同时进行治理层结构的 设计 管控设计的后端 • 需要评估是否达成管控的目标 ; 同时 , 对管控效果进行评估 • 随着重大的影响管控的因素的 变化 , 改进管控体系 管控设计的后端 • 需要评估是否达成管控的目标 ; 同时 , 对管控效果进行评估 • 随着重大的影响管控的因素的 变化 , 改进管控体系 集团管控 模式设计 集团组织 设计与责权 划分 管控体系 设计 管控效果 评估 通过投资业务组合的结构优化 • 追求公司价值最大化 • 公司组合的协调发展 • 投资业务的战略优化和协调 • 战略协同效应的培育 • 各分公司经营行为的统一与优 化公司整体协调成长 • 对行业成功因素集中控制与管 理 • 财务控制 • 法律 • 企业并购 • 财务控制 • 战略规划与控制 • 人力资源 • 品牌管理 • 财务控制战略 • 营销 / 销售 • 管控目标 股东投资回报 追求公司价值最大化 长远战略发展需求 股东投资回报 航空主业公司整体协调成长 各企业经营行为的统一与优化 对影响主业内公司发展与成功 的关键因素与能力的集中控制 与管理 总部管控机 构 与绩效管控方式 总部无业务管理部门 以财务指标进行管理和考核 总部设置投资管理部门 , 不 设具体业务管理部门 以战略规划进行管理和考核

引言 在当今竞争激烈的人才市场中，企业如何高效、准确地筛选出 符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 会相应提高相关技能的评分权重。 此外，Deepseek 还能够通过分析历史招聘数据，不断优化其 筛选模型。例如，通过分析以往成功员工的简历特征，系统可以学 习到哪些因素更有可能预示着候选人的成功，并在未来的筛选中给 予这些因素更高的权重。这种自我学习的能力使得 Deepseek 在招 聘应用中的准确性和适应性不断增强。 在具体实施上，企业可以通过以下步骤引入 Deepseek 技术进 基于候选人 的综合表现、职位需求以及团队文化契合度等因素。 传统简历筛选流程虽然在实践中广泛应用，但其存在一些明显 的局限性，主要表现在以下几个方面：  效率低下：手动筛选简历耗时耗力，尤其是在面对大量求职者 时，HR 人员的工作负担较重，筛选效率较低。  主观性强：由于筛选过程依赖于 HR 人员的个人判断，容易受 到主观因素的影响，可能导致筛选结果的不一致性。  难以处理大

计划、技术景观和实施路线图 等。 分析和机器人过程自动化的原 型 13 作为其数字蓝图的一部分，甲方集团采购部必须回答 10 个关键问题 什么 $? 1. 数字蓝图的愿景是什么？ 2. 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 3. 其他公司为解决这些问题做了什么？ 4. 数字蓝图能产生什么价值？ 5. 哪些是推动价值创造的短期、中期和长期举措？ 6. 哪些技术可以支持这些倡议？ 7. 您如何在集 ）运营模式目前处于电子化与数字化之间，短期内可能升级为“数字化”模式。该 模式未来还有望进一步发展为“数字即服务”模式，助力其他地方政府推动新能力发展。 17 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 问题 2 18 2. 实现这一数字愿景的推动因素和主题是什么？ 数字“推动者” 分析 分析业务数据、识别模式、预测未来和模拟行动过程的技术 机器人 / 认知计算 在计算机模型中模拟人类的智力和思维过程 社交 源和数据 工业物联网 所有嵌入电子元件和软件的设备的互联，以收集和交换数据 为了实现数字化的抱负，企业正在利用数字“推动者”——一组处于数字颠覆前沿的技术 19 2. 实现这一数字愿景的推动因素和主题是什么？ 数字采购蓝图的核心主题 这些技术可支持 8 个数字平台，这些平台是集团端到端采购范围的核心主题，可作为成功数字采购蓝图的核 心 § 处于商业和技术的交叉点——“ biz-tech”

3.6% 16.6% 41.3% 54.3% 64.1% 您希望公司确定薪酬时应该考虑的因素有 薪酬公平性 - 付薪要素：员 工 对确定薪酬的 付薪要素认同比较一致，保障性薪 酬与岗位价值相关，浮动奖金与业绩挂钩 分析： • 由左图可知，员 工 对确定薪酬应 该 考虑的付薪因素的认同度较高，要 考虑个人能力和岗位重要性；符合 基于岗位为业绩和能力付薪的薪酬 设计理念； • 由左下图可知，在奖金的发放中， 超过 70% 的员 工 认为奖金支付依 据最重要的因素是公司整体业绩和 部门业绩，表明在组织内对以价值 贡献作 为 付薪要素的高度认同； • 因此薪酬的确定需要通过岗位价值 的识别，来判定岗位价值及贡献， 此外，在确定薪酬时也要适当考虑 个人能力和个人其他特征（职称、 资历等）要素。 39 薪酬公平性 - 横向差距：薪酬不公平在横向上表现为同岗位或同层级不同岗位 岗位或同层级不同岗位间员 工 薪酬不 公平； • 生产操作和一线管理类员 工 认为与同层级岗位相 比的差异是不满 意 的主 因；原因在于，生产一线 同岗位人员较多，包括不同用工 方式 和入司年限 等多种因素交织，容易造成员 工 横向比较的不公 平感； • 访谈中，也有员 工 反 映新老员 工 的薪酬水平 之间 存在差异 , 员 工 技能评定的不准确也会导致薪酬 不公平； • 同层级不同岗位比较不公平，原因在于岗位性质

3.6% 16.6% 41.3% 54.3% 64.1% 您希望公司确定薪酬时应该考虑的因素有 薪酬公平性 - 付薪要素：员 工 对确定薪酬的 付薪要素认同比较一致，保障性薪 酬与岗位价值相关，浮动奖金与业绩挂钩 分析： • 由左图可知，员 工 对确定薪酬应 该 考虑的付薪因素的认同度较高，要 考虑个人能力和岗位重要性；符合 基于岗位为业绩和能力付薪的薪酬 设计理念； • 由左下图可知，在奖金的发放中， 超过 70% 的员 工 认为奖金支付依 据最重要的因素是公司整体业绩和 部门业绩，表明在组织内对以价值 贡献作 为 付薪要素的高度认同； • 因此薪酬的确定需要通过岗位价值 的识别，来判定岗位价值及贡献， 此外，在确定薪酬时也要适当考虑 个人能力和个人其他特征（职称、 资历等）要素。 39 薪酬公平性 - 横向差距：薪酬不公平在横向上表现为同岗位或同层级不同岗位 岗位或同层级不同岗位间员 工 薪酬不 公平； • 生产操作和一线管理类员 工 认为与同层级岗位相 比的差异是不满 意 的主 因；原因在于，生产一线 同岗位人员较多，包括不同用工 方式 和入司年限 等多种因素交织，容易造成员 工 横向比较的不公 平感； • 访谈中，也有员 工 反 映新老员 工 的薪酬水平 之间 存在差异 , 员 工 技能评定的不准确也会导致薪酬 不公平； • 同层级不同岗位比较不公平，原因在于岗位性质

，甚至要将商品单 SKU 落到单店中 去 - 从整体模型来看，混淆了销售预测和需求订货模式的界限，所有预测模型是向后看，不是向前看，线下商业环境较为封闭，可以以历史数据作为主要参考因素，但不应该成 为唯一因素，应该考虑未来市场的需求，做出趋势的分析。 - 现有预测模式隐含条件：今年的环比增长率和去年一致，没有考虑商品生命周期，且以预测日前一周期单店日均为基础数据，无法校正异常数据。 - 不同类型的商品（新品 对销量预测有较大影响。 - 预测做完后，和目标的校核只是通过人为的调整倍率来实现，只是一种数字游戏，而不是真正拿出关差措施。 预测中有考虑到剔除促销因素 但是人工操作 系统无法自动剔除促销因素 智能协助工作 而且缺乏对于历史促销及其他特殊因素如公司政策等带来的效果的量化衡量 新品 • 出样门店数 • 铺货规格 • 预估单店日均销售数量 • 出样门店数 • 销售周期 • 品类补货周期 单店日均金额 • 去年单店环比 • 配置出样门店数 • 销售天数 3 促销产品 • 单店日均数量（剔促销） • 预估增长倍数 • 活动天数 • 门店数量 4 5 7 6 关键因素 ① 去年某周期单店日均销量环 比 ② 预测日前一段周期单店日均销 量 ③ 销售范围（门店数） ④ 销售周期 18 体系建设——线上销售预测诊断 流量 客单价 转化率 线上销售预测

原料价格波动剧烈 市场需求与产品价格变化频繁 √无法有效地评估和衡量供应链 绩效 √ 人员安 全重视程度不 断提高 √ 需要满足绿色低碳的 要求 √ 能源监管粗放、无法精准识 别节能因素 √ 缺少降本增效的数据支撑 安 全与环 保 供应链 传统设备管理模式效率低下 √ 设备管理成本居高不下 设备 能源 三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、精 质量分析 数据支撑 设备指标 数据中心 管理改进 工艺情况 人员因素 质量抽查 能耗指标 九大核心价值之四 故障与数据关联 性分析 绝缘电阻 油中气体 电容量 油位 故 障 概 率 外部气温 设备数据分析 54 4 35 20 25 分析 模型 实例化 解决措施 规则 配置 能 源 采 集 能 源 指 断 管 测点 绑定 工况 配置 公式 调整 在线 监测 能 常 控 计 影响因素 运 行 规 程 设 备 规 范 化 对标、对标、排名… 实绩查询、能源平衡 结合实际生产工艺技术 对能耗异常的设备提出 能源诊断结论 介 质 单价、成本计算 自动数据采集结算 生产计划等推算能

...................................................................................137 10.2.1 关键成功因素................................................................................................... ..................................................153 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，客户关系管理（CRM）已成为 企业成功的关键因素之一。随着技术的不断进步，尤其是人工智能 和机器学习的飞速发展，企业开始寻求更为智能和高效的 CRM 解 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能 的效率，还能在激烈的市场竞争中占据先机。这一方案的实施，将 为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性 在现代商业环境中，客户关系管理（CRM）已经成为企业成功 的关键因素之一。随着市场竞争的日益激烈，企业不仅需要提供优 质的产品和服务，更需要通过有效管理客户关系来提升客户忠诚度 和满意度。CRM 系统的核心在于帮助企业更好地理解客户需求， 优化客户互动流程，并最终实现销售增长和市场份额的扩大。

字化业务 场景框架 每个业务 场景划分流 程、数据、 系统、管控 四个要素建 设内容 根据各 经营单 位所覆 盖制造 模式规 整所需 项目 撰写对 应项目 卡片 以投入、 紧迫度、 效益等 因素进行 项目优先 级排序 细分产 业高阶 数字化 建设路 线图 务场景 按 六 种 生 产 模 式 规 划 产 业 数 字 化 业 各制造模务 式特殊业场 景 （如有） 特变产品 研发模式 建立并完善销售、采购、生产等协同参与的 变压器排产体系 • 优化变压器产业全生命周期质量管理体系 • 优化数据质量治理体系 • 完善数字化系统前瞻性规划机制 • 优化变压器产业排产流程，识别和分析影响 生产计划的约束因素 • 建立或完善变压器产业制造质量管理流程 • 完善变压器产业产品质量策划流程 • 优化产品结构化数据维护流程（如已有技术 标准、工艺文件、质检标准等） • 优化生产期量表、工单、物料、产品、设备 • 部署 QMS 系统进行全价值链全要素的质量 管控和基于 RFID 和条码技术的质量追溯 • 基于 QMS 系统质量追溯和根因分析功能 • 优化变压器产业数字化系统之间的集成 • 考虑排产影响因素，制定完善的排产规则 • 自动生成计划，以及相关的物料计划、发货 计划，用于协同指导各部门工作 • 自动排产系统实时获取订单完成及各项状态 状态数据，基于各项异常调整排产计划 • 基于摄像机 /

访谈时主要围绕访谈问卷进行有针对性提问 • 详细记录访谈内 容并形成文件、收集相关资料 确定流程的具体定义 4 • 分析影响目标的因素，如客户请求响应速度 • 对企业的现有流程进行系统性的梳理，全面掌握业务流程的现状 • 分析相关流程与目标的影响因素的关联程度 • 根据以上步骤分析识别关键流程，确定梳理范围 • 定义流程的六个要素 流程标准化 — 了解现有业务流程 示例 37 分析流程问题 1 • 梳理流程现有问题 • 分析问题原因、区分问题类型、分析原因的重要 程度、严重程度，总结归类 • 进行关键人员访谈、通过问卷收集信息、研讨 识别改进机会 2 • 提出关键改进因素（流程设计、组织设计、政策 规则、系统支持） • 识别关键改进机会（标识改进关键点、潜在机会点、 机会点评估等），研究 关键流程优化措施 准备研讨会材料 3 • 准备研讨会材料，以供会议讨论 过于依据业务人员经验，导 致最终政策取得的收益与预 期不符 业务场景：政策推演 - 对政策进 行分析，对政策带来的收益进 行预测，为业务人员在制定政 策是形成支撑 基于财务视角的结构化分析体系，从不同影响因素分析政策对全 经营链路的 ROI 的影响 预警政策 ROI 预测模型，识别相关指标 形成指标体系 编写指标字典 1 2 3 4 5 访谈 场景梳理 指标识别 指标梳理 制定指标字典