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 2、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 经验有效沉淀，整改措施有效落地 1、系统深度健康体检，全链路性能隐患分析 2、系统容量隐患深度分析 3、统一隐患闭环治理 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监’与 ‘控’，实现多场景故障自愈 1、全链路读、写压力测试、评估链路容量水位 2、接口、UI自动化巡检及时发现业务异常 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

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 性 架 构 设 计 02 稳定性保障工 具 落地场景及成 效 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 1 、系统深度健康体检，全链路性能隐患分析 2 、系统容量隐患深度分析 3 、统一隐患闭环治理 1 、故障事前制定应急预案与应急演练 2 、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3 、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 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

· · · · · · · · · · · · · 42 1）赋能套件 · · · · · · · · · · · · · · · 29 4 全方位运维分析 O9 全场景案例参考 1O 附录：术语 O8 O7 自由流转与分布式运行环境 1）价值与架构定义 · · · · · · · · · · · · · 2）跨端迁移 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。

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：第二天，调研部门：工艺部，研发部，生产部，机电部

ArkTS 是鸿蒙应用开发高级语言。 ArkTS 基于 TypeScript（简称 TS），保持了 TS 的基本语法和风格，同时通 过引入静态类型校验模式和类型推断增强规则，强化开发期静态检查和分析能 力，提升代码健壮性，并实现更好的程序执行稳定性和性能。ArkTS 同时也支 持与 TS/JavaScript（简称 JS）高效互操作，可以完全复用 TS/JS 生态，已广泛 应用于鸿蒙应用生态。 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

2项“倍增政 策工具”。接下来一年，本工具包预计还将纳入更多工具，届时本文件也 将随之更新。 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 4 十项战略原则 基于IEA对相关最佳实践的分析，以及全球能效紧急行动委员会（Global Commission for Urgent Action on Energy Efficiency）的工作 成果，以下战略原则可为政策制定者提供指导，助其 哪些部门在全国能源消费中的占比最大？明确各部门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 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。

项目编号： eVTOL 低空经济无人机采购 投 标 方 案 1 目录 第一章 项目理解和需求分析 ................................................20 第一节 项目理解 ........................................................... 20 一、无人机的背景 ......... ................... 48 四、 其他方面应用.....................................................52 1 第四节 需求分析 ............................................................ 56 一、项目概况 .......................... 、自然灾害造成得设备运输风险 ........................ 89 三、意外事故造成得设备运输风险 ........................89 四、从运输工作流程角度分析风险 .........................90 第七节 无人机使用建议 ................................................92 一、注意气象观察

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 内部问题通知单 问题 缺陷或毁损 信息管理 7865 Defect 质量管理 信息系统 质量管理 信息系统 生产质量 x x $ 质量检测结果 问题通知单 早期预 警系统 分析与评价 质量管理－给业务带来的效益 对业务带来的管理效益 1. 规范质检流程和质检工作，加强质量检验工作的计划性 2. 质量管理全面融入生产过程，实现质量部门对生产过程关键点的质量追溯， 强化对关键点的质量管控 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

智能化管理。 主要业务 目 标：质量 、 效率 、 成本 、服务 ◇ 人： 总结提炼规律 , 形成制度 ◇ 机： 软件 固 化，控制管理按制度运营。 前 言 ◆ 数据当目 标 ◆ 技术做主 导 ◆ 工具当稻 草 ◆ 战略无支 撑 ◆ 运营多体 系 ◆ 要素缺整 合 ◆ 流程无骨 架 ◆ 信息陷孤 岛 ◆ 忘初 问题 2 、 孤岛是如何炼成的？ 目前 IT 平台软件能支持吗？治理后呢？ 前 言 若①、②都不易操作， 那 NQMS 体系怎么执行呢？ NQMS IT 支撑 瓶颈问题？ ▲ 逆向建设：通过现有软件的数据治理来达成对 NQMS 体系 的支撑 ① 架构引领： IT 与 NQMS 架构一致吗？ 治理前明确目标、 做 好企 业架构了吗？ ② 流程主导： IT 能执行与管控 NQMS 流程吗？ 各软件关注的要素是否一致、 能否相互连接贯通？ ④ 运行效率： 即使通过治理 ，将 IT 各软件数据链路打通 ，是最佳 路 径 ，还是绕道而行？ ⑤ 建设与运维成本： 多软件建设有重复吗？治理费用与系统建设费 用比例怎样？ 前 言 [ 思考 ] 数字化目标 ，您选哪项？怎么实现？ ● 将现有软件数据打通 、 用上现有软件？ ● 要承载企业管理思想支撑未来企业

序号 项目阶段 名称 内容 0 准备阶段 《产品需求调研报告》 市场对于该产品的需求、友商的方案等 《产品定位分析》 设计我司该产品的定位，包括应用行业、客户规模 1 2 产品通用工具 智能制造通用版方案等 《九宫格模型》 解决方案销售之九宫格参考模型，客户沟通话术、项目销售套路 《案例集》 《公司介绍》 拜访回邮模板 拜访结束后给客户的回邮模板 用于发给客户的宣传彩页、电子文档 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