ，出 行 时耗减少 8min ，绿色 出行 比例提升 6% ） 快速准确预测交通风险点 段及发展趋势，及时采取 处置措施，提高联动处置 的效率。（量化价值：平 均处置时间减少 15min ， 风险点段数量减少 16% ） 可定量评估交通 KPI ，定