该公司通过六年的精益管理实践，成功实现了向行业标杆的跃升。其独特之处在于，这一转 变主要依托于系统性管理创新，而非依赖大规模技术改造，这一路径选择为理解中国制造企 业的转型升级提供了全新的视角。 本研究采用了深度访谈、现场观察和文献分析相结合的多元化案例研究方法。在研究过程中， 我们不仅关注财务指标等显性成果，更致力于剖析其组织能力建设的深层机制。从精益变革 领导团队的精心搭建，到精益管理模块的循序推进，再到“党建 + 项核心措施： 系统化培训 多层级观察机制 赛马式激励 通过 30 余次授课、工作坊及实战演练，结合“应知应会”考试，推动员工从“被动参会” 转向“主动主持”，部分员工从“话都说不流畅”成长为“自信从容侃侃而谈”。 在公司、车间、班组设置观察员，定期评分并生成反馈报告，同时推动跨车间互评， 形成“监督 - 竞争 - 学习”闭环。 每半月基于观察员数据对会议质量排名公示，营造“比学赶超”氛围，加速 ：每组设辅导员、观察员、记录员，通过 角色轮换促进能力互补。 辅导员 ：主导与员工沟通，引导问题分析与解决； 观察员 ：记录现场问题与改进建议； 记录员 ：整理交流内容、行动计划及闭环情况。 三步实施法：赋能式现场管理 ● 沟通交流，激发员工主动性 ：辅导员以平等姿态 倾听员工意见，通过开放式提问（如“为什么会这 样？”“是否有其他方案？”）引导深度思考。 ● 现场观察，挖掘问题本质

CONTENTS 第1章 第一章 产业发展报告前言 16 《2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告》前言 随着AI大模型技术的日趋成熟，其在教育领域的经济可行性与商业化落地正迎来关键拐点。我们观察到，产业的 重心正清晰地从通用模型的技术比拼，转向以行业数据深度分析、垂直模型场景化应用及教育AI Agent （教育 行业人工智能代理）自主交互为代表的商业模式突破，同时，广泛的市场教育与繁荣的开源生态，正共同驱动着 提供了多维度的分析视角，确保了研究的全面性和深 度，力求为读者呈现一份既有数据支撑，又富含专家 观点的权威报告。 通过整合行业专家团队的实践经验与迪显咨询的专业 市场洞察，本产业发展报告旨在为业内人士打造一个 全方位的未来课堂观察窗口。我们希望借助这份产业 发展报告，读者将能够深入了解人工智能技术在教育 领域的深度融合应用，把握未来教育业务发展的关键 方向，抓住多元化的发展趋势与潜在机遇。 2.1 研究范围与核心概念界定 2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告 PAGE PAGE 第二章 产业发展报告研究定义与方法 24 2.3《2025未来课堂-AI教室装备产业调研产业发展报告》核心观点 AI+教育产业观察：功能型硬件到场景化知识服务的跃迁 本轮由大模型驱动的AI浪潮，正在从根本上重塑教育装备产业的价值范式。产业核心价值已不再是交付物理形态 的功能型硬件，而是系统性地跃迁为向备、教、学、评、管全流

「指日可待」，但实际上仍遥不可及。现在，我们拥有的并非完全自动化驾驶汽 车，而是各种驾驶和导航辅助设备，让驾驶汽车更容易、更安全，而不是完全的 自动驾驶。尽管这类系统的供应商做了很多宣传和承诺，但一些观察家如今质 疑，我们这些生活在今日的人，是否能在有生之年看到所有驾驶环境里，都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。 做出更好的决策，以及让员工发挥更大的创造力。10 两年后，德勤在2020年的调 查报告中，发现了非常相似的状况。11 事实上，裁员不仅是企业使用AI最少提到的原因，而且提到的频率比2018年 更低。这些调查结果符合我们在研究个案里观察到的结论。简言之，根据我们和 其他人的研究，眼前并没有大规模自动化和相应大规模人力被取代的状况。事实 上，经历这几年的疫情后，许多公司正在苦苦寻找员工，而人口减少的长期趋 13 势，让眼前问 作，但不会摧毁人类的就业。 我们用来记录当前实务的方法，有利人们了解AI影响工作的方式。首先，没 有必要猜测未来，因为我们对于AI辅助工作所描述的一切内容，实际上已经在发 生。对于每个研究案例，我们都能观察到智慧机器的工作环境。这一点帮助我们 了解它们如何在多个面向上影响工作环境，例如人机协作的性质、专业知识需求 变化的本质、其他员工或供应商如何参与公司在流程部署的AI职务生态系统，以 及在职员工对自己工作有什么感受。

取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标 的智能体的基础架构基本一样，但其在灵活性和学习方面有很多优势。 学习型智能体 学习型智能体是 AI 领域中的关键组件，能够将感知能力整合到早期的环境观察中，并将其存储为内部状态，为未来的决策和行动 提供有用的信息。学习型智能体不仅能够执行任务，还能够进行研究和规划。 01 02 03 04 03 智能体分 类 04 智能体基本组成 #1 知识进行回答。 Reflection: 在响应 前先审查并修正答案， 大多数 LLM 系统中也 可添加反思步骤。 ReAt: 通过迭代方式 推理如何解决问题， 执行操作，观察结果， 并决定是否采取下一 步行动。 Plan-then- Execute: 将任务分解 为子步骤，然后逐步 执行每个子步骤任务 完成。 6 解析原始输 出 解析器是将原始数据转

行业观察 中国餐饮数字化进程报告 天财商龙 正餐运营中心高级顾问 | 郝传盛 报告说明 本报告内所涉及数据内容基于天财商龙 ® 大数据平台，「销售管理」、「营销管理」、「客源管理」、「出品管 理」、「成本管理」、「绩效管理」、「生产配送」、「集团管理」，以上 8 个核心业务场景进行数字化进程的量 化数据呈现与分析。各板块内容包含应用数据、行业指标和脱敏标杆案例数据。 报告目的旨在加

具有卫生意识，具备饮食卫生安全管理素养。 2. 具有标准化工作意识，养成遵守规范的良好职业习 惯。 3. 具有成本控制意识，树立绿色发展理念。 任务一 大型宴会餐具使用与管 理 案例导入 仔细观察餐具使用及保管过程中的图片，分析物品使用及保管过程中存在的问题。 引导问题： 01 餐具损耗原因及处理办法 餐具损耗主要包括破损、流失、损坏等情 况。做好餐具损耗控制，需要在物资流转全过程

数，寻找最优配置。可以使用网格搜索或随机搜索方法，结合 交叉验证，确保参数选择的科学性和有效性。 o 学习率：初始学习率设定为 0.001，根据训练过程中的 损失曲线动态调整。 o 批大小：从 32 开始，逐步增加至 128，观察模型收敛速 度和内存占用情况。 o 训练轮数：根据验证集的表现，决定是否继续训练或提 前终止。 2. 数据增强：为了提升模型的泛化能力，可以采用数据增强技 术。例如，对餐饮订单数据进行随机采样、噪声添加、数据扩 复杂度，同时保 持其性能。通过移除不重要的神经元或层，降低模型的参数 量，并通过量化技术将浮点数权重转换为低精度表示，从而加 快推理速度。 o 剪枝率：设定为 10%-20%，逐步修剪模型，观察性能变 化。 o 量化位宽：将权重从 32 位浮点数降至 8 位整数，减少内 存占用。 4. 错误分析与再训练：对模型预测错误的案例进行详细分析，找 出错误的原因，如数据分布不均、特征选择不当等。根据分析 库存管理模块的联动，确保订单生成后库存能够实时更新。 接下来，进行系统压力测试，模拟高并发场景，评估系统在高 负载下的稳定性。通过使用自动化测试工具，模拟同时有 1000 个 用户在线下单，观察系统响应时间、数据库性能以及服务器资源占 用情况。测试结果显示，系统在高峰期的平均响应时间控制在 2 秒 以内，数据库查询性能保持在毫秒级，服务器 CPU 和内存使用率 均在安全范围内。 在

客户经营中心通过更多渠道立体收集客户需求(如客户上网日志，客户交 往话单，客户参与营销活动记录等),改变以往以品牌，ARPU 等电信属性去区隔 客户群之间的差异，结合流量的客户访问内容信息换成更加细分以衣食住行角 度观察微客户群对象需求差异。通过系统自动全量计算和手工匹配计算，实现 客户和产品的双向匹配。 客户经营中心电信行业应用场景 1：精确指导厅台营销。客户到营业厅办 理业务时，客户运营中心直接把客户标签、产品营销策略等推送到前台，一线 采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数 据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。目前实现的副本存放策略只是在这 个方向上的第一步。实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性， 观察它的行为，为实现更先进的策略打下测试和研究的基础。 大型 HDFS 实例一般运行在跨越多个机架的计算机组成的集群上，不同机 架上的两台机器之间的通讯需要经过交换机。在大多数情况下，同一个机架内 人员的依赖比较大，知 识转移困难。 测 试 1.通过代码审查，来检 查。检查工作量特别 大。 2.测试人员需要将程序 代码、表结构部署到测 试环境，并导入测试数 据。登录到后台运行程 序观察结果 3.在质量测试时，如何 测试质量，测试的标准 无所适从，需要测试人 员非常熟悉数据，才能 1.制定好开发规范，让系统 自动检测 2.一键完成测试环境的构建 和测试程序、测试用例的执

供应商考核分析 … 异常处理 供应商整体冻结 订单 / 发票 / 付款冻 结 到货加严检验 供应商管理的五步流程 增长型伙伴 按照公司的准则， 对供应商进行分 类，有针对性的管 理和整合 观察对象 淘汰对象 供应商分类 对供应商的质量、 生产、物料和管理 体系的评估，以判 断供应商的能力。 供应商评估 供应商选择 供应商绩效 供应商协同 基于供应商历史绩 效，以及评估的潜 力，选择合适的供