写L3流程囫 参与硏讨 ，修 改L3流程图 _ 与耐 』修 改L3流程_ _ ^ 研H 慘 参 与 硏 讨 - 修 犮L3流程囝j 改L3流程图_ 与耐 結刪 13 诊断分析报告示例 组织与绩效分折 流程分析 ■■ _ «*1iti_ i_ q_,if_ ， ， u>viii!r«； H itmwmiw.w. 明 ^ 1严 洲 ^ ■W - ^^Si? P . »觀觸靖 ■ « J=9»q O • ±V3Pi«F.iCltia O VMBt 0 UHID U ME. .iLSKHffl aMaH 囈 «^IBH t! «D 14 诊断分析报告示例 : 公司战略 业务目标 需要提升的能力 系铳强化供应商准入与择; 核功能捞块。 采购核价楼型建立并进行公式 ^ 供应商资滹分类分级営理能力 更< 的珙应链成本 的系统固化 采购的目标与芫全成本管理能力 鸾走零撗具自制/ 确定零件自W/外 外t& _ 供应紐败电照 .1 进朽琴件 关键供应商 确定流程 E®宝供S[商 ►! 轴设计 『 ■S 1 ■牛 充成长BB期 WV 23 蓝图规划报告示例 : 核心能力 智喆研发5大业努流程 智M研发8大关键支撑系统和工具 个协同 设计- 工艺 ■制遗协同能力 销售-_ 办同能力 变更协同能力 1 营 销 设 计I艺- 制造协同

首先，采用特征重要性分析工具量化输入变量对预测结果的贡 献度。例如通过 SHAP 值（Shapley Additive Explanations）分解 各因子在特定预测中的权重，以下为典型因子贡献度示例表： 因子类型 SHAP 值范 围 影响方向 稳定性评估 动量因子 0.15-0.32 正向 高 波动率因子 -0.08-0.12 双向 中 流动性因子 -0.21–0.05 负向 低 果的贡献度。例如，使用 SHAP 值生成特征权重热力图，明确显示 交易信号中波动率、动量因子的影响力分布。对于树模型（如 XGBoost），内置的增益分析可直接输出特征重要性排序：  前 3 重要特征示例： o 20 日波动率（贡献度 32%） o RSI 相对强弱指标（贡献度 25%） o 成交量 EMA（贡献度 18%） 2. 代理模型技术 针对黑盒模型（如深度学习），训练可解释的代理模型（如线性回 交易成本建模：按交易所实际费率构建阶梯成本模型，包含滑 点计算公式： 实际滑点 = 理论滑点 × (1 + 流动性系数) 其中流动性系数=1-（当前档位订单量/日均订单量） 实施流程示例 1. 准备 2010-2023 年全市场 tick 数据，包含异常时间段标注 2. 在容器化测试环境中部署策略，配置资源监控 （Prometheus+Granfana） 3. 执行压力测试序列：

用于评估概念与领域相关性的准则 .................................................. 5 附录 A（资料性） 基于三个标准制定组织的智慧城市概念体系构建示例 ........................8 A.1 智慧城市相关概念 .......................................................... XXXXX—XXXX/IEC SRD 63235:2021 5 f) 如果有可能对其他标准项目或标准化委员会有用，应该与相关标准化项目或标准化委员会进 行协调。 定义可以从不同标准化委员会发布的标准化文件中获取。 示例如下： ——IS0 在线浏览平台，网址：http://www.iso.org/obp ——IEC 电子百科全书，网址：http://www.electropedia.org/ ——ITU 术语和定义，网址： 工作组的专家之间就概念体系构建进行讨论并达成共识是智慧城市术语工作共同治理、术语标准化 文件及服务共创、共享、共赢的先决条件。 这种协调过程对于有效制定词汇标准至关重要。基于不同标准开发组织（SDO）的智慧城市概念体 系构建示例见附录A。 4.7.2 领域相关性评估 评估准则与电工技术领域相关，以帮助城市系统的集成、互操作性和有效性。城市需求方面应具备 以下三个要素。 ——领域准则 1（DC1）：具有电子电工或机械组件。

随着气温回升， 3 月 3 日把各楼层空调机组设定温度全部从 42℃ 向下调整为 38℃ 供暖需求动态调整 各楼层空调机组设定温度 物业经理通过平台 发现楼层空调存在 “该关未关”现象 服务分析示例：数据层层钻取找到耗能重灾区，多方寻找节能点并评估节能潜力 基于数字专家的远程服务 2 5 层用电 13 层用电 13A 层用电 12 层用电 3A 层用电 11 层用电 9 层用电 65% 13.97% 13.21% 6 层空调占所有非特殊楼层空调用电比例 通过调整 6 层空调主机设定温度， 6 层空调占总体楼 层空调用电比例明显下降，已和其他楼层差异不大 服务分析示例：高耗能分项再重点分析，进一步挖掘用能浪费点 基于数字专家的远程服务 3 周末 周末 周末正常 周末正常 周末偏高 周末偏高 周末偏高 周末正常 运行分析： • 从电梯的能耗和逐时用 及其他也说明非工作日能耗是可以明显低于工作日 • 但实际 5F 、 9F 仍存在大量在非工作日用能偏高，用能情况有好有坏，说明存在一 定的用能浪费 13F 均合理 5F 不合理 9F 偶尔合理 服务分析示例：联动物业工程团队，通过技改或运营策略 优化方式实现节能降碳 基于数字专家的远程服务 4 1- 2~1- 8 1- 9~1- 15 1- 16~1 -22 1- 23~1 -29

内饰件 …… …… 可选件 1 可选件 3 可选件 2 车身 …… 中控 带 8 寸触 屏 无屏幕 轮胎 电喷 …… …… 整车 部件组合限制条件 必选件选配步骤示例 建立各类车型选配模型以及 销售订单配置器 不可选 轮胎 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 通常与 VMI （供应商管理库 存） 和第三方物流结合应用 各种生产性原材料 / 零部件 12 是 否异常 备货单 2 据计划编制 备货 清单 生产中的物料供货方式 _ 推式发料示例（应用于量产 件） 根据生产计划推 送物料 打印备货单 MES 10 实物收领 , 交货单确 认 11 车间生产 5 是否 一致 计划 仓储 生产 废料处理流 的问题，比如生产工序 的 合理性、生产排产的计划性、工人的工作效率等等  标准成本建立的难点： △ 定额工时统计不够准确 ▽ 用于分摊制造费用的作业价格计算不够准确 汽车行业成本核算过程示例 结算差异 实 际 成 本 实际发料 实际报工 产品实际成本核算流程 标 准 成 本 产品标准成本估算流程 半成品生产订单 费用分摊 制 造 费 用 - 工 资 奖 金

——为了促进产品复用与生态繁荣，空间运营者宜建设数据产品与服务目录门户，支持搜 TDSA/A-001-2025 15 索、分类浏览、数据产品详情展示、标签过滤、订阅通知、用户评价、示例代码和快速接入向 导。目录门户应与身份认证、计费结算及技术支持工单系统无缝对接，为生态主体提供一站式 集成体验。 7.7 场景数据产品与服务运营 ——空间运营者应将供需撮合达成的数据交付结果沉淀为场景专属的数据产品或复合服务， 措施通过版本管理系统发布后能够被快速采纳与执行。 ——空间运营者宜建设统一的知识库和在线协作平台，对典型问题案例、改进方案、最佳实 践以及版本迭代记录进行分类沉淀，并通过内部培训、操作手册和示例演练等方式，促进生态主 体对新能力与新规范的理解与应用。 ——空间运营者可设立能力迭代指标，对改进措施的执行效果和运营风险趋势进行跟踪， 对效果显著或风险降低的改进项目予以重点推广，并在必要时将成功实践纳入标准化提案或行 在线培训，邀请各生 态主体共享复用经验、碰撞创新思路，并将优选成果纳入标准化提案或行业规范，逐步推动形 成行业共识与生态合规标准。 ——空间运营者宜为核心复用资产配套发布 API 和 SDK、示例代码、测试工具或沙箱环 境，降低新场景接入与功能验证的技术门槛；对接入效果良好且推广广泛的高价值资产，空间 运营者可提供标识认证或优先支持，进一步激励生态主体贡献优质方案。 ——空间运营者可协

境监测，增强 社会对环境保护的意识。 为了支持上述目标，本方案将建设多个监测单元，它们分别负 责不同区域的环境监测，并通过统一的平台进行数据汇总和分析。 具体实施过程中，可以参考以下表格中的示例监测单元分布及其功 能： 监测单元名称 监测区域 监测指标 设备类型 单元 A 市中心区 空气质量、噪音 无人机、传感器 单元 B 工业区 污染物浓度、废气 无人机、传感器 单元 C 住宅区 高度适应：环境监测传感器应根据当地地形和建筑物高度进行 适应性调整，如在高楼大厦顶层设置监测装置，尤其是在城市 中心区域，以减少建筑物对监测的影响，保证数据的真实性。 考虑以上原则后，传感器的布置示例表如下： 区域 传感器类型 布置数量 布置方式 工业区 空气污染传感器 10 每 300 米布置一个传感器 交通繁忙街道 空气污染传感器 8 每 200 米布置一个传感器 居民区 空气污染 不同选址方案在污染监测、数据获取、维持运营等方面的表 现，以选择最佳方案。 5. 现场验证：最后，选定的监测站点应进行现场检查和验证，确 保选择依据的合理性，特别是在重要环境影响因子较大的区 域，实地勘查不可或缺。 以下是一个示例表格，体现不同指标在综合评分模型中的权重 分配。 指标 权重 (%) 数据来源 空气质量指 数 30 人工测量 植被覆盖率 20 遥感数据 环境敏感区 域 25 人工测量 交通流量

例如，在高峰时段，针对主要道路上的车辆流量，系统可以将 绿灯时长适当延长，同时缩短次要道路的绿灯时长；而在交通流量 较少的时段，信号灯可以快速切换，以减少车辆的等待时间。 以下是信号灯时长动态调节的示例表格，展示了某一交叉口在 不同流量条件下的信号灯调节： 流量状态 绿灯时长 (秒) 红灯时长 (秒) 高流量 60 30 中流量 45 30 低流量 30 30 采用这种动态调节机制，可以有效减少交通信号灯造成的资源 ，或通过回归分 析了解加速、刹车和转向行为的相互关系。通过模型的训练，系统 能够为每个驾驶员建立个性化的驾驶习惯档案。 例如，以下表格展示了根据数据分析结果为不同驾驶员建立的 驾驶习惯档案的示例： 驾驶员类型 加速习惯 刹车习惯 转向习惯 平稳驾驶者 低 中 温和 激进驾驶者 高 高 急促 守规驾驶者 中 低 稳定 在此基础上，自动驾驶系统可以基于驾驶习惯进行动态调整， 确保驾 为了提高乘客的接受度和信任度，动态票价调整机制需保持透 明性。定期向乘客公开票价调整的依据和目的，利用反馈机制 收集乘客的看法和建议，及时调整票价策略，以更好地满足需 求。 5. 实施机制与示例 在具体实施过程中，动态票价调整需要针对不同的公共交通系 统制定相应的规则和程序。以地铁系统为例，可以设定以下规 则： o 在工作日的 7:00-9:00、17:00-19:00，票价提高 10%。

与规则引擎，实现事项类型、权责部门的精准匹配；四是智能派单功 能结合历史工单数据与规则模型，自动完成最优流转路径选择与任务 派发，大幅提升工单分发的科学性与效率。 系统功能示例截图 系统功能示例截图 - 60 - - 61 - 系统功能示例截图 项目实施后，热线中心实现了从“人工判定”向“智能决策”的 转型，系统基于模型自学习机制，能根据历史数据持续优化归口与派 单逻辑，保证智能化水平不断提升。依托智能总结与摘要模块，热线

典的主要内容 应包括：  数据元素名称  数据类型（如字符串、整数、浮点数等）  数据格式（如日期格式、货币格式等）  取值范围或枚举值  描述说明 以下是一个简单的数据字典示例： 数据元素名称 数据类型 数据格式 取值范围 描述说明 user_id 整数 N/A 1 - 1000000000 用户唯一标识 user_name 字符串 VARCHA R 1 - 50 数据透明度：分析数据发布过程的透明度，包括数据来源的明 确性、发布机构的权威性等。 4. 数据互操作性：评估不同数据集之间的兼容性，以及与其他系 统或平台集成的能力。 在具体实施过程中，可以构建数据开放度评估量表，示例如 下： 评估维度 开放度等级 评分说明 可获取性 0-5 0：无访问；5：完全公开，无限制 可用性 0-5 0：格式不明；5：标准格式，元数据齐全 透明度 0-5 0：无来源说明；5：清晰来源，可信发布 数据类型分类：对各部门掌握的数据进行分类，根据数据类型 与属性建立详细的数据库，确保数据条目包括来源、格式、更 新频率、可用性等信息。下表为一部分常见政府部门及其可能 提供的数据类型汇总： 政府部门 数据类型 数据内容示例 经济和信息化厅 经济统计数据 GDP、工业增加值、投资分析数据 发展和改革委员会 规划与政策数据 发展规划、政策文件 财政厅 财政收支数据 财政预算、公共财政支出 住房和城乡建设厅 土地与建设数据