数据管控系统实施是为解决企业所面临的数据标准问题、 数据质量问题、元数据管理问题。 • 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。 数据标准规范落地 • 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。 数据质量问题定位分析 • 提升统一有序的业务系统和 大数据平台数据管控整体解决方案 需要借助元数据管理来解决理想和现实之间 的差异问题 ! 元数据能够辅助管理企业的各类数据资产； 元数据可以如实向用户反映企业的数据资产信息； 元数据管理的工作内容包括人员组织搭建、管理流程的梳理、基 础技术平台的实施； 元数据的解决方案回答了如何让元数据管理产生价值的问题。 解决之道 元数据系统 - 解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 数据质量问题产生原因 质量问题 信息域 技术域 流程域 管理域 数据质量问题产生的原因 , 归 纳分析后可以总结为 4 个领 域： 信息问题域、技术问题域、流 程问题域、管理问题域 大数据平台数据管控整体解决方案 数据质量管理工具介绍 由于对数据本身的描述、理 解及其度量标准的偏差而造成的数据质量 问题。产生这类数据质量问题的原因主要 有：元数据描述及理解错误、数据度量的

........................................................................................3 2. 各模块业务问题................................................................................................... _____________________________________ 2 数字化转型项目方案 二、业务现状 1. 总体应用现状 待补充 2. 各模块业务问题 2.1 设计 ，对于三维设计，目前面临着如下问题：  已经在着手整理标准件、通用件、外购件等模型，但是并不清楚每种模型应该采用的建模方法、需 要包含哪些属性，以及在 Windchill 如何存放；针对以上基础模型，采用目前 目前的设计方式是边设计、边生产、边施工，所以在整机装配完成之前，会牵扯到很多次的变更， 而且在多次的更改之后，很难验证整机装配中各个分系统模型之间是否干涉；或者其中两个分系统 的接口信息更新不同步，发现装配问题后重新变更，耽误产品上市周期；  在方案设计阶段，无法快速的生成方案的模型，以便于方案的评审以及投标方案的准备，只能通过 二维图的方式快速展示方案；  液压、电气分系统并没有实现全三维布线布

助销售全面了解客户情况、评 估客户潜力，为拜访做准备 智能录入CRM数据 语音对话即可录入活动记录、客 户、商机、日程等信息，缺失字 段智能校验提醒 智能百事通 AI能够根据用户问题，智能找 到文档方案、回答问题、搜 索 网 络 信 息 、 查 询 C R M 数 据，解决销售百事百问 智能话题推荐 可根据客户角色画像生成差异 化沟通策略，推荐客户可能感 兴趣的话题，帮助销售与客户 AI助力服务人员精准识别客户需求，加快问题 处理速度，提高客户满意度 人工接待、处理客户问题， 服务成本居高不下 问题处理不及时不精准影响 客户满意度 质检、知识库维护等服务 运营工作耗时耗力 客服Agent AI能力覆盖客户服务全流程，降低企业服务成本，提 升客户满意度 智能客服机器人 充分利用大模型的多轮对话能力 及复杂逻辑推理能力，对于客户 提出的复杂问题对答如流，提升 服务效率 服务效率 智能创建工单 客户语音描述问题，机器人按 需自动创建并流转服务工单， 显著提升问题处理效率 智能坐席辅助 通过AI技术赋能线上客服应答 场景，实时语义解析精准识别 对话核心诉求，自动生成推荐 话术，帮助坐席快速应答 智能工单助手 工单处理中，系统会基于历史工 单数据实时推送当前问题的最佳 解决方案及标准操作流程，加速 同类问题的诊断及处理 智能会话总结 在复杂会话场景下，服务人员

综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向： 1） 人工运维向自动智能运维转变 传统运维工作是以人工处理为主，通过各种专业的人对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 维管理系统应运而生，这类系统是以“工具”的形式出现，即“我不知道该看什么指标，该管什么设 备，反正我都可以管，具体怎 虽然大多数用户建设信息系统时采用的设备、技术都有相似性，但是系统的复杂性、耦合性、 环境多样性都导致每个用户的运维管理重点与难点是存在较多的差异。这种差异既有实际环境中 带来的各种现实问题，也有不同发展阶段不同运维要求带来的实际问题。这些都要求运维管理系 统提供全面、深入的管理能力同时还需要具备开放性，能够根据用户自身运维经验提供“私人专属” 的定制运维策略能力，将用户历史的运维经验，目前的管理重点都通过智能运维策略自动实现， 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3. 从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 8/70

绍 2 通过课程，大家能得到什么？ 2 、掌握数据分析的要素 和步骤，提高数据分析工 作效率； 3 、运用经分系统和重点 应用，遇到分析的问题找 到最佳解决途径。 1 、激发对数据分析的兴 趣，积极使用经分系统解 决实际工作问题； 3 数据分析无处不在 数据分析无处不在，需要大家的积极探索… … “ 大数据时代”惊喜都去哪了？ 在第 86 届奥斯卡颁奖典礼上，莱昂纳多 数据分析不是简单的“分析数据”，他是一种解决问题的方法，是 提出问题 - 分析问题 - 解决问题的有效过程。 数据分析不是简单的“分析数据”，他是一种解决问题的方法，是 提出问题 - 分析问题 - 解决问题的有效过程。 明确目的 明确目的 获取数据 获取数据 预处理 预处理 数据分析 数据分析 结论报告 结论报告 •收集的数据可 能存在不符合分 析要求的问题， 需要预处理过程 初步清洗。 能存在不符合分 析要求的问题， 需要预处理过程 初步清洗。 •数据分析方法有 很多种，如何选 择简单有效的分 析方法是该环节 首要问题。 •数据分析方法有 很多种，如何选 择简单有效的分 析方法是该环节 首要问题。 •数据分析开始 前，必须明确 要分析什么， 解决什么问题， 目的性要明确。 •数据分析开始 前，必须明确 要分析什么， 解决什么问题， 目的性要明确。

概览 -- ITIL V2 效劳支持、效劳供给框架 IT Customer Relationship Management 公布治理 变更治理 配置治理 效劳水平治理 大事〔故障〕治理 问题治理 效劳供给 Service Delivery 效劳支持 Service Support Service Desk 效劳台 容量〔力气〕治理 IT 效劳连续性治理 可用性治理 安全治理 容量管理 服务持续性管理 可用性管理 信息安全管理 供应商管理 转换规划和支持 变更管理 服务资产和配置管理 发布和部署管理 服务检查和测试 评价 知识管理 事项管理 事件管理 请求实现 问题管理 访问管理 运作管理 事况管理 我们的解决方案？ Process A Process B Process D Process C Process E Process n 进展有效而合理的整合，以供给高质量的 IT 效劳。 人员 组织结构 流程 工具 管理软件 询问 + 工具是成功实现 IT 效劳治理体系建设目标的最正确组合 8 IT 运维治理流程化的目标 • 问题：流程把简洁的事情搞简洁了吗？ • 要义：“以偏差代替无序” • 不惜牺牲效率，保证风险把握目标； • 不惜牺牲局部的灵敏性，保证整体的统一性； • 不惜牺牲当前的效率，保证长远的效率； •

对持续学习文化的需求从未如此迫切。 CHRO 站在所有这些需求的交叉点 ， 通常预算下降和持续的运营分心。 正是在这个合适的时刻，人工智能和自动化正变得适合人力资源行业。根据我的经验，它使我们能 够解决普遍的人才问题，例如了解我们的技能，防止不必要的员工流失，对员工热点做出快速反应 ，将员工和外部候选人与职业机会相匹配 ，为管理者提供更好的薪资投资指导，通过机器人流程自 动化消除福利管理和薪资中的手动任务，并为员工创建一个不可抗拒的学习平台。 括整个 员工旅程的用例。在每个领域，我们都描述了 IBM 自实施 AI 以来所看到的一些好处。我们还涵盖了实践主题，例如如何入门，您需要的技能以及有 关公平和 AI 对工作的更广泛社会影响的重要问题。 人力资源中的 AI 业务案例 6 定义 AI AI 已成功应用于视觉感知、自然语言处理、语音识别、语音到文本 转换、语言翻译、语调分析和 其他领域。 AI 标志着 HR 技术的逐步变化 要的信息就在他们需要的时候就在那里。人工智能还提供了机 会 ， 让员工的声音实时被听到和采取行动。 • 尽可能有效地使用人力资源预算 人工智能可以使 HR 通过其资金变得更有效率。人力资源支出可以 转移到更高的价值和更复杂的问题解决，而不会降低对拥有更多常 规人力资源查询的员工的服务水平。通过这种方式节省的人力资源 可以再投资于进一步的人工智能部署，提高人力资源解决业务挑战 的能力，不断发展战略技能，创造积极的工作经验，并为员工提供

供应商绩效 分析和管理 寻源管理、合 同签署、采购 执行 供应商找寻 资质评审、现场评审、 首件或样品、首批或小 批量、 PPAP 或批量 供应商终止 邀请 供应商自助 注册 供应商问题登记 及改进跟踪 二、供应商管理 - 准入总体流程 自助注册 自助注册 首批或小批 首批或小批 PPAP 或批量 PPAP 或批量 汽车玻璃 汽车玻璃 浮法玻璃 浮法玻璃 办公用品 办公用品 系统根据各个指标的权重对 供应商的绩效进行汇总和计 算 • 统计供应商综合排名 供应商总得分 品质 25 ％ 成本 25 ％ 业务 30 ％ 技术 20 ％ • 分析供应商哪些指标存在问题 • 给出改进建议 在门户实现从绩效指标和评估模板定义到数据收集、评估结果汇总、评估结果分析与 改进建议的整个评估过程。 二、供应商生命周期管理 - 考核体系建立 构建全方位 、多层次的评估体系，选择最优供应商 二、供应商生命周期管理 - 建立日常问题登记管理流程 财务问题 到货问题 协同问题  按问题类 型分配责任 人  问题归类：按照日常与供应商往来业务中常见的问题进行分类划分，常见的有：送货问题、财务问题、协同问题等  明确问题记录人：针对不同的业务问题，明确各类问题的记录人员。统一由归口人员与供应商沟通，并与供应商达成 一致意见。  作为供应商评估的来源：在平台记录的问题，作为供应商评估的依据，支持自动统计计算。

案。通过 DeepSeek 的技术支持，企业可以实现 HR 数据的全面整 合、智能分析和精准决策，从而优化人力资源配置，提升员工满意 度，降低运营成本。 具体来看，企业在 HR 管理中面临的主要问题包括：  招聘流程低效：传统的简历筛选和面试安排耗费大量时间和人 力，且难以精准匹配候选人与岗位要求。  绩效评估主观性强：缺乏客观的数据支持，评估结果容易受到 主观因素影响，难以公平反映员工的实际贡献。  培训资源分配不均：员工培训需求多样化，但资源分配缺乏针 对性，导致培训效果不佳。  薪酬管理复杂：薪酬结构复杂，计算过程中容易出现错误，且 难以快速响应市场变化和员工需求。 为了解决上述问题，DeepSeek 提出了基于 AI 技术的人力资 源应用场景方案。该方案旨在通过智能化的工具和系统，帮助企业 实现 HR 管理的数字化转型，提升管理效率，优化资源配置，并为 企业的战略决策提 营需求。通过对企业现状的深入调研，我们发现企业在以下几个方 面存在显著需求： 首先，企业在人才招聘方面亟需提升效率和精准度。通过数据 分析，发现当前招聘流程中存在简历筛选耗时长、候选人匹配度低 等问题。为提高招聘效率，需引入智能化人才匹配系统，借助自然 语言处理和大数据分析技术，自动筛选和推荐符合职位要求的候选 人。具体需求包括： * 简历智能解析与关键词匹配 * 自动化初筛与

物料计划 采购策划 采购实施 供应商管理 供应商质量 进料检验 原材料存 储 原材料上线 物料齐套 生产制造域 包装策划 物流策划 成品库存 物流配送 服务管理 追溯管理 客户支持 问题管理 问题管理 维护管理 生产执行 设备管理 质量管理 仓储物流 工艺管理 订单管理 作业人员管理 成本管理 绩效监控 生产执行过程 物料追溯管理 生产过程监控 返工管理 生产异常管理 出入库管理 原料库存管理 设备监控报警 成品质量检测 能耗数据分析 成品库存管理 设备档案 数据采集管理 质量损失成本 质量问题闭环 能耗优化 能源管理平台 物料请求 物料配送 工艺设计 订单到交付流 产 品 开 发 流 基于问题和对标 / 最佳实践，以梳理出的细分产业数字化场景为方向，识别对应数字化项目， 编写项目卡片，形成细分产业数字化建设线路图 制造数字 化通用业 数字化质量 全过程追溯 三维结构化工艺 数字孪生研发仿真 制造 交付物流 售后服务 全球产品 协同研发 变压器产业现状及数字化举措分析 研发 / 设计 工艺 生产 / 设备 质量管理 现状与问题 对标 / 最佳实 践 数字化核心举措 • 三维建模 应用水平 低，参数化、智慧化设计 不足 • 三维设计工具版本和 基础环境配置不统一，基 于小装配模块方式实现的 三维设计且应用覆盖率低