回执）、问题件管理（取件问题、派件问题）、门店存货 管理，支持条码和移动 PDA 作业。 9.1 订单管理 生成或者导入原有 ERP 系统的收件订单。 9.1.1 订单自动排配 排班调度服务是通过计算机智能优化计算，解决物流 行业中在排车，装车，配送等过程的优化方案。通过在服 务器上以服务形式运行，实时进行计算。 在排车调度中，考虑到的仓库，车辆，订单，门店等 91 物流园区信息化解决方案建议书 物流园区信息化解决方案建议书 因素，得到排车的装车顺序，装车时间，发车时间，实际 满载率等数据。 在配送路径优化中，考虑到门店收货时间段，路网属 性，门店所在位置，门店仓库标准等因素，得到订单的送 货顺序，每个门店的预测到货时间，预测回收周转筐时间 以及车辆的回仓时间。 9.1.2 功能流程 9.1.3 异常委派 在排车表出来后，每辆车的装车时间，出发时间是作 92 物流园区信息化解决方案建议书 物流园区信息化解决方案建议书 为一个预测值，当需要二次出的车在第一次出车过程中接 到异常任务后，务必会影响后面的回仓时间，未送到门店 的到达时间等等，特别是能不能保证回仓后的装车时间问 题。 车辆在送货中接到异常委派，如自提货物等，服务中 心发送委派任务到车终端，则委派车确认后，会重新计算 车的回仓时间，以判断是否在第二次装车之前回仓，如果 之后，将要调整所有未装车的装车时间。 关于订单的微调，在“实时监控”的“订单配单微调”中有

”即 可进入微社区，可以点赞、回复、转发、分享等操作，达到 快速推广、聚拢人气、累积忠实用户的目的。 （8）门店管理：门店促销员通过向消费者推荐西凤系 第 24 页 共 34 页 列酒，成功后，扫码销售，即可获得西凤股份的积分奖励或 者红包奖励，通过门店管理系统亦可进行积分兑换奖品。在 线下结合各大饭店餐厅，使得一线服务员主动推广和销售 XX 酒。 图 5-3 酒推流程 行发货提醒。 图 5-4 库存管理 4.以“追溯码”为入口的增值服务 以二维码为入口，为消费者提供引用小知识服务、购买 指南等增值内容，提高用户体验，培养用户粘度。 ① O2O 导流，通过附近门店的地图指示功能，指引消 费者到体验店了解产品，通过体验店专业的产品指导服务， 让消费者了解西凤股份产品、购买西凤股份产品、传承西凤 第 26 页 共 34 页 品牌。

历史数据、市场趋势及季节性需求变化，提供精准的库存预测和采 购建议，确保食材供应链的高效运转。 进一步地，DeepSeek 能够支持多场景业务的整合。例如，通 过搭建统一的数据中台，将线上点餐、线下门店管理、会员系统及 营销活动等多个业务模块的数据进行集中管理和分析，从而实现数 据驱动的决策优化。这种整合不仅能够提升运营效率，还能为个性 化营销提供支持。例如，利用顾客的历史消费记录和偏好数 感，尤其是对人工智能和大模型的理解较为有限，可能导致初期抵 触情绪。因此，需要制定系统性的用户接受度提升策略。可以通过 以下方式逐步引导用户接受新系统： 1. 分阶段推广：先从部分门店或部门试点，收集反馈并进行优 化，再逐步推广至全部门店，避免一次性大规模实施带来的风 险。 2. 用户教育与宣传：通过内部培训会、宣传手册和视频等形式， 向员工普及 DeepSeek 大模型的功能、优势以及对日常工作 500 家门店，日均客流量达到数十万人次， 传统的管理模式已经难以满足日益增长的业务需求。 实施过程首先从数据整合开始，企业将其历史订单数据、顾客 反馈、供应链信息等各类数据进行了全面的清洗和归类。随后，技 术团队在云端搭建了 DeepSeek 大模型的运行环境，并完成了模型 的训练和调优。为了确保模型的准确性和实用性，团队采用了分阶 段部署的策略： 1. 第一阶段：在部分试点门店上线 DeepSeek

案例背景 某跨国零售企业，拥有超过 1000 家门店，月均客户流量超过 500 万人次。由于客户数据庞大且分散，传统的 CRM 系统难以有 效处理和分析这些数据，导致客户满意度下降和营销效果不佳。 解决方案 该企业引入 DeepSeek 大模型后，首先对现有 CRM 系统进行 了升级，以支持大模型的集成。具体操作包括：  数据整合：将分散在各门店和在线平台的客户数据进行统一整 合，构建了一个完整的客户数据平台（CDP）。 在实施过程中，企业首先选定了 10 家门店作为试点，逐步推 广至所有门店。实施步骤包括：  前期准备：组建跨部门项目团队，明确各阶段目标和责任分 工。  系统集成：将 DeepSeek 大模型与现有的 CRM 系统、POS 系 统、线上商城等平台进行无缝对接。  员工培训：对门店员工进行大模型使用和数据分析的专项培 训，确保其能够有效利用新系统。  持续优化：根据试点门店的反馈，对大模型进行迭代优化，确 迭代优化，确 保其准确性和实用性。 成效评估 经过三个月的实施，试点门店的客户满意度和销售额均显著提 升。具体数据如下： 指标 实施前 实施后 增长率 客户满意度（%） 75 85 13.3% 月均销售额（万 元） 500 580 16% 客户回头率（%） 30 40 33.3% 此外，企业还通过大模型实现了更精准的营销活动投放，营销 成本降低了 20%，ROI 提高了 30%。

过第三方支付的后向收费模式，带动酒店智慧无线网络的良性、可持续性发展。 酒店可以将移动互联网的认证页面做为广大消费者的移动互联网入口，这也是是现阶段投入 最小见效最快的后向收费模式。酒店可利用现有的门店和服务资源，为消费者提供内容和服务， 也可在认证页面上为第三方提供广告位，以及为优质网络资源方导流，做到多方共赢。这种模式 也决定了酒店可以和移动互联网的全平台进行合作，内置各类优质资源。在为消费者提供内容服 3.2 整体方案 移动互联的发展态势和消费者消费习惯的改变，其趋势是不可逆的。酒店业主可利用联网技 术、云计算、大数据、宽带网络等一系列技术应用在广义互联网上的普及，结合自身服务多样化、 连锁门店广、独有的众多体验型业态的优势，将高新科技服务用于消费者的全程服务中，并在服 务过程中实现可视化信息分析、消费信息感知、消费数据挖掘、定制化信息推送、基于移动互联 网的多媒体信息服务和线上线下实

基础设置 包括车辆品牌、型号、厂商、配置、颜 色，会员卡类型以及所有系统可能用到的 其他辅助信息的基本设置。 2 组织机构 组织机构 根据具体情况增加加盟商、门店，门店信 息会与每个账户相关联，账户登录后将通 过门店信息来归属数据的来源。 3 账户管理 账户管理 账户管理是通过添加、修改、删除等功能 键来设置软件账户的模块，根据使用人员 304 的具体情况设置相应的软件账户，为账户 护查询。企业信息输入内容包含注册资 金、办公地点、经办人、重要程度等。维 护查询中可通过客户名称、企业性质、客 户类别、客户来源、首次租车时间等进行 查询并维护。 客户分析 根据客户的年龄、租车门店等其他信息对 客户群体进行分析。 担保人管理 对担保人的信息进行录入，方便后续租车 是信息的调用，避免重复性操作，降低工 作量，提高工作效率。 客户投诉 对客户投诉信息的登记及处理，以便公司 对会员用户定期进行优惠活动，用积分获 得优惠 礼品等进行管理，最大让利于会员 308 用户，以便更好的合作。 9 车辆管理 车辆入库 车辆入库生成的档案信息除了基本的车 型、车辆的具体参数信息与车辆归属门店 外，还要有具体车辆附件配置的信息记 录，例如：GPS、车载电脑等(附件可自行 设置，且跟车型相关，例如某车型出厂即 拥有某附件，而其他车型则没有)。 租金设置 按不同车型、节假日、工作日，周末以及

可显示图片信息的列表，并可点击列表中的单条 信息进行查看、点赞、回复 社区论坛、用户交流等带图片的信息 互动类应用场景 地理位置 可显示地理位置信息的列表，并可点击列表中的 单条信息进行查看、点赞、回复 员工签到、门店位置等带位置信息的 信息互动类应用场景 图文推送 可显示图文推送信息的列表，并可点击列表中的 单条信息进行查看、点赞、回复 通知公告、热点新闻、政策传达等图 文推送类的应用 店铺购买 查看店铺商品列表，点击单个商品查看商品详情

生产环节各类制造资源支持用户在线开展生产计划云排程及生产任务 管理等。 此外，云制造板块还面向产业的供应链环节、营销链环节、售后 链环节提供供应链云服务，支持跨企业的采购协作业务；提供营销链 云服务支持企业对经销商、门店等的管理及其之间的营销协作业务； 提供售后链云服务支持企业用户在线开展售后业务的全程监管。 平台按照业务类型分为云协作中心、云设计中心、云生产中心、 供应链云服务、营销链云服务，售后链云服务。

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3） 基于时空数据的网格化排序模型 该模型利用网格所拥有的特征，建立数据，使用算法对网格的标签进行预测并排序，可用于门店选址 和营收预测等。 公共数据集中有门店选址和门店营收预测两个数据集。作为门店选址的样例，可以从数据源中创建两 个公共数据集组件，两个组件分别选择门店选址的训练集、测试集。然后在时空 AI 模型中创建一个网格化 排序模型组件，在模型预测中选择一个时空预测组件。最后完成画布的连线，将训练集连接到网格化排序 11.16 门店选址 企业在线下经营中，对门店选址非常重视，需要参考门店位置、人流量、车流量、区域功能、未来发 展等多项城市属性指标。门店选址模型融合消费数据（合作获取）、路网数据（合作获取）、POI 数据 （平台自有）等数据，给企业在门店选址上给出科学化的建议，可支撑智能营销、智能制定营销发展计 划、智能消防、智能店铺选址等场景需求。 ...11.2.11.17 门店营收预测 线下门店预测模型可以基于门店历史销量、地理位置等信息预测未来门店的营收销量。 ...11.2.11.18 网格化犯罪率预测 通过融合犯罪数据、路网数据、POI 数据等数据，预测未来规则矩形区域内犯罪率，可应用于智能安 防、公安行业帮助缩小犯罪嫌疑人活动范围、维护城市公共治安和安全等场景。 ...11.2.11.19 网格化消费预测 面向智能营销、智能制定营销发展计