DOI: 10.12677/ecl.2024.132109 931 电子商务评论 中，每一个参加者的活动都由于参与其中而有了改变或者受到了调节”[8]。老字号品牌若想产生感召力， 关键在于正确地塑造消费者对中华传统文化的认知，让消费者亲自参与到品牌内涵的建构之中，防范对 文化符号的片面化解读和刻板印象。 从文化记忆视角来看，文化认同是形成文化软实力的关键，老字号是天然的记忆场。它通过丰富的 把握创意传播的机遇，通过数字化转型的方式重新焕发光彩。 推动老字号品牌数字化转型进程，要以企业的数字化转型带动老字号品牌的升级。首先，启用专业 团队做好新媒体宣传。老字号品牌已经有较好的认知度和美誉度，本身就是流量源泉，关键在于要打通 流量通道。在策划宣传议题和内容时，老字号品牌应结合时代特色和人民需求，通过转载、抓取网络信 息等方式扩大优质内容池，将老字号报道串联为主线，创新营销手段，打通线上线下渠道，为品牌内涵

个人信息保护法》等相关法规的出台，数据治理已被提升至 企业战略规划及合规性管理的核心位置，成为推动数字化转 型不可或缺的前提条件。 （三）数据资产管理能力决定数字化转型成效 制造业企业数字化转型的成败，关键在于对数据资产的 综合管理能力。这种能力贯穿于数据采集、清洗、整合、建 模、分析到应用落地的全生命周期。企业还需具备跨平台、 跨系统的数据集成能力，打通设备层到管理层的纵向链路， 15 实现

机制；容灾能力如何，是否支持同城双活、异地多活；故障自动切换的 RTO/RPO 指标能否满 足业务容忍度；备份恢复是否便捷等。主流分布式数据库通常基于多副本和分布式共识协议，提 供比传统主从架构更强大的高可用和容灾能力，但关键在于具体实现的成熟度以及容灾方案的便 捷性。 IT 基础设施融合能力（多云支持）：企业需评估数据库是否支持多云/混合云部署，是否具备统 一管理能力，以及能否满足不同地区数据本地化与跨境合规要求。云厂商托管数据库通常绑定其

时 调整生产计划达到资源利用最大化的目的。 3）食品安全及质量的绝对控制。国家对于乳制品的行业法规和标准日益严格，一套满 足企业产品安全及和合规性的管理模式是迫在眉睫的问题。而满足合规性的关键在于透明的 生产和控制，同时还必须能够在每个过程中执行质量监控，准备识别产品的成分和质量特性， 并全面跟踪其生产环境、生产过程且实现全程可追溯，另外如何将行业性规范如 HACCP 监 管纳入系统 管纳入系统管理和监督的标准范畴都是十分重要的考量，只有这样才能提供安全合格的产品 所需的可视化、控制和计量。 4）从原料接收到包装入库生产全过程的追踪与反追踪。乳品监管机构和企业都认为解 决安全问题的关键在于预防措施。因此，乳品企业必须从奶源抓起，全面掌控对安全起到关 键作用的参数，对于生产的全程实现追踪与反追踪，实现全程监管，确保每一环节的安全性。 面对消费者的投诉，生产商往往面临迅速提供准确产品谱系数据的压力，尤其是食品饮料行 流程验收 对MES系统中所有流程进行验收，看是否有应该固化的流程没有纳入到MES系统中，尤 其是核心流程是否清晰，同时检查MES系统中的流程设臵是否合理。 数据及报表验收 系统的关键在于数据，数据及报表的验收主要是对系统中的数据准确性（静态数据和动 态数据），以及系统中产生的报表能否满足管理要求等方面进行验收，同时通过数据及报表 的验收可以发现MES系统是否有的设臵还不合理。此部分验收的主要标准是甲方所需报表的

术实现 与系统开发的基础。通过科学、全面的需求分析，能够有效降低项 目实施风险，提高系统建设成功率。 5.1.2 场景设计方案 在工业园区数字政府领域的大模型底座设计中，场景设计方案 的关键在于结合实际需求，确保模型的实用性和可扩展性。首先， 需明确场景的功能目标和业务需求，例如政务服务优化、智能监 管、资源调度、应急管理等。针对每个场景，设计团队需要进行深 入的需求调研，与相关部门和业务专家紧密合作，确保场景设计既

手，从而能将智慧与时间专注于更具创造性的理论思考、模型 构建与实证分析。 6.1 大模型作为助研时的一般技巧 尽管大语言模型（LLMs）作为自动化研究助理展现出巨大潜力，但要充分发挥其效能，关键在于掌握有 效的沟通方式——即“提示工程”（Prompt Engineering）。精心设计的提示能够显著提升模型理解任务意图的 准确性，从而生成更符合要求的高质量输出。构建高效提示通常遵循一定的结构范式，并可结合多种技巧以应

针对基于功能的和基于状态的行为进行建模； 需求模型强调用户需求的层次关系、需求间的 追溯关系及设计对需求的满足情况等；参数模 型主要强调系统或系统内部部件间的约束关 系。MBD/MBM 中的模型的关键在于将产品的 设计信息和制造信息共同定义到其三维的数字 化模型中，以完整地表达产品定义信息，将三 维模型打造成产品研制活动中上下游间信息流 转的载体。 为了更好的为客户提供基于系统工程的 “V”模型闭环的系统驱动的产品开发支持，

链韧性、生产精益化、服 务增值等关键场景，将人工智能等技术深度融入具体业务流程，确保投入转化为可量化的经济效益。 （三）聚焦核心业务场景，以价值创造为导向 链主企业的成功实践要赋能产业链企业，关键在于将复杂流程和系统功能进行解耦、抽象，形成标准 化、模块化的服务。这使不同基础的供应商能“按需取用”、快速接入，降低全链条数字化转型的难度和成 本，加速经验复制推广。 （四）推动标准化与模块化，降低生态转型门槛