罗戈网:2025年值得关注的供应链技术的主要趋势报告通过不断评估和采用数字技术,例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 (UI) 和多功能机器人,帮助扩展连接。 2 确定培养“智能”的机会,其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 (DI) 和智能仿真。 默认情况下,通过使用严格的治理方法(包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分) 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 今年的主要趋势分为两大主题: 连接 — 在不同领域中发挥关键作用,推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。 智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策,并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 (见图 1)。相反,趋势是相互关联的,其重要性不仅因组织成熟度而异,还因行业、业务 产 品质量的提高、安全意识的提高和政府法规的激增,可追溯性变得越来 越重要。 智能标签和传感器将有助于更实时地了解端到端供应链,从而更快地响 应可能的偏差并能够避免中断,从而实现更高的质量和更及时的决策。 部署将为产品认证、库存和资产可见性或货物跟踪提供值得信赖的嵌入 式来源和身份 — 所有这些都以低廉的价格提供。此外,环境不可见智 能将为分析和 AI 提供关键的新数据源,以改进产品和供应链流程。0 积分 | 33 页 | 2.27 MB | 3 月前3
数字水利工程引入DeepSeek人工智能AI大模型应用方案3.3 结果可视化.................................................................................52 4.4 智能决策支持......................................................................................53 4.4.1 预测模型 优化算法.....................................................................................57 4.4.3 决策建议.....................................................................................60 4.5 系统集成与接口 ..125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力,水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时,往往显得力不从心,尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力,引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台,具备强大的数据处20 积分 | 134 页 | 395.13 KB | 5 月前3
实现自主智能供应链:2035年企业竞争的新高地治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局;与 此同时,气候压力日益加剧,消费者期待持续高 涨,传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下,供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一,打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性,即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI(agentic AI)这类新兴系统而言,这一点尤为 的企业,将创造出前所未有的商业价值,并构建起 强大的运营韧性;而那些固守传统、不愿革新的企 业,则将面临日益严峻的生存挑战,甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革,是 选择引领未来,还是被动等待?这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图,助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革, 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到,传统商业增效策略的回 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化,即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么,这对企业员工而言意味着什么?我们 的研究表明,在自主智能供应链的生态系统中, 人力依然是核心要素。事实上,最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到,这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现,每个阶段都推动着效益提升。0 积分 | 28 页 | 2.74 MB | 3 月前3
2025年数智领导力案例集-帆软数智化时代,数据赋能企业价值创新 数智领导力 千行百业突破力 供应链协同力 AI智能洞见力 数字人才驱动力 精益运营管控力 数字管理领导力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 帆软 让数据成为生产力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 声明: 本刊物所载企业案例的数据均已脱敏处理,或使用的虚拟数据。 本刊物由 © 帆软软件 三棵树:数据治理与应用并行,开创三棵树经营提效“新密码” 潮宏基:作为彩金珠宝的领潮者,潮宏基如何用数据谱写品牌零售新“饰”界? 广州酒家:当老字号遇上数字浪潮,广州酒家用科技续写百年“不老”传奇 帆软软件:数据驱动构建全场景智能决策体系 02 精益运营管控力 053 060 066 多彩贵州航空:BI 点燃数字化引擎,多彩航开启多彩绿色发展新征程 宁德新能源:2h 降至 5min,帆软产品组合助力生产提效,实现数字化全员参与 109 联宝科技:供应链控制塔(SCCT)- 从可视走向价值 华熙生物:供应链数据可视化平台 06 千行百业突破力 117 126 134 142 150 155 京东方:业务智领决策链:全景洞察,多层协同,数据驱动业务提效 浙高运:零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式 中国矿业大学:智慧引领 数据赋能 -- 助力后勤服务高质量发展 维维食品:智能促销指挥官——数据驱动的精准营销与客户忠诚度提升10 积分 | 83 页 | 3.67 MB | 2 天前3
AIGC生成式AI大模型医疗场景应用可行性研究报告(152页 WROD)37 3.2.2 决策支持.....................................................................................39 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用...........................................................42 4.1 临床决策支持...... 助力医生进 行更为精准的诊断和治疗。因此,在医疗场景中应用生成式大模 型,具有极高的现实意义与可行性。 当前,面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战,传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策,这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术,可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先,生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值,如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析,就能为诊断、治疗和预 防提供有力支持。生成式大模型的逐步成熟,使得医疗行业能够从 海量数据中提取有意义的信息,同时为医疗决策提供辅助。具体而 言,以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势: 加速医疗信息的处理:生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据,从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。 提升60 积分 | 159 页 | 212.70 KB | 4 月前3
基于大语言模型技术的智慧应急应用:知识管理与应急大脑灾 害事故,保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标,强调要适应科技信息化发展大势,以信 息化推进应急管理现代化,提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型,通过对海量文本的训练习得语言的统计规律, 从而具有理解和生成自然语言的能力,实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型(bidirec⁃ 言模型的知识获取与创新的原理之上,探讨了其在应急管理信息化建设中的应用,针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限,提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式,在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑,从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型,智慧应急,知识管理,应急大脑 引用格式 龚晶,黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用:知识管理与应急大脑 识服务,主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层:覆盖应急管理全过程,包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层:为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱,尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 图2 应急管理系统架构图 Fig. 2 The architecture diagram20 积分 | 8 页 | 3.21 MB | 2 天前3
金融贷款评估引入DeepSeek应用方案........................................48 4.4 自动化决策系统..................................................................................49 4.4.1 决策流程设计............................................... 贷款评估领域发挥更大的作用,为金融机构提供更加智能化、个性 化的风险管理解决方案。 1.3 本文的目标与结构 本文旨在详细介绍如何将 DeepSeek 技术应用于金融贷款评估 的全流程,以提高贷款决策的效率和准确性。DeepSeek 作为一种 先进的人工智能技术,能够通过深度学习和数据挖掘,从海量数据 中提取有价值的信息,辅助金融机构进行更精准的风险评估和客户 信用分析。为了确保方案的可行性和可操作性,本文将从以下几个 术在贷款评估中的应用价值,并掌握其在实际操作中的具体实施方 法,从而提升整体业务水平。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台, 专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结 合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力,能够快速 处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek 平台通过多 层神经网络模型,能够自动提取数据中的复杂特征,并结合金融领0 积分 | 127 页 | 348.05 KB | 5 月前3
人工智能与数字化转型的业财融合战略财务:战略财务是指在企业战略管理过程中,运用财务管理的方法和手段,对企业 战略目标、战略规划、战略实施和战略控制进行分析、评价和决策的活动。战略财务关 注企业长期发展,通过资本结构、投资决策、融资策略等方面来实现企业价值最大化。 管理会计:管理会计是指为企业内部管理者提供决策依据的会计信息,用以规划、控制和评价组织内部的 业务活动。管理会计主要关注成本控制、预算编制、业绩评价等方面,帮助企业有效地实现管理目标。 财务战略规划:根据企业整体战略目标,为企业制定长期的财务规划和目标,确保财务资源的合理分配和利用。 资本结构优化:分析和优化企业的资本结构,平衡债务和权益的比例,降低企业的财务风险。 投资决策:评估企业投资项目的财务收益和风险,为企业制定合理的投资决策,提高投资回报率。 融资策略:根据企业的发展需求,选择合适的融资渠道和方式,降低融资成本,优化企业的财务状况。 企业价值管理:关注企业价值的创造和提升,制定和执行相应的 字化 转型的需求,优化业务流程和决策机制,提高效率和灵活性。人才是数字化转型的关 键推动力,企业需要培养具备数字化技能和素质的员工队伍。绩效管理则可以激励员 工积极参与数字化转型,为企业创造价值。 业务流程优化、数据驱动的决策、客户体验和服务创新是数字化转型的具体实践。企 业需要运用数字技术优化业务流程,提高运营效率和客户满意度。通过数据分析支持 决策制定,实现精细化管理。客户体验和服务创新是企业在数字化转型中赢得竞争优10 积分 | 121 页 | 10.01 MB | 5 月前3
基于AI大模型Agent智能体商务应用服务设计方案(141页 WROD)...........................................................................................42 5.3 决策支持模块............................................................................................... ............................................139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中,人工智能(AI)技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具,不 仅能够自动化处理复杂的业务流程,还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此,设计一套切实可行的商务 能够与其他业务系统无缝对接。 效果评估:通过关键绩效指标(KPIs)和数据反馈,定期评 估 AI 智能体的应用效果,并进行持续优化。 总之,商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施,不仅能够 帮助企业提升运营效率和决策质量,还能够为企业创造新的商业价 值和竞争优势。通过科学合理的设计和高效的执行,商务 AI 智能 体将成为企业数字化转型的重要推动力量。 1.1 背景与意义 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展,企业在日常运10 积分 | 141 页 | 647.35 KB | 2 天前3
华为智慧城市交通一体化解决方案交通发展行动计划( 2017— 2020 年 ) 》 ( 交 办 规 划 〔 2017 〕 11 号 ) 将 “ 跨行 业、跨区域协同的交通运输 运行监测和应急指挥体系基 本建成 , 基于大数据的决策 和监管水平明显提升 ”列为 主要目标 , 以“提升宏观决 策、 业务管理和社会服务的 能力和水平 ,形成集多种运 输方式日常运行监测 、 重点 运行指标分析、 预测预警和 突发事件应急处置管理体系 201912 :长三角区域一体化发展规划纲要 201902 :粤港澳大湾区发展规划纲要 201512 :京津冀协同发展交通一体化规划 5 • 车辆多行驶慢 • 道路堵污染重 • 弱协同决策难 • 不精准难预防 枢纽集散、拥堵治理 重大活动 / 重要节假日、恶劣天气 预测预警、行业监管 公共交通、运输秩序、政策法规 交通拥堵 • 拥堵频发 • 秩序混乱 事故频发 ,重大活动场所、重要节假日、恶劣天气、突发事件 人 流、车流精准感知分析预测不足 ,难以基于大数据分析碰撞 ,提供精准可预测的指标数据。 3. 业务数据 AI 分析能力不足 ,预测不精准 ,无法为领导决策提供可靠支撑。 1. 预警分析低效。事件预警缺少 GIS 全局态势图展示 ,缺少视频联动 ,定位核查低效预测预警和协同联动功能少 ,突 发 及应急事件处置压力大。 2. 跨部门会商能力不足。采用传统的电话语音方式20 积分 | 46 页 | 6.64 MB | 4 月前3
共 202 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 21
