工程培训组和甲方技 术人员 施工方实施组、甲 方、监理方技术人员 项目领导小组、 工程实 施组、技术支持组、质 量监督组及甲方技术 人员 检查施工场地，发现施工存在 问题，确定施工时间 工程培训组安排甲方指定技 术人员进行方案要求的培训。 检查到货产品的数量与质量， 由甲方、监理方负责人签收并 出具相关报告 根据本工程的目标， 按照本 工程的技术方案，进行此工程 的具体实施工作。 设备材料需用计划：具体设备材料计划用量见产品详细报价清单。 工机具需用计划：主要施工工具、测试仪表、车辆等。 劳动力需用计划：按施工进度、工程量确定各阶段的管理和施工人员。 1.2.4 施工组织安排 进场后积极做好前期的准备工作； 在施工过程中， 积极协调和解决各专业在交叉施工中存在的问题， 为施工顺利进 行创造良好的条件； 做好设备单机和总调试。 1.2.5 项目主要组成人员 2）按平面图位置布置好材料、设备。 1.2.7 施工进度安排 根据贵单位对项目建设的总体要求，以及在同类项目建设中的经验，我们按照以下 步骤实施的整体思路，提出 信息化工程项目建设的实施进度计划。 本工程计划 2013 年 5 月 3 日开工， 2013 年 6 月 30 号完工，工期为 58 日历天。 本工程开工及完工时间根据建设单位的安排以及总承包施工单位的施工进度而定。 工程一旦开工，须按以下步骤开展工作：

..14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排..............................................................18 2.2 设备故障预测与维护.................... 大模型在城市轨道交通中的潜在应 用，包括但不限于以下几个方面： o 预测性维护：通过数据分析预测设备故障，提升设备的 维护效率。 o 乘客流量预测：利用历史数据和实时传感器数据，预测 不同时间的乘客流量，从而合理安排运力。 o 优化调度：基于实时数据分析，帮助调度中心迅速响应 各种突发情况，提高整体调度效率。 o 智能客服：运用自然语言处理技术，提供智能问答和服 务。 4. 实施方案：根据上述应用场景，提供具体的实施步骤，包括数 实施方案：根据上述应用场景，提供具体的实施步骤，包括数 据收集、模型训练、系统集成和用户培训等。 5. 结果评估与反馈机制：建立完善的效果评估方法，确保 AI 大 模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高

预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还 容易造成停线时间成本高等副作用。 2.预防性维护：即基于设备厂商的保养计划或是针对操作规 程进行检修安排。此部分原理主要是根据设备厂商对部件 寿命的分析，但由于部件老化磨损的外力干扰因素过多导 寿命的分析，但由于部件老化磨损的外力干扰因素过多导 致寿命预测不够准确，易造成过早、过度保养或是保养不 足等问题。 3.基于条件的维护：此维护方式是运维服务的进阶状态，即 服务提供商通过对设备运行状态的监控来安排相应的维 修计划。然而，此种检测方式主要结合设备本身的运作监 控数据及运作机理进行简单判断，对外部影响因素的考量 较少，故还是容易产生维护不及时等状况。 4.预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 通过传感器及PLC采集实施生产数据 资料来源：罗兰贝格 2 本地数据 传输设备 本地边缘计算 3 本地数据 实时传输 故障预警(如与 MES系统连动） 4 维修完毕、重启生产后 恢复正常数据采集作业 5a 安排维修计划 5b 人工智能进行机器运 行实时及故障预测 3 预测性维护除了能提供主动积极的设备维护监控机制外， 还具有四大优势，宜作为数字化运维解决方案的起始点： 优势一：对产线影响小 ——

第五阶段：上线运营与维护，正式上线系统，并提供持续的技术 支持与维护服务。 此外，需制定详细的资源规划，包括人力、资金与时间安排。 建议成立专项团队，涵盖产品经理、数据工程师、算法工程师与测 试人员，确保各环节高效协作。在资金方面，需预留足够预算用于 硬件采购、模型训练与系统维护。时间安排上，建议将项目周期控 制在 6-8 个月，确保按时交付。 通过以上需求分析与规划，可以为电子政务接入 DeepSeek 公告通知、会议记录等。  外部公开数据：包括社会统计资料、科研报告、行业白皮书等。 2.2 项目规划与时间表 在项目规划与时间表部分，我们将详细描述项目的实施步骤、 关键里程碑以及时间安排。项目分为四个主要阶段：需求调研与设 计、模型构建与训练、系统集成与测试、上线与运维。每个阶段的 详细信息如下： 第一阶段为需求调研与设计，预计持续 4 周。这一阶段的主要 任务包括与相关部 第四阶段为上线与运维，预计持续 4 周。在上线前，将进行最 后的用户培训和系统部署。上线后，将进入运维阶段，包括日常监 控、故障排除和系统优化，确保系统长期稳定运行。 以下是项目时间表的详细安排： 阶段 主要任务 预计时 间 备注 需求调研与设计 需求调研、系统设计 4 周 与相关部门沟通确认需求 模型构建与训练 数据预处理、模型训练与 调优 8 周 多轮迭代训练与优化 系统集成与测试

6.1.3 集成测试阶段...........................................................................142 6.2 时间节点安排....................................................................................143 6.2.1 各阶段起止时间 保项目在预定的时间框架内顺利完成。 6. 项目时间计划 项目时间计划将分为五个主要阶段，分别是需求分析与规划、 数据收集与预处理、模型训练与优化、系统集成与测试以及项目交 付与维护。每个阶段的时间安排和任务分配如下： 第一阶段：需求分析与规划（第 1-2 周）。在此阶段，项目团 队将与业务部门进行深入沟通，明确知识库数据处理和 AI 大模型 训练的具体需求，制定详细的项目计划和技术方案，确定数据来源 将设置检查点，由 项目总监进行阶段性评审。 6.1 项目阶段划分 本项目将分为四个主要阶段进行，包括需求分析与规划、数据 采集与预处理、模型训练与验证、以及系统集成与部署。每个阶段 的时间安排和目标设计均以确保项目高效推进和高质量完成为核 心。 1. 需求分析与规划阶段（第 1-4 周） 在此阶段，项目团队将与业务部门和技术专家进行深入沟通， 明确知识库数据处理及 AI 大模型训练的具体需求，包括数据

及候选人的满意度，还可以通过互动数据的积 累和挖掘，优化招聘广告、招聘流程以及企业 和候选人的互动方式。 智 能 招 聘 助 手 （面试安排） 通过智能外呼或聊天机器人技术和候选人简单 互动、收集候选人基本信息并进行线下面试的 协调安排，常见于连锁经营机构的店员或服务 员招聘。 32 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 候选人绩效预测 基于历史数据和人才指标，主动发现人才， 周期，而且大幅提升了招聘决策的质量，还大幅提升了候选人的面试体验。 企业【招聘模块】的 AI 应用包含哪些功能？ 0 10% 20% 30% 40% 50% 智能简历筛选 简历解析 AI面试辅助 拒信撰写 面试安排机器人 人岗匹配双向推荐 外部招聘的人才情报 其他功能（请描述） 企业或职位VR体验 虚拟形象 AI面试决策 8.9% 8.9% 6.7% 4.4% 17.8% 20.0% 20 结合企业生产计划、人流预测、人的经验和历 史数据，以及法律要求的智能排班，比较常见 于连锁经营企业和现代服务业。 排班助手 为公司、组织或团队提供排班管理和协调的 应用软件。它可以帮助用户高效地安排员工 或成员的工作时间，并提供实时的通知和交 流功能。 排班风险预警 帮助管理人员有效控制加班工时上限的 AI 小 工具。 生物识别打卡 包括：人脸、指纹、瞳膜在内的生物识别技 术已被广泛应用，甚至有些企业会在采集人

该系统可以利用计算机视觉和机器学习对图像进行分析，确认事故的发生情 况，并自动安排车辆的善后方式。当你等待处理的时候，可以通过应用程序 查看实时进度。 10 同时，另一种算法会自动对索赔进行分析。当预计的人身伤害的风险评分高 达 63%时，索赔处理会显示在相关的应用程序中，由专业索赔处理人员进行 审核。他们会立即联系另一名司机，来安排车辆的维修。 数据分析：挖掘隐藏价值，以尖端科技打造创新产品

服务中，Einstein GPT 帮助用户从过往案例记录中生成知识文章，自动生成个性 化的客服回复，提升客户满意度；在销售方面，Einstein GPT 可自动生成销售任 务，如撰写电子邮件、安排会议和准备下一次互动。同时还有针对营销领域、Slack 的应用，以及用于开发者的服务，以提高与 Salesforce 的协作效率。此外，Einstein GPT 中构建了一个信任层，使大语言模型可以实时访问其平台上的数据，无需将 Salesforce 带来客户数 量、续费率和 ARPU 的三重增长。 表 1、Einstein GPT 在 CRM 中的应用 业务 产品 用户界面 销售 自动生成销售任务，如撰写电子 邮件、安排会议和准备下一次互 动。 服务 从过往案例记录中生成知识文 章。自动生成个性化的客服回复， 通过快速、个性化的服务互动提 升客户满意度。 营销 动态生成个性化内容，吸引客户 和潜在客户，覆盖邮件、手机、 相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平 回避 相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数 信息披露 本公司在知晓的范围内履行信息披露义务。客户可登录 www.xyzq.com.cn 内幕交易防控栏内查询静默期安排和关联公 司持股情况。 有关财务权益及商务关系的披露 兴证国际证券有限公司及/或其有关联公司在过去十二个月内与JinJiang Road & Bridge Construction Development

他重要信 息，确保数据的全面性。 航拍与地面采集相结合的最终目标是实现数据的互补，提高信 息的完整性和精度。此方案的实施会遵循以下步骤：  制定详细的航拍方案和地面采集计划，确定各自的时间安排、 人员分工和技术要求。  根据项目需求，进行数据源评估与整合，确保航拍图像和地面 数据在坐标系和精度上的一致性。  采集结束后，进行数据清洗与校验，筛除错误数据，确保数据 质量合格。 通过这样的运营数据分析流程，可以实现对铁路运营状态的全 面监测，具体的预测与监测应用可以体现在以下几个关键领域：  列车运行的时间预测：通过分析历史运行数据，可以预测某条 线路的列车预计到达时间，优化调度安排。  设备状态监测：实时监测关键设备的状态，分析设备寿命和故 障频率，逐步实现设备的智能维护。  环境因素影响分析：结合气象数据分析外部环境对列车运行的 影响，如雨雪天气下的行车速度调整，确保安全运营。 配置列车运力：根据实时需求情况，合理调整列车的运力配 置，避免出现运力过剩或不足的情况。  维护与检修资源调度：通过 AI 预测维护需求，合理安排检修 工单和人员配置，减少列车停运时间，提高运营效率。  货运优先级划分：对于货运列车，根据实际需求和路线可用 性，智能安排优先级，实现货运资源的最佳利用。 在具体实施时，利用可视化系统展示资源配置情况，以便于管 理者快速决策。例如，利用交互式图表展示不同线路的旅客流量、

护流程等内 容。  高级功能培训：针对有技术背景的用户，深入讲解数据分析模 块、图像识别算法、以及如何自定义工作流程。 其次，培训将采用线上线下相结合的方式，以适应不同用户的 需求和时间安排。线上平台将提供视频教程、操作手册和模拟环 境，方便用户随时随地学习；线下则将组织面对面的工作坊和实操 培训，确保用户能够实际操作设备。 此外，培训计划还将包含定期的考核与反馈机制。通过模拟真 论等教学方式，鼓励用户分享经验、讨论问题，从而加深对智算一 体机功能和操作的理解。 最后，培训计划将设定一个明确的时间表，确保所有目标用户 群体在设备投入使用前都能接受充分的培训。具体时间安排如下： 培训阶段 时间 内容 在线预习 前两周 提供基础视频和资料 线下基础操作培训 第三周 面对面教学与实操 高级功能培训 第四周 深入讲解与技术研讨 通过这一系列精心设计的培训计划，我们旨在最大限度地提升 题。 服务内容将包括但不限于以下方面： - 远程诊断与修复：通过远程连接工具对设备进行实时监控和故障 诊断，快速修复软件问题，减少设备停机时间。 - 现场支持：对于无法远程解决的硬件故障，安排专业工程师在 24 小时内到达现场进行维修。 - 定期巡检与维护：每季度对设备进行一次全面巡检，包括硬件状 态检查、软件更新、性能优化等，确保设备始终处于最佳运行状 态。 - 故障分析与改