隨著科技的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,企業(yè)之間的競爭已經(jīng)上升成為了全產(chǎn)業(yè)鏈的競爭,想要穩(wěn)定發(fā)展獲得效益,這就要求企業(yè)必須對全產(chǎn)業(yè)鏈的資源進(jìn)行整合。
而產(chǎn)業(yè)鏈的整合就是對產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行調(diào)整和協(xié)同的過程。而且對產(chǎn)業(yè)鏈整合的分析可以分別從宏觀、產(chǎn)業(yè)和微觀的視角進(jìn)行。企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈整合是產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)中的某個(gè)主導(dǎo)企業(yè)通過調(diào)整、優(yōu)化相關(guān)企業(yè)關(guān)系使其協(xié)同行動(dòng),提高整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)作效能,最終提升企業(yè)競爭優(yōu)勢的過程。
作為亞太本土最大的管理軟件廠商,用友NC6基于對于企業(yè)管理的深入理解,開發(fā)的大供應(yīng)鏈管理信息化解決方案為企業(yè)打造了一個(gè)獨(dú)立并相互關(guān)聯(lián)的解決方案體系,包含集團(tuán)采購及供應(yīng)商協(xié)同管理平臺(tái)、集團(tuán)協(xié)同計(jì)劃與制造、全生命周期的集團(tuán)資產(chǎn)管理、集團(tuán)企業(yè)項(xiàng)目管理等多個(gè)層面。
其中,用友NC6集團(tuán)采購及供應(yīng)商協(xié)同管理平臺(tái)可以突破傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部ERP應(yīng)用,面向集團(tuán)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈級管控、供應(yīng)鏈上下游協(xié)同應(yīng)用需求;集團(tuán)協(xié)同計(jì)劃與制造可以將企業(yè)內(nèi)各個(gè)組織之間的信息有機(jī)地結(jié)合起來,充分利用企業(yè)的生產(chǎn)及材料資源,增強(qiáng)組織間的協(xié)同,監(jiān)督和控制的制造過程。
而且,以“物”為核心的供應(yīng)鏈與制造管理升級只是用友NC6的“4+1”管理升級方案的一部分,除此之外,該方案還能實(shí)現(xiàn)從協(xié)同計(jì)劃到集中采購,從產(chǎn)供銷協(xié)同到內(nèi)部交易結(jié)算,從精益生產(chǎn)到成本管控,從采購供應(yīng)、電子采購到供應(yīng)商管理,從系統(tǒng)內(nèi)部業(yè)務(wù)一體化到多系統(tǒng)集成應(yīng)用。
從中我們不難看出,用友NC6的“4+1”管理升級方案無不體現(xiàn)了當(dāng)前形勢下集團(tuán)企業(yè)的管理重點(diǎn),它完全可以幫助中國集團(tuán)企業(yè)構(gòu)建起一體化的信息化管控平臺(tái)。
用實(shí)例證明,某燃?xì)馄髽I(yè)作為內(nèi)地規(guī)模最大的城市燃?xì)夤?yīng)商,,已經(jīng)在南京、武漢、西安、濟(jì)南、成都、吉林及深圳等地發(fā)展逾100個(gè)城市燃?xì)夂腺Y公司,用氣量達(dá)100億立方米之多,客戶數(shù)超過1200萬戶??墒敲鎸瘓F(tuán)業(yè)務(wù)規(guī)模的飛速擴(kuò)展,其燃?xì)夤こ添?xiàng)目管控和物資采購管理成為了問題。
用友NC6就幫助該燃?xì)馄髽I(yè)實(shí)現(xiàn)了具有該集團(tuán)特色的集團(tuán)聯(lián)合采購合同管理,全面規(guī)范了采購的方方面面,同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了全集團(tuán)范圍的燃?xì)夤こ添?xiàng)目規(guī)范化管理、合資公司的工程項(xiàng)目全生命周期管理,為其業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。