2、要能够支撑企业产品研发项目的全过程管理，包括零部件、图文档、产品结构、工 作流和工程变更管理等功能； 3、要能够支持企业采购、库存和物流管理的所有业务，提高企业供应链的运作效率； 4、要能够支撑精益生产管理模式，实现多品种、小批量、客户化的柔性生产和高质量 产品的低成本生产； 5、要能够支撑全面预算管理体系，包括预算的编制、预算执行、预算调整和预算分析 等； 6、要能够支撑全面质量管理体系，符合行业 ，几个分厂变成独立核算的子 公司，设立海外分支机构。并且，在做精主业的基础上，逐步涉足航空等其他机加工行业。 这些要求信息系统必须支持集团财务，必须适应组织架构的调整，满足经营业务的拓展， 体现出柔性和前瞻性。 2、管理模式：顺腾公司供货按主机厂生产节拍而定，表现出品种多、批量小、交期短、 需求变动频繁的特点，这需要顺腾公司建立精益的、柔性化、均衡化的生产管理体系以适 应主机厂需求，实现协同研 顺腾公司信息化蓝图定义为：“以 ERP 企业资源规划系统为主线，以 PDM 产品数据管 理系统为重点，以 BI 商业智能系统为展示，以精益供应链和精益自动化 SCM+LEAN 系统 为目标，建设顺腾公司特色的集成信息平台，把顺腾公司打造成为精益思想下的按需生产、 精益制造、柔性企业。” 顺腾公司的信息化蓝图如下： 首先，统一 IT 硬件网络平台。未来，顺腾公司将建立千兆骨干以太网络，百兆交换到

矿井，应全面开展智能化建设。建设智能化综合管控平台，实现 煤矿各主要业务系统的数据融合共享、网络互连互通与协同联动 控制；建设大数据中心，实现数据的分类存储、关联分析、深度 挖掘与利用；建设高速高可靠数据传输网络；建设完善的井下精 准定位系统，满足井下人员、设备定位精度要求；建设完善的视 频监控系统，实现基于机器视觉的多场景应用；建设 GIS+BIM 系 统，实现地质信息、工程信息的有效融合及高精度建模；建设智 能快速掘进系统，煤层巷道月进尺大于 固定作业岗位全部实现无人值守、机器人巡检作业，建设完善的 煤矿灾害智能监测预警平台与应急管理平台，实现危险源、危险 场景的智能分析、预测、预警；建设煤矿智能经营管理系统，实 28 现产、供、销全流程的智能决策与精益管理。 （2）建设基础条件一般的智能化煤矿重点建设内容 对于具有一定智能化建设基础条件的矿井，应建设智能化综 合管控平台，建设高速高可靠数据传输网络，实现煤矿各主要业 务系统的数据融合共享、网络互连互通与协同联动控制；建设完 通风、排水、供电等固定作业岗位实现无人值守；建设完善的煤 矿灾害智能监测预警平台与应急管理平台，实现危险源、危险场 景的智能分析、预测、预警；建设煤矿智能经营管理系统，实现 产、供、销全流程的智能决策与精益管理。 （3）建设基础条件复杂的智能化煤矿重点建设内容 对于煤层赋存条件相对复杂、智能化建设基础相对薄弱的矿 井，主要以减人、增安、提效为目标。建设智能化综合管控平台， 29 实现煤矿各主

智慧食药监大数据云平台解决方案 V3.0 一批信息系统管理粒度太粗，未实现精益化科学监管，影响了业务工 作绩 效的提高。 第 9 页 利用的程度较低， 信息化条件下的业务协同效果不明显，业务网上办理程度低，无法实现医 药 监 管 信 息 的 综 合 开 发 利 用 和 应 急 及 时 处 置 ， 信 息 化 工 作 的 效 益 受 到 局 限。 因此需要基于市场监管信息化建设现状和业务发展要求，利用三年左 右的时间，采用物联网、云计算等先进的信息技术手段，对市场监管的信 息化建设进行全面统一规划和部署，完成 智慧食药监大数据云平台解决方案 V3.0 息资源，构建起智能决策支撑平台，丰富监管信息服务方式与手段，全面提 升监管能力，降低监管成本，提高政府服务水平，实现医药监管全系统的精 细化、规范化管理，为保障全市人民群众的饮食用药安全，服务市经济和社 第 1 8 页

信息利用率；依托已有的大数据管理平台，建成权威可信的学校数据中心，即学 校基础数据库与管理平台，构建灵活规范的业务应用服务体系；建成安全可靠、 全校统一的校园身份认证平台，通过一卡通平台建设，提高管理与服务水平及效 益；建成统一开放的数据标准和业务工作模型，构建具有为产学研提供支撑的数 字化服务体系，最终实现学校教学、科研、管理和服务过程的全面信息化，信息 集约化利用。 1 1.3 建设原则 1.3.1 全，快速 的资源存储平台，不仅解决了老师教学资料荣易丢失的问题，更帮助老师用科学 分类的方式存储、整理资源。 35 主页 51 选上 + 建 义 件 奥 画下 鲜益小擎一赚 : 德交 名：任何鸭地清瓶 华闭大 8.2解 一次不等式 华 90大 8.2解一元一次不等式 学料：证文 旗本：师大 下框 祝场 8% 华师大 82解一元一次不等式 学郸：温文 统计设置 【统计分析】 上 角 资 # 场 + 业 案 德节据者 单 #名分 析 分 三和曲能十乡教 * 门 ： + 9 金校城计折 2EE 开 牌 听 顾 □ E 上 精 分 施 + 会开 进 听 因 热 一业 主起 间 画 三 披索 典 8 类想 主班 人 开始时 盆望到间 1 街公形 她兴通学习盐 B54 00

飞行器主 导的未来。 2、低空经济+农业：智慧农业新动力 低空经济技术在农业生产中的应用被认为是农业现代化的重要推动力。无 人 机能够高效进行作物监测、病虫害的精准喷洒和施肥，极大提升了农业生产 的精 确度和效率。低空飞行的无人机能够搭载高清摄像头和多光谱传感器，对 田间作 物进行精确检查，及时发现病虫害和营养不足等问题。这种方式相比传 统人工检 查和卫星影像，能够提供更高分辨率的数据，并快速应对作物问题。 算 机辅助工 程（CAE）允许工程师进行结构力学、流体动力学以及热力学等领域 的复杂仿真 分析，优化设计确保飞行安全。 电子设计自动化（EDA）工具在低空经济领域中同样关键。特别是面对 日 益 增加的无人机和轻型航空器的电子系统复杂性，EDA 提供了从原理图设计、 电路 板布局到元件布局的完整解决方案。通过仿真电路的模拟和测试，工程师 可以在 实际制造前预测和解决潜在的设计问题，大大提升了电子系统的可靠 流、农业、安全监控以及旅游等行业，无人机以及相关飞行器的应用将会 变得 日 益普遍，从而带动整个低空经济的快速发展。特别是在物流领域，无人 机已经开 始在一些快递企业中应用，用来实现城市区域间的快速配送，未来的 应用范围和 深度都将持续扩展。 在技术进步的推动下，低空经济的发展将更为智能和高效。无人机和航空 器 的 自动化程度将得到显著提高，自主飞行、精确配送、智能监测等功能将日 益完 善。人工智能、大数据分析等技术在低空经济中的融合和应用，将使得资

Geo-LAS，快速获 取大面积高精度三维数据，为大面积无人机激光雷达测绘项目理想的选 择。 GL-54 配 置 Riegl VUX-1LR22 长 测 距 轻 型 激 光 扫 描 仪 、 高 精 度 的 IMU/GPS 系统，4200 万像素相机系统，以及大容量智能控制单元，总重 量仅 5 公斤，适合多种平台搭载使用，尤其是垂直起降固定翼无人机，进 行长航时飞行及大面积数据获取。 图 1432MHz 15 有效码率 上行：200kbps，下行：6Mbps 16 接收灵敏度 -99dBm@15MHz 17 机载端天线增益 大于 1dBi 18 地面全向天线增 益 大于 1dBi 19 地面定向天线增 益 大于 18dBi 20 多普勒频移 最高支持 300Km/h 相对运动速度 21 端到端延迟 视频延迟：≯ 200ms（不包括视频采集延迟） 数据延迟：≯ 40ms 转台指标

变了传统业务处理的方式，将传统的业务发展带入了一个全新的领域，IT 技术在各行业发 展过程中的推动作用越来越显著。 随着信息化的持续发展，各行业不断加快信息化基础设施的建设，IT 基础架构环境日 益复杂，虽然也有附带的监管工具，但缺乏统一的管理机制，IT 运维工作日益繁重。 然而，大多数用户依然侧重信息化的建设，不够重视信息化的管理，缺乏对 IT 建设的 运维“监管控”统筹化管理，呈现“重建 的融合架构，这也是国内大多数运维软件厂商的功能薄弱环节，配置管理库是衔接技术与 管理的关键数据整合层。通过更加先进的配置管理自动发现，建立跨系统的数据管理关联 进行跨功能的运维业务整合，帮助用户实现实时管理、闭环管理、精益管理、战略管理的 主动提升，最终实现“监、管、控”一体化的运维管理平台。 3.2.1 配置库业务建模 Broadview CMDB 提供动态的、面向对象的配置模型构建功能，并内置了遵循通用标 120 页 软件厂商的功能薄弱环节，CMDB 是衔接技术与管理的关键数据整合层。通过更加先进的 配置管理自动化，建立跨系统的数据管理关联，进行跨功能的运维业务整合，帮助用户实 现实时管理、闭环管理、精益管理、战略管理的主动提升， 在 Broadview 产品平台中，配置管理库（CMDB）是 Broadview 的平台核心，其设计的目标 是：  建立 IT 基础架构的单一信息参照；  为各项监控和运维活动提供业务支撑。

。水利工 程产生的数据量巨大，且随着监测技术的进步，数据量呈指数级增 长。传统的数据库系统和数据处理工具已无法满足高效存储和快速 分析的需求。数据冗余、存储成本高昂以及查询效率低下等问题日 益突出，限制了数据在工程管理中的有效应用。 另外，数据安全和隐私保护同样不容忽视。水利工程涉及的关 键数据，如水库调度信息、防洪预警数据等，具有高度的敏感性。 然而，当前的数据管理体系在权限控制、数据加密和审计跟踪等方 ，通过 DeepSeek 的深度学习算法，可以对水利工程中的大量历史数据进 行高效处理和分析，识别出潜在的模式和趋势。例如，在水库调度 中，通过对多年水位、流量和气象数据的分析，可以构建出更为精 确的水量预测模型，从而优化调度策略，提高水资源的利用效率。 其次，DeepSeek 可以用于构建复杂的水文预测模型。通过将 气象数据、地理信息和历史水文数据相结合，DeepSeek 能够预测 建多维 度的预测体系，以支持水资源管理、防洪调度、水电站运行优化等 关键决策。预测模型的构建基于深度学习和大数据分析技术，利用 DeepSeek 平台的高性能计算能力，能够实现对复杂水利系统的精 确模拟和未来场景的预测。 首先，预测模型通过对历史数据的分析和挖掘，识别出水文变 量（如流量、水位、降雨量等）之间的非线性关系。利用长短期记 忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，模型

优化工艺参数： o 定期分析不同钢材的挤压与轧制工艺，确定最佳的温 度、速度和压力参数。 o 通过数值模拟技术对挤压和轧制过程进行优化，减少物 料浪费和能耗。 3. 加强生产管理： o 实施精益生产，减小生产循环时间，提高设备的利用 率。 o 使用 MES（制造执行系统）记录每个生产环节的数据， 以便后续追溯和分析。 4. 注重成品检验： o 建立成品检验标准，确保每批次成品符合规格要求。 数据共享与协同：搭建跨部门数据共享机制，确保生产、质 检、设备管理等相关部门能够访问和使用所需的数据。 这套方案将能够大幅提升生产数据的管理效率，助力于企业在 智能化转型过程中，实现数据驱动的精益生产。通过这些措施，生 产数据不仅能成为优化生产流程的重要基础，同时也为后续的 AI 大模型应用打下坚实的数据基础。 4.1.2 设备数据 在钢铁生产过程中，设备数据的收集与管理是确保整个生产流 云存储解 决方案成为数据存储与管理的重要环节。云存储不仅提供灵活的存 储空间，还能够保证数据的安全性与可访问性。考虑到钢铁行业的 具体需求，云存储解决方案需要具备高可靠性、可扩展性和成本效 益。 首先，选择云存储解决方案时，应关注以下几个关键因素： 1. 数据安全性：云服务供应商需提供多层数据安全措施，包括加 密、访问控制、以及灾备恢复功能。这对于钢铁企业的核心数 据尤为重要，因为数据泄露可能导致竞争劣势。

的特性，基于统计图像的处理分析与识别技术来区分小麦品种。 1986 年， Gunasekaran 等在对玉米籽粒裂纹的研究中发现，运用计算 机视觉检测技术中的高速滤波法可将裂纹与其他部位进行识别区分， 其 检 测 精 度 高 达 90% 。 在 农 产 品 分 级 与 加 工 方 向 ， 早 在 1984 年，Thylor 等 运用模拟摄像机和线扫描进行苹果自动损伤判定试 验，证明了将计算 机视觉技术应用于自动分级的可行性。在随后几 等不断 开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较 低。1985 年， Sarkar 等 首次将数字图像分析与模式识别技术运用 于 西 红 柿 的品质分 级，并 取 得 了 较 好 的 精 确 度 ， 但 其 速 度 较 慢。1989 年，Miller 等在桃的分级研 究中，运用图像亮度校正和区 域分割的方法，采用近红外方式对没有明 显边缘损伤的图像进行识 别，其自动分级效果达到了当时美国农业部的 从而将其运用于田间杂草的探测控制。Zhang 等提出同 时使用形状和 颜色分析识别小麦田间杂草的方法。1997 年， Giles 等研制出一种装 有机器视觉导向系统的喷雾装置，能对成行作物实 施精量喷雾，该系 统不仅节约农药，提高施药效率，还可大大减少对环境的污染。基于 机器视觉的杂草识别技术在国外已经进入实用阶段。1999 年，Lee 等 研制出由计算机视觉系统、精准喷施系统等构成的智能杂草控