的解决方案、基于云的“即插即 用”平台和内存内计算 供应链差异化 企业越来越重视差异化的供应链战略 关注可持续性 企业更加关注目标驱动战略 本土化和优质化 将成本竞争重点放在新兴市场上，努力 增加消费者的平均支出 95% 86% 70% 57% 51% ~1 超过 的供应链专业人士认为供应链主体之 间的差异有所增加 的数据完全未被使用； 仅 14 ％被界 定为关键业务数据并用于计 划， 32 ％为冗余数据，

“ 让设备 开口说话” 让机器自主运行 让职工更有尊严地工作 让企业更有效率 信息化 目标 典型 场景 业务价 值目标 提高 生产效率 生产效率提升 提升 良品率 90% 到 95% 缩短质量追 溯时间 5 分钟以内 全流程质量 可追溯 全流程覆盖 生产成本 降低 降低 10% 提升客户满 意度 客户满意度提升 支 撑 信息化技 术 能力 服务更优质 人工智能平台构建废钢定级模型，沉淀质检员定级 经验，一键部署 , 实现智能定级 整车扣杂准确率 ≥ 95% 整车扣杂准确率 = 满足 (| 算法扣杂重量– 人工扣杂重量 |< 整车重量 *1%) 条件车 数 /测试车辆总数 整车定级准确率 ≥ 95% 整车定级准确率 = 整车定级正确车数 /测 试车辆总数 异物识别准确率 ≥ 95% 异物识别准确率 =1- （异物识别错误的图 片数量 /测试图片总数）

什 么 是 智 能 工 厂 ？ 智 能 工 厂 案 例 9 10 各个专业子系统堆砌 在 一起是不是智能工 厂 ? 不是 , 充其量是工业 3.0 或者 3.5 遵循 ISA95 模型 , 垂直化设 计理 念 IT 与 0T 不能够深 度融合 智能工厂：典型的传统架 构 … … 烯是分离 空分装置 或者 DCS 系 统 NMS G IS Historian 难以发挥数据在企业管理中的战略作 用 。 智能工厂 ： 传统架构的系统集成方式（ OT+IT ）的 弊端 Embedded Devices, Components, Assets and Equipment 遵循 ISA95 各种工业与信息系统 PLC / Ga ewa ys 各种工业与信息系统 互联的设备 Enterprise Systems 各种接口 External Sources Sensors 基于角色的应用体验 • 实时的可视化操 作 • 大数据分析 ， ML 模型预测预维护 • 快速敏捷应用创建 ， 改进操 作 的 灵活性 • AR 增强现实体验 ，提高效率与安全性 ISA-95 业务系统 (ERP, SCM, PLM) Governance & planning 生产执行 (MES / MOM) 增强与扩展 创新平 台 • 增强现实 • 应用支撑 • 边缘及大数据分

多体验，移动终端的业务扩展成为酒店 的亮点。 多屏幕切换，带给用户非凡体验 酒店便捷服务之多屏互动 4.8 实现客房纸质印刷品节省率达 90%-95% 住店客人深度互动率达 8-17% （有购买行为） 住店客人活跃度高达 75%-90% 酒店服务信息达到率 95% 以上 优势及价值 5 目 录 酒店行业痛点 增值运营系统解决方案子系统介绍 增值运营系统解决方案价值与案例 增值运营系统解决方案整体架构 5-8 分钟； • 客人即时满意度平均高达 83%-95% 。 创新酒店服务模式： • 以客房 TV+ 移动终端 + 线下服务模式，实 现酒店服务运营新模式； • 全面提升客人入住体验，即时移动互联。 降低酒店运营成本： • 人力服务成本投入平均降低了 26% ； • 工作效率平均提升了 52% ； • 纸质投入成本平均降低了 95% 。 价值 ★ 以上基于 438 家星级酒店真实数据。

单车制造成本 降低 10% 材料库存周转率 提升 50% 过程审核符合率 (H7) 86.41%88% 平台质量问题规避率 95% 质量体系成熟度 60 分 80 分 订单及时满足率 100% 一次交检合格率 89%94% 综合可动率 93%95% 辆份投入工时 (H7 ） 56.550.9 月生产计划变动率 总量： <±10% 细品： <±20% 订单接收及时率 零件准时交付率 99% 物流配送准确率 99% 厂内材料周转时间 8 小时 4 小时 整车项目节点通过 率 80%85% 新产品功能尺寸合 格率 95% 万元产值能耗降幅 20% 单车采购成本降幅 10% 样件可交付率 95%100% 首批认可通过率 80% 能源 / 环保 当前 19 当前 1957 元 当前 0.0554 XX 数字化工厂建设收益目标：生产（ 数字化工厂建设收益目标：生产（ 1/4 ） 核心过程 数字化工厂建设目标收益 一级过程 二级过程 收益指标 当前水平 提升目标 生产过程 总装 订单及时满足率 目标： 100% 总装综合可动率 93% 95% 整车 Audit 等级（ H7 ） 1.5 1.4 零公里千车缺陷率 PDI 2‰ 0 总装过程审核符合率 85% 91% 总装一次交检合格率（ H 平台） 89% 94% 整车 DPU （ H7 ）

息 与数 据中心 华中科技大学 • 单机解析 QPS 可到 300 万级，支持性能线性扩展。 •95% 以上的解析请求响应时间 <150ms 标识查询 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms 标识前缀注册 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms 多协议 网络层面支持 IPv4 IPv4 、 IPv6 双协议栈； 支持 TCP 、 UDP 协议、支持 HTTP/HTTPS协议 标识注册性能： 5 万 / 秒， 95% 响应时延 800 毫秒 标识解析性能： 300 万 / 秒， 95% 响应时延 300 毫秒 标识解析协议支持 IPv4/IPv6 协议， 支持 TCP/UDP/HTTPS 等多种通信协议 可信解析机制、可信身份验证及可自定义的数据访问能力自主知识 产权，支持国密算法、国产操作系统、国产

出相关数据报表，支持其他业务。 AI 智能病害识别高精度、高效 率 ➢ 效率高 检测图片速度达每秒 6-12 张 , 相比人工效率提升 30-60 倍。 ➢ 精度高 病害检出率超过 95% 病害种类识别准确率超过 95% +30% 、、检出准确率 ( 较以前算法 ) 改装车实地采集 AI 算法引 擎 清洗 ➢ 结果定量分析 对检测出来的病害完成长度统计、 面积统计 ，量化输出病害检测数据。 修补 11 种病害 w o 22 . 实施效果 搭建人工智能道路病害检测系统， 能够自动检测路面扫 描 图片 ，找出对应病害并输出统计报表。检测精度超过 95%, 检测速度达到人工的 20 倍 ， 极大的提升了某省级 交 通集团高速公路路面检测工作效率。 成功案例 根据现场数据不断优化模型 ， 形成数据闭环 清洗 生成算法 . 解决方 案

单车制造成本 降低 10% 材料库存周转率 提升 50% 过程审核符合率 (H7) 86.41%88% 平台质量问题规避率 95% 质量体系成熟度 60 分 80 分 订单及时满足率 100% 一次交检合格率 89%94% 综合可动率 93%95% 辆份投入工时 (H7 ） 56.550.9 月生产计划变动率 总 量： <±10% 细品： <±20% 订单接收及时率 零件准时交付率 99% 物流配送准确率 99% 厂内材料周转时间 8 小时 4 小时 整车项目节点通过 率 80%85% 新产品功能尺寸合 格率 95% 万元产值能耗降幅 20% 单车采购成本降幅 10% 样件可交付率 95%100% 首批认可通过率 80% 能源 / 环保 当前 19 当前 1957 元 当前 0.0554 XX 智慧工厂建设收益目标：生产（ 1/4 1/4 ） 核心过程 智慧工厂建设目标收益 一级过程 二级过程 收益指标 当前水平 提升目标 生产过程 总 装 订单及时满足率 目标： 100% 总 装 综合可动率 93% 95% 整车 Audit 等级（ H7 ） 1.5 1.4 零公里千车缺陷率 PDI 2‰ 0 总 装过程 审核符合率 85% 91% 总 装一 次交检合格率（ H 平台） 89% 94% 整车 DPU （

/query 数量） 准确率 （召回正确数量 / 召回数量） 5 704 659 73% 68% 94% 10 764 728 79% 75% 95% 15 766 728 79% 75% 95% 20 789 746 82% 77% 95% 25 805 771 83% 80% 96% 置信度 测试 query 数量 召回数量 召回正确数量 召回率 （召回数量 /query /query 数 量） 准确召回率 （召回正确数量 /query 数量） 准确率 （召回正确数量 / 召回数量） 0.8 507 404 384 80% 76% 95% 0.75 507 436 398 86% 79% 91% 百度智能客服语义模型效果数据 • 不同扩展问数量对应问答机器人效果数