食品饮料 MES 解决方案 - 搭建面向智能制造的 精益 数字化工厂 2 食品饮料 MES 项目技术方案目录： 施耐德食品饮料 MES 产品架构 施耐德食品饮料 MES 解决方案 3 施耐德食品饮料 MES 产品架构 4 Confidential Property of Schneider Electric 软件 服务 世界一流 的产品 系统 工业现场 设备

缺乏集中、统一的操作访问入口，未建立 IT 设施的全面操作和审计的内控体系， 对设备的操作无法进行记录和审计； 4. 面向运维的流程机制不规范和完善，缺少对运维服务体系的梳理和规划，缺乏面 。 第 6 页 共 120 页 向用户运维流程的进一步衔接和可持续优化； 5. 面向业务的运维服务导向未能形成，未能够从业务出发将 IT 资源进行逻辑组合， 建立业务管理视图，未能实现从业务层面的服务支撑； 有运维数据提供集中的处理机制，并作为日常运维工作的基础支撑；  资源监控与操作管理体系：面向资源监与控，以资产配置管理库为基础，建 设面向被管理资源的监控管理与操作自动化管理体系。  运维流程与服务管理体系：面向制度与维护，以资产配置管理库为基础，以 制度为依据，以 ITIL 为指导，建设面向服务的运维流程管理体系。  数据综合分析体系：面向管理与决策，以资产配置管理库为基础，对上述两 个层面的数据进行分 务及实施方法在内的全方位建设，方案立足于用户实际需求，从不同角度出发，满足不同 的管理需求。  面向基础设施的管理 全面管理系统资源，提供对网络、主机、操作系统、存储设备、数据库、中间件、应 用软件、虚拟化等 IT 资源的全面管理；包括纵向资源的配置与拓扑管理，可以生成详细的 资产统计报告，以便准确掌握资产情况。  面向维护管理者 。 第 11 页 共 120 页 运维服务管理基于人与流程的结合

鼓励工业互联网平台在 产业集聚区落地，推动地方 政府通过财税支持、政府购 买服务等方式，鼓励中小企 业业务系统向云端迁移，实 现大企业建平台和中小企业 用平台双向迭代，互促共进。 夯实网络基础 1. 面向企业低时延、高可 靠、广覆盖的网络需求， 推动工业企业内外网建设。 加快推进宽带网络基础设 施建设与改造，扩大网络 覆盖范围； 2. 支持工业企业以 IPv6 、 工业无源光网络（ PON ）、 工业无线等技术改造工业企 6 智绘工厂，智造未来 离散型行业背景 – 政策和技术环境 5G 、智能制造、工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分  自《智能制造 2025 》发布，工业互联网产业从学术研究层面向场景落地推进，政策体系逐步完善，伴随人工智能、工业互联网、物联网、 5G 等纲领性文件 出台并逐步打破技术瓶颈，各层级积极响应发布发展规划、工作计划、推广指南，试点和示范项目进入常态化，已经连续三年写入《政府工作报告》； 性问题。 云计算 Cloud Computing  大规模集中式计算形式  面向对数据处理量大和周期 长的业务，使能 ICT 变革  将可伸缩、弹性、共享的物 理和虚拟资源池以按需自服 务的方式供应和管理 边缘计算 Edge Computing  小规模分布式计算形式  面向对响应速度和网络质量 要求高的业务，使能 OICT 数字化  将主要处理和数据存储放在

治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系，实现业务故障实时感知定界 2.2.3 面向故障全生命周期，全方位提升故障感知、诊断、恢复智能化水平 2.3 安全运维现代化 2.3.1 全视角运维安全体系设计构筑金融云运维安全堤坝 2.3.2 体系化、智能化安全运营为云上业务保驾护航 主机上云运维现代化旨在围绕核心系统云平台运维、应用运维及安全运维三大领域系统性构建上云后的云运维 保障能力，全面支撑金融核心应用通过平迁、改造或核心重构三种方式迁移上云后的稳定可靠运行，助力金融 机构平滑稳健地深化数智业务创新，构筑面向自主创新的高质量发展基座。 平台运维现代化 平台运维的现代化转型重点要考虑如下三方面的能力 建设： 全链路运维监控 核心业务上云的过程中，云与应用的耦合度逐步提 高，应用与云平台的关系愈加复杂，因而云运维必须 运行稳定 主动预防 安全可靠 应用改造上云 应用平迁上云 核心重构 资金交易 中间业务 消费信贷 2. 应用运维现代化 主机上云新基座 1. 平台运维现代化 3. 安全运维现代化 全链路可观测 面向应用运维 极简信息汇聚 云网定位定界 故障精准诊断 一键故障恢复 主动风险预防 变更风控管控 混沌工程演练 高可用SLA规划 应用高可用设计 持续高可用治理 运维数据治理 可用性指标构建 运维故障分析

来指导数据仓库建设。 2.2.2.4 数据集市 中央数据仓库构建是对数据集市的数据支撑，几乎所有的业务分析都需要通过进 一步组织数据集市来实现，以满足性能、灵活性的要求。 数据集市的建设主要面向部门、地市和重要的领导，根据其关心的主题、数据层 次、数据粒度不同，构建相应的数据集市。 数据集市的数据直接来自于数据仓库。采用这种方式，可以保持整体数据的一致 性。为一些访问数据仓库十分频繁 可 与业务分析模块的业务分析内容结合，从而为不同层次的使用者提供最适合的信息展 示方式。 2.3 系统关键技术 2.3.1 数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合以便支 持管理决策。  面向主题的：数据以所代表的业务内容划分，而不是以应用划分；  集成的：数据仓库中的数据采用统一的格式和编码方式；  随时间变化的：数据按照时间进行组织并且存储在不同的时间切片 影响数据仓库建设成功的因素有很多，所以在建设的过程中必须注意以下几点：  数据仓库是面向用户的，是由中高层决策人员提出的业务需求驱动的系统。  数据仓库建设，应该取得领导层的信任与支持。  数据仓库是面向主题的。 在数据仓库建设初期，应该做一个企业级数据仓库的规划，建立支持全局的 框架结构，采用积木式构造方法开发数据仓库  数据仓库是面向过程的、是螺旋上升的。 保证实现的数据仓库能解决已知和可能出现的问题，能适用业务需求的变化，

财务业务一体化的内 部交易处理 • 提供现金流量快速分 析：解决现金流量分 析难题 • 支持二级核算单位财 务业务一体化 • 财务共享服务中心 • 按集团本位币、全局本位币统计分析； • 构建面向不同报告要求的财务核算账簿； • 欧盟增值税报表 国际化 集团管控 账表 一体化 财务业务 一体化 国际化 yonyou software Co., Ltd. 目录 客户需求和产品应用目标分析 内部交易协同 5 按二级核算单位结账 6 凭证按二级核算单位编号 yonyou software Co., Ltd. 4. 多账簿  国际化：跨国企业多会计准则、多本币、多会计 期间可应用多账簿建立面向不同报告要求的核算 账簿。  常见的模式包括“所有账簿都是完整核算账”及“一 套完整账一套差异账”模式 关键应用清单 1. 多级集团大集中 2. 分布式部署 3. 二级核算 4. 多账簿 多组织费用管理 7. 账表一体化 8. 共享服务 9. 收付款合同 10. 大报账平台 11. 适配国家标准 V61 V63 V65 yonyou software Co., Ltd. 构建面向不同报告要求的财务核算账簿 核算基础 科目体系一 （中国） 科目体系二 （香港） 本位币 会计期间 中国账 账簿类型 香港账 财务组织 财务核算 账簿 公司 1 公司 1.1 公司

处理 构建 IT 一体化运营能力 构建 IT 一体化运营能力 构建从基础设备、系统、业务的统 一监控，实现业务系统全面运营 CMDB 云管平台 工单系统 一期 12 12 管理体系 · 构建面向业务的主动式统一运营理体系 构建统一 IT 运营管理体系，对基础设备、系统、业务进行统一运营管理，提供 IT 运维监控、业务可视化监控、业务端到端管 理、应用质量保障等多个领域的综合运维管理能力，促进中心 运营管理制度 • IT 运营管理流程 • IT 运营管理技术 规范标准 • …… • IT 服务台 • 服务支撑组 • 服务协调组 通过监控运维人员组织、制度及 工具的建设和完善，构建面向“设 备 - 系统 - 业务” 的主动式统一 IT 运营管理体系，保障各信息系统 稳定性和业务的连续性，实现 IT 监控运维工作目标与组织业务目 标的融合管理。  运维目标：系统稳定性、数 监 控 模 型 诊 断 知 识 库 机器学习素材库 自动生成监控等规则 指标数据库 诊 断 知 识 库 19 19 统一门户 · 面向不同角色与场景，提供可视化的集中监控应用，全面感知系统健康度 统一门户以使用角色和场景展现统为主线，面向不同使用者特定场景，实现对业务、系统资源或能力的“可视”、“可控”、 “可追溯”，分角色分权限向决策层、管理、基层维护人员提供统一的运维视图。而数据可视化支持

GISTC P12 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 P15 海量全国典型地貌区域遥感解译样本集 P16 地类分割样本集 变化检测样本集 建筑物语义分割 道路语义分割 多地类语义分割 无人机航片解译样本模型 面向多领域多场景的系列遥感影像 智能监测模型 GISTC 建筑物变化检测 多地类变化检测 道路变化检测 解译后处理优化，改善解译精度 后处理优化流程 图斑边界规则化 交互式变化检测 多模型兼容支持，满足应用需求 2000 5000 10000 20000 检 测 面 积 ( 平 方 公 里 ) 面向解译前、解译中、解译后，提供影像优化、分布式批量解译、交互式修整等能力。 无人机航片智能监测算法 分布式解译计算集群与集中式解译计算软件 解译效率对比图 GISTC 原始影像 色度匹配后影像

MISSION 为数字中国 提供核心计算引擎 愿景 VISION 成为世界 一流的芯片企业 HYGON 03 04 HYGON 海光DCU行业实战手册 先进微处理器技术国家工程研究中心是专门面向C86架构芯片核心关键技术研究与工程设计的国家级工程实验室。 实验室三大优势 架构 设计 安全 设计 前端 设计 后端 设计 定制IP 设计 封装 设计 领先的“芯”研发体系 北京 流AI、AI for Science和科学计算等各类应用软件 全面精度 支FP64、FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等多精度 计算，精度完备，全面支持科学计算和AI加速计算 全面兼容 面向主流AI生态 DCU迁移平滑无忧 全程护航 支持大模型 多元场景应用落地 DAP（DCU AI Platform / DCU人工智能应用平台） 云原生AI平台 大模型应用平台 光源ModelZoo HYGON 33 34 HYGON 海光DCU行业实战手册 海光DCU算力支撑重点生物大数据平台高效运行，配合DTK异构计算 平台完全兼容主流生态，助力未来异构场景和AI4S转型。 生物大数据平台面向疾病预警、个体化医疗、药物研发等多类场景，承担海量测序数据分析、突变检测、结构建模与多模态融合等任务。 平台需满足以下关键诉求： 背景需求 / BACKGROUND 方案亮点 / HIGHLIGHTS

四是故障跨层诊断能力：大模型集群通信类故障主要包括训 练任务无法拉起、训练任务异常中断和训练任务性能下降。训练 平台、集合通信算子、端（服务器&AI 芯片）、网（路由交换） 串行分析排查周期长、定位效率低。因此需构建面向训练任务的 一体化故障诊断平台，可跨层获取本层故障定位及有效自证所需 数据，实现快速定界定障。 五是 AI 智能运维能力：学术界提出将 AI 技术应用在网络运 维新模式，即网络大模型。其核心方向是通过建立分布式网络性 模型训练方(如 集团总部，及各租户三方子 公司)，需将模型导入训练资 源池，以及将训练好的模型 推理到边，涉及模型传输。 数据资产安全：数据提供者如 何控制数据资产不被滥用。 模型资产安全：面向模型训练 方，是否能追溯模型训练过程， AI 全生命周期的责任追溯。 20 样本传输：AI 大模型训练需 要大量数据样本(包括集团 总部及租户数据)，送到算力 平台训练，涉及数据传输。 避免 训练过程局部拥塞，确保大模型训练稳定、快速完成。 3.AI 集群是算网存高度协同的集群，其规模和复杂度增长 导致故障发生概率增加，集群故障直接导致训练中断影响训练效 率。邮储银行搭建了面向 AI 算力集群的运维系统，实现 AI 网络 关键指标实时监控和预检查，故障时能快速定界定位，并辅助断 点续训，全面提升 AI 集群的训练效率。 2024 年，中国邮政储蓄银行在人工智能（AI）领域取得了