目 录 组织架构 3 2 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 1 QM 模块简介 8 检验活动 SAP 模块介绍 支 持 近 30 个 行 业 方 案 S/4 质量与企业其他业务之间集成图 质量管理 (QM) 物料管理 (MM) 销售分销 (SD)/CS 设备管理 (PM) 生产管理 (PP) 出货检验与退 货检验 用 4. 加强对供应商供货质量的控制力度，质检判定未通过，自动冻结供应商发票 5. 建立方便快捷的质量追溯体系，实现从产品到原材料的材质追溯自动化 目 录 QM 模块简介 3 1 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 2 组织架构 8 检验活动 SAP －组织结构 集团 100 公司代码 1000 工厂 1000 库存地点 0001 0002 库存地点 0003 工厂 1200 工厂 1100 公司代码 2000 组织结构 - 集团 (Client) 集团是 S/4 系统里的一个商业的组织层次 , 有自己的数据 , 主数据 及各种报表 ; 从业务角度看 , 集团是各个实体的组合。 基于组织结构角度理解： 一个跨法人的组织单元的集合，即多个法人或非法 人独立核算单位组合成的集团公司，是企业组织结 构中的最高层。

故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产  故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘  工具重复：工具按烟囱式建设，能力分散  能力割裂：运维工具能力割裂不成体系  数据孤岛：应用、数据库、中间件、云平台、 基础设施各管自身  维护对象：系统节点、微服务数量几何级数增加  调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任  数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 随着云原生技术 隐患管理 稳定性测试 故障管理 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 可观测性建设：指标 实现涵盖业务、前端触点、应用、云平台、组件、基础资源的全层级指标数据采集及标准化，统一接入、存 储、分析处理标准，提供可观测性能力数据基础。  业务发展量、业务流程积压量、业 务突变异常、业务关键稽核点等  核心业务场景、核心业务环节、核 心业务链路拓扑  白屏、慢响应、弹窗日志等 系统方自定义 Promethues exporter 调用链接口业务打标 告警配置 应用 核心场景、核心业务链路 人工梳理上报 调用链agent采集 应用指标、trace 网关 中间件 数据库 主机 网络 Promethues exporter 前端触点 浏览器 JS埋点 APP SDK 云平台 snmp协议+ Promethues exporter 云平台维护方自定义

n 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复： 工具按烟囱式建设，能力分散 n 能力割裂：运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛： 应用、数据库、 中间件、云平台、 基础设施各管自身 实现多场景故障自愈 稳定性保障工具聚焦 领域 变更追踪与管控 全栈可观测性 隐患 管理 数字化监控 平台聚焦 云平台 应用 核心业务 前端触点 数据库 中间件 网络 主机 网关 业务发展量、业务流程积压量、业 务突变异常、业务关键稽核点等 核心业务场景、核心业务环节、核 心业务链路拓扑 白屏、慢响应、弹窗日志等 卡顿、崩溃、错误等 库 ： MySQL 、 Clickhouse 、 Elasticsearch 等 主机： 内存、磁盘、 CPU 、网络 指 标等 网络出、入流量、并发会话数、连 接数等 数据中心、网络设备、主机 拓扑映 射关系 系统方自定义 Promethues exporter 调用链接口业务打标 告警配 置 核心场景、核心业务链路 人工梳理上报 浏览器

设备。GSMA 预测到 2025 年，全球物联网 终端连接数量将达 246 亿个，其中消费物联网终端连接数量将达 110 亿个（注：数据来自 于全球移动通信系统协会发布的《2020 年移动经济》报告）。IDC 预计到 2025 年，中国物 联网总连接量将达到 102.7 亿个（注：数据来自于 IDC 发布的《中国物联网连接规模预测， 2020—2025》报告）。全新的全场景设备体验，正深入改变消费者的使用习惯。 跨设备的协作。不同设备类型意味着不同的传感器能力、硬件能力、屏幕尺寸、操作系统和 开发语言，还意味着差异化的交互方式。同时跨设备协作也让开发者面临分布式开发带来的 各种复杂性，例如跨设备的网络通信、数据同步等。若采取传统开发模式，适配和管理工作 量将非常巨大。当前移动应用开发中遇到的主要挑战包括：  针对不同设备上的不同操作系统，重复开发，维护多套版本。  多种语言栈，对人员技能要求高。 多种开发框架，不同的编程范式。  命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。 与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 互联网到移动互联网到智能化终端演进过程中，AI 计算主要在云端数据中心进行，非常依赖网络，具有一定的时延，且数据传输的安全性、私 密性不能得到有效保证。随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动设备的计 7 算能力越来越强，在设备侧就能提供 AI 的相关能力，例如自然语言交互、环境智能感知、

公司内部是否专门设有数据相关部门/ 岗位，部门配置及人员规模（包括人数、 占比）如何？ 2. 企业信息化系统情况如何？建设了什 么系统，有什么功能？ 3. 企业当前数字化技术能力如何？技术 能力包括数据、集成、信息安全 3 个能力 域。 4. 公司内部生产设备控制系统建设以及 联网和数据采集情况如何？各系统数据是 否实现采集入库？（技改部配合） 5. 公司内部各系统数据是否级联并打 通？（是否实现信息系统、生产线、设备 通？（是否实现信息系统、生产线、设备 及各生产环节的互联互通？是否实现企业 中的各个模型以及相关数据在企业内外能 够顺畅流通，可直接重用，实时交互？是 否通过数据接口、集成平台等方式，实现 跨业务系统的集成和协同？） 6. 是否日常性开展数据治理？数据治理是 否有专业的数据治理工具？目前数据治理 方面存在哪些困难？ 7. 目前数据方面遇到的难题或者痛点 8. 网络化软件应用水平：在销售及订单 管理、采购管理、库存管理方面应用了何 仓储配送订单量多大？ 2、 仓储配送基础设施及智能化情况如 何？效果如何？ 五 营销域 1、 销售及总交易量多大？ 2、 销售管理的数据分析、信息系统建 设、各环节是否实现协同与数据互通情况 如何？ 3、 商机如何获取，销售如何管理，有无 通过算法、数据等对销售商机进行挖掘， 对市场进行快速分析？ 4. 采用何种方式进行销售预测分析？ 3.2. 生产运营与工艺调研内容 调研时间：第二

开发能力，拥有简洁且富有表达力的语法，通过简洁 的语法和实时预览功能，大大提高了 UI 开发的效率，使得代码更易于 编写和阅读。  强大的标准库：ArkTS 拥有一个功能丰富的标准库，涵盖了从数据结 构、算法到输入输出等方方面面，例如：高精度浮点运算、二进制 Buffer、XML 生成解析转换和多种容器库等丰富的操作方法，帮助开 发者简化开发工作，提升开发效率。  模块化管理：ArkTS 高性能：仓颉基于静态类型和静态编译优化技术，具有“编译前端+编 译后端+运行时”的全栈垂直优化能力，为鸿蒙应用提供卓越的性能支 持。仓颉采用内存共享的并发模型，提供轻量用户态线程和易用的无 锁并发数据结构让并发编程变得轻松高效；提供了低时延高效率的自 动内存管理，支持鸿蒙应用以更高帧率、更少内存流畅运行，从而降 低设备功耗，延长续航。仓颉运行时采用轻量化设计，使仓颉应用具 有较低的基础开销 import 返回的对象调用方法时， ArkTS 引擎会找到并调用对应的 C/C++方法。 仓颉与 C/C++互操作 仓颉支持与 C 互操作，即支持仓颉函数与 C 语言函数的互相调用以及跨语 言数据转换。对于 C++ 代码，开发者首先需要把 C++ 接口封装成 C 接口，再由 仓颉通过互操作调用。 12 仓颉与 C 互操作机制考虑兼顾互操作语法的简洁性，以及低互操作开销， 主要提供以下能力：

拣货单、来料质检单、退货单、申购单、盘点记录等 4 设备清单及通信协议 用于 MES 数采及设备远程运维系统 ：提供设备清单、设 备通信协议、控制系统数据表、设备使用说明书 5 工厂组织架构 用于配置 MES 基础数据： 工厂资源：区域划分、工位划分 工种信息：各班组名单、人员名单及人员对应的工种（可 晚点提供） 工厂图纸：用以了解工厂物理划分、电气等信息 6 信息化基础 程、规范。 包括生产管理制度、研发管理制度、车间管理规范等。 8 主 数 据 （ 实 施 阶 段 用） 提前准备各类主数据，用于实施阶段的数据迁移，包括： 客户主数据、供应商主数据、产品主数据、物料主数据、 设备主数据、人员主数据、组织架构组数据 指标数据 1 库存指标 1. 库存面积及库位 2. 库存周准率 3. 物资入库准确率 4. 物资缺货率 5. 呆废料率（数量、金额）

工具调用功能）正赋予基于 LLM 的系统更多的自主性，即在最少的人工监督下、适应环境并在 复杂环境中自主执行任务并实现目标，这将极大拓展 AI 的应用潜力。例如，Agentic AI 可分析 数据、开展调研、编制任务清单，继而通过 API 或机器人系统在数字 / 物理世界执行这些行动。 Gartner 预测，到 2028 年，至少 15% 的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出，而 2024 这一架构中，系统智能体承担着“中 控大脑”的角色，需对用户意图具备极高的理解精度，能够将复杂任务合理拆解，并精准调度 下游的应用智能体协同完成各类子任务。根据华为实验室 2025 年 5 月评测数据，鸿蒙系统智 能体小艺在复杂任务规划与执行场景，基于用户意图理解的工具调用和智能体分发的准确率在 单轮对话场景已超过 95%，多轮对话场景已超过 90%，在意图不明场景的用户澄清准确率也已 超过 智能体具备了更强的理解、规划和执行能力， 应用场景更加广泛。行业普遍认为 2025 年将成为 AI 智能体商用爆发的“元年”，市场规模呈 现爆发式增长趋势。市场研究机构 Grand View Research 数据显示 [5]，2024 年全球 AI Agent 市场规模达 54 亿美元，预计 2025 - 2030 年将以 45.8% 的年复合增长率增长，到 2030 年达 到 503.1 亿美元。

的能源消费情况可以帮助政策制定者确定工作重点。例如，如果工业部门占全国能源需求的一半， 那么首先针对工业部门采取一揽子政策方案可能会是比较有效的做法。为了充分分析部门层面的能源消费，可靠的信息报告和数据支撑是不可或缺的。 2. 全国在气候和能源方面的政策目标是什么？明确这些目标及其时间节点，对于确定有哪些（可选的）潜在政策工具而言十分重要。例如，如果一个国 家打算增加自身的建筑总量，那么该国一般 监管工具应该以对当地情况的深入了解为基础， 设立严格的标准并定期更新，以取得最佳效果。 • 致力于发展需求侧响应能力的相关法规有助于为 电网提供灵活性资源。 • 能效对标、相关指标及其他形式的详细数据，一 方面可以帮助政府追踪政策的落实情况，另一方 面也便于企业就能效表现与同行进行比较。 • 数字技术可以帮助企业实时追踪自身用能情况， 从而有助于发展出灵活的需求侧响应资源，进而 为企业创造优化用能和节约成本的契机。 化工具做出更加科学、明智的决策，同时提高所有人群的生活质量。 • 国家级政府可以为本国各个城市采取相关行动营 造良好的环境，例如制定一项包括具体计划和目 标在内的总体蓝图。 • 地方政策法规可以纳入智慧化数据和计量等解决 方案，从而帮助提高系统层面的总体能效。 • 相关规划应该采取长期、整体和跨部门、跨领域 的综合性视角。 • 国际标准和标杆能够促进不同的技术和应用彼此 之间实现顺畅交流，因此对于构建高效的城市能

2、具体产品的案例集 PPT形式：融入公司资质、技术测试报告、案例说明等 演示视频、系统demo 设计产品demo并录制展示视频 公司宣传册、行业宣传册、产品 宣传彩页等文档 客户版解决方案 数据采集器、INDICS平台、云资源等相关文档 FAQ（客户提问汇总） 工业互联网/智能制造项目的通用版项目实施计划模板 责任人 各产品经理 各产品经理 各产品经理 / 各产品经理 各产品经理 各产品经理 各产品经理 / / / 关键人物潜在痛苦表 角度 职位 潜在痛苦 总经理 经济因素：竞争激烈，利润下降 社会因素：客户对物联网的需求 技术因素：企业自身对数据的需求 设备生产计划被动 设备改良依靠设备调研，周期长，准确性低 很多技术问题难以攻克 无法及时获取用户对设备的反馈意见，不了解用户的设备使用习惯 客户提出对远程管理设备的需求，需要寻找解决方案 售后维修管理混乱，维修人员绩效考核复杂 他说他们需要一种方法，在客户报障的时候，我们的维修 人员可以看到设备的实时参数，从而可以远程诊断故障， 较少差旅的次数； 现在他们的售后成本和人力成本减少了60% 痛苦表 职位和行业： 痛苦： 产品或服务： 通过物联网采集设备数据 角度 是不是因为……？ 这个（痛苦）导致……吗？ 假如……这会有帮助么？ 售后主管受到了影响么？ 售后成本居高不下？ 产品研发 研发主管受到了影响么？ 设备销售增速放缓？ 维保收入降低？