整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 产业园区智慧招商解决方案 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行

： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 于 2022 年 8 月，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 企业数字驾驶舱整体规划 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 于 2022 年 8 月，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 目录 企业数字驾驶舱架构规划 2 企业数字驾驶舱数据架构规划 3 IT 基础设施与信息安全架构规划 4 建设方案概述 1 数字驾驶舱组织与管控架构规划 5 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 ： 制作时间： 2023 年 睿利而行 于 2022 年 8 月，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案

整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 睿利而行 集团企业数字化转型 整体蓝图与实施方案 - 2 - 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 项目的背景、目标、工作过程回顾 背景 目标 集团数字化总体解决方 案项目  集团内部面临着集团管控提升和企业运营优化 的双重任务 数字化总体解决方案 数字化建设 项目群管理 项目立项 审批 …… …… …… - 3 - 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 内容概要 战略方向 总体方案 实施计划 保障体系 后续工作 数字化总体方案 有哪些要点？ 集团未来数字化

流程概览 目标 • 基于一致性无约束周需求计划，生成一致性主计划 主要输出 • 成品到 RDC 的 8 周分配数量 (ATP) • 为运输 / 物流部门 提供装运计划 • 产能计划和周生产计划 时间周期 • 周频率、 17 周周期（ 13 周到周， 4 周到月） • 需求计划准确性和发 布及时性 • 最终计划需求调整，不评估影响 • 额外订单 / 急单管控 • 历史数据和主数据的准确性 1 流程名称 主计划 编号 输入 活动 (L3) 描述 输出 负责人 3.1.1 需求计划 主计划 动态数据 准备数据集 准备运行主计划需要的数据集 • 周一致性需求计划 • 主数据（截止时间） • 动态生产数据（来自 ERP ） 周供应计划的数据 集 主计划员 3.1.2 数据集 最终需求计划 准备初版主计划 检查数据集的完整性 运行主计划引擎产生初版主计划 与相关团队分析讨论短缺，解决瓶颈 周工单 4 周装运订单 关键 物料采购 计划 海外 PO ERP MRP 17 周 工厂计划 4 周 物流计划和销 售 ATP # 计划描述 最长周期 频率 主要依据 输出数据 时间 单位 编制部门 编制角色 系统 支持 1 主计划 17 周 周 ERP ( 主数据、动态数据、 BOM ） SNP ( 生产资源、原材料 库存 ) 周主计划 周 供应链 主计划员 SNP

职能支持人员培训：针对各职能部门员工所设计的培训， 主要内容 是与其所在岗位相关的技能培训及进一步提高。 1.3.2 培训按性质分 1.3. 2.1 制度性培训：公司规定员工必须参加的培训，视同工作时间进 行考 勤。按参加人员范围分为 公司培训：人力资源部组织实施的培训，内容为公司战略、新文 化、新思想等。 部门培训：各部门自行组织实施的培训，内容主要为专业技能， 将公司分为四大部门，分别为软件产品事业部、DY 职位需求和个人需求确定的途径主要有以下几种 2.2.2.1 员工培训需求调查表：人力资源部在绩效考评之后将书面 的《员工培训 需求调查表》（见附件 2-1）发放到各部门，各部门汇总本部门所 有成员培训需求情况后填写该表，并于规定时间内交到人力资源部。 在一年一次的绩效考评中，由一个主管与员工交谈反馈的环节，这时 员工可向主管提出自己的培训需求，主管也提出其认为该员工下一年 度所需的培训。这些需求均反映在《员工培训需求调查表》中。 人力资源部把收集的需求信息转化成可操作的目标 2.3.1 对需求按下列标准进行必要性排序 与工作关联性越大，必要性越大； 需求人数越大，必要性越大； 近期需求比远期必要性大。 2.3.2 对可行性的证实 内容及形式 时间 经费 组织力量（精力、能力） 教学资源（师资、教学资料、场所、教具等） 2.3.3 在对必要性和可行性进行比较和证实后，人力资源部根据需 求制订或调整 相应的培训计划 2.3.3.1 制订年度

或产品。这种以产品为计算基础的商业思考 模式，就是“垒砖头”的商业范式。 用“数人头”取代 “垒砖头”的商业范式 数人头 • “ 数人头”就是根据客户过去一 段时间在企业的消费总额，将整 个客户群体整理为金字塔结构， 弄清楚每月、每季度、每年的多 少销售业绩分别是从金字塔的哪 个层级产出的，清楚每个层级的 人数及该层级的平均客单价，这 企业在要求员工重视客户服务时， 应思考以下 问题： 你的“上帝”姓什么、叫什么？ 他们住哪里或在哪里上班？ 他们上次消费是什么时候？买了什么东西？ 他们什么时候会再来光顾？ 如果他们没有在预期的时间消费，你能很快 知 道吗？ 如果他们没有来消费，你能否采取有效行动 把 他们再找回来？ 消 费 者 商 家 每个层级的会员可以享有何种权益 设计会员制度应该考虑的几个要点 侦测。 3. 扩大战果 当会员第一次被激活后，部分会员会开始 持续活跃，但仍会有部分会员在积分用完 后回到原来的状态。这时就需要为会员制 造一个持续消费的理由，让会员能在未来 一段时间内，连续进行几次消费。 积分临界点 1500 点 1200 点（接近但未达到临界点） 对四个群体 A/B/C/D 采取不同方案， 优先激活 激活会员的三阶段战役 A B C D 1500

问题，从而保障平台系统长效良 性运行、数据资源有效流动。 1) 提供大数据平台运行状态信息，给出各项服务实时运行状态信息、运行时刻 表等； 2) 提供大数据平台异常信息相关处理功能，包含按照时间搜索、项目搜索、会 话搜索的异常信息，异常数据汇总等； 3) 提供大数据平台异常信息的警告机制，通过系统内的邮件，以及外部的接口 达到警告信息通知。 23 大数据平台项目实施规范 2.5 根据用户需求不断创建主题数据库和数据集市增值资产、推广开发 新的决策分析应用，监控数据资源建设、变化、共享交换情况，推 动数据资源的质量持续改进，实现平台化的运维管理思路。 3.3. 实施进度（示例） 序号 项目阶段 完成时间 1 项目启动 签订合同后 5 天内完成。 2 安装部署 签订合同后 15 天内完成。 3 摸底调研 签订合同后 45 天内完成。 4 建章立制 签订合同后 60 天内完成。 5 分析设计 指定参与需求分析、数据源分析的项目组和业务职能部门的相关人员。 2) 协调需求分析与摸底调研过程中的业务人员、时间安排等有关事项。 3) 提供进行数据源分析的相关信息。 6.1.3. 第三方厂商 1) 指定参与需求分析、数据源分析的项目组和业务职能部门的相关人员。 2) 配合需求分析与摸底调研过程中的业务人员、时间安排等有关事项。 3) 配合提供进行数据源分析的相关信息。 6.2. 提交文档 1) 《数据源调研报告》

题。通过对大量历史数据的分析，该模型能够预测顾客的需求，优 化菜单设计，提升服务质量。例如，在点餐环节，DeepSeek 大模 型可以通过分析顾客的饮食记录，推荐符合其偏好的菜品，减少决 策时间，提高顾客满意度。 在餐饮供应链管理方面，DeepSeek 大模型同样展现出其优 势。传统的供应链管理往往依赖经验判断，难以实现精准的库存控 制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 DeepSeek 大模型的另一大亮点。通过 对餐饮运营数据的实时分析，模型可以帮助管理者优化资源配置、 预测销售趋势、降低库存成本。例如，系统可以根据历史数据和外 部环境（如天气、节假日等）预测未来一段时间内的客流和销售情 况，从而提前调整采购和人员安排。 DeepSeek 大模型的部署方式灵活多样，既可以通过云端服务 实现快速接入，也可以根据餐饮企业的特定需求进行定制化开发。 其模块化设计使 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的反馈和评论，自动生成有针对性的改进建议。例如，模

别复杂交易中的异常情况，并自动生成符合合规要求的核算报告。 这不仅减少了人工干预的需求，还大幅降低了操作风险和成本。 根据行业数据，采用智能核算系统的银行在核算效率上平均提 升了 30%以上，错误率降低了 50%。同时，合规审查的时间缩短 了 40%，显著提升了银行的整体运营效率。这些数据表明，引入 DeepSeek 等智能技术，对于金融银行的核算流程优化具有重要的 现实意义。  传统核算流程的痛点： 1. 手工操作效率低，耗时较长。 数据清洗、数据核对、凭证生成和报表输出。这些环节通常由不同 的部门或系统负责，数据流转过程中容易出现信息孤岛和数据不一 致的问题。例如，数据收集阶段，不同业务系统的格式和标准不统 一，导致后续清洗和核对工作耗费大量时间；数据核对阶段，人工 核对不仅耗时，还容易出现遗漏或错误；凭证生成和报表输出阶 段，由于缺乏自动化工具，往往需要多次人工干预，增加了操作风 险和成本。  数据收集：各部门业务系统数据格式不统一，对账困难。 首先，提升核算流程的自动化水平。通过 DeepSeek 的智能数 据处理能力，实现从数据采集、清洗到核算报表生成的自动化处 理，减少人工干预，确保数据的准确性和一致性。预期在项目完成 后，核算流程的处理时间缩短 30%，人工错误率降低至 0.1%以 下。 其次，增强数据分析与决策支持能力。利用 DeepSeek 的机器 学习算法，对历史核算数据进行深度挖掘，识别潜在的财务风险和 运营问题，为管

。 （5）景区间客流轨迹分析：景区间客流轨迹分析：跟踪记录游客在多个 景区见的活动轨迹功能，分析游客历史游览习惯；游客驻留时长/频次分析：统 计分析游客在特定景区的主流时长，统计分析游客在特地时间（日、周、月、 年等）段内进入相关景区的频次功能。 1.3.4 风控（征信） 对移动各种来源的大数据（如用户属性、位置、行为等）通过 XX 量信运 营商模型系统进行计算，将运算结果以不可逆加密数据的形式与互联网大数据、 分布式内存数据库，根据业务需求，设立基于内存数据库和通用关系型 数据库实例，提供快速交互能力的数据源，支撑包括实时经分，实时 KPI 等需要快速响应应用。以及为接受营销推荐的用户完成订购，记录 营销结果等实时交易。 存储周期：时间处理窗口。 3.2.3 数据一致性保障 3.2.3.1 数据一致性 一致性的主要体现当数据质量管控平台和数据资产注册的内容是否跟其实 际使用的表是否一致。系统提供多种核查手段，确保数据提取、转换和统计的 系统管理管理员会进行审批。审批的项目包括：程序名称，表名是否规范， 字段名称和中文信息是否完整。  上线执行 开发人员在界面上直接提交上线。上线时信息传给调度平台，进行调度任 务注册。 上线时间设置 包括临时上线和正式上线两种。  临时上线，需要开发人员填写生效的开始日期，结束日期，周期。  正式上线，系统会自动将程序代码、数据结构从开发环境的配置信 息部署到生产环境下。 