4.0 下 智能产品研发方案 © 2011 SAP AG. All rights reserved. 2 Agenda 1. 工业 4.0 下产品研发创新面临的挑战 2. SAP 互联的 PLM 方案框架概览  产品创意管理（ IM ）  投资组合和项目管理（ PPM ）  产品生命周期成本（ PLC ）  工程控制中心（ ECTR ）  协同研发平台（ EPE ） 3 EAM 企业资产管 理 SAP 质量控制与追溯 SAP EHSM 健康与 安全 可视化企业 持续产品创新 (Idea->Project) 产品研发 研产协同 生产计划 质量 生产执行 节能 环境、健康与安全 资产利用率与可靠性 质量 研发与服务协同 服务管理 SAP MII OEE on HANA SAP EHSM 环境合规 预测性维护管理 SAP 移动解决方案 SAP 全渠道营销解决方案 -> 绿色 制造 低成本竞争 -> 质量效益竞争 生产型制造 -> 服务型制造 中国制造 2025 四个转变 信息技术与制造技术的深度融合 - 数字化网络化智能制造 一 条 主 线 产品研发智能化 制造智能化 管理智能化 服务智能化 产品安全与合规 © 2011 SAP AG. All rights reserved. 6 工业 4.0 的价值来源于流程和数据的深度集成

华为全流程全要素研发项目管理实践 PART 2 : 高管的项目管理实用技巧 PART 3 : 研发质量管理 PART 1 : 全流程全要素的项目管理定义 目 录 第 2 页 . 项目和项目管理的定义和内涵？ . 企业有哪几类项目？ . 什么是全流程全要素的项目管理？ PART1 要点 第 3 页 项目的五个特征： > 临时性 : 每个项目都有其起始周期； 定制开发项目： 为完成某个 ( 类 ) 客户的独特的需求 ，在合同的约束下进行的产品 设 计开发的活动 ，此项目成果不能被其他客户 ( 用户 ) 使用 。 预研项目： 为了支撑各产品线、研发部的发展或其项目而进行的预先研究活动。 平台项目： 为形成企业共用基础模块 ( CBB) 而进行的开发活动 。 第 5 页 对项目的任务、资源和成本进行计划控制以及管理的过程； 项目管 一个总的参与到过程的质量管理角色 3. 涉及项目的所有元素以强矩阵或弱矩阵方式参与并有绩效管理 4. 研发与销售及市场以及采购和生产及中试等为产出统一服务 全流程全要素的项目管理的 要求 第 7 页 技术支 援经理 营销 经理 采购 经理 研发项目小组全要素 构成 预 中试

数字化转型项目方案 数字化研发项目方案 数字化转型项目方案 目录 一、项目背景和目标..............................................................................................................................1 二、业务现状................... 服务 的主要产品掘进机需要到客户现场调试组装,在使用过程中有大量的维修、维护和备件更换需求， 所以铁建有着迫切的服务能力提升需求。 但是目前在尚未建立一套有效的售后服务体系和技术支撑系统，售后和研发交叉严重，服务难以标 准化、规范化，具体表现有：  设计人员被频繁派遣外出服务，打乱设计进度  零件图册从下发生产的 CAD 图纸而来，不足以支持售后的备件识别、采购  服务技术资料不被重视，设计人员不愿花时间认真写。  派遣服务人员管理协调为主，无系统传接数据，准确性和时效性难以保证  备件清单不清晰, 不能指导下单  备件满足率不高 2.5 管理  以文档方式管理需求管理，无法适应未来业务、研发需求的变更管理的灵活性要求，同时，会使得 随着企业业务的不断递增而日益突出的产品线管理变得更加棘手；  项目管理主要靠会议汇报、线下 Excel 统计的方式管理，属于较粗放的管理模式，没有可跟踪和可

华农财险 全流程数字化研发管理实践 李翔 华农保险技术中心总经理 www.top100summit.com 李翔 华农保险技术中心总经理 “ 12年互联网从业经验 8年自主创业 4年金融保险行业 从19年从0到1按照互联网模式组建了研发团队，逐步建立起了科技团队的数字化管理 体系，对研发流程进行全流程数字化监控和管理，不断提升人员产能，提升研发效 率。 ” 讲师简介 www 做风险买卖的生意，拼的是对风险的识别/定价/ 管理 商业逻辑 降本增效，公司生存的关键！ 构建核心能力 获客能力 客户服务 风险管理 成本管控 数智化内容 信息化 线上化 数字化 智能化 科技支撑 基础设施 研发能力 数据能力 落地举措 运用第一性原理，思考“用户价值” 温度 客户体验优化 | 贴近客户所需 效率 降本增效 | 优化流程 智能 数智化决策 | 全局最优化配置 专业 精细化管理 快速迭代创新 体系化建设 线 上 化 率 9 0 % + ， 打 通 核 心 系 统 端 到 端 能 力 构建行业竞争壁垒，沉淀数字化资产 www.top100summit.com 数字化建设路径:自主研发&合作共建 2年9个月行业最快速度实现科技自主可控 • 核心0%自主 • 组建自研团队 • 启动线上化探索-阿波罗车 险、商城、阿凡达 2019年 7月-12月 • 核心0%自主 •

企业研发生产一体化 总体规划建设方案 技术创新，变革未来 目 录 2 项目总体规划 3 PLM+ERP 系统详细规划方案 4 实施策略和推进方案 1 公司简介 中国电子行业快速发展，整体规模进一步扩大，处于龙头地位的公司面临着更 大的发展机遇和挑战 波动的需求 • 如何减低来自多渠道、不及 时、不准确预测的影响？ • 如何在维持客户服务水平的 基础上降低库存？ • 如何在外包研发、制造和分 如何在外包研发、制造和分 销的趋势下快速响应供应链 变化 不断提高的客户要求 • 如何向大众市场提供个性化 的产品？ • 如何通过渠道有效的销售产 品 ? • 如何提高客户满意度？ 生命周期缩短、响应要 求提高 • 如何加速产品市场化？ • 如何确保产品满足不断提高 的法规要求？ • 如何减少产品在设计上的缺 陷？ 利润下降 • 如何将服务运作建立为一个 利润中心？ • 如何有效地利用外包在减低 RCM/DCM/ECM • 需求管理流程 • 需求类型 • 需求与产品关系 • 产品开发项目分类 • 阶段评审与技术评 审 • 物料管理 • 产品结构 • 变更管理 • ERP 整合 研发部门 需求控制管理 (RCM) 需求管理流程 RCM: Requirement Control Management 版本 : Offering Release, 产品包 1 原始需求（ RR)

Deepseek 在药企研发领域的本 地 化部署和应用场景 智慧芽生物医药 2025 年 03 月 智慧芽 01 大模型的发展阶段和 deepseek 02 Deepseek-R1 在药企的本地化部 署 03 芽仔与 Deepseek-R1 对接 04 Al 融入智慧芽生物医药产品 智慧芽 @LS- GTM 智 慧 芽 2 2022.12 期 ·ChatGPT 发 布 ，全 球 范 围 内 迅 速 形 成 大 模 型共 识 。 ·GPT4 发 布 ，进 一 步掀起大模型研发 热 潮 。 · 国内快速跟进大模型研发。文 心 一 言 1.0 、通 义 千 问 、 讯 飞 星 火 、 3 6 0 智 脑 、 ChatGLM 等首批模型相继发布。 大模型的发展阶段 智慧芽 上传文档》 商洁深 度 探 索 您可以问我这些： 药物见争格局 siRNA 药物的适应症有哪些 ? 临床试验与潘证医学 度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 药 物研发策略 二代与三代 TKI 抑制剂差异性 ? 医药政策基于 FDA 的要求，临床试验中应如何确保受试者的知情同意 ? * 温馨提示：小程序仅支持简单问答，如需体验上面强大功能，请移步上述 PC 端浏览

2025年 智能软件研发行业词条报告 国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。例如

AI+影像设备；5）AI+家用；6）AI+智慧医疗。 ◼ 药物研发周期长、资金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解决痛点。一款新药成功上市销售大约需要花费十年以上的时间，药物发现阶 段从靶点到苗头化合物再到先导化合物优化过程，整体成功率为51%，临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%。资金花费上，一款药物从研发 到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，上市后还要投入超过3亿美元。与传统药物研发对比，AI制药更具有优势：AI制药方法可以对数十 亿个分子进行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在2-3年内仅需合成及测试数百个分子；可以定制生成数百个苗头分子，探 索未知分子，提高药物研发的创新性；能够通过计算机模拟的方式减少需要实验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 ◼ AI研发的药物逐步进入临床阶段，且药物类型多样。尽管当前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，但通过公开的数据库检索， 2015年-2023年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域 6 ◼ 人工智能在医疗保健领域的应用场景广泛，能够为多个环节赋能。AI（Artificial intelligence）在医疗领域应用潜力巨大，可以为生命科 学研究、药械研发、医学影像、辅助诊断、健康管理等多个环节赋能，有助于提高医疗服务的效率和质量，改善患者的就医体验，并推动医 疗行业向智慧医疗新时代发展。 图：AI+医疗健康生态架构 资料来源：人工智能医疗器械创新合作平台，国信证券经济研究所整理

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