仓储资源动态监控及优 化配置辅助决策系统 目 录 第一章 方案概述 第二章 功能方案 第三章 技术方案 第四章 风险防范 第五章 服务方案 第六章 费效分析 目 录 CONTENTS 第一章 方案概述 1.1 业务挑战 01 仓储管理信息化水平低 02 信息共享性差，形成信息孤岛 03 信息出错率高，传输效率低下 04 缺乏对仓储信息安全的控制 05 缺乏预警机制，物资浪费严重 准“缺”。 解决方案：建立统一大数据平台，将各业务平台数据的采集打通、资源共享，避免 多平台重复；基于大数据中心，建设综合研判分析平台，整体联动，提升数据有效 利用率，提高分析研判和辅助决策水平，为领导指挥决策提供有价值数据支撑。 软件资源 核心挑战：一是缺乏顶层设计，不同单位单独建设，重复建设、推到重 来现象严重。二是使用硬件设备配套软件系统，造成数据无法共享。三 是网络互联差，单独布网，无法联通。 统一 管理、分析和优化； 利用大数据的数据整合、 数据快速处理、数据深度挖掘等技术，创新后勤仓储部队指挥决策的 手段和方法，提高仓储管理决策的及时性、科 学性、有效性和可靠性，提升军队管理决策质量 效率， 激发军队管理决策的潜力； 能够促进军队管理决 策从“业务驱动”转变为“数据驱动”，让所有决策有 “数据”可循， 有“规律”可循。 对仓库物资信息进行动态监控、提高仓储资源利用率、完善仓储布局、优化仓储资源掉配。

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. .......11 1.1.2 在交通治理中的应用背景..........................................................14 1.2 多场景协同决策的重要性...................................................................15 1.2.1 交通治理的复杂性分析........ 3.2 模型部署方案.............................................................................79 4. 多场景协同决策..........................................................................................81 4.1 场景定义与分类

基于位置数据的民航商旅实践与展望 携手腾讯地图构建大交通 AI 决策新引 擎 王磊 航班管家数据商业部总经理 集团介绍 活力集团是中国知名的综合智能出行服务平台，依托“航班管家 ”与“高铁管家 ”两大旗舰应用，将航空、铁路、网约车等多元交通方式无缝整合， 为用户提供从行前规划、途中管理到行后支持的全链路一站式出行服务。 我们的核心服务覆盖旅行全场景，包括行程规划与预订、值机选座、延误查询、机场导航及酒店住宿等。截至 一方面，市场小、客流不稳，使其难以摆脱补贴依赖； 另一方面，邻近枢纽与高铁网络，正持续分流其本就有 限的客源。 国内支线机场发展的困境 数据来源：航班管家 聚焦行业痛点， 打造智能决策新引擎 以智能引擎为枢纽，将海量、孤立数据转化为精准商业洞察，助力企业决策从“经验驱动 ”向“数据驱动 ”升级。 部分城市铁路 & 民航客流占比分布 飞机客流占比 火车客流占比 0.0% 10.0% 20

对相当一部分城市而言，基础设施规划建设突出的问题是难以获得及时、准确、完整的数据，大量影 响决策的数据没有进行整合。在规划和建设城市数据基础设施过程中，需要利用大数据技术整合分析跨地域、 跨部门的海量城建数据，以大数据技术综合自然资源和空间地理基础信息库、公共设施信息库等信息资源， 为智能决策分析提供支撑，使城市基础设施建设从“经验治理”转向“科学治理”、“精准管理”。 概述 01 城建大数据平台内涵 设施规划、建设、管理、运营全生命周期管 理需求，依据“互联网 + 城建”的建设思路， 基于全国统一的市政设施数据资源采集、分 析、决策及共享标准，构建市政设施基础数 据库、空间数据库、规划建设数据库、智能 决策数据库，形成省级“城建云”平台，实现对 全省城市市政设施信息的宏观掌控、动态监 管与决策分析，提高全省城建业务监管效率 及安全运行管理水平。 城市级城建大数据平台内涵 将大数据技术与城市基础设施（综合管 等）规划、建设、管理、运营全生命周期管 理业务融合，为城市城建管理部门业务信息 系统整合、城建数据资源的汇集和挖掘、城 建公共数据互联开放共享提供技术支撑，实 现城市基础设施数据的全面掌控、动态监管 与决策分析，促进城建业务综合管理水平提 升，推进市政设施智慧建设。 详细解决方案 3 4 提 纲 运营模式 5 效益分析 6 附：城建各业务智慧解决方案 2 总体方案 1 概 述 总体方案

闭环 ② 以城市运行体征指标为标准，监测并触发告警，促进日常问题处置闭环 ② 预警 / 告警 ① 督办 态势感知 监测预警 辅助决策 联动指挥 城市 IOC 新模式 没有打通问题闭环流程 ① 督办 态势感知 监测预警 辅助决策 联动指挥 城市 IOC 城管 环保 综治 交通 应急 水务 公安 食药监 卫生 信访 民政 物联网数据 视频数据 小屏 大屏 中屏 一图全面感知 一键全局决策 一网事件协同 一体联动指挥 4 个场景 （业务驱动） 城市体征全科“体检 互联网数据 物联数据 统一调度 指挥中心 数据集成汇 聚中心 5 个中心 （平台驱动） 城市运行 监测中心 事件分拨 处置中心 辅助决策 分析中心 智慧 大脑 机制说明 • 建立数据上报和治理保障机制，确保数据上的来 • 形成专班工作方案，要求委办局主导业务闭环设计 • 制定监测预警、研判分析、联动指挥等相关处置工作

号：指导地方充分运用云计算基数， 整合利用已有电子政务基础设施，实现电子政务公共平 台的统建共用 PEST 宏观分析 技术 要素 互联网 + 政务 政治 要素 社会 要素 经济 要素  简政放权  决策智能化  现代治理体系 Politics  经济下行压力  互联网新引擎  生产力和生产关系 Economic Society Technology  应用底层架构  政府通过大数据实现管理创新，释放经济价值 管理体制创新 - 碎片化到网格化管理 管理方法创新 - 数据开放，共享 管理方式创新 - 数据应用体系 科学决策 - 决策方式 管理模式创新 - 动态管理 04 5 2 3 逐步建立服务政府， 提升效率，科学决策 的创新管理模式 创新目标 供给侧改革 新型城镇化 简政放权 政府数据体系建设： 自有数据 + 外部数据 政府数据应用： 内部应用 政务大数据现状分析 17 郎丰利 © 智慧政务大数据云平台未来发展的定位 智慧政务大数据云平台利用物联网、云计算、移动互联网、人工智能、数据挖掘、知识管理 等技术，提高政府在办公、监管、服务、决策的智能化水平，形成高效、敏捷、便民的新型 政府，实现由“电子政务”向“智慧政务大数据云平台”的转变。 18 郎丰利 © 智慧政务大数据云平台建设所带来的核心价值 协同办公效率低下， 表单审批流程不清

........................................35 4. 智能决策支持系统......................................................................................37 4.1 决策模型的建立............................................ 应用，实现水务的智能化、可视化和高效化。 在这个转型过程中，关键技术包括物联网（IoT）、大数据分 析、机器学习和云计算等。这些技术的结合不仅可以实现对水务资 源的实时监控，还能通过数据分析进行预测，为决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进 展：  提升水质监测的精确性，通过实时传感器收集数据，实现对水 质变化的快速响应。  优化供水调度，利用算法分析用水模式，从而提高供水系统的 发现和修复管道漏损。  改进水资源配置，根据不同区域的用水需求，智能分配水资 源，以实现资源的最优利用。 通过构建基于 AI 的水务管理平台，水务运营方能够将各类数 据整合，形成全面的水务管理决策支持。例如，可以通过大数据平 台收集并分析用户的用水行为，进而进行个性化的水费计量与服 务，将资金投入与用户需求精准对接。此外，构建模拟模型能够帮 助管理者在面临极端气候条件时，制定应急预案与供水保障策略。

天财商龙龙决策分析平台 行业指标 应用数据 餐饮数字化进程板块 数字化进程的焦点 以顾客流量和营业收入为核心的经营数字化 以运营效率和成本管控为核心的管控数字化 以标准化运营和数据决策为核心的集团数字化 销售管理数字化 营销管理数字化 预订管理数字化 数字化核心业务场景 出品管理数字化 成本管理数字化 绩效管理数字化 经营数字化 管控数字化 生产配送数字化 经营决策数字化 集团数字化 西北 华南 0% 20% 40% 31.56% 22.43% 6.91% 10.56% 15.00% 5.07% 8.39% 智能出品区域覆盖率 覆盖率 运营效率数字化进程 决策效率 移动银台覆盖率 电子发票覆盖率 管理直通车日活 64.4% 智能出品覆盖率 16.98% 5.2 万人次 退菜金额占比 * 日均退菜金额 退菜原因统计 桌边付覆盖率 28.9% 9% 46.6% 2.9% 872.35 元 90% 以上退菜原因不清 晰 （ 1 ） * （ 2 ） * （ 3 ） * （ 3 ） * 服务效率 结算效率 出品效率 决策效率 正 餐 53 % 快餐 21% 火锅 5% 烧烤 12% 其他 10% 智能出品应用业态分布占比 （ 1 ） * 月均营业额 50 万以上 （ 2 ） * 退菜金额包含酒水、餐具、餐盒 （

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天财商龙龙决策分析平台 行业指标 应用数据 餐饮数字化进程板块 数字化进程的焦点 以顾客流量和营业收入为核心的经营数字化 以运营效率和成本管控为核心的管控数字化 以标准化运营和数据决策为核心的集团数字化 销售管理数字化 营销管理数字化 预订管理数字化 数字化核心业务场景 出品管理数字化 成本管理数字化 绩效管理数字化 经营数字化 管控数字化 生产配送数字化 经营决策数字化 集团数字化 西北 华南 0% 20% 40% 31.56% 22.43% 6.91% 10.56% 15.00% 5.07% 8.39% 智能出品区域覆盖率 覆盖率 运营效率数字化进程 决策效率 移动银台覆盖率 电子发票覆盖率 管理直通车日活 64.4% 智能出品覆盖率 16.98% 5.2 万人次 退菜金额占比 * 日均退菜金额 退菜原因统计 桌边付覆盖率 28.9% 9% 46.6% 2.9% 872.35 元 90% 以上退菜原因不清 晰 （ 1 ） * （ 2 ） * （ 3 ） * （ 3 ） * 服务效率 结算效率 出品效率 决策效率 正 餐 53 % 快餐 21% 火锅 5% 烧烤 12% 其他 10% 智能出品应用业态分布占比 （ 1 ） * 月均营业额 50 万以上 （ 2 ） * 退菜金额包含酒水、餐具、餐盒 （