餐饮服务与数字化运营 CATERING SERVICE & DIGITAL OPERATION MANAGEMENT 模块四 物资管理 思维导图 项目二 餐饮物资的使用与保养 ● 知识目标 1. 掌握餐厅物资在餐厅运营中的流转过程。 2. 了解餐饮物资在使用过程中产生损耗的原因和防控 方法。 ● 能力目标 ● 素养目标 1. 能够分析在宴会各环节中餐饮物资损耗的风险点， 刷子或其他工 具刮除盘、碗 中的剩菜。 刮 冲 先将分类 后的餐具装进 塑料筐内进行 清洗，再用高 压水枪进行清 洗，冲掉污物。 03 04 洗 洗去餐具 中的油污，可 手工清洗或机 器清洗。 01 餐具收撤 要按照材质、 规格进行分类 摆放，防止造 成破损。 收 05 放 清洗后的 餐具要分类存 放，小碟、小 碗在前，大碟、 大碗在后。 用 于 塑 料 及 金 属 刀 叉 小 面 积 餐 式 消 毒 ； 漂 白 粉 消 毒 法 适 用 于 耐 氯 材 质 的 餐具； 84 消毒法具有强氧化 性 ， 但 必 须 正 确 稀 释 ， 不 可 与其他清洁剂混用。 02 餐饮物资的保养 餐具保养和管理 瓷器每次使用完毕都要清洗消毒，用专用抹布擦干水 渍后分类；堆叠管理时，尽量堆放在架子下层，高度 以便于取放为宜；搬运时，要装稳托平。

。 鉴于此，继上期《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建 议》 4报告发布之后，绿色江南继续追溯光伏产业链上中游环节， 对硅料、硅片和光伏电池片企业的可持续发展情况进行深入观察， 并提出相应的建议，以期为光伏产业的可持续发展提供参考。 本期观察聚焦于光伏产业链上中游的核心环节——硅料、硅 片和光伏电池片业务主要企业，通过分析企业披露的可持续相关 举措成效信息，为企业未来的绿色转型提供有价值的参考和支持， cc/section/85/3660 4《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建议》绿色江南发布 https： //baijiahao.baidu.com/s?id=1823353842386640310&wfr=spider&for=pc 3 一、数据来源与研究方法 图 1：绿色江南航拍 本次观察所采用的数据来源包括各企业公开发布的年报、可 持续发展报告（包括 ESG 及社会责任报告）、官方网站报道，以 、温室气体排 放量、产品碳足迹认证情况、“三废”（废水、废气、固体废弃 物）管理措施以及环境投入等关键指标密切相关，因此，通过对 以上指标的披露数据及信息进行针对性观察与深入分析，不仅 本期可持续信息披露观察聚焦于光伏上中游产业链的三大核 心环节：硅料生产、硅片制造以及光伏电池片生产，涵盖了总计 54 家上中游企业。这些企业的名单基于中国光伏产业协会公示的 信息、近三年的产能与市场数据、行业专家建议及其他公开资料

智慧园区整体解决方案 XX 有限公司 XX 分公 司 1. 项目背景 2. 解决方案 4. 推进计划与实施方案 3. 成果展示 目录 2 四川江油工业园区是 1992 年经四川省委、省政府批准成立的省级工业开发区。原规划面积 7.29 平方公里，新扩区 20.73 平方公里，园区规划总面积达到 28.02 平方公里。 园区为进一步落实“一园一主业、园区有特色”和江油市委市政府打造“特钢新城”以及“ 升园区软 硬件技 术环境、提升园区对外形象、满足入住企业需求，致力打造西部中小企业腾飞基地。 四川江油工业园区 项目背景 四川艺精长运超 硬材料有限公司 四川清香园调味 品股份有限公司 成都无缝钢管 公司江油钢铁厂 江油市胜峰天然 气化工有限公司 某某 - 有限公司等 四川江油工业园区项目分布图 缺乏统一管理各个区域的 数据和信息资源手段 园区内外部产业互动缺失 对外业务拓展能力不强 基础应用平台零散 园区集中统一管理平台空白 需求分析 (1/2)- 信息资源整合 园区基础设施不完善 园区服务整体水平需提升 目前园区招商引资面临四川其他产业园区的各方面竞争，招商引 资难度加大。 现有的园区内企业生产力过剩，多余产能浪费严重。 目前四川江油工业园区决心打造一流的智慧园区，以互联网为载 体的信息化体验环境打造可以提高企业的感知度，增强企业入驻 信心。 一些产业发展碰触

............................ 89 4. 云栖重磅 | 从数据到智能：Data+Al 驱动的云原生数据库 ...................... 100 第四部分：Data+AI 方案实践 ........................................................... 111 1. 内附源码 | 头部基模企业信赖之选一一 40 多种数据源，实现多云和自建数据源的无缝集成。 OneOps 则整合了 Notebook 和 Copilot，提供一体化的 Data+AI 开发环境，包括 数据、机器学习模型及大型语言模型开发，可实现 DMS+X 一站式的 Data+AI 全生 命周期管理。X 代表任何数据引擎，如云原生数据库 PolarDB、云数据库 RDS、云原 生数据仓库 AnalyticDB、云原生多模数据库 Lindorm DMS：OneMeta+OneOps。该平台由 Data+AI 驱动，兼容 40 余 种数据源，实现跨云数据库、数据仓库、数据湖的统一数据治理，帮助用户敏捷、高 效地提取并分析元数据，业务决策效率可提升 10 倍。 阿里云副总裁、数据库产品事业部负责人 李飞飞 “数据是生成式 AI 的核心资产，大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时 分析能力，以数据驱动决

可信高速数据网的总体框架 17 四、可信高速数据网创新发展的关键技术 ������������������������������������������� 20 (一) 数据与算力协同 30 (三) 数据集千公里可信传输验证，筑牢跨域数据要素高效流通底座 31 (四)“一表同享”政务数据融通协同，赋能跨部门数据融合与治理创新 33 参考文献 ��������������������������������� 36 (三) 加快技术攻关，突破可信高速数据网瓶颈 37 (四) 建立评估体系，保障可信高速数据网可持续发展 38 (二) 数据与网络协同

重庆美心（集团）有限公司数字化绿色化协同转型发展案例 ....................... 251 华融化学股份有限公司数字化绿色化协同转型发展案例 ........................... 256 四川金象赛瑞化工股份有限公司数字化绿色化协同转型发展案例 ................... 263 贵州赤天化桐梓化工有限公司数字化绿色协同转型发展案例 .................... 视觉等人 工智能技术方面持续积累，大量技术成果应用于搜索引擎等 产品。近 10 年百度在深度学习、大模型、自动驾驶、AI 芯 片等领域持续投入，成为全球为数不多在“芯片—框架—模 型—应用”四层全栈布局的人工智能公司。 二、智能调度大脑”赋能数字化绿色化协同转型方案简 介 作为一家领先的 AI 公司，百度高度重视数字化绿色化 协同转型。在内部，我们不断强化自身数字化能力建设，实 动交通物流行业的数智化转型，助力中国物流行业走向更加 绿色、可持续的未来。 四、应用场景及下一步举措 基于百度技术底蕴，智能调度大脑深度融合物流大模型与 强化学习算法，显著提升路网计算效率与方案泛化能力，覆盖 六大核心场景：一是干线运输，沿途串点路径优化，提升长距 运输合理性；二是城市配送，满足万级点位大规模计算，实现 高效能排单排线；三是多式联运，公铁水运输模式优选与衔接 调度；四是运力调配，货车运力供需实时匹配与动态调拨；五

...........................................................................- 138 - 案例 14：TINECO 添可全渠道客服解决方案 .............................................................- 140 - 案例 15：名创优品：飞书“一店一群” 补了线下门店在夜间闲时或者店主需要临时外出时的门店经营空白，提升门店单日营收效 益，在延长经营时间的同时降低了用工成本，实现门店效益最大化。 - 2 - 实施流程： 1. 门店勘验：对门店的可实施性进行勘验并提供符合 AI 值守要求的监控布点图。 2. 签订业务受理协议和云值守运营协议； 3. 收集门店相关的用于支付开通和运营相关的信息材料。 4. 确定实施方案并发货预约安装。 2030"战略指引下，天虹旗下 sp@ce 超市启动健康消费升级项目，聚焦品质家 庭与都市年轻客群，构建覆盖有机、低碳、无抗等在内的 12 类健康标签体系。这一战略不 仅顺应健康消费趋势，更将健康从政策理念转化为可落地的商品标准和购物体验，通过商 品精选、场景升级、数字化赋能等一系列创新，提升消费者的决策效率与购物满意度。在 这一过程中，天虹旗下灵智数科与汉朔科技作为天虹的数字化合作伙伴，共同构建了从前