三者在工业自动化和过程控制领域中分别承担基础控制、复杂系统控制、运行优化的角色，它 们相互关联、互为补充，共同服务于提高生产效率、保障产品质量和节能环保的目标 。 l RTO 侧重于过程的运行优化，着眼于全局最优解，而非单纯的控制稳定性或 精度。 RTO 计算通常在更长的时间尺度上进行（如小时级别），关注的是缓 慢变化的操作条件，而非快速响应过程扰动。 l APC 不再是对单变量回路进行控制，而是针对控制对象的多个变量进行协同 预测模型 e ü 充分利用过程信息 l 减员减负 ： APC 大脑代替人脑，实现黑屏操作 l 安全稳定 ： APC 提高安全性，实现长周期运行 l 卡边效应 :APC 逼近最优和极限操作，节能增效 2.9 核心功能 | 自动化过程控制优化系 统 广义的先进过程控制 APC 技术包括传统的增强控制手段，如串级、解耦、前馈控制，也包括现行的模型预测控制 MPC ，以及新 l RTO 模型负责优化计算 ，具体流程为：操 作数据及在线分析数据→ DCS→ 实时数据 库→ RTO 模型→得出受控变量（ CV ）最优 解。 l APC 负责执行操作变量最优解 ，具体流程 为： RTO 求解的受控变量（ CV ）最优解→ 实时数据库→进入 APC 并作为 APC 的 CV 值的 设定值→ APC 求解操控变量（ MV ）值→ DCS 执行。 2.9 核心功能

顾客购买同一公司的商品，但是涉及多个的 结算主体 顾客购买的商品涉及多个发货仓库 一般商品、贵重商品、特殊商品需分开发货等 物流要求，每个包裹重量不能超过多少 KG 或 体积必须在多少范围内 订单寻源逻辑 - 确定最优的发货仓库和快递，完成订单交付 策略对象与因子 订单 商品 门店 仓库 快递 订单金额 财务主体 订单主体 …… 商品类型 商品价格 SKU 规格 …… 服务范围 经营方式 …… 配 置 ＆ 执 行 寻 源 策 略 最近原则 仓库地址 门店地址 距离计算 最全原则 仓库商品 门店订货 商品满足程度 成本最优原则 物流成本 订货金额 成本计算 综合最优 权重比例 权重计算 距离 / 商品 / 成本最优 确定发货仓库 确定发货快递 商品域 会员域 叁拾加一体化会员运营规划 会员 策略 会员 状态 会员 运营 系统 支撑 邀新客 留下来

电企业的发电厂，必须向着智能化、集约化、系统化的方向发展。 智慧电厂是以物理电厂为基础，在现有的技术、管理水平的基础上，通过对局部或者是 分系统的科技含量和管理内涵等资源进行深入挖掘和全面梳理后，采用系统性的理论和内部 资源配置最优化的理念，重新对所有内部资源的应用价值的再认识、再整合，同时融入了现 代先进管理和先进技术形成的新型电厂。智慧电厂使得准备更加可靠，技术更加先进，系统 更加合理，管理更加柔性，发展更加持续，经济效益和社会效益更加提高。 提供智能化决策帮助，并且是智能电网高效利用重要部分。 4.3 智慧电厂设备管理提升现场管理品质 可视化设备运维管理系统，不仅将实时计算联合循环电厂各设备的性能指标，评估各设 备当前状态与最优状态的偏差，指导运行人员在设备性能下降时，在合理的时机对设备进行 维护，降低运行成本，还帮助运行人员通过在线性能试验了解设备的性能变化情况。运用数 学建模、数据挖掘技术和人工智能技术，出运行参数的动态报警阈值，形成精确报警，避免 员参与设备维护的， 精益设备运行管理体系。 (2) 以设备使用管理为中心，扩展至设备全生命周期管理，实现设备在设计、制造、 购置、安装、使用、维修、改造，直至报废、更新的全过程管理。推动设备最优 设计，标准化购置，合理使用，最佳安装，优化改造，最大化残值利用，同比选 型。形成决策层，管理层，设计者，制造商，供应链，使用者，维保者，以信息 为纽带的全面联动信息化平台。 (3) 从生

发协同和产品研发标准化适配提出了要求 • 重视交期：关注整体生产管控、生产排产、物料的齐套性及采购配套（供应链在本次规划范围外） • 关注成本控制：重视通过设计数据标准化、模块化、配置化，实现系统化成本分析和成本最优决策，关注铁芯成本控制相关的 自动排程 变压器产业 数字化建设特点 客户订单 生产计划 采购供应 产品需求 产品设计 生产规划 产品支持 工艺设计 基于三维模型的设计 数字化研发质量 打通产品设计与工艺规划的协同流程，缩短产品制造规划时间，降 低因设计和工艺变更带来的额外成本投入 实现全三维可视化工艺规划，减少工艺规划过程中可能出现的配置 错误，降低排错成本 通过节拍分析、瓶颈分析等工具最优化工艺路线，减少规划过程中 可能出现的错误，支撑更准确快速工艺规划决策 通过基于工步和三维仿真技术的电子标准作业指导书，实现快速 更新，快速指导，快速反馈的研发制造协同闭环 • 基于 MBOM 和工厂设备清单配置工艺路线 和工厂设备清单配置工艺路线 • 配置各工步所需物料和工具 • 借鉴 MTM 标准工时分析方法配置并分析工步级 节拍时间，建立工时库 • 分析识别瓶颈，预估相关 KPI 指标 • 调整并比较各工艺路线，确定最优路线 • 通过 MCN （工艺变更通知）自动跟踪工艺变更 相关影响，实现工艺变更集成归档管理 核 心 业 务 能 力 工艺路线 配置 (BOP) 节拍时间 分析 瓶颈分析 工艺变更

规则在先、操作在后，例外情况，集体决策。 17 价值采购 1. 聚焦客户（客户）需求； 2. 关注竞争对手业务模式和交付策略； 3. 采购策略与业务策略匹配，实现综合采购竞争优势； 4. 交付及时、端到端成本最优； 5. 对采购成本进行精细化管理； 6. 建立分类别、分层级、分区域的供应商资源管理体系。 诚信与团队合作 • 与供应商共同遵循所有协议的文本与精神。 • 在信任、诚实与正直的基础上构筑与供应商的长期合作 认证和选择过程：跨部门团队参与，规则清晰且具有前置性。采购部门掌握核心商务信息和商务权力。 3. 决策权力：集体决策，决策组织（委员会）最高领导具有否决权但不具有决定权。 4. 制定认证、选择战略 / 策略，保证供应的连续性与最优品质，确保获得成本、可达性、功能性方面的采购竞争优势，最终达到我司总体成本的节约。 组织目标 把采购优势作为企业竞争优势的直接组成部分，充分发挥企业 采购优势，从而增强公司综合竞争力 建 供应商选择方式 接管采购业务。 2.“ 选择供应商”的环节本身相对独立，同时需考虑业务部门的业务诉求、服务标准、产 品质量标准。 3. 通过工程采购委员会和生产采购委员会的运行，确保供应商选择结果的最优和对工程 和产品研发及制造业务的保障及支持。 2 部分采购业务由事业部切换至总部，产生信息屏蔽导致采购资 源的准备度和提前度不足。 1. 采购业务的流程化，通过规范化行动，减少切换风险； 2.

落后，不能适应未来流程化、数据化、运营化 转型需求； 11 、质量管理停留在实验室，对前后端支持 关于单一，价值发挥单一，不能强化客户体验； 意图 项目指标 1. 产品极度新鲜 2. 产品高效周转 3. 供应稳定 4. 产业链成本最优 5. 优势资源掌控 6. 安全可控 7. 信息实时在线交互运营 序 号 指标名 称 定义 目标值 2017 年 2018 年 2019 年 1 坚果品 类产销 周期 坚果定量装 产品从生产 产销协同核心策略 渠道优先策略 渠道分级标准和渠道优先级的确定和 应用（如产能冲突，线上线下优先级， 不同区域门店优先级） 优先级决策矩阵 通过不同维度的优先级确定优先级矩 阵，选择最优的决策结果。 关差策略 在收入和利润未达到预算和目标时， 需要决策确定关差策略，确保业绩和 目标的差距能够关闭或者最大可能缩 小。 库存和物流策略 确定不同库存和物流的策略，包括备 货策略，安全库存策略，先进先出， 加顺畅  通过送货体系的革新，配合波次送货、分仓直配、入账不入库、中 转仓拼货和供应商送货送货分装进行流程体系再造。 采购订货模型研发（ 4-6 月） 不同属性建立适应订货模型，确 保订货最优成本  采购订货模型开发  订货模型系统固化并智能控 S&OP 精细化标签管理（ 7-12 月） 梳理不同维度的标签，固化系统，提升 S&OP 精细化运营能力  精细化 S&OP 标签梳理和数据采集

CRM 业务流程，相当于为每位员工 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 7 配置了全天候智能助理，不仅可自动化处理重复性事务，更能在关键 决策节点提供数据驱动的最优解决方案，推动 CRM 系统从被动式记 录工具升级为主动提供智能辅助的业务伙伴，显著提升人机协作效率。 当前，市场对智能化服务体验的迫切需求与 AI 技术的成熟供给形成 历史性交汇，标志着传统 技术优化销售人员的客户互动，提 升销售行为效能。在客户沟通场景中，传统方式下依赖销售人员自身 经验。在智能化行为管理下，实时话术推荐功能能够利用自然语言处 理实时解析对话内容及情绪倾向，结合客户画像，实时推送最优回应 策略。行为效能看板功能能够根据行为指标，识别低效行为并指导改 进。例如根据“客户拜访频率”、“报价响应速度”等行为指标，在实 际应用中系统能够构建个人效能画像，对高频但未完成计划的销售， 服压力；当需人工介入时，系统还能推送客户核心诉求、历史解决方 案等辅助信息，辅助客服实现更优质的服务。在工单处理场景中，针 对工单分配不合理、效率低等问题，AI 可通过关键词提取与语义分 析，实现对工单的自动细分，并最优分配给相应客服人员；也可给予 历史数据实现工单解决时长预测，对未及时处理的工单自动触发升级 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 31 提醒。针对服务质量，系统也可进行智能化监控与优化，通过自动分

监测图斑与面图层做相交性分析 模拟无人机全覆盖拍摄像片，组成 面图层 泰州市张桥村土地整治核查工作验证 经算法优化后 无人机航飞路线智能规划 ( 土地整治核查 ) 实现面向多形态零散分布图斑的最优航飞路线智能规划，显著提升数据采集效率。 图例 节约 60% 采集时间，减少 72% 照片数 量， 节约 45% 影像存储空间。 GISTC 资源监测图 斑 拟相机拍摄面 架点 P13

年） 20 指标和拓扑关系，快速定位问题环节。部分平台已经实现智能流水线 管理，实现了全流程的智能编排与优化。其包括动态调整任务执行顺 序和并行度以最大化资源利用率；基于代码变更特征自动匹配最优构 建策略；实时监控流水线健康状态并实施自愈操作；通过历史数据分 析持续优化执行效率；智能预测潜在瓶颈并提供规避建议等。知识管 理方面，结构化的 CICD 知识库以及 RAG 技术形成了“经验积累-知识 便于后续的管理与分析；另一方面基于历史缺陷库/规则库，自动完 成需求的正确性与完整性分析，例如自动补充遗漏需求。 （2） 智能化与形式化方法深度融合解决测试设计“最后一公里” 问题 AI 基于历史数据及业务优先级，动态生成最优测试策略，通过 资源效用函数建模，实时调度达到资源平衡。为保证高效、高质量的 测试数据生成。一方面依托大模型与知识驱动方法输出的结构化测试 需求，结合经典测试技术与约束求解等形式化分析方法，实现复杂环

构，针对客户关系管理的特定需求进行精细化的参数优化。首先， 我们利用交叉验证方法确定学习率、批量大小和优化器类型等关键 参数。学习率的选择通过多次实验迭代，确保模型在训练过程中既 能快速收敛，又不会陷入局部最优。批量大小的调整则根据不同数 据集的规模和计算资源进行动态配置，以最大化训练效率。优化器 的选择上，我们对比了 Adam、RMSprop 和 SGD 等常用优化算 法，最终根据性能指标选择 Adam 先进的训练策略。每次算法优化后，需进行严格的 A/B 测试，确保 新模型在实际应用中的表现优于旧模型。测试结果应记录并分析， 以便为后续的优化工作提供指导。 - 超参数调整：通过网格搜索或 贝叶斯优化寻找最优超参数组合。 - 特征工程：引入客户行为数据 分析中的新变量，如购买频率、互动时长等。 - 训练策略：采用迁 移学习或增量学习，以适应快速变化的市场环境。 性能提升方面，重点关注模型的响应速度和资源消耗。通过模 第五，持续更新和迭代系统组件。跟踪 DeepSeek 大模型的最 新版本和技术进展，及时更新系统组件，修复已知漏洞，提升系统 兼容性和稳定性。例如，每季度进行一次系统组件更新，确保系统 始终运行在最优状态。 通过以上措施，可以有效提升 CRM 系统在引入 DeepSeek 大 模型后的稳定性，确保系统在高负载和复杂计算场景下仍能高效、 可靠地运行。 8.2.1 故障恢复 在客户关系管理系统中引入