案例基本内容和执行情况
利用信息系统、3D建模、大数据分析、智能预测等技术,建立多级数字化运营管控平台,实现主干业务数字化,汇聚融合所内管控与协同数据、科研集群、产业集群经营管理数据及外部合规数据,建成涵盖业务监控、业务预警、业务协调以及业务预测的全业务、全场景的运营指挥中心,形成数据驱动的决策机制。
1)建成统一的技术平台。采取技术引进与自主研发创新相结合,构建数据整合、数据存储、计算处理、分析挖掘、可视化展示、平台服务等能力的技术平台。
2)协同开发数据应用。以战略制定—战略部署—战略运营—战略考核为主线,建设全业务数字化平台,构建数据应用分析框架,实现研发设计、实验检测、市场营销、生产制造及运营的数字化管理、决策分析和预警。
3)构建数据管理体系。建立跨领域、跨专业、跨层级、常态化的数据分析工作机制、建模方法与技术工具。制定数据采集、交换、开放、使用和服务等标准,明确数据管理权限、开放策略、使用范围和访问方式,确保数据安全。
案例主要经济成效和社会成效分析
1、研发设计方面:打通项目立项、合同签订、研制研究到验收鉴定的主要流程环节,实现科研项目全过程在线管理,典型工艺大数据预测效率提升30%以上。
2、实验检测方面:统一检测业务数字化平台,实现4地7站实验室的线上连通和从检测委托到出具报告全流程全流程在线管理,报告在线数量大幅提升,报告周期平均缩短20%以上。
3、市场营销方面:有效支撑市场开拓,同比增加19.7%;促进重点客户开发,战略客户贡献同比增长20.4%。
4、生产制造方面:有效提升生产标准化、效率、生产质量,关键工序自动化率提升5.1%,生产效率提升10%。
5、运营管理方面:涵盖等50余张报表100余项指标分析,实现手机、电脑、大屏三端应用,数据统计效率由次月15日提升至当月月底,拉动各单位信息化建设,实现承接合同自动告捷、应收账款按日自动采集和自动告警、全所核心指标总表分析、重大合同及生产进度周报等分析。
好文章,需要你的鼓励
2025施耐德电气智算峰会上,全新EcoStruxure(TM) Energy Operation电力综合运营系统正式亮相,定位场站级智慧能源管理中枢,集技术领先性与本土适配性于一体。
这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准,测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示,即使最优秀的智能体成功率也仅为25%,远低于实用化要求,揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。
Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备,重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计,未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成,使企业平均提前5天收款;AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率;Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理,节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。
俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法,在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB,实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩,为高清视频分析技术的普及奠定基础。