• 选择要装箱的物品 全自动：存储和检索系统（ AS/RS ） 预测分析 利用非结构化数据 社交媒体和情绪分析 基于机器学习的预测 预测分析 实时分析 / 需求感知 插槽优化 跟踪和追踪以及序列化 基于云的解决方案 利用交通状况、天气预报、商品价格 和传感器 利用竞争数据，优化价格 多级库存优化 灵敏度分析 电子数据交换 可视化和报告 通过 excel 实现预测和库存管理 为了支持这些计划，必须结合当前和趋势技术来构建技术景观 非详尽的 当前的举措 技术示例 热门活动 技术示例 知识交流 类别管理协作 动态路线规划 实时根本原因分析 已连接的工作者 海上运输和追踪 机器对机器仓库自动化 灵活的 WMS 采购社交媒体 预测分析 视频分析 3D 打印报废零件 视觉选择 汽车配件仓库 后勤 控制塔 材料 控制塔 仓库 自动化 供应商 网络 管理供应商入 职 供应商市场 准入 供应商创新 存货盘 点 接收、发放、返 还、转移 库存计划 / MRP 库存分析 实时库存可 见性 高级规划 追踪和追踪 派送 插槽、拾取 包 接收，存入 材料贸易与 追踪 灵活的 WMS 自动执行 - 机器学 习 警报和模拟 实时性能可见性 IWP 记分卡 支出分析 （ SAVE ） 供应商仪表板 SCM 云 净管理费 用 i

全渠道客户统一管理 , 包含关 注 来源、粉丝昵称、地域等信 息 活动报名 参与线下线上各种活动 , 包括 报 名、分享、、签到等行为 行为轨迹 记录并洞察客户所有可追踪的交 互行为 , 助力销售成单 阅读内容 追踪客户阅读查看内容 , 自动 添 加内容标签 , 洞察粉丝关注 偏好 客户画像体系 最小颗粒度洞察 , 第一次真正了解您的客 户 关注偏好 真实信息 互动历史 阅读内容 提升线索转 化 解决市场与销售协同的问题 , 辅助销售不断培育意向客户 , 缩短成单周期 技术驱动营销 创造新玩法 l 客户关系管 理 营销素 材管理 一站式完成内容制作、 发布、 追踪传播、 支付、 报名、 签到 等 新产品上线通知 参会通知 这是您报名的直播会议链接 , 请收好哦 ~ 复工后 , 中小商家如何快速高效获客 2 4 月 17 日 ( 周五 ) 19: 30

但在涉及多步骤状态转移和复杂逻辑推理的场景中仍存在显著局限 性。研究表明，对于需要递归回溯的编程任务（如调试、算法优化）， 大模型的解决方案通过率显著低于人类开发者的平均水平，且错误类 型集中于状态追踪失误和逻辑断层。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 8 3.数学建模与算法设计的理论基础不足仍是制约 AI 在 软件工程领域深度应用的核心瓶颈 当前大模型在数学严谨性要求的算法设计任务中存在显著局限 矩阵​ （一）智能基础底座：构建技术赋能可控的数字化基石 1.数据工程：构建全域数据资产化能力 通过标准化数据模型实现端到端数据整合。明确定义需求条目、 代码提交、构建工件、测试用例、缺陷追踪、部署单元、性能指标等 实体及其关联关系。在此基础上建立三层数据工程体系：在采集层实 施数据血缘追溯与质量校验，保障数据的完整性、一致性与时效性； 在存储层依托弹性云基础设施构建多模态数据湖，支持时序数据、图 态 预警与风险分析，降低项目不确定性；资源管理阶段建立技能图谱， 考虑依赖关系与资源冲突，实现人力、物资、成本等动态调度与跨项 目优化；进度管理阶段应用智能排期算法进行任务分配，自动化进度 追踪、偏差预警与自动纠偏建议等，集中可视化展示全流程状态；质 量控制阶段部署自动化测试与缺陷预测模型，实现质量报告智能生成、 合规检查、效能度量及趋势预测等能力，提升交付物合格率；沟通协 调阶段集

供应商协同平台 销售预测 产能和原料锁定 排产前，大部分 原料包材已备完 门店叫货 到货异常处理 异常 异常 调拨单 线上订单 发货 端到端业务数字化， IT 打通，数据可视化，可追踪，可控制 库存管理 24 体系建设——订货模式现状诊断 现有订货模型 订货点 前七天日均 需求 关注眼前，被动的看天吃饭 市场环境平稳  当市场波动不大，前七天的日均和到货周期（约 • 对于之前活动的回顾以及跟踪 项目的更新 会议输入： • 上周期及 YTD 销售报表及差距 • 各类库存状况（如包材等） • 上周期本步骤会议纪要的更新– 对于活动或是行动的实施以及 结果进行追踪 • 新产品 / 项目的情况更新 • 市场信息：包括市场占有额， 产品的市场定位，竞争对手的 情况 会议输出： • 量的市场确认 • 新产品项目立项书 • 新行动计划 • SKU 的合理化 目标： 的职责，有利于会议高效举行。 会后关差 将会议过程严格记录，并形成会议记录发给所有参 会人及相关人，整理会中形成的一致性决议，并作 为会后行动的指导和检查标准文件，会议召集人根 据一致性决议进行有效追踪。 会中议程 严格控制会议进程，不做无效沟通，每种会议都要 明确会议讨论专题，要达成的目的 . 参会人围绕主 题协同讨论，对上周期差距确认明确的关差措施， 形成下周期的工作指导决议。会议必须有输出。

信息服务 投融资平台 企业应用 营销平台 其他来源 n 项目建设核 心 智慧冷链产业大数据中心 20 大数据调度中心 对平台各个业务系统的任务进行实时 追踪 , 任务核实 , 对于任务需求 进行 统一调度并。 大数据展示中心 ( 沙 盘 ) 数据中心看板、部门级数据看板及 公 共区数据看板可以共用一套 DW 后 台 系统。 PART 2 业务管理 仓库管理 业务报表 财务管理 系统管理 货主业务办理 商户管 理 货品入 库 货品出 库 直接出 库 包库合 同 任务调 度 业务追踪 入库单查 询 出库单查 询 入库明细 出库明细 流水明细 货品汇总 合同查询 仓库配置 仓库配置 库 位配置 库内业 统一数据标准 通过数据标准体系建设方法论 + 数 据 指标系统 ，统一数据指示口径 ，消 除数据 统一数据资产管理 提供企业级数据资产管理平台 ，并 通过数据地图与数据血缘实现 360° 数据全链路追踪 统一数据开发平台 提供可视化、拖拽式自助开发与分 析平台 ，统一数据开发流程与项目 周期管理 PART 3 ：项目技术方 案 统一数据服务 统一对外数据服务接口 ，实现所有 需求

事前申 请控制 事中标 准控制 智能对账报销 个人一键报销 对公对 账 对公发 票结算 智能分析 自助 分析 解决 方案 指标 卡片 主题 报告 智能追踪推送 分布式 查询 预警 推送 追踪 方案 智能 搜索 智能预警 多指标 预警 预制 方案 指标 引用 预警 规则 数字大屏 模板 编辑 多屏 互动 多屏 管理 内容 编辑 审批流引擎 集中维护，源头唯一 • 集中分发，标准统一 • 明确职责、规范管理 主数据管理 • 登记核销自动化 • 对账前置自动 • 账龄可视化 应收应付台账管理 • 支持多方式归集 • 发票在线管理 • 报销使用追踪 • 自动验重 电子发票管理 • 实物单据全程在线跟踪 实物管理 • APP 拍照扫描 • 影像增删改查处理 • 影像质量优化 影像管理 • 电子档案在线归档 • 电子档案在线调阅 • 纸质档案独立归档

及交 期预 估 数字 化制 造工 艺规 范 自动 化生 产控 制 透明 化人 员管 理 精细 化成 本管 理 能源 数据 采集 和监 控 能源 消耗 预测 及优 化 碳排 放核 算和 追踪 数字 化安 环管 理 数字 化仓 储物 流管 理 数字 化研 发质 量 数字 化制 造质 量 数字 化质 量全 过程 追溯 基于 大数 据的 质量 智能 分析 煤炭 质量 管理 数字 数字化制造质量 数字化制造工艺规范 自动化生产控制 透明化人员管理 精细化成本管理 数字化闭环运维 设备性能及预防性维护管理 备品备件管理 能源数据采集和监控 能源消耗预测及优化 碳排放核算和追踪 数字化仓储物流管理 数字化安环管理 生产制造运营塔 自动排产及交期预估 特变现状 “ 数 ● 智” 特变 数字化质量全过程追溯 结构化工艺路线规划 * * 调整说明：先夯实变压器研发、设计数据管理基 统一的研发平台：支持研发全过程管理 扩展的协同 : 创建单一数据源以实现设计数据快速准确共 享 可追踪的产品数据共享 集成的跨学科物料清单（ BOM ） 关联的设计物料清单 / 制造物料清单 高效的设计审核 为跨学科、跨部门、跨地域的人员协同创建一个单一的数据源，以实现产品数据 有效的、可追踪的共享，使相关人员能够便捷获取产品数据并提前处理反馈 通过构建一个安全的系统架构 体系以实现产品信息、流程和

控制的项目策划及监控，无统一项目管理系统；  针对测试及调试，目前无规范性、系统化的系统支持；  产品的质量管理及问题管理无系统支撑；  产品的质量问题解决过程无系统支撑，无法做到知识积累和问题追踪；  无问题库，多数问题的解决过程都是后台操作，从而使问题从发现到解决的过程被隐藏或记录丢失；  当前软件主要是外包设计，未来有可能自己开发，针对外包开发，缺乏有效的管理；  当前业务主要在国内，未来将向全球化发展。 目过程更透明化、更可预测和可控； 3) 测试及调试管理：建立测试及调试的管理系统，规范化测试及调试过程，使测试及调试过程可 记录、可追踪，并且可与需求及产品结构相结合，提升测试及调试的完整性和质量； 4) 质量管理：产品质量的问题管理无系统支撑； 5) 产品质量的问题解决过程无系统支撑，无法做知识积累和问题追踪； 6) 分阶段建立和完善企业级问题库解决支撑平台，改善目前问题存在的后台操作、问题被隐藏或 记录丢失问题； 出现石块滞留现象。泥浆的含沙量、泥浆流速、石块形状和尺寸大小及位置、通道的形状等因素对整个 输运过程的影响，研究泥浆的运输能力，可以为通道优化以及泥沙流量匹配提供指导意见。 Rocky DEM 可以通过描述砂石的真实形状，追踪每一个固体颗粒的运动状态，分析颗粒的力学行为以及 颗粒对设备的影响，结合 ANSYS Fluent 的流体计算功能，可以得到在泥沙是否能够完全带出石块或石 块滞留时的位置，从而了解泥浆的输运能力。

理（Customer Relationship Management, CRM）系统，正日益显现其在 应对新需求时的固有局限性。传统 CRM 的核心使命是帮助企业通过 统一的平台，集中管理客户信息、追踪销售流程、执行营销活动并优 化客户服务，从而提升客户满意度与忠诚度，最终驱动业务增长。然 而，正是这些曾经赖以成功的核心功能，在新的商业环境下逐渐暴露 出了其设计的局限性。与此同时，人工智能（Artificial 长。这种代际升级不仅是体验优化的必然诉求，更是存量市场中构建 可持续竞争优势的核心路径。 2.传统 CRM 的能力局限 传统 CRM 的核心功能，如联系人管理、销售流程自动化和客户 互动追踪，其设计初衷是记录和规范化，但在应对现代商业的动态性 和复杂性时，这些功能暴露了其根本性的局限。 一是人工录入数据成本高昂。传统 CRM 的有效性高度依赖一线 员工准确的手动数据录入。这一机械操作为本应聚焦于创收活动的核 AI 技术，在营销场景下系统能够实现从线 索获取到客户转化的全链路自动化执行与管理。AI 支持系统 自动抓取用户信息，实时清洗数据并生成用户画像，并支持 系统自动执行个性化内容生成、渠道调度及效果追踪。这一 纵向深化的营销场景内自动化演进降低了人力成本，提高了 个性化服务的精细程度。 2) 销售管理自动化：在 AI 技术的支持下，销售场景下 CRM 系 统能够将销售经验转化为可复用的 AI

APT 云端 协同防御 威胁情报 紧急事件同步 预警处置 智能分析 事件发掘 风险汇聚 行为研判 追踪溯源 WEB 攻击检测 文件攻击检测 邮件攻击检测 失陷主机检测 异常流量检测 深度关联分析 网站漏洞利 目录穿越 跨站攻击 注入攻击 WEB 动态行为 WEB 后门访问 WEB 恶意文件 异常数据清洗过滤 资产指纹库 安全事件库 标准流量库 威胁情报库 用户信息库 安全主题库 数 据 采 集 数 据 治 理 数 据 仓 库 外部攻击态势 横向威胁感知 资产失陷态势 数据中心态势 攻击追踪溯源 攻防演练态势 态 势 感 知 监 测 预 警 安全管理体系设计 安全管理制度  制定安全策略  建立安全管理制度  专人负责制定和发 布管理  定期评审和修订管 理制度 监测，结合大数据技术、机器学习、数据建模、关联分析等方法对多 源异构数据进行综合分析，形成对网络安全全面的态势感知分析。平台结合网络安全监管的实战需要，实现等级保护、实时 监测、态势感知、通报预警、追踪溯源、应急处置、安保指挥、攻防演习、管理考核等系列网络安全监管业务系统，为当下 网络安全监管提供手段、方法，为攻防实战提供应用。以满足包括公安、网信、行业主管单位、大型企业等领域在内的新监 管需求。