提交用户应用健康检查报告。 1.3.1.3 日常使用支持 用户在系统的使用过程中，难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统不可用，从而导致用户业务受到影响，需要提供下列 服务：  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程 10 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  记录请求支持服务的电话并记录结果 记录请求支持服务的电话并记录结果  报告支持服务的运作情况。 1.3.1.4 现场咨询和支持 要根据客户的要求，提供现场的应用咨询和技术支持服务。客户的需求可 能是来源于：  需要实施系统优化的建议；  用户的问题需要现场的服务；  系统的安装和升级的需要；  其它客户认为需要时。 1.3.1.5 系统安装和升级 可以根据用户的最新需求提供有偿的系统开发服务，具体系统需求开发费 用可根据实际需求由双方协商确定。 储备份等方法把 重要部门的系统和数据安全备份，出现故障时在最短时间内进行数据的恢复。 1.3.3 应用健康检查方案 服务团队基于软件健康检查及日志检查结果，针对软件潜在问题、隐患、 已知错误等各项可能导致系统异常的问题，提出相应的整改优化方案并在数据 业务中心审批确认后进行方案实施，实施完成后需验证实施结果并输出相关文 档。 1.3.4 日常使用支持方案 日常使用支持过程： 12

的高层领导团队展现出强烈的使命感与行动力，真正 做到了躬身入局、率先垂范。他们不仅深度参与变革， 更以身作则，为组织注入强大的牵引力和示范效应。 领导“主动管理”体现在领导去现场，不仅是推动员 工做事，更是自己感悟现场、发现问题的重要过程。 这体现出领导团队对教练式管理的高度重视，通过 提问、引导和赋能，不断提升组织学习与持续改进 的能力。 这些躬身入局的高管，不仅是变革的倡导者，更是 理念的践行者与文化的示范者。他们用实际行动诠 时间再分配 会议革命 考核挂钩 高层将 60% 的工作时间 重新规划，其中 30% 用 于现场走访与交流，确保 管理层深入一线、了解实 际问题。 每周坚持参加层级会议， 将 例 会 从 2 小 时 压 缩 至 45 分钟，聚焦问题、提 效整改。 将 JES 推进目标纳入高 管年度考核体系，确保战 略意义不被稀释。 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 霍尼韦尔基于实战经验，提炼出 阶段一 阶段二 阶段三 铜 牌 银 牌 锦华精益管理项目的实施过程 阶段一 基础部署 ● 层级职责会议 ● 变革与沟通 ● 走动管理 ● 改善 ● 快速解决问题 第一阶段评估及退出 阶段二 流程改进 ● 55 目视化 ● 领导标准化工作 ● A3 项目管理 ● 价值流基线分析 ● 标准化作业 第二阶段评估及退出 阶段三

....................................................................................142 6.2.3 避免类似问题的方法................................................................................................ 化需求。 - 运营效率低下：人工处理订单、库存管理和数据分析不 仅耗时，而且容易出错。 - 营销效果有限：传统的营销方式难以精 准触达目标顾客，导致资源浪费和转化率偏低。 针对这些问题，DeepSeek 大模型的应用能够显著提升餐饮企 业的服务水平和运营效率。该模型能够通过分析海量数据，优化点 餐流程、提供个性化推荐、预测菜品需求，并实现智能化的库存管 理和营销策略。例如，通过分析顾客的历史点餐记录和偏好，系统 制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势，为企业提供精准的库存预 测，减少食材浪费，降低运营成本。此外，该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，确保供应链的高效运 转。 以下是 DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  库存

26 ） 共性痛点 问题 核心技术 产品 物联测控 系统 数智孪生 系统 目录 中碧科技 P22 测控管理系统存量问题 行业内大多数企业更倾向于做项目集成，没有技术沉 淀和精力解决信息孤岛解决方案的研发，不同集成商 在建设过程中的新旧平台不兼容问题严重。 大部分业主单位数据归口不统一 、平台协议、标准不 兼容而产生重复投资重复建设的问题严重 信息化系统中存在数据孤岛 信息化系统中存在数据孤岛 、业务割据 、设施分散 等 问题，这些问题已成为实现信息共享 、业务协同的 突 出问题 , ，严重影响了水利信息化整体效益的发挥。 目前对于信息化数据资源整合共享的需求非常明确。 国家要求“通过统一整合业务应用的共享平台 ”，统一门 户 ，统一数据交换，统一交换管理，要求水利部门都 在这样的平台上进行建设，实现内容聚合、单点登录、 个性化定制。 市场刚性需求 政策层面： 国务院发布的各项针对 “打破“数据壁垒”“信息孤岛” 破解信 息不对称难题的文件支撑。 业务层面：各地市业主单位由于历 史建设问题，导致的业务应用平台 不兼容，重复建设，各地省平台与 下属平台之间的数据共享问题严重。 数据兼容共享问题 数据库层面：数据中台技术产品。 采集传输层面：测控终端 、应用 层数据通讯协议网关。 智能感知层面：水情工情传感理

酒管公司的组织职能优化 03 股份公司的组织职能优化 02 集团管理架构与治理模式 1. 总体说明与组织现状诊断 子目录 05 组织现状问题解析 08 全 球 领 先 酒 店 集 团 的 共 性 规 律 07 组 织 优 化 必 须 尊 重 普 遍 规 律 06 组织问题的变革迫切性 09 组织落地实施方案的原则 业务架构导向 借鉴领先实践 01 04 Heading 03 02 怎样发挥 XX 餐饮集 团总部、股份与酒 管公司所长，形成 各自合理定位有效 授权与管控垂直打 通 国际酒店集团在酒 店管理公司层面设 哪些职能部门；如 何以此推动多品牌 多区域的业务发展 人员问题不可干扰 目标架构，但在当 前落地实施方案中 需考虑；人员优化 匹配组织渐进调整 针对酒管 公司层面 组织优化 针对股份 公司层面 组织优化 贯穿集团 股份酒管 三层组织 针对组织 优化落地 1 组织优化的核心纲领——核心纲领是：打破既有组织，在组织最大程度支撑战略的前提 下，实现横向权力平衡与纵向权力平衡；并通过『权责利能』的匹配，提升组织执行力 1.2 股份公司的组织现状问题解析 ——根本问题：高管设置与部门设置的『饭店化』权力纵向失衡 ► 股份公司成立时，其核心业务是南京 XX 餐饮饭店。这可能是股份公司的组织迄今仍带有『饭店化』特征的原因。具 体表现在高管分工与部门设置两方面

台系统及数据资源能够长期有效发挥项目建设价值。 5）质量管理体系：数据质量的高低代表了数据提供方、维护者产生的数据资源 满足数据使用方期望的程度，数据质量管理则是指对单位数据资源全生命周期的每个 阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活 动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 6）安全保障体系：安全保障体系贯穿从源数据接入大数据平台到应用输出中， 在数据生命周 职能部门、外部相关单位、第三方厂商与承建及运维方间的有效沟通与协作； 3) 负责制定并监督执行大数据平台实施的政策、标准、规则、流程，协调认责 冲突； 4) 负责监督检查，保证数据的质量和安全；负责在数据出现质量和安全问题时 负责仲裁工作。 2.2.2.3. 项目承建及实施服务方（承建方） 2.2.2.3.1. 主要职责 项目承建及实施服务方（以下简称承建方）是大数据平台建设者和运行维护者。 由项目承建方技 由谁辅助执行、工作应执行的流程、执行人员应具备的技能和培训经历等。责任越明 确，可执行性就越好。同时要重视质量记录的产生和保存。在质量记录中，项目实施 19 大数据平台项目实施规范 过程中产生的第一手原始资料是出现问题时查找原因的根据，也是系统可回溯性的保 证。 2.2.3.5. 项目风险管理 2.2.3.5.1. 风险原因 项目规划成果面临不能有效落地的风险。本项目的风险在于支撑项目的制度、流 程、指

测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 孪生、感知、决策 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 AUTODESK 3DS MAX° 重建大师 REVIT 解决核心问题：基于多源、多分辨率数据的快速、标准化处理统一平台支撑 ! 一 、数据采集能力构建 空 间 数 据 获 取 精细三维模型 DOM/TDOM 倾斜摄影三维模 型 DEM/DSM BIM 数据采集 数据成果 GISTC 无人机 P13 解决核心问题：多标准、多协议物联数据到标准化数据应用构建方法 ! 数据库链接 python 爬虫 非 空 间 数 据 获 取 物联中台 GISTC 物联 网数 据库 数据 中台 P14 在 L1 至 L3+ 三维场景下，针对不同的要素采用不同的表达方式 解决核心问题：构建一套基于业务应用导向的可扩展、标准化水利数据资源体系 ! 地理空间数据 数据资源 监测数据 其 基 数 据 据 数 管 理 对 象 础 基 水 情

相关自动化技术是否大量取代人类工作。有些分析这类问题的分析师，明确预测 出我们即将失去（或增加）的工作比例和数量。我们不会在这里回顾这些分析， 但那些数字各不相同。从预测人们将失去二十亿个工作机会（至2030年为止）， 到认为工作机会将净增加数千万个的预测都有。失业的比例则从50％到5％不等。 有些预测比其他预测更严格，但预测结果的落差不表示人们对此有任何共识。2 没有人确切知道AI会导致多少失业或就业问题，但这并不妨碍人们不断发表 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客服领域，明智的组织也永远不会完全撤除人类客服人 员。相反地，AI系统可以处理客户最常重复和结构化的问题，而人类则会接管其 余部分；或者当AI系统无法处理客户问题时，人类就可以出面。 根据制造业机构的一些证据显示，机器人确实取代了工人：每个就定位的机 器人，平均大约可以胜任三人份的工作。8 但是，过去十年我们曾和数百家公司 察到的结论。简言之，根据我们和 其他人的研究，眼前并没有大规模自动化和相应大规模人力被取代的状况。事实 上，经历这几年的疫情后，许多公司正在苦苦寻找员工，而人口减少的长期趋 13 势，让眼前问题变得更加复杂。在2020年代剩下的时间里和未来几十年，在世界 十二大经济体之中，除了其中一个国家外，所有国家的出生率都将远低于人口替 代水准（replacement levels）。12 事实上，早期证据显示，世界上几个最大经