大型能源行业数字化转型趋势分析 目录 交流议题 大趋势：颠覆无处不在（ 20 分钟） 我们处于什么样的“大”市场环境里面？ 小趋势： ** 行业变量（ 30 分钟） **“ 小”市场受到哪六大变量冲击？ 新动力：实现新兴业务增长（ 70 分钟） * 力行业有在推进哪些新举措、新业务和新商业模式？ 休息（ 15 分钟） 新技术：推进数字化转型（ 30 分 钟） 领先企业是如何推进数字化转型的？ 1040 1035 1030 1025 1020 1015 1010 105 1 10-5 10-10 1060 1900 年份 所有人脑 单个人脑 单个鼠脑 1920 分析机 IBM 701 计算机 奔腾 II 处理 器 Copyright © 2021 **.All **reserved. 6 大趋势：颠覆无处不在 颠覆的两种形式 颠覆可能是“大爆炸”式的或者挤压式的 资料来源：根据全球行业分类标准划分行业。必需消费品和可选消费品已合并。工业包含重资本产品（如机械）、商业和专业服务 （ 如设施服务）、以及运输。退出列表来自 standardandpoors.com （比例基于 ** 分析的行业分组）。 Copyright © 2021 **.All **reserved. 13 大趋势：颠覆无处不在 但这些行业真的能完全抵御颠覆吗？我们对 6 个行业进行了检验 行业 样本容量

节能控制 • 节能控制 • 节省能耗支出 SPC 分析 • 及时发现产品工艺缺陷 • 实时展示 SPC 过程控制图 • 提升产品工艺品质 相关性分析 • 设备、工艺过程参数 相关性分析 设备条件监测 • 设备状态监测 • 设备状态异常告警 • 设备异常根因分析 设备预测性维护 • 提前维护预警 • 减少非计划停机与故 班组 / 个人生产 量 • 班组 / 个人良品 率 节能减排 生产效率管理 质量分析 设备管理 IoT Insight 的典型应用场 景 | 场景 1 ：生产数字化管理 基于 IoT Insight ，连接生产制造设备， 实现设备数据采集、状态监控、维修工单管理、报警、 OEE 分析等， 同时也可 以与 APS&MES 系统联动， 实现生产计划自动下发， 配方管理， 校验防错等， 校验防错等， 充分提升设备与系统的协同效率。 设备 1 控制器 控制器 设备 2 控制器 设备 n 检测仪器 | 生产线 企业大数据平台 BI 数据分析 看板、报表 ↑ 设备数据存储 设备连接 数据展示 工单下发 控制 / 参数透 传 数据采集 故障 问题处理 问题处理 异常报警 其他系统 ATE 取数 设备状态数据 设备报警数据 设备基础数据

先见AI,有数有据的商业分析智能体 全球智能驾驶辅助技术发展现状：技术 路线、商业化落地与政策框架分析 生成人先见者1006516 报告生成日期：2025-12-2513:50 本平台提供的内容仅供参考，不构成投资建议或证券买卖邀请， 先见AI 用户需自行判 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 2 目录 1.全球智能驾驶辅助技术发展现状与趋势 全球智能驾驶辅助技术发展现状与趋势 .....................................................4 1.1自动驾驶技术演进路径分析 ...................................................... 4 1.1.1感知系统技术路线迭代逻辑 .............................................4 1 ................8 1.2.1商用车ADAS应用渗透率研究 ...........................................8 1.2.2域控制器市场采纳度分析 ................................................9 2.智能驾驶产业链结构与竞争格局 ..............................

遵循集团战略发展要求、与集团管控体系相吻合的决策分析体系是实现高绩 效管理、夯实内部基础的有效支撑 借鉴高绩效企业管理模型，高效的分析体系是推动公司战略落地、实现业绩提升的有力支撑。 战略规划 制定公司的愿 景和战略目标 目标设定 在组织内不同层级 设定目标 给关键衡量指标 设定目标 计划与预算编制 建立实现目标 的行动计划 为实现计划而 分配资源 审核和最终完 成计划和预测 监控与效益分析 建立行动计划 审核和最终完 成计划和预测 监控与效益分析 建立行动计划, 再分 配资源和 更新预测 监控企业绩效的关 键指标 决定成功的关 键衡量指标 结帐和汇总实际的 报告 投资组合价值评估 实现方法 审查高级管理层的 业绩 决定关键的价 值驱动因素 政策、制度、流程、执行 激励与回报 管理会计 IT系统支持 高绩效企业管理模型 效益分析与监控是企业绩效管理 的关键环节之一，须 1 面向决策层的 管理驾驶舱 面向管理层的 管理分析 面向操作层的 业务统计 分析 深度 集团 V5 三期工程 © 公司机密 经过持续建设，集团已经建立了良好的管理决策分析体系支撑。但面向集团 领导的决策支持在其高效性、便捷性、智能性等方面仍待提升 各层面、视角的管理决策均需要充分的分析与数据支持。目前面向操作层的日常统计、面向管理层的 管理分析建设均取得一定成效，为高管层建设一个直观、简便、交互式的决策支持平台逐渐提上日

烽火众智公司着重聚焦公安行业 ，致力于为客户提供从信息采 集、网络传输、到智能应用的一体化解决方案，在智能化应用领域， 已经有了较深的技术积累。 l 智慧型公共安全云架构体系 l 大数据系统架构 l 情报分析与犯罪预防解决方案 l 智能化视频监控解决方案 2 1 、背景概述 2 、一体化解决方案 3 、智能指挥调度系 统 4 、智能情报研判系 统 5 、智能勤务管理系 统 3 背景概述 充分整合全局计算资源、存储资源 n 资源弹性统一管理、按额分配 n 应用系统快速部署 n 资源的负载均衡 n 业务的高可靠性 n 提升研判人员视觉感官体验的技术 n 改善公安系统应用性的技术 n 提升公安分析准确率的技术 n 改善公安事后取证的分析技术 n 非结构化和半结构化数据 n 公安的大数据应用主要体现在“警用地 理信息系统”和“大情报信息系统”上 n 支持语音业务的所有功能 n 具有多种媒体信息交换的控制功能 具有多种媒体信息交换的控制功能 n 实现基于多媒体情指联动和可视化指挥 精细和动态的方式管理 生城市危险设施、城市危险人群、 互联网危险信息 云计算 多媒体通讯 物联网 大数据 4G 网络 图像智能分析 n n 7 解决方案 警务指挥调度是公安的业务中枢，是各类信息化系统的综合应用。 随着 公 安业务需求的发展，迫切需要打造集“指挥、情报、勤务于一体”的警务 / 需要打造高度整合、集约高效的指挥系统，

组织与管 控  数据架构主要指明未来 XXX 集团的信息数据构成全景视图，通过规划数据架 构， XXX 集团能够对数据的总体分布、来源、性质有一个完整的了解，便于 对数据信息进一步深入查询、统计、分析、挖掘、预测等深化应用  数据架构中也会涉及数字驾驶仓标准的相关内容  企业数字驾驶仓架构是数字驾驶仓蓝图的核心，主要对未来 XXX 集团总体企 业数字驾驶仓的构成以及相互关系进行规范性定义 义  企业数字驾驶仓架构本身又包括功能架构、逻辑架构、物理架构等内容，分 别从不同的角度阐明企业数字驾驶仓的构成情况  对 XXX 集团未来数字驾驶仓决策、管理和控制机制进行分析，确定最 适合集团数字驾驶仓工作的管控模式  定义集团总体数字驾驶仓组织构成  规划未来的集团信息部组织结构和人员编制  对下属单位数字驾驶仓组织和人员编制提出要求  定义未来数字驾驶仓建设关键流程和管理制度 系，打通集团与下属企业、部门和管理层级之间的“经脉”，实现业务 流程的有效集成与衔接；  信息集成：未来 XXX 集团通过建设业务综合决策分析系统和生产调 度指挥平台等系统，从生产经营线一直到管理决策的信息能够在合 适授权的前提下得到充分的集中、集成、共享和分析利用。 决策支持层 以大数据综合分析为核心，完善绩效管理体系，提 高决策支持能力，辅助领导和管理者进行决策、绩效管 理、全面预算管理、经营监控、业务创新

........................ 17 2 XXXX 公司数字化转型现状分析及诊断................................................................................ 19 2.1 主要问题及建议现状分析与评估 ........................................... .............................. 19 2.1.1 问题及建议现状分析方法 ............................................................................. 19 2.1.2 相关问题及建议 ............................................... ......................... 20 2.1.3 问题分析及总结 ............................................................................................. 38 2.2 主要业务管理现状分析与评估 ....................................

n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 科学 与 信息 技 知识模型 ：废钢成像检测算法、废钢定级算法模型 数据要素 ：生产计划数据、原料信息、冶炼工艺参 数、钢种信息、废钢定级图片数据 人才技能 ：机械自动化、计算机科学与技术、 电子 信息工程、数据分析、 图像分析等 痛点问题 ：高端产品冶炼能力不足、供电稳定性和 智能控制能力不足、作业效率有待提高。 YB01-D-2-1 主场景：热轧产线无人化生产 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：智能轧钢控制系统、加热炉智能控制系统、机器人控制系统

县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 视频监控、周边警力等要素进行提示。同时依靠大数据研发在接报警时对警情 进行智能分析，对报警人与出警民警的风险等级进行评估，并对存在风险警情 进行预警，依靠指令下发通道自动对出警民警提供出警处置指引及话术指引。 同时研究是否可将各类报警平台的警情信息融合汇聚，供一体化实战平台分析、 研判、预警。 5.社会要素上图 依托 XX 智慧门牌系统，将全县标准地址及社会信息要素上图。社区民警采 图。社区民警采 集重点目标单位、场所的位置、安保力量、安保人员电话等信息，以及沿街商 铺负责人、工作人员和流动人口、出租房屋等等与社会信息，便于指挥调度及 研判分析的同时便于派出所基层基础工作。 6.勤务状态上图 汇总全局接处警报备、值班备勤、巡防勤务等勤务信息，构建勤务视图， 涵盖勤务数据包括：警种部门值班备勤数据：接处警勤务、巡防勤务数据;护学 岗勤务等勤务数据。同时提供可以分层级的勤务日历视图，提供各所、队、室 进行汇聚，并与数据库进行相互关联、综合分析。县局利用下发模块将指令准 确及时的下发给警种部门和派出所，过程中只需要责任领导对指令进行线上审 批。同时指令核查处理完后，利用平台指令反馈功能对核查处置情况进行线上 反馈，平台自动对于各类指令的处置反馈内容的情况进行评估，生成评估报告。 情报模块利用大数据自动提供关联的各类情报线索辅助支撑，可对情报线 索及指令关联的人员进行情报分析，包括人员的基础情况、列管情况、历史警

0.3 项目交付内容商讨 0.4 项目组织架构搭建 1 需求分析 1.1 数字化工厂实践研究 1.2 ** 数字化工厂建设目标及核心特征梳理 5 数字化现状梳理 1.6 过去数字化工厂建设成果梳理 1.7 数字化能力差距及需求分析 2 蓝图规划 2.1 数字化工厂核心过程及举措 爬坡计划 冲压 焊装 涂装 总装 维修 人员技能 人员考勤 人员绩效 人员培训 三方人员 变化点 安全管理 现场 5S 管理 现场 5S 检查 过程控制 生产效率 完工报工 生产异常 统计分析 入口检查 产品终检 现场质量问题处理 不合格品控制 产品审核 过程监察 过审审核 自制件质量管理 采购策略 采购订单 采购结算 平台采购 验收入库 配送出库 库存监控 废弃物资处置 剩余物处置