标杆岗位选择数量够用，过密就不能起任职者与岗位要求 基本一致 所选岗位具有横向可比性 33 全球标杆 中国智慧 3.1.3 选择标杆岗位 XX 科技评估岗位 序号 一级部门名称 二级部门名称 岗位名称 岗位所属序列 职级 备注 1 2 3 4 5 6 7 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 岗位矩阵 原始打分 等级 职位等级 管理类 专业类 总部管理序列 基地管理序列 市场营销序 列 研发技术序列专业职能序列操作技能序列 20 19 18 17 16

如何推荐出合理的节能时间窗口，NCE-CampusInsight 可基于各 AP 上报的历史终端数据，生成时 间相关的网络潮汐序列，并通过校验潮汐序列平稳性，判断当前网络潮汐是否规律。若不规律，则不推 荐节能时间窗口；若规律，则进一步通过异常检测算法去除序列扰动，通过时序预测算法预测未来潮汐 序列，根据潮汐低谷可作为节能窗口的条件筛选出推荐的节能时间窗口。 注意事项： 1. 节能时间窗口推荐

（random walk），如果节点 之间有 weight 可以根据 weight 的不同进行 walk 来生成类似文本的序列数据，实体 id 作为一 个个词使用 skip gram 训练得到词向量。 算法的大体思路就是：根据图中节点随机游走 -> 生成一定长度的序列 -> 利用 skip-gram 进 行训练。 02 生成Graph Embedding常用方法及其原理 11 | 第一部分 就是不同的节点，实线就是节点之间的边也可以称为关系。 图 1 14 | 第一部分 第二步：使用 Deepwalk、LINE 生成 embedding。对于 Deepwalk 可以直接根据 network 生 成不同的文本序列，利用 skip-gram 进行模型的训练。而对于 LINE 可以直接利用不同实体的 共现次数作为模型的输入。 第三步：优化训练数据。我们发现不同的实体出现次数的量级是不同的，比如专业在 JD 中就很 提 供 多 样 化 的 使 用 方 式。模 型 最 后 一 层 输 出 和 输 入 序 列 等 长 的 Embedding 序列，其中第一个 Embedding 包含整条数据的特征，之后每个 Embedding 与输 入序列的词语一一对应，分别是每个词语的动态特征。将序列头 Embedding 接入下游任务网络 中可以对模型进行 fine-tune，可进一步用于不同的细分领域任务。同时，其余 Embedding

星闪AP 星闪服务 器 星闪AP在终端上下线过程上 报终端信息给服务器 apSn：AP序列号 查询终端信息 /v1/sle/{apSn}/que ry/request/termina l 星闪服务器 星闪AP 星闪服务器查询AP上的终端 信息 apSn：AP序列号 查询终端信息 响应 /v1/sle/{apSn}/que ry/reply/terminal apSn：AP序列号 终端数据转发 /v1/sle/{apSn}/for ward/terminalData 星闪AP 星闪服务 器 星闪AP转发终端数据给服务 器 apSn：AP序列号 服务器数据转 发 /v1/sle/{apSn}/for ward/serverData 星闪服务器 星闪AP 星闪服务器发送数据给终端 apSn：AP序列号 终端数据读取 lData 星闪服务器 星闪AP 星闪服务器读取星闪终端数 据 apSn：AP序列号 终端数据读取 响应 /v1/sle/{apSn}/que ry/reply/terminalD ata 星闪AP 星闪服务 器 星闪AP回应星闪服务器读取 星闪终端数据响应 apSn：AP序列号 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司

及机器上下文的 分析模型 机器数据系统 工业大数据的核心：机器数据 工业大数据的核心：机器数据 海量高速 机器 24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 数据储存 对数据进行处理，例如 对传感器数据进行标签 处理、资产数据与 ERP 数据相结合等。 支持多渠道多类型的 数据接入，包括实时 数据接入和批量数据 接入。 可根据需求选择存储方式： 时间序列存储传感器实时数据 BLOB 数据库存储图片式数据 关系型数据库存储其他数据 3. 大数据应用 - 数据管理与服务 实时数据分析 通过对历史数据 进 行 整 合 和 分 析，建立工业级 的预测模型，以

科学的建设规划是保障项目进度与成本控制的基础。区别于前期的宏观策划， 这一阶段的规划聚焦于将既定方案转化为具体的作业序列与资源分配。传统方法 高度依赖项目经理的经验，难以应对多任务并行、资源约束与现场扰动等动态挑 战。人工智能正在重塑执行决策的逻辑，它能够综合历史项目数据、实时状态信 息与外部变量（如供应链、天气），生成最优的作业序列与资源分配方案[27]。例 如，强化学习算法可用于模拟不同执行策略下的工期与成本表现，实现对装配路 分析-决策-执行”的闭环控制系统[32, 38]。例如，在复杂装备的装配过程中，数字 孪生系统可同步更新每个部件的安装状态，与计划进行偏差分析，并自动推荐纠 偏措施[39]；系统还可模拟大型构件的吊装或运输路径，优化作业序列，规避碰撞 风险。更重要的是，AI 智能体可在孪生环境中进行“虚拟建造”或“虚拟调试”， 在零物理成本的条件下预演不同工艺方案的效果，从而在真实作业前锁定最优解 工程智能白皮书 AI for Engineering 工智能 和机器学习技术，精准预测设备何时需要维护，从而延长机械系统寿命，减少非 计划停机时间并显著降低维护成本。例如，在航空领域，常用于预测发动机的剩 余使用寿命（RUL），通过分析多变量时间序列数据来理解输入数据与 RUL 之 间的复杂关系，提高运营安全性并减少非计划停机时间[57, 58]。在风力涡轮机、智 能电网和锂电池管理中，AI 也被广泛用于关键部件的故障诊断和寿命预测[59-61]。

生产领料的业务流程是怎样的？流转的单 据有哪些？ 销售出货的流程是怎样的？流转的单据有 哪些？ 仓库是否有批次跟踪、条码管理、保质期 管理？是如何进行的？发货时是否跟踪批 次及序列号？物品退回时是否跟踪批次号 、序列号等内容？ 物料是否有先进先出管理？如没有，是否 需要？ 有哪些种类的物料设定安全库存？设定原 则是什么？ 目前是否采用系统进行仓储管理？采用什 么系统？ 原材料、在制品、成品的库存是多少？需

点工作。基于业务 任务与部门工作拆解形成岗位需求。从业务到岗位是从“事”的角度，岗位是“事”的载体。 从业务到人才：公司战略与业务领域决定专业领域（序列），进而形成职级序列标准。围绕业务特点以及 职级序列标准，构建人才评定机制，如项目管理序列任职资格标准包含基于项目制运作的项目管理能力 等，进而形成人才培养机制。最终形成公司的“人才池”，可以根据业务的需要将“人”与“事”有效匹 配。从业 可能的咨询项目名称或内容 组织结构优化、部门核心职责与边界厘清 岗位设置、岗位职责梳理、不同类型岗位的编制分 析、建模、分析、定编 岗位职责澄清 通过岗位价值评估绘制岗位职级图谱 序列/子序列划分、职业发展通道设计、员工或干部 晋升/退出机制 薪酬外部市场竞争性、内部公平性对标分析 不同人员薪酬标准、薪酬结构、固浮比、带宽、级 差等设计 工资总额决定机制、计算公式、工资总额管理机制 结构、梯队建设等）、能力规划（组织能力、关键 岗位、关键能力提升举措等） 任职资格/能力素质模型建模、能力项、能力行为指 标分层描述、关键事件等 人才基本信息盘点、能力盘点、绩效盘点、人岗匹 配度盘点、高潜人才盘点等序列/子序列划分、职业 发展通道设计 关键岗位人才标准、人才评价、继任计划 包括干部任用（任期制与契约化管理）、干部培养 与发展、干部考核、干部激励、末位调整与退出等 领导力建模、领导力测评等

实现了从可重构需求到系统的有效转化，该方法在 飞机机翼的肋和桁条装配中进行验证，将每月最大 产能从 40 架提升至 100 架。CAGGIANO 等 ［16］通过 模拟退火算法，在数以千计的可行序列中找到了成 本最低的装配序列，并通过将装配序列分配给相应 的设备来评估生产成本，为降低产线切换成本提供 了思路。赵春章等 ［17］针对航天制造企业的智能化转 型需求，分析了智能车间的关键要素及关键技术，提 出了