络直播噪音扰民模型训练，模型训练达标后，智能挖掘警情中网络直播噪音扰 民相关警情，针对此类警情进行标签关联。 2.2.4.2.3.5.2 涉房屋装修扰民模型 依据涉网络直播噪音扰民定义，人工挑选警情数据筛查标注符合网络直播 149 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 噪音扰民警情作为模型训练样本，使用标注后的警情输入至人工智能模型中网 络直播噪音扰民模型训练，模型训练达标后，智能挖掘警情中网络直播噪音扰 涉狗噪音扰民 模型训练，模型训练达标后，智能挖掘警情中涉狗噪音扰民相关警情，针对此 类警情进行标签关联。 2.2.4.2.3.5.4 涉工地噪音扰民模型 依据涉工地施工噪音扰民定义，人工挑选警情数据筛查标注符合涉工地施 工噪音扰民警情作为模型训练样本，使用标注后的警情输入至人工智能模型中 工地施工噪音扰民模型训练，模型训练达标后，智能挖掘警情中工地施工噪音 扰民相关警情，针对此类警情进行标签关联。 据筛查标注符合广场舞噪音 150 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 扰民警情作为模型训练样本，使用标注后的警情输入至人工智能模型中广场舞 噪音扰民模型训练，模型训练达标后，智能挖掘警情中广场舞噪音扰民相关警 情，针对此类警情进行标签关联。 2.2.4.2.3.6 人口走失专题模型库 2.2.4.2.3.6.1 老年人走失模型 依据走失人员类别中老年人定义，人工标注涉老年人走失相关警情作为训

以大数据为基础的自然语言理解、 图像图形认知、 生物特征识别 技术 ，让人类走上了第二级台阶。 认知智能： 机器能够理解人类的思维 ，像人类一样进行思考、 推理、 判断与决策。 以深度学习算法为驱动的知识挖掘、 知识图谱、 人工神经网络、 决策树技术 ，让人类努力向第三级台阶迈进。 人机融 合式增强型智能 ：将人类擅长的感知、 推理、 归纳、 学习 ，与机器擅长的搜索、 计算、 存储进行优势互补、 双向闭 统线性规划 ，通过虚拟最小化、残局解算器以及强化自我学习三个模 块 ，对不完整信息进行综合处理分析。 运筹学 在具有强大数据挖掘能力的机器学习总结出事物的规律（做出分类或者 预测的模型）之后 ，运筹学可实现模型的进一步拓展 ，建立从规律到决 策的完整解决方案。另外 iN IC 卡 GPU 云管理软件 虚拟化软件 分布式存储引 擎 计算 网络 3.3 大数据建立分 析 仅军事数据 ，维度匮乏 ，无法支撑互联网时代的 人群相关模型挖掘 场景 知识 数据 探索 采集 传输 存储 计算 行业深挖 ，高度定制化 ，保证数据及模型准确性 ， 契合具体业务场景 ，切实指导实际业务 大数据对实际业务指导性有限 ，应用场景局限，

重点人员数据 …… 公安外部数据 …… 警务大数据平台 警务大数据平台的建立，可实现信息共享和数据高效流转，是实现警务指挥各个智 能应用的核心基础，它实现了数据的采集、管控、存储、分析挖掘和基础数据服务。 5 、数据服务 统计类服务集 分析类服务集 定制类服务集 2 、数据管控 非结构化数据（全息信息库） 数据沙盘（ Sand Box ） 4 、 数 据 挖 掘 数据质量 智能分析接口 ， 使警务指 挥调度体系各个智能化应用子系统具备大数据智能分析的能力。 开放接口 API （标准 SQL 、 SDK 、 WEBSERVICE 、 RESTFUL …… ） 数据挖掘 日志留存 数据可视化 内容检索 24 小时的时段分 析, 挖掘警情发生规律和发展趋势。 功能：警情研判 - 区域分析 系统可结合地理区域来对警情进行基于时空的统计分析，从而研判 警情 发展的区域特征，对警情高发地区产生预警。 智能情报研判系统 1 、系统简介 2 、系统构成 3 、主要功能 31 智能化情报子系统是警务指挥体系一体化指挥调度平台的智慧引擎。 通过 云数据处理能够深度挖掘情报信息 , 实现智能预测和处理，为管理者提前

通过物联网技术实时采集生产现场 数据，确保数据的准确性和实时性。 数据采集与传输 利用物联网技术实现设备的远程监 控和故障诊断，提高运维效率。 远程监控与诊断 物联网技术应用 数据分析与挖掘 运用大数据技术对海量数据进行处理、分析和挖掘，发现数据中的 价值。 生产优化与决策支持 基于大数据分析结果，为生产流程优化、质量提升、成本控制等提 供决策支持。 数据整合与存储 建立统一的数据存储平台，整合工厂内各部门、各环节的数据资 实现生产流程的自动化，包括原 料准备、加工、装配、检测等环 节，提高生产效率和产品质量。 数据采集与分析 建立数据采集系统，实现生产数 据的实时采集、传输和处理，运 用大数据和人工智能技术对数据 进行分析和挖掘，为生产决策提 供支持。 数字化工厂需求要点 生产计划与排程 建立智能化的生产计划和排程系 统，实现生产资源的优化配置和 生产任务的合理安排，提高生产 计划的准确性和灵活性。 质量管理与追溯 运用大数据分析、机器学习等技术，对设备运行 数据进行深度挖掘，实现故障预警与智能诊断。 故障预警与诊断 建立设备维修知识库，实现维修经验的共享与传 承，提高维修效率与质量。 维修管理优化 设备运行状态监测与预警 能源数据实时监测 通过能源计量仪表等设备，实时采集能源使用数据， 为能源管理提供准确依据。 能源效率分析 运用能效分析工具，对能源使用数据进行深度挖掘， 找出能源浪费环节与改进潜力。 节能技术应用

思 想 为 指 导 ， 提 炼 出 了 1 8 个 标 准 模 块 、 7 7 项 标 准 功能，是流程挖掘、 APS 、 工业大数据分析、人 工智 能、 5G 通讯、区块链等前沿技术在工业领域落地的应用平 台。 智慧决策 条码打印 智慧决策 + APS| 真实成本核算 | 流程挖掘 质量大数据 | 工艺大数据 | 其 他… 数据大脑层 数益工联打通了工厂内从设备物联、人 机交互到运营管理、 生产过程防错。 SHUYILINK 质量 - 工艺大数据 数字孪生与仿真 真实成本核算 流程挖掘 实时 APS 产业互联 制造过程全数字化底座 透明的毫秒级干净数据 高频度的业务管理平台 工厂智慧大脑 SHUYILIN K · 边缘计算平台 · 自 研云原生架构 · 自 研云边端协同工业实 时数据库 · 工业实时不间断生产保障平台研发 · 流程挖掘系统 · 大数据分析架构 ERP/SAP/ 用友 / 金蝶 / 鼎捷 / 钉钉等对接平台

管理分析深度要求 整体视角 • 立足于集团整体视角的分 析决策支持 • 跨越各类业务、各种能力 的综合分析决策平台 纵向回溯 • 与管理决策平台有效衔接 • 实现数据的同步获取，与 分析的回溯挖掘 灵活展现 • 运用先进技术，基于生动 图形，进行灵活展示、分 析、预警提示、模拟演练 案例参考 集团 V5 三期工程 © 公司机密 集团管理驾驶舱蓝图规划方法 识别集团领导层 管理决策关注点 发展存在哪些优势 / 问题？如何应 对？ 财务绩效回报  盈利能力如何？  营运效率如何？  资本、资金支持如何？  集团财务价值回报如何？存在哪些优势 / 差距？ 挖掘细化，找出优 势 / 差距，采取应对 策略 挖掘业务根源，找出优势 / 差距，采取应对策略 推动集团战略目标要 求实现 推动集团财务回报优化 建立市场 灵动，及 时调整经 营策略 及时调整资金策略 有 色 营运效率 资金保障 偿债能力 预测模拟 业务经营 集团 V5 三期工程 © 公司机密 利用集团管理驾驶舱，将基于价值创造路径，结合集团战略管控要求，对集 团、业务中心的财务回报进行反映与分析，挖掘优势与差距，支持决策优化 总体上，集团推行战略管控模式。因此，集团领导层需要了解集团、各业务中心的价值创造情况；对比目标要求， 理解存在的优势与差距，及其背后主要的业务原因。 EVA 盈利能力

产品类定义 产品定位 》 产品介绍 产品定义 行业 应用 6+X 产品 产品及应用处理平台 技术 平台 数据处理及技术挖掘平台 数据采集 数据加工 数据挖掘 数据服务 数据管理 中国联通安全大数据采取 6+X 产品体系， …… 流动人口管理 群防群控 政法 治安 近年来，各地公安均在平安城市及雪亮工程项目上有 所建设，在重点卡口采集的图像或视频已接入公安内部 系统，如何在海量视频数据中利用大数据技术精准挖掘 有价值的信息用于“打防管控”成为下一步目标。 联通大数据安全查询、安全围栏及安全定位产品，结 合人像、视频及人像轨迹，可以更精准的定位犯罪嫌疑 人，为公安提供更优质的服务。 方案特点 u 数据维度拓宽，结合人像数据 u 数据从广度和精度结合，服务更优质 , 结合人脸识别的大数据解决方 案 数据服务平台 数据处理平台 数据采集 数据管理 数据挖掘 数据采集平台 rc 联通数据 图像数据 在现有的平安城市建设中，建设城市大脑生态体系。 防 管 控 打 数据加工 互联网数据 公开数据 建设方案 ··· 服务模式 u 运营商提供关键微蜂窝基站卡点建设和维护

需求，传统的数 据处理模式响应滞后，难以满足实时性、精准性的业务需求。 全周期管理断层使得数据从汇聚、存储、管理、使用到运营的全链条存在断裂。 数据价值无法得到充分释放，数据资产的潜力未能有效挖掘，造成了资源的极大浪 费。 图 1：数据交易成为低空行业数据平台建设主要驱动因素 3 2.2 平台建设驱动因素 业务场景升级需求推动着平台建设的进程。随着低空产业的不断发展，巡检、安 防 3. 主题汇聚区按场景构建数据立方体，将相关数据进行汇聚和整合，形成主题 鲜明的数据集合。 4. 智能治理区应用知识图谱技术，对数据进行语义分析和关联挖掘，实现数据 的智能治理。 5. 分析挖掘区部署时空数据分析引擎，对数据进行深入分析和挖掘，发现数据 背后的价值。 6. 服务输出区提供标准数据产品，将经过处理和分析的数据以标准化的形式输 出，满足不同用户的需求。 数据流通实现了数据的全方位流动：

无法满足业务需求，功能灵活性不足；系统自动化程度较低，有 些应用系统仍需要手工填报数据。 5.数据价值未有效挖掘，智能化程度还待加强 目前，XXXX 公司本部和各下属企业的数据价值分析的应用 能力较弱，当前更多的是对数据收集、展示以及统计结果的呈现 和罗列，大数据整合与分析能力较弱，进一步的数据挖掘分析较 少，对企业的多维度分析、预测和决策支持能力有限，未充分体 现数据的应用价值。 成集中、集约 的管理系统。 3.统一平台：实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运 用平台上相互交换、实时共享，为大数据价值的持续开发利用提 供支撑。 4.智能协同：通过对大数据的专业挖掘和软件开发，形成自 动识别风险、智能决策管理以及多脑协调、联动的“云脑”，对 企业进行管理。 1.5 编制说明 1.5.1 规划编制实施路径 本次规划编制充分借鉴国内外先进项目管理手段和信息化规 外部形势变化，信息化建设中存在的一些问题也逐渐暴露出来， 如信息形成数据孤岛，数据共享困难；部分业务存在不规范；系 统复用度低，存在部分重复建设；部分业务未有系统支撑，数字 化程度还不够；数据价值未有效挖掘，系统普遍缺乏智能化；系 统决策支持能力较弱等，因此，急需制定新的数字化智慧企业规 划解决。 目标导向：集团公司于十四五开局之年，2021 年初，制定了 打造“绿色低碳、多能互补、高效协同、数字智慧”的世界一流

HCM 、 eHR 系统 知识模型 ：人力资源需求预测模型、人才供应链优化模型、绩效评估模型 数据要素 ：员工基本信息、组织架构与岗位信息、人员编制计划等 人才技能 ：人力资源管理专业、数据分析与挖掘 / 商业智能、工业工程（ IE ） 痛点问题 ： 由于系统不兼容等原因 ，无法有效整合来自不同部门和系统的数据。 现状评级 ： ★★★ 工具软件 ：供应链管理（ SCM ） 系统、企业资源规划（ 、分析决策模型、采购模型、需求预测 模 型、 产 能平衡 模型 、 供应 链协同模型 数 据要 素 ： 历 史销 售数据 、客户订单数据、市场调研数据、生产 数据、原材料供应链数据 人才技能 ：数据挖掘 ，大数据分析、人工智能、 网络运维等 痛点问题 ：钢铁生产难以快速响应市场需求的变化 ，产能调整的 灵活性不足 YB01-I-4-2 细分场景：质量工艺设计 与优化 现状评级：★★★ 降本 现状评级：★★★★ ll 痛点问题：系统集成可能面临较大的难度 ，无法充分利用智能化工具对资金业务 数据进行深入挖掘和分析。 主要编制单位：